优质液面覆盖球厂家污水厂中控计算机的数据分析

　　优质液面覆盖球厂家污水厂中控计算机的数据分析

　　优质液面覆盖球生产厂家污水厂中控计算机的数据分析。作为运行的规模化的污水厂来说，拥有一个能够收集现场数据的中控计算机已经成为标准配置，这些数据忠实的反映了安装在工艺现场的各项仪表参数和设备与运行状况的变化，可以提供给运行人员对历史运行工况的一些基本判断。但是对于一些污水厂来说，放置中控计算机的中控室仍然是一个接待参观，显示污水厂电子化流程的一个场所，真正的污水厂的运行数据仍然尘封在中控计算机的硬盘内。这周公众号和大家初步探讨下关于污水厂中控计算机内的数据阅读的问题。

　　对于污水厂来说，中控计算机收集了污水厂的日常的运行数据，每天都有大量的数据信息不断地产生和记录，这些数据信息存储在计算机内。当运行人员不重视这些数据时，这些数据只能沉淀在计算机内，最后随着计算机故障或者系统升级被删除。只有足够的重视和发掘这些数据信息给运行带来的效果才能更好的指导污水厂的工艺运行。接下来结合一些污水厂的数据和大家探讨下污水厂的中控数据的阅读。

　　一、生产数据的周期性变化。

　　对于一个污水厂来说，每日的根据化验室每日化验进行统计的生产数据看起来是随机变化的，毫无规律的。但是从长期观测的角度来说，这些数据都是很有规律性的，可以通过计算机上的一些数据变化来说明这个问题。

　　首先来看上图，这是某污水厂某一天内16：26到5：20之间的一个小时内各个生物池的ORP的数据变化曲线，其中某些池子的变化趋势很明显，呈现一个下降趋势，其他的则显得杂乱无章。这是由于在线的ORP探头数据取样时间短，数据波动变化较大，短的分析周期往往看不出来变化的情况，为了更好的分析数据，我们把数据观察周期拉长到2个小时。如下图所示：

　　当数据分析周期到两个小时以后，可以发现ORP在这个两小时的分析区间，整体的趋势是一个下降的趋势，6个仪表都出现了明显的下降情况，但是能不能说在整个一天时间都是下降的情况呢，可以接着拉大分析到一天的时间周期来看曲线的变化：

　　可以明显看到，在一天的时间段内，从0点开始到ORP的变化是有高低，不是一个完全降低的趋势，从6号的零点开始到7号的零点之间，出现了一个很高的波峰状态，达到-430mV，而低谷状态在-800mV。一天的变化是很有明显变化趋势的，我们需要探究的是，这个情况是不是一个周期性的长期变化趋势，那么就需要进行更长时间的周期变化的分析。我们通过计算机调阅更长时间的一个数据来看：

　　这张图计算机的统计时间从8月5日到8月7日，可以明显的看到这三日的ORP变化的规律都是有波峰波谷的区别，一般从每日6点开始各个生物池的ORP开始上升，直到10点左右达到每日峰值，然后在16点左右开始下降，直到次日六点达到波谷的最低点，然后开始回升，呈现很规律的波谷波峰的交错图线。通过这样的分析，看到这几日的变化呈一定的规律，如果继续放大选取周期，还会是这样的变化趋势么?经过调整，调阅出8月1日到11日的变化曲线，如下图：

　　这张图的每日变化的趋势就更为明显了，生物池内的ORP仪表数据的周期性的高低变化非常突出，成为了很明显的一个趋势，这对于日常认为工艺数据在一定范围内保持不变，或者是工艺参数的变化毫无规律性的传统观念都是一个颠覆。

　　如果针对生物池上在线的ORP的这些数据进行分析，我们能得出什么的结论。首先要知道ORP是氧化还原电位，它反映了氧化还原反应的进行程度。而在生物池中，这种氧化还原电位仪表的根据安装的位置不同，反应的是生物除磷脱氮反应进行的能力。当然我们的分析要基于仪表本身是良好的，反应的数据也是真实的生物池变化的数据。如果不考虑仪表本身的变化问题，那么就有了问题，为什么会出现这种变化，而这种变化对污水厂的工艺调整的意义是什么。

