水務熱點 | 雙碳背景下城鎮污水處理廠數字化轉型關鍵因素探究

導語
       在碳達峰與碳中和的戰略背景下，城鎮污水處理廠的數字化轉型已成為推動協同減污降碳、提升處理效能及優化運營管理的核心驅動力。當前，多數污水處理廠在運營管理上過度依賴傳統經驗，調控手段粗放，導致資源利用效率低下與能源浪費顯著。因此，構建一套能夠實現污水處理廠穩定、低碳、高效運行的全流程數字化運營管理策略顯得尤為迫切。

一、引言

城鎮污水處理廠是一個多變量、非穩定、時變的復雜系統，水質水量動態變化，過程單元多、反應機理復雜，包含大量設備設施等。在運行過程中會受到很多內部和外部因素的干擾。內部干擾來自污水處理廠本身，如池型占地約束工藝參數、污泥輸送泵運行工況對整個污泥處理過程的干擾等；外部干擾來自污水處理廠外部環境，如來水量突變、污染物負荷改變、天氣變化等。通常內部干擾可以通過污水處理廠內部調控來降低或消除其對污水處理廠產生的影響，而外部干擾往往是不可控的，需要通過提前預測、協同處置來提供相應的應急解決方案。

污水處理廠在實際運行中，雖然有大量的在線和離線數據，但用于指導實際運行的量化指示有限，污水處理廠的運行管理者往往依賴經驗和直覺來調整相關操作參數。以曝氣過程為例，污水處理廠好氧池需要進行大量的曝氣，但是目前往往都是存在過度曝氣的現象，導致能源的大量浪費。因此，在運行管理中借助于數字化轉型，可以有效地進行預判與解決，在發生突發狀況時及時采取有效措施，實現節能減排和精細化管理。

數字化轉型是指以大數據、工業互聯網、人工智能等新型信息技術為驅動的業務模式變革，數字化是通過數據實時采集，利用已設定的系統完成分析，實現物理世界的在線化。數字化與信息化之間的關鍵性差異，體現在數據獲取方式的根本變革上。數字化時代，數據不再依賴于人工錄入，而是通過物聯網感知技術實現自動化采集，這一過程涵蓋了數據的感知、采集、呈現及深入分析。智能化作為數字化的高級發展階段，它不僅是數據化、信息化與數字化三者的深度融合，更是在數字化產生的大規模數據基礎上，由系統執行科學決策與精準操作，即系統能夠自動感知信息、精確分析數據，并據此做出合理的執行決策。而智慧化，作為智能化的最終形態，其核心區別在于系統是否具備自我學習、持續進步以及不斷進化迭代的能力，這標志著系統從被動接受指令向主動優化提升的重大轉變。

城鎮污水處理廠的數字化升級轉型，是新質生產力在環境保護領域的一次具體實踐與展現，其賦能作用尤為顯著。在此過程中，充分利用了先進的信息化技術手段，實現對污水處理廠內部資源的精準配置與高效利用，進而可顯著提升決策制定的效率與精確度。數字化轉型為污水處理廠構筑了實現新質生產力的堅實基石與技術平臺，而新質生產力則以其強大的驅動力，為數字化轉型注入了源源不斷的活力與支持。兩者相輔相成，攜手并進，共同驅動污水處理廠朝著碳中和目標的綠色可持續發展道路堅定前行。

二、污水處理工藝數字化提升關鍵因素分析

污水處理是一個連續不斷且較為復雜的反應過程，其結果取決于物理、化學和生物反應過程的互相交織和相互影響；處理效果并非立即顯示，需要一定的時間進而產生滯后性，導致過程建模和工藝參數優化的高難度。縱觀國內外污水處理廠數字化的實踐經驗，基本都采取自動化控制和實時監測系統疊加人工智能、大數據分析和云數據等新技術，實現自動采集、自動判斷、自動調整和自動控制四位一體的高度集成和智能化的運行模式，能夠顯著提高污水處理過程的精細化管控效率，達到降本增效與節能減排的效果。

2.1 數字化工藝管理體系的構建

在新設備和新技術的引入過程中，普遍存在投資成本高、技術標準不統一、系統集成周期長與人員培訓難度大、小型污水處理廠技術普及率低等特點。傳統污水處理廠的自動化控制通常采用可編程邏輯控制器（PLC）進行自動控制，主要關注于現場的操作，如感知、執行和反饋。智能化污水處理廠則不僅局限于現場操作，而是涉及污水處理的全局協調、調度和決策。這依賴于使用物聯網、云計算、監控安防、工業自動化控制等更為先進的技術手段。

