CN114297954A - 一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，能够解决机械设备系统以及微生物系统模拟仿真、生产运行优化的问题。对污水处理厂生产过程虚拟仿真，建立动态数学模型对污水处理厂的各种工艺过程中的微生物生长、繁殖、衰减、死亡过程和机械设备运行及故障进行模拟，求解模拟各工艺单元反应器的流量与出水水质质量，在一定时间范围内,通过边界条件对所有组分的浓度方程与流量方程进行时间的求导，得到对应时间内每一组分的出水浓度与出水流量。本发明解决现有的污水处理厂工艺调整过程繁琐且不易达到最优结果，不具备实时按照来水污染物变化对运行工艺进行优化的能力。

Description

一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台

技术领域

本发明涉及污水处理厂的智能运行和管控领域，具体涉及一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台。

背景技术

城市排水中的污水处理是指为改变污水性质，使其对环境水域不产生危害而采取的措施。城市污水处理一般分为三级：一级处理，系应用物理处理法去除污水中不溶解的污染物和寄生虫卵；二级处理，系应用生物处理法将污水中各种复杂的有机物氧化降解为简单的物质；三级处理，系应用化学沉淀法、生物化学法、物理化学法等，去除污水中的磷、氮、难降解的有机物、无机盐等。

城市污水主要污染物是易降解有机物，所以绝大多数城市污水处理厂都采用好氧生物处理法。但是现有的污水处理厂无基于数学模型和大数据的分析管控平台，所有的工艺调整依靠厂长的经验进行，在运行过程中，厂长经验显得尤为重要。且在运行过程中不具备快速分析出生产所需的最佳运行区间的能力，污水在处理过程中，受到一些外界因素影响，如污水本身的温度、污水中的固态杂质含量等都会对污水处理的效率以及效果产生影响，靠厂长经验直接进行污水处理的工艺控制，处理效率与处理效果都不高。由于污水处理系统是一个典型的非线性、多变量、非稳定的时变系统，它包含多种工艺单元，反应机理复杂，存在许多干扰因素和不确定性因素；此外，污水处理厂的运行还涉及到大量的仪器仪表、设备设施和监控系统。污水处理厂是一个庞大而复杂的系统，因此常常面临运行效率低、运营成本高和出水水质难以持续稳定达标等问题。

发明内容

本发明提供一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，能够解决在线运行的设备及微生物系统模拟仿真、运行优化问题。

本发明所要解决的技术问题是通过如下技术方案实现的：

本发明提供一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，包括工艺仿真，其特征在于，包括：

污水处理厂数据管理模块，用于对现场设备及传感器数据进行采集，然后通过对数据进行重新审查和校验的过程，删除重复信息、纠正存在的错误，利用如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据；

污水处理厂生产过程虚拟仿真模块，建立动态数学模型对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行模拟，将每个反应器看成n个完全混合反应器进行编程，按照流量的物料平衡即实际进水量等于出水流量，与质量平衡即变化量＝输入量-输出量+反应量，求解模拟各反应器的出水流量与浓度，在一定时间范围内,通过边界条件对所有组分的浓度方程与流量方程进行时间的求导，得到对应时间内每一组分的出水浓度与出水流量。

优选的，仿真模拟污水厂反应池出水流量与浓度时所采用的基本计算通式为

式中Qk、Ck，i分别表示第k个反应池的出水流量与水质参数i的浓度，

Q0、C0,i分别表示该工艺中原始污水的流量与水质参数浓度，fk表示原始污水分流到反应池k的分流比，Qr、Cn+1,i分别表示二沉池的底部污泥回流量与水质参数i的浓度，rk表示二沉池污泥回流中分流到反应器k的分流比，Ql,k表示从第l池流入k池的混合液流量，Cl,i表示第l反应池的水质参数i的浓度。