　　对于生物池来说，考察ORP的影响因子的变化，需要考虑生物池内的活性污泥状态的变化，主要有污泥浓度、溶解氧、泥水混合比等。活性污泥的浓度受到外回流量和进水量的共同控制影响，一般来说外回流泵的控制主要由二沉池的泥位控制，很多污水厂设置好一定的回流比以后，就会保持很长时间不再调整，而剩余污泥的排放一般污水厂为了保持出水氨氮的稳定达标，会保持较高的污泥龄，也就是一个低剩余污泥量的排放，因此剩余污泥的排放对整体活性污泥浓度的变化不会产生较大的影响。溶解氧的调整一般是污水厂通过调整风机频率，风机开启台数等方式进行，在出水水质没有较大波动的期间，污水厂不会进行大幅度的调整鼓风机的运行。这样的分析可以看出污泥浓度和溶解氧的变化都不会太大，因此在数据分析中可以将上述两个因子进行排除。

　　剩下一个变化因子是泥水混合比。泥水混合比受到回流量和进水量的共同作用下变化，上面分析内、外回流量基本变化不大，没有污水厂会经常不断地调整内外回流比，所以变化比较大的就是进水量了，污水厂每日的进水量是随着居民生活用水的习惯而发生变化的。为了检验是不是有关联性，我们调阅了同厂内的进水曲线：

　　进水曲线中，我们明显的可以看到进水水量在一天中出现明显的波谷波峰的运行趋势，而这个趋势与生物池内ORP的变化趋势非常吻合，因此可以得出水量的变化和ORP的变化是有联系的。

　　从生物角度来分析的话，当进水量越大，污水中的污染物、胶体等携带的正负电荷也就越多，得失电子的几率也就越大，活性污泥中的微生物接触水中的污染物质越多，氧化还原反应发生的也就越频繁，这样也就使氧化还原电位出现随水量变化的明显趋势。当然这个是比较简单的分析，可能实际中还有更为复杂的背后关联性因子存在，就需要更多的污水从业技术人员和科研人员深入研究了。

　　对于一个拥有中控系统的污水厂来说，中控计算机的数据提供了很多运行管理中的信息内容，作为工艺运行人员来说，应用中控计算机的数据去了解污水厂各个工艺段的运行信息是较好的一种方式。

　　污水厂内的工艺设备都需要保持一个稳定的运行状态才能使污水处理系统的正常运作，工艺人员要进行一系列的工艺判断，首要条件是查阅各个工艺段的设备是否稳定运行，并能够达到工艺目的的要求。越来越严格的环保监管压力，中大型的污水厂的管理需要更为精细化的管理，精细到每天的数据要精准的统计，而不是之前运行人员心目中那种大致的概念，粗略的情况，这就需要从中控计算机上进行精准的运行数据的统计和调阅分析。

　　从污水处理行业的发展来看，随着越来越多的污水厂的建设，需要更多的一线员工进行实际工作的操作，但是很多地区并不具备充足的技术员工，大部分员工都毫无运行经验，在短时间内掌握全面的技术以及记录内容都是非常困难的。这就需要成立区域的中小型的污水处理厂技术服务体系，建立技术巡视体制来帮助更多的新建污水厂进行工艺管理。但是巡视体制很容易出现的问题就是日常不在污水厂对工艺设备进行巡视，又如何快速的了解设备的运行情况?