構建數字化工藝管理體系以實現趨勢智能研判是污水處理數字化轉型的核心，整合機理模型、數理模型和大數據挖掘技術，為工藝運行提供了全面的自動分析、評估、預測和優化功能。首先，污水處理系統的有效數字化轉型需在原有整體工藝的基礎上，分析實際運行數據和總結相關運行經驗，統計進水組分和工藝沿程處理參數與處理效果變化規律。通過全流程模擬或采樣分析，尋找出不同外部條件下系統運行最佳工況的關鍵因素和相應優化方案。

2.2 智能化設備與信息采集體系的健全

選取或定制智能化設備，在兼顧原有系統的基礎上通過軟件設計健全信息采集體系的及時性和可靠性。將原有分散的工藝參數和設備運行數據進行集成匯總，打破信息孤島。基于收集到的數據，進行清洗和提取后建立機理模型和數理模型。機理模型主要描述工藝過程中的物理、化學和生物反應；數理模型則運用數學方法對工藝運行數據進行全面分析和處理，評估各項指標的合格性和穩定性。通過對比歷史數據和實時數據，系統能夠及時發現異常情況，揭示數據背后的規律和趨勢。

2.3 仿真模擬與工藝參數優化

進行全方位仿真模擬評估不同工藝參數和設備工況對運行效果的影響。根據預測和模擬結果，自動形成曝氣量、加藥量、內回流比等工藝參數調度決策。這些決策旨在優化工藝運行，提高處理效率和穩定性，并提供豐富的可視化圖表和報告，幫助運行人員更好地了解工藝運行狀態，便于進行故障排查和優化調整。為廠網一體化排水調度提供科學合理的依據，制定合理的污水處理量計劃，實現排水系統的整體優化。

2.4 模型與算法的持續優化

隨著數據的不斷積累和技術的不斷發展，數字化工藝管理體系還應具備不斷學習和優化自身的模型和算法，提高預測和優化的準確性。還應支持與其他信息化系統的集成和共享，實現更廣泛的數據互聯互通和協同應用。自養菌如硝化菌，是污水處理過程中去除氨氮的關鍵微生物。它們的最大比生長速率是污水處理的一個關鍵參數，決定了處理氨氮的效率。在線監測污水處理過程中氨氮的進出水濃度變化，校準自養菌最大比生長速率，進而結合其他進水指標與污泥濃度、溶解氧等過程參數，發現最大安全處理流量對于提高污水處理效率和確保出水水質達標具有重要意義。

三、污泥干化焚燒工藝數字化提升關鍵因素分析

污泥是污水處理過程中產生的衍生物，目前污泥的主要處置方式為土地利用、填埋和焚燒。無論何種方式，污泥干化焚燒都是實現污泥減量化、穩定化和資源化的重要途徑。污泥干化焚燒工藝包括脫水、干化和焚燒三個環節。

3.1 污泥干化焚燒工藝的復雜性

污泥干化焚燒是個復雜的系統，存在慣性、滯后、非線性、時變、工作環境和干擾的不確定性，同時，污泥熱值及含水率無法準確實時計算測量。因此，需對于所采集的歷史運行數據變化規律進行研究，干化過程包括：污泥處理量、蒸汽參數、載氣入口流量、出口溫度等；焚燒過程包括：燃燒溫度、輔助燃料投加量、空氣預熱溫度、流量等。

3.2 機器學習算法的應用

基于此，采用人工神經網絡、支持向量機等機器學習算法，建立不同運行工況下干化蒸汽耗量/干化尾氣參數、輔助燃料投加量/燃燒溫度、蒸汽產量等預測模型。日常運行管理中有大量傳感器采集的實時數據，可對污泥干化焚燒過程中主要關鍵參數如污泥含水率、干燥機溫度、燃燒爐溫度、煙氣排放指標參數等進行工藝數據巡視。

3.3 實時監控與預警系統

以歷史運行數據分析為基礎，對主關鍵參數均設置上下限報警功能，當所采集參數低于下限或者高于上限之后及時報警提醒。統計分析歷史運行數據最大值、最小值、均值、標準差等統計數據，繪制數據分布直方圖及箱型圖，對數據值的正常范圍、變化規律進行分析，當所采集參數不在正常范圍內或者超出一定范圍時，及時預警。