优选的，建立多组所述动态数学模型，描述污水处理过程中的普通异养菌、氨氧化菌、或/和亚硝酸盐氧化菌以及作用于这些组分的物理、化学和生物反应过程，并集成了厌氧硝化模型、pH平衡、气体转移和化学沉淀等模型。

优选的，还包括：

污水处理厂图形化建模工具模块，作用是提供操作灵活、界面开放的污水处理厂图形仿真模拟系统，对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行建模与模拟，辅助污水处理厂过程设计，协助污水处理厂运营管理，支持污水处理厂过程优化以及实现污水处理厂过程自动化；

污水处理厂虚拟现实模块，作用是利用数字化技术营造的与现实污水处理厂对称的数字化镜像，将现实世界中复杂的设计，生产制造和运营维护转换成在虚拟世界相对低成本的数字化信息进行协同及模型优化，并给予现实世界多种方案和选择；通过虚拟现实的虚实连接，数据的不断迭代，模型的不断优化，进而获得最优的解决方案；

污水处理厂智能维护、维修模块，作用是在维修过程及维修管理的各个环节中，以计算机为工具，并借助人工智能技术来模拟人类专家智能即分析、判断、推理、构思、决策的各种维修和管理；

污水处理厂安全管控模块，作用是对污水处理厂的安全工作进行管理,从而实现管理标准化、现场标准化和操作标准化,做到安全生产、文明生产,减少重大伤亡事故的发生率；

污水处理厂操作模拟系统，作用是协助污水处理厂进行日常运营管理，对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，从而制定应急预案；

污水处理厂模型预测控制系统，作用是与第三方应用程序无缝集成，实现污水处理厂过程自动化、实时在线控制和稳定出水水质；

污水处理系统运行优化模块，包括基于活性污泥数学模型ASM、构建和模拟污水处理工艺的生化单元模型，构建和模拟各类控制过程的控制器，用于控制和设定不同过程的时间的定时器，估算曝气、回流或/和污泥处置费用的成本计算模型，自定义计算各种过程变量的过程计算器；

脱泥优化模块，作用是优化污水处理系统中的排泥过程；

厌氧硝化共生优化模块，作用是计算预测厌氧消化的过程中微生物间的相互关系，即严格的互营共生关系，揭示厌氧消化过程的本质，优化生产参数；

离线仿真、边缘计算模块，作用是在本地处理上配备算力，解决在资源存储、计算性能以及能效方面存在的不足的问题。

自动闭环控制模块，把输出量直接或间接地反馈到输入端构成闭环，实现自动控制；

自适应控制模块，完成自动调参和对复杂变量的自动适应；

污水处理厂预测性维护设备管理系统，作用是资产库维护，设备健康分析，预防性维护分析，设备结构编码及维护手册关联，3D视图，维护工单关联；

污水处理厂远程专家协同系统，实现实时在线协同、论坛交流、在线培训；

污水处理厂其他服务系统，包括移动端应用程序、网络安全管控、应用二次开发。

优选的，所述污水处理厂数据管理模块包含以下子模块：

物联网数据采集子模块，通过传感器对设备开关、模拟量、数字量数据进行采集；

数据标准化子模块，使用直线型方法、折线型方法或/和曲线型方法将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间；

一级存储，进行会话级别的数据缓存；

数据统计分析子模块，用统计分析方法对收集来的污水处理过程中的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和用数学公式进行概括总结；

工业逻辑分析子模块，将原来由一个师傅掌握生产经验，然后教给徒弟的过程通过机器能识别的标准化以及规范化动作迁移至污水处理智能分析、管控平台的过程，来不断提高平台在处理经验问题的准确度和命中率；

离散数据分析子模块，对连续型变量如污水处理过程中的频数分析，集中趋势分析得到均值、众数或/和中位数，离散程度分析得到标准差、方差、最大值、最小值或/和范围，消除空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾，数据与常识或经验矛盾，使得建立的数学模型更贴近污水处理厂现场情况；