　　一些污水厂使用大量的书面记录来统计设备的运行情况，这些书面资料一方面会受到记录人员的疏忽等原因造成漏记，一方面这些书面资料往往只留存在纸面上，对后续的工艺分析起不到支撑数据的作用。而在一般的污水厂来说，污水厂的中控系统都会对每一台设备进行信息的采集，对设备的开停状态会有开关量进行统计，对设备的运行电流、流量、压力等都可以进行模拟量信号的采集，利用这些采集回来的数据可以对工艺段的设备运行状况有一个准确详实的了解。一些比较完善的自控系统有对设备运行时间的统计，能够记录每台设备的运行时间等。如果系统没有这方面的功能，也是可以通过查阅设备的运行曲线来进行设备运行情况的分析的。

　　上图是一张污水厂污泥车间脱水机的工作压力曲线，可以从曲线中得到该污水厂的三台脱水机的运行情况，在什么时段停用，在什么时段开启等，如果需要查阅更详尽的设备配合，可以将脱水机房内的污泥泵、投药泵的曲线都进行调阅出来，查看相对的设备运行情况是否配合紧密，脱水机的运行需要投泥泵和加药泵的共同运行才可以进行污泥脱水。

　　除去对设备运行情况的统计和分析，还可以通过中控记录的数据看到设备的一些关键指标之间的关系，比如下图就反映了鼓风机运行中的轴承温度和出风量的关系：

　　从上图看到当出风量大的时候，轴承温度也随之上升，并且呈现较好的拟合性，通过这样的曲线，我们可以分析设备的高风险运行的区域，当风量达到350m3/min以上时，风机的轴承温度就达到90℃以上，处于一个较高风险的运行状态。所以在日常的设备管控中就可以通过总的出风量的控制，来使风机处于一个稳定的运行区间，提升风机的运行寿命。

　　系统化的数据分析，是污水厂管理提升的一个重要渠道，通过现场的大量的数据收集和分析，我们可以看到工艺运行中的各种数据之间的关联性，从而为工艺管理建立系统化的管理思维，在建立系统管理的过程中，首先就是要学会分析各项指标之间的关联性，从中寻找相互之间的影响。但是在污水厂原有的间隔周期长的手工化验数据下，这种关联性受到手工数据的偶然性，间断性等因素的影响，要找到数据之间的关联性是非常困难的，需要积累大量的数据来消除偶然误差、寻找其关联规律。这个问题在使用中控计算机的数据记录以后就可以很方便进行了，通过选择同一周期的不同数据进行曲线比对，就很容易看到之间的关联性。通过这种方式，数据之间的关联能够直观的显示在工艺人员面前，在分析这些关联性之后，系统性的工艺认知就能逐步建设起来，最终形成系统化管理的思维。

　　从上图可以看到污泥浓度和溶解氧之间的关联性，当污泥浓度(图中的紫色图线)出现波谷的期间，在没有调整鼓风机频率的时候，相对应的生物池的溶解氧(图中蓝色图线)就会出现波峰的趋势。这种关联趋势可以说明生物池内的溶解氧是与污泥浓度的高低相互作用的，在其他条件不变的情况下，生物池内溶解氧的高低受到污泥浓度的变化影响。这个现象可能很多污水厂都已经发现，也注意到了。溶解氧在污水厂中是比较常用的一个控制参数，很多污水厂使用溶解氧的数据进行风机的调配，控制出水的COD和氨氮。经常在溶解氧比较低的情况下，急于开启风机来提高溶解氧，但是也要注意影响溶解氧的因素不仅仅是进水水质的增高，排泥的造成污泥浓度变化也会引起生物池内的溶解氧变化。在一些精确曝气的管控中，这也是一项需要考虑的内容。

　　污水厂的中控数据能带给工艺运行人员的启示还远远不止这些，可以说中控计算机内存储的数据是未被发掘的污水厂的数据矿，需要工艺管理人员深入的进行挖掘分析，通过深入的分析和判断污水厂中控计算机内的数据，建立系统化和精准化的工艺管理体系，是污水厂未来高质量管理的重要趋势。希望能够通过这两篇文章带给大家一定的启示，激发更多的技术人员关注和研究污水厂的中控计算机的数据信息。

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