3.4 干化與焚燒過程的優化

針對污泥干化過程，分析歷史運行過程中不同污泥進泥量、蒸汽參數情況下干化機出口載氣溫度、壓力等變化規律，挖掘干化機最大產能與最少能耗物耗之間的平衡點。建立污泥焚燒爐不同位置的溫度分析，摸索平均溫度隨時間變化的趨勢，進而對其運行工況進行診斷并及時預警。

3.5 邊云協同的智能控制

引入邊云協同的智能污泥干化過程控制方法和設備遠程監控系統，借助邊云協同技術對污泥干化數據進行分析處理。邊緣計算靠近工業制造物理現場，實時敏捷，降低網絡資源需求，其特點正適合污泥處理現場的過程控制、全樣本數據采集以及多維度多結構多尺度的數據融合。同時，通過數據的互通，實現云邊協同的架構。在邊緣側利用流數據分析對污泥干化數據進行實時處理，包括數據清洗、數據去冗余、數據預處理和協議轉換。

四、設施設備數字化管理關鍵因素分析

設施設備的智能化改造，作為污水廠數字化轉型的核心組成部分，其目的在于顯著提升設施設備的可靠性及穩定性，確保污水廠設施設備的運行既安全又經濟，同時實現節能降耗的目標。這一改造過程旨在優化設備資產在其全生命周期內的績效表現、風險管理及成本控制，以達成綜合最優化的效果。

4.1 現場智能巡檢系統

現場智能巡檢系統依據實際運行需求，精心布局了多個巡檢點，并通過對巡檢人員的時間與位置進行實時監控，確保巡檢工作的有序進行。系統不僅支持多人同時完成全部巡檢任務，也允許分批次進行，最終根據巡檢結果計算所需時間，并依據不同設備類型設定相應的巡檢頻率。在每個巡檢點，系統均要求拍攝記錄，并將巡檢要求及標準手勢作為學習參考資料提供給巡檢人員，以確保巡檢工作的標準化與高效性。此外，系統還集成了臨時任務管理功能，允許管理人員針對巡檢過程中發現的異常情況，及時發布臨時任務進行處理與記錄，從而強化運行人員對現場問題的主動分析能力與快速響應速度。

4.2 無人巡檢裝置的開發

鑒于眾多城鎮污水處理廠正積極推進惡臭污染物的封閉收集、輸送與處理工作，傳統的生物池曝氣監控方法已難以持續。在此背景下，開發無人巡檢裝置顯得尤為重要，其不僅簡化了在加蓋封閉區域內的巡檢作業流程，顯著提升了作業安全性，還有效滿足了工藝運行的日常監測需求。作為高度實用的技術設備，封閉環境下的無人巡檢裝置需具備以下核心功能：確保在生物處理曝氣池內實現穩定航行，保障巡檢作業的連續性與準確性；實時監測水質數據并即時上傳，為工藝調控提供及時準確的信息支持；自動生成巡檢報告，并對異常數據進行智能識別與提示，助力管理人員迅速響應潛在問題；自動完成水質樣品的采集與保存工作，為后續分析與研究提供可靠樣本；在封閉環境中實現裝置的實時定位，并同步傳輸巡檢圖像，增強監控的直觀性與全面性。

4.3 設備能效評估及診斷模型

為確保污水廠高效、穩定和安全運行，建立設備能效評估及診斷模型。對于污水污泥處理過程中重要旋轉機械設備，基于流體力學理論，建立相應的效率評估模型，包括風機、水泵、螺桿泵等。通過多參數的敏感性分析，識別具體參數對模型的輸出影響，進而優化設備的開啟策略和最佳工作區間，動態調整投入運行設備數量和轉速，降低能耗和自身磨損。通過對主要關鍵設備進行評估，直觀地反映設備的運行狀態。通過查看設備的評估結果對比現在設備的實際使用情況，運行人員根據評估結果進行設備的工藝參數調整。若評估結果出現異常，可快速鎖定非正常工況的設備及時進行檢修。實現從傳統的故障維修模式向基于設備狀態的維護模式轉變。這種模式能夠更好地預測和防止設備故障，恰當及時地對設備開展有效的運維工作，避免當修不修或過度維修。