传感器数据清洗与管理子模块，将传感器探测到的数据进行①加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响；②抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化；③简单移动平均线：保留数据流最近的多个数据，取平均值；使得数据中的噪音更小，降低噪音至污水处理数学模型能接受的水平；

数据可靠性分析子模块，通过传回的数据以及出水水质预测的数学模型，研究导致污水处理厂生产过程红薄弱环节的内因和外因，找出规律，给出改进措施和改进后对系统可靠性的影响。

优选的，所述污水处理厂图形化建模工具模块包括如下子模块：

嵌入式可调参数工艺单元模型子模块，对新建污水处理厂进行工艺参数设计，对已建污水处理厂的改扩建方案进行分析和评估；

图形用户接口子模块，是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分，从过程库中选择和拖动不同的单元绘制污水处理厂工艺流程图；

基于微生物学的综合物料平衡子模块，根据微生物的不同代谢特性，采用改变代谢流、扩展代谢途径和构建新的代谢途径等方法，对污水处理物料进行管理和规划，实现碳排量降低的目的，响应国家碳达峰、碳中和的目标；

自动标定和验证子模块，系统采集水质传感器型号，依据各类缺陷信号，进行信号特征分析，形成特征库，自动整理所有缺陷的特征库；根据信号特征识别传感器是否正常工作；对未正常工作的水质传感器进行信号缺陷分析；根据缺陷类别进行标定信号校核；

自动生成交付文件子模块，通过矩阵编辑器和模型编辑器，实现新的大类模型及子模型的构建和编辑，并形成标准调参文本文档以供交付；

提供在线版本子模块，在线版本是云计算技术在污水处理领域的应用，属于平台即服务PaaS；它向下连接现场设备，向上提供多种多样的污水处理厂应用程序APP，方便现场轻量化部署。

优选的，所述污水处理厂虚拟现实模块包括如下子模块：

真3D模型子模块，利用立体显示技术，显示污水处理厂的建筑物、构筑物以及现场设备具有物理景深的三维图像；

实时显示子模块，支持直连市面上常见的20+种关系型数据库，实现秒级实时数据的更新展示及复杂计算与分析；

CFD流态模拟子模块，利用计算流体力学(简称CFD)，使流场可视化；

AR/VR仿真子模块，实时计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，打通系统和污水处理厂现场，在屏幕上把虚拟设备套在现实的污水处理厂，并进行互动；

生产过程3D可视化子模块，运用3D可视化、物联网和3D建模打造的污水处理厂各工艺单元的3D可视化线上规划管理平台，实现所有数据实时展示和分析。

优选的，所述污水处理厂生产过程虚拟仿真模块包括如下子模块：

工艺流程虚拟子模块，对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，对污水处理厂日常运行过程中产生的问题进行诊断；

完全混合反应器仿真模型子模块，对流体的混合进行模拟，对涉及液体完全混合的部分进行流场仿真，模拟流体混合状态；

二沉池一维通量沉降仿真模型子模块，对污泥沉降进行仿真，利用流态分析，并关联流体粘度、污泥浓度、沉降速率影响因子，计算出二沉池稳定运行的动态边界条件，用于预测泥水分离的过程；

计算流体力学污染物扩散仿真模型子模块，对污染物扩散进行仿真，找出影响污染物沉积和扩散的复杂问题，调整混合器状态，使得污水处理更充分；

生物膜反应器仿真模型子模块；模拟由膜分离单元与生物处理单元相结合的水处理工艺，模拟MBBR工艺中污染物去除效率、硝化反应、出水水质指标、剩余污泥产量；

实时KPI展示子模块，进行关键绩效指标的采集、分析和展示；

多级接口子模块，为控制参数、模型调整提供异构数据库存储统一接口，保证多个应用进程可以同时对不同结构的数据库进行访问，而无需对数据库或程序进行修改，提高应用进程访问效率；

阈值及报警子模块，提供自动报警功能，在事先定义好一系列规则，当达到设定条件，系统将触发定义的行为，具体包括定义触发规则、任务调度框架、通知服务；

运行状况分析子模块，支持多维度行为细分，为污水处理厂提供精细化运行策略，用数据驱动增长；

生产运行数据逻辑分析子模块，进行污水处理厂生产过程中各维度和指标的计算逻辑分析，自动检查每个字段的取值赋值是否正确；

基于数学模型的事件分析子模块，分析埋点事件的用户触发情况以及埋点事件的分析统计情况；

自定义报告子模块，生成包含不同维度和指标的自定义报告。

优选的，所述污水处理厂智能维护、维修模块包括如下子模块：

设备管理子模块，实现资产采购、入库、调用、维修、报废、盘点的功能，并能实现跨系统资产同步；

设备巡检子模块，确保巡检工作的质量以及提高巡检工作的效率来提高设备维护的水平，其目的是掌握设备运行状况及周围环境的变化，发现设施缺陷和危及安全的隐患，及时采取有效措施，保证设备的安全和系统稳定；

巡检计划排程子模块，对于一个具体的时间段，利用逻辑回归模型或者规则生成待巡检作业清单的作业成功概率，然后针对执行巡检的设备的运行情况、设备网络拓扑结构、巡检成功概率确定巡检优先级，并根据预测的巡检时长确定巡检的开始时间，对于失败任务和未调度任务，在下一时间段优先调度；

巡检监督及流程管控子模块，提示巡检人员要巡检什么、怎样去巡检、发现问题怎样处理；

工单派发子模块，实现对工单自动接单、派单，提高工单的及时处理效率，将主要力量置于工单的完成情况确认工作上，从而提升整体工作质量；

巡检流程管理子模块，规范流程，一物一码，实现一机查看最新档案；设备档案管理、报修、巡检、保养，全流程覆盖，随时监控；高效点检巡检，自定义提醒功能，确保工作有效执行，不被遗忘；

工单系统子模块，用于记录、处理、跟踪工单工作的完成情况的计算机系统；

工单检查子模块，对工单真实性和规范性进行检查并进行存档；

报警事件关联子模块，将报警事件与现有的数据进行对比,结合过去的方法对当前遇到的问题进行处理；

优选的，所述污水处理厂安全管控模块包括如下子模块：

中央监视监控平台子模块，通过遥控摄像机及其辅助设备包括云台、镜头直接观看被监视场所的情况，同时把被监视场所的图像和声音全部记录下来；

行为识别及事件监控子模块，进行人体行为识别，行为的抓取、识别和报警；

报警事件匹配关联子模块，匹配报警事件发生的时间、地点以及该报警所关联的系统内的人员。

优选的，所述污水处理厂操作模拟系统实施虚拟操作；失效分析，污泥沉降模拟，归因分析，方案库，操作员培训，性能预测，自动合规性检测。

优选的，所述直线型方法是如极值法或标准差法；所述折线型方法是三折线法；所述曲线型方法是半正态性分布。

优选的，所述第三方应用程序是污水处理厂的SCADA系统、数据管理系统或建模软件。

优选的，所述建模软件是CFD、Matlab或MIKE URBAN。

本发明的有益效果在于：解决现有的污水处理厂不具备实时快速按照来水污染物变化对工艺进行分析调整的能力，系统通过匹配最佳设备运行组合，达到出水水质稳定达标、生产能耗最低、药剂投加最小的目的。并能加强现场的人员管理及安全管控，提高人员管理效能。平台对污水处理厂的全流程(从进水-初沉池-生化反应池-二沉池-出水)构建数学模型，然后基于模拟结果得到各种优化的解决方案。计算机仿真可以在短时间内进行成千上百次的模拟试验，具有获取大量信息、省时省力、快速获得解决方案，并对污水处理厂现场设备进行控制，达到精准、实时控制的目的。