五、城鎮污水處理廠管理平臺數字化建設

5.1 設備故障維修系統綜合管理平臺

打造設備故障維修系統綜合管理平臺，全面覆蓋從故障發現、工藝適應性調整、故障深度分析、維修任務部署、具體維修內容執行、設備調試以及恢復生產等多個關鍵環節，確保所有相關信息均能在系統內得到及時反映。通過整合運行、維修及管理人員之間的留言互動與會商記錄，實現對設備維修流程的全方位過程管理，確保每一步操作均有據可查，有跡可循。引入了維修統計功能，能夠直觀展現不同系統的故障概況及3d內修復效率，為管理人員提供了強有力的數據支持。從故障發現到維修完成的整個過程中，所有參與人員的操作記錄均被妥善保存在后臺系統中，并據此生成趨勢圖表，以便于管理人員進行深入的統計與分析。

5.2 建筑信息模型（BIM）技術的融合

融合建筑信息模型（BIM）技術，使得設備在三維空間中的位置與狀態能夠得到直觀展示。基于BIM中的設備位置信息及先進的路徑規劃算法，系統能夠自動計算出最優的檢修順序與路徑，并通過三維可視化方式呈現給檢修人員，極大地提升了他們對檢修流程的理解與掌握程度。結合歷史檢修數據與專家知識庫，對不同檢修方案的成本效益進行全面評估，從而為管理人員提供科學合理的決策依據，助力實現設備維修管理的最優化。

5.3 碳排放管理平臺的建設

依據國家“雙碳”目標的總體部署，嚴謹規劃污水處理廠碳排放核算的信息化平臺技術架構，并配套實施碳排放管理平臺的建設。此舉旨在精確掌握污水處理廠的碳排放狀況，為科學制定碳減排策略提供堅實的依據，并確保碳排放核算與碳交易數據的合法性與準確性。在系統設計與建設過程中，嚴格遵循并參考了國際標準、國家標準、行業標準及地方標準，以確保平臺的標準化、智能化與自動化水平。通過減少人工干預，實現外部系統數據的無縫對接與自動導入，有效縮減中間環節與操作流程，提升工作效率。此外，還需注重數據分析結果的多維度展示，以增強其可讀性與實用性，進而強化智能輔助決策的科學性與有效性。

具體而言，碳排放管理平臺應涵蓋溫室氣體排放核算、核算配置、統計分析、碳匯項目追蹤、碳排放評價及碳排放數據管理等功能模塊，以全面支撐污水處理廠的碳排放管理工作。溫室氣體排放核算可根據污水處理行業已頒布的溫室氣體排放核算方法，建立各類核算公式。核算公式和排放因子均可進行添加或刪減，確保核算體系不斷與時俱進。核算過程中，系統將自動采集所需數據，并通過預設的核算公式進行精準計算，得出排放量的具體結果。按照不同的工藝模塊進行碳排放的細致核算，并在完成各模塊核算后，將結果進行合并統計，以全面反映整體排放情況。計算完成后，利用多種統計維度對數據進行深入分析，并通過可視化手段直觀展示分析結果，如歷年碳排放數據的比較分析，以識別出碳排放數據差異較大的部分，進而評估并分析降本增效措施的實施效果。低碳運行評價指標體系自動獲取數據直接計算出評價結果。當新的評價標準發布時，系統能夠靈活適應，采用不同標準進行多重評價，以全面展示差異，為決策者提供更加全面和深入的參考依據。

六、城鎮污水處理廠數字化轉型思考

6.1 數據處理中臺的構建

建議在水務公司層面成立集成所有數字化資源的數據處理中臺，動態靈活地響應不同需求，進而實現不同污水處理廠內部各部門以及與外部機構的信息共享和協調工作。數據處理中臺的內涵超越一般概念的管理平臺，是一種將多元業務場景下的零散信息和管理經驗化零為整，快速實現應用與迭代的數字基礎設施。中臺的架構與理念已在互聯網企業大規模應用。數據治理作為中臺的基礎與核心，旨在對各類數據信息應用統一的格式和結構，有利于不同體系之間的數據交換，避免數據采集的重復勞動和數字化項目的重復建設。嚴密定義數據權限，根據實際職責和生產需求，設置不同的數據訪問級別；采用生物識別等技術對身份進行認證，增強安全性，確保敏感數據得到保護。