附图说明

图1是污水处理厂预处理段示意图；

图2是污水处理厂生化段示意图；

图3是污水处理厂污水组份和生化反应过程示意图；

图4是污水处理厂沉淀池示意图；

图5是污水处理厂紫外消毒及出水量渠示意图；

图6是本发明的污水处理厂数据管理模块处理流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是污水处理厂预处理段示意图。本平台对污水处理厂的全流程(从进水-初沉池-生化反应池-二沉池-出水)构建数学模型，然后基于模拟结果得到各种优化的解决方案。计算机仿真可以在短时间内进行成千上百次的模拟试验，具有获取大量信息、省时省力、快速获得解决方案，并对污水处理厂现场设备进行控制，达到精准、实时控制的目的。在预处理段着重进行污水提升系统的流量控制，并进行设备运行参数收集以及设备仿真、故障预测。

图2是污水处理厂生化段示意图。本发明的生化反应部分构建了实时仿真并能进行出水水质预测的数学模型，这是取得效果的重点。由于城市污水处理的常规水质参数主要是COD、BOD5、MLSS、TKN、TP等,污水排放标准也主要针对这些参数进行限定要求。这些参数只是表征了复杂污水的一些特征,还无法全面掌握污水的性质,因而也容易导致污水处理模拟的分析与预测结果出现偏差。本发明的生化系统仿真采用的机理模型是动态数学模型,能结合一定的水质组分特点对污水进一步细分,可以全面地表现污水水质。

图3是污水处理厂污水组份和生化反应过程示意图。通过建立多组数学模型,描述出污水处理过程中的50种组分(普通异养菌、氨氧化菌、亚硝酸盐氧化菌等)以及作用于这些组分的80个物理、化学和生物反应过程。并集成了厌氧硝化模型(ADM)、pH平衡、气体转移和化学沉淀等模型。采用单一矩阵的整体结构,模拟出整座市政污水处理厂的全部流程，能追踪任意模型组分或状态变量在不同单元工艺中的变化。

模型水质组分参数与常规水质参数之间有一定的关联,常规水质参数COD在生化系统仿真中可以细分成发酵物、易生物降解有机物、惰性溶解性有机物、慢速可降解基质、惰性颗粒性有机物质及异养菌、自养菌等，这样可将一定的物质、微生物等联系起来,便于进一步掌握污水的水质情况，有利于针对性分析水质。在生化系统模拟过程中，数学模型通过相应的化学计量系数与动力学参数以及现场仪表传回的实时数据来详细地模拟污水处理的各个动态反应过程,这样的动态过程更接近实际的污水反应过程,这是和其他污水处理管控平台的静态模拟最大的区别。

图4是污水处理厂沉淀池示意图。在二沉池模拟中，主要对沉淀过程的流态进行仿真，利用流态分析，并关联流体粘度、污泥浓度、沉降速率等影响因子，计算出二沉池稳定运行的动态边界条件，并进行可视化展示，给自动或人工运行提供安全阈值。

图5是污水处理厂紫外消毒及出水量渠示意图。在深度处理单元中依照水中悬浮物参数实时调整紫外线消毒渠的紫外线灯管照射强度，确保出水指标中大肠杆菌的个数在容许范围内。

为实现上述目的，本方案提供的技术方案是一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，包括工艺仿真和管控：

一、污水处理厂数据管理模块，用于对现场设备及传感器数据进行采集，然后通过对数据进行重新审查和校验的过程，删除重复信息、纠正存在的错误，利用如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。图6是本发明的污水处理厂数据管理模块处理流程示意图。

污水处理厂数据管理模块包含以下功能：

物联网数据采集；

通过传感器对设备开关、模拟量、数字量数据进行采集,通过配置传感器,还可以实现对设备温度、震动及环境湿度等多种数据进行采集、工业网关以及数据链路对现场数据进行传输。

数据标准化；

使用直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布),将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。方便系统科学做出决策.