6.2 數據準確性與可靠性的保障

數據數量較為龐大，若數據失真即可能對事后的數據分析造成誤導，進而產生了錯誤的結論，做出錯誤的系統調節，最終導致運行異常。雖然智能化設備可自動識別現場環境并進行反應，但這不能避免人為操作的介入，手動輸入數據有可能出現人為錯誤，產生誤導信息，導致錯誤的決策。因此，為了確保數據的準確性和可靠性，應建立數據追溯和備份機制，結合人工智能和機器學習技術，對數據進行預處理和異常檢測，在確保數據有備份可追溯的情況下對數據進行分析，最大化地確保生產數據真實可靠，保障數據分析的效率。隨著數據量的增加和系統的復雜化以及數據訪問的頻繁，數據安全和隱私保護成為重要考量。需要建立嚴格的數據安全管理體系，確保數據不被非法訪問或泄露。

6.3 數字化轉型的逐步推進與風險管理

城鎮污水處理廠的數字化轉型是一個逐步提升的過程，遵循著螺旋式上升的路徑，從長遠看必定可達成降本增效的目的。但在轉型的初期，導入新設備后勢必增加整體的系統維護，以滿足新設備、新兼容性軟件的更新以及新技術的人員培訓。這需要較大的技術和資金投入，對于一些中小型污水處理企業而言是最大的挑戰。這需要在企業發展戰略中提前做出嚴謹的規劃，明確數字化轉型的緊迫性和重要性，并根據實際情況進行優先級排序。先從最基礎和最迫切需要改進的環節入手，逐步推進到更復雜的系統升級。在每個階段，都應設定明確的目標和時間表，同時評估轉型過程中的風險和收益。

6.4 人員培訓與組織變革

在數字化轉型開展和推廣的過程中，不應只關注生產力的提高，還需關心數字化項目如何改變了運行管理人員的工作環境和工作節奏。只有贏得污水廠內部廣泛的支持，并提升生產人員的管理能力與服務意識，才能確保信息化工具得到高效利用。鼓勵跨部門人員之間的經驗分享是非常有效的知識傳播方式，能促進組織內部的相互學習和一體化協同創新。信息化工具可以提高管理效率，但良好的管理理念和方法同樣重要。

七、結論

在雙碳目標的宏偉藍圖下，深入探索城鎮污水處理廠的數字化轉型路徑，對于推動污水處理行業的降本增效與可持續發展具有重要意義。此轉型進程高度依賴于自動化控制技術的深度應用、實時監測系統的精準部署，以及人工智能與大數據分析等前沿技術的有機融合，旨在顯著提升污水處理的精細化管控效率，并切實達成降本增效的目標。

數字化工藝管理體系的構建，通過巧妙整合機理模型、數理模型及大數據挖掘技術的強大力量，為工藝運行提供了全方位、自動化的分析、評估、預測及優化功能，從而引領工藝運行邁向智能化新紀元。智能化污水處理廠則依托本地中央控制系統與信息化系統構建的緊密管理閉環，實現了工藝數據的即時自動調節與精準反饋，進一步提升了運營效率。

針對污泥干化焚燒環節的數字化轉型，引入機器學習算法，構建了精準的預測模型，并融合了邊緣計算與云端協同技術的獨特優勢，以期大幅提高污泥處理的效率與穩定性。同時，設施設備的數字化管理亦不容忽視，通過智能巡檢、診斷評估系統及故障維護管理平臺，設備的運行可靠性、安全性與經濟性得到了顯著提升，設備全生命周期的優化管理得以實現。

為積極響應碳減排號召，建設碳排放管理平臺以實現碳排放的精確核算與高效管理，為碳減排工作提供堅實支撐。在推進數字化轉型的過程中，特別指出數據處理中臺的重要性，以確保信息的暢通共享與高效動態協同。對于污水處理企業來說，數字化轉型已經成為一個不可忽視且必須面對的重要趨勢。這一轉型的推進并不僅僅涉及到技術層面的更新換代和業務流程的優化，更是一個全面的變革，涵蓋了企業戰略的精準定位、企業文化的深刻變革以及組織能力的全面提升。借助數字化轉型賦能，污水處理企業能夠更有效地適應市場需求，并實現減污降碳的協同效應。