一级存储；

进行会话(Session)级别的数据缓存

数据统计分析；

用适当的统计分析方法对收集来的污水处理过程中的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和用数学公式进行概括总结的过程,将数据通过数学模型加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥使用数据指导生产的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

工业逻辑分析；

将原来由一个师傅掌握生产经验，然后教给徒弟的过程通过机器能识别的标准化以及规范化动作迁移至污水处理智能分析、管控平台的过程，来不断提高平台在处理经验问题的准确度和命中率.

离散数据分析；

对连续型变量如污水处理过程中的频数分析、集中趋势分析(均值、众数、中位数)、离散程度分析(标准差、方差、最大值、最小值、范围)，消除空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾，数据与常识或经验矛盾等，使得建立的数学模型更贴近污水处理厂现场情况；

传感器数据清洗与管理；

将传感器探测到的数据进行①.加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响；②.抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化；③.简单移动平均线：保留数据流最近的K个数据，取平均值；使得数据中的噪音更小，降低噪音至污水处理数学模型能接受的水平。

数据可靠性分析；

通过传感回的数据以及出水水质预测的数学模型，研究导致污水处理厂生产过程红薄弱环节的内因和外因，找出规律，给出改进措施和改进后对系统可靠性的影响。

二、污水处理厂图形化建模工具模块；污水处理厂图形化建模工具是一个操作灵活、界面开放的污水处理厂图形仿真模拟系统，它可以对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行建模与模拟。它可以辅助污水处理厂过程设计、协助污水处理厂运营管理、支持污水处理厂过程优化以及实现污水处理厂过程自动化。它包括：

1.嵌入式可调参数工艺单元模型；

不仅可以对新建污水处理厂进行工艺参数设计，还可以对已建污水处理厂的改扩建方案进行分析和评估。在图形界面中可以设置污水处理厂各构筑物的工艺参数，可以在动态条件下对污水处理厂的各种设计方案进行验证，并对不同的污水处理厂布局和各种复杂的控制策略加以分析和评估。可辅助分析和比较各种污水处理工艺的经济指标和技术指标，更加真实的反映污水处理厂的实际运行情况，从而达到最优设计。

2.用户图形界面；

图形用户接口，是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分。从过程库中选择和拖动不同的单元绘制污水处理厂工艺流程图。绘图环境提供了可视化的、灵活多样的模拟结果绘制。

3.基于微生物学的综合物料平衡；

根据微生物的不同代谢特性，采用改变代谢流、扩展代谢途径和构建新的代谢途径等方法，对污水处理物料进行管理和规划，实现碳排量降低的目的，响应国家碳达峰、碳中和的目标。

其中物料平衡建模划分为三类。第一类是减少(R1)类，着眼于可减少能源需求的技术方法，例如更换泵和鼓风机。其次是恢复(R2)类，重点关注优化能量回收潜力的技术手段。最后是可再生(R3)类，旨在探究污水处理厂通过更充分地利用当地的可再生能源(如太阳能、水能和风能)来产生自己能源的方法。

4.自动标定和验证；

系统采集水质传感器型号，依据各类缺陷信号，进行信号特征分析，形成特征库，自动整理所有缺陷的特征库。根据信号特征识别传感器是否正常工作。对未正常工作的水质传感器进行信号缺陷分析；根据缺陷类别进行标定信号校核。

5.自动生成交付文件；(调参完成的模型)

通过矩阵编辑器和模型编辑器，可以方便地实现新的大类模型及子模型的构建和编辑，并形成标准调参文本文档以供交付。。

6.提供在线版本；

在线版本是云计算技术在污水处理领域的应用，属于平台即服务PaaS。它向下连接现场设备，向上提供多种多样的污水处理厂应用程序APP，方便现场轻量化部署。

三、污水处理厂虚拟现实模块；是指利用数字化技术营造的与现实污水处理厂对称的数字化镜像。虚拟现实模块将现实世界中复杂的设计，生产制造和运营维护转换成在虚拟世界相对低成本的数字化信息进行协同及模型优化，并给予现实世界多种方案和选择。通过虚拟现实的虚实连接，数据的不断迭代，模型的不断优化，进而获得最优的解决方案。该模块包含了：

1.真3D模型；利用立体显示技术，可以直接观察到具有物理景深的三维图像。用于显示污水处理厂的建筑物、构筑物以及现场设备。

2.实时显示；支持直连市面上常见的20+种关系型数据库，实现秒级实时数据的更新展示及复杂计算与分析，完美满足污水处理厂对设备类监控“发现问题-快速反应-解决问题”的刚需。

3.CFD流态模拟；利用计算流体力学(简称CFD)，使流场可视化，解决试验条件限制问题，节省试验费用，用于模拟污水处理中构筑物及设备内的流态以及流场间互相影响的问题。利用CFD方法可以找出限制性因素，优化池型结构。

4.AR/VR仿真；实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，目标是打通系统和污水处理厂现场,在屏幕上把虚拟设备套在现实的污水处理厂,并进行互动。达到远程协助\维修支持以及图像记录的功能.

5.生产过程3D可视化；污水处理厂生产过程3D可视化是污水处理厂各工艺单元内部组织生产的基本单位，也是污水处理厂生产行政管理的重要组织之一。运用3D可视化、物联网和3D建模打造的污水处理厂各工艺单元的3D可视化线上规划管理平台，实现所有数据实时展示和分析等，让各工艺单元管理上得到充分的弥补。运用3D可视化技术对各工艺单元的信息进行可视化管理，方便管理人员及时了解当前生产线、生产进度等等与生产相关的信息，从而提高整个污水处理厂的生产效率。

四、污水处理厂生产过程虚拟仿真模块，可以对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行模拟。可以高效进行问题解决、预案检测、成本估算，同时也为基层操作者及技术人员进行决策支持。协助污水厂工艺优化、升级改造、节能降耗。测试和评估污水厂各种控制方案。识别污水厂工艺运行故障，进行工艺调试和故障排除。包含以下功能：

工艺流程虚拟；这是专门为污水处理厂操作人员定制的、协助污水处理厂运营管理的工具。污水处理厂在实际运行过程中，会受到各种干扰因素和一些不确定因素的影响。该工具可以对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，从而制定应急预案。此外，还可对污水处理厂日常运行过程中产生的问题进行诊断，提供决策支持。

完全混合反应器仿真模型；对流体的混合进行模拟，对涉及液体完全混合的部分进行流场仿真，模拟流体混合状态。

二沉池一维通量沉降仿真模型；对污泥沉降进行仿真，用于预测泥水分离的过程。

计算流体力学污染物扩散仿真模型；对污染物扩散进行仿真，找出影响污染物沉积和扩散的复杂问题，调整混合器状态，使得污水处理更充分。

生物膜反应器仿真模型；模拟由膜分离单元与生物处理单元相结合的水处理工艺，模拟MBBR工艺中污染物去除效率、硝化反应、出水水质指标、剩余污泥产量的专用模型。

实时KPI展示；进行关键绩效指标的采集、分析和展示。

多级接口(控制参数、模型调整)；通过异构数据库存储统一接口，多个应用进程可以同时对不同结构的数据库进行访问，而无需对数据库或程序进行修改，提高应用进程访问效率。

阈值及报警；提供就是自动报警功能，在事先定义好一系列规则，当达到设定条件，系统将触发定义的行为。包括：定义触发规则、任务调度框架、通知服务。会主要追踪三种报警情况(js错误率达到设定阈值报警、api错误率达到阈值报警、访问速度慢报警)。

运行状况分析；支持多维度行为细分，为污水处理厂提供精细化运行策略，用数据驱动增长。

生产运行数据逻辑分析；进行污水处理厂生产过程中各维度和指标的计算逻辑分析，自动检查每个字段的取值赋值是否正确。

基于数学模型的事件分析；分析埋点事件的用户触发情况以及埋点事件的分析统计情况。主要用于研究某行为事件的发生对污水处理生产的影响以及影响程度。借此来追踪或记录生产行为及业务过程,

自定义报告；允许生成包含不同维度和指标的自定义报告。

五、污水处理厂智能维护、维修模块；能在维修过程及维修管理的各个环节中，以计算机为工具，并借助人工智能(AI)技术来模拟人类专家智能(分析、判断、推理、构思、决策等)的各种维修和管理

设备管理；实现资产采购、入库、调用、维修、报废、盘点的功能，并能实现跨系统资产同步。

设备巡检；通过巡检系统能确保巡检工作的质量以及提高巡检工作的效率来提高设备维护的水平，其目的是掌握设备运行状况及周围环境的变化，发现设施缺陷和危及安全的隐患，及时采取有效措施，保证设备的安全和系统稳定。

巡检计划排程；该功能对于一个具体的时间段，利用逻辑回归模型或者规则生成待巡检作业清单的作业成功概率，然后针对执行巡检的设备的运行情况、设备网络拓扑结构、巡检成功概率确定巡检优先级，并根据预测的巡检时长确定巡检的开始时间，对于失败任务和未调度任务，在下一时间段优先调度，整个调度过程提高了巡检作业设备的利用率，减少了不必要的损耗；减少了操作人员对在线巡检调度的干预，节约了人力成本。

巡检监督及流程管控；通过巡检系统，可以使巡检人员知道要巡检什么、怎样去巡检、发现问题怎样处理，保证巡检计划不折不扣的实施；

工单派发；实现对工单自动接单、派单，提高工单的及时处理效率，将主要力量置于工单的完成情况确认工作上，从而提升整体工作质量。

巡检流程管理；规范流程，一物一码，一机就能查看最新档案；设备档案管理、报修、巡检、保养，全流程覆盖，随时监控；高效点检巡检，自定义提醒功能，确保工作有效执行，不被遗忘。

工单系统；用于记录、处理、跟踪工单工作的完成情况的计算机系统。

工单检查；对工单真实性和规范性进行检查并进行存档。

报警事件关联；将报警事件与现有的数据进行对比,结合过去的方法对当前遇到的问题进行处理。用于业务逻辑清楚且安全要求较高的应用场景。

六、污水处理厂安全管控模块；主要是对污水处理厂的安全工作进行管理,从而实现管理标准化、现场标准化和操作标准化,做到安全生产、文明生产,减少重大伤亡事故的发生率,

中央监视监控平台；通过遥控摄像机及其辅助设备(云台、镜头等)直接观看被监视场所的情况，同时把被监视场所的图像和声音全部记录下来。

行为识别及事件监控；进行人体行为识别，识别单人-摔倒、单人-不戴安全装备、单人-睡觉、单人-吸烟、单人-玩手机、双人-危险(包含出拳/拉扯/推搡/激烈搂抱/砸按/踢踹等)...行为的抓取、识别和报警。

报警事件匹配关联；匹配报警事件发生的时间、地点以及该报警所关联的系统内的人员。

七、污水处理厂操作模拟系统能协助污水处理厂进行日常运营管理。污水处理厂在实际运行过程中，会受到各种干扰因素和一些不确定因素的影响。该工具可以对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，从而制定应急预案。此外，还可对污水处理厂日常运行过程中产生的问题进行诊断，提供决策支持。可实现以下功能：虚拟操作；失效分析；污泥沉降模拟；归因分析；方案库；操作员培训；性能预测；自动合规性检测。

八、污水处理厂模型预测控制系统，可以与第三方应用程序无缝集成，比如可以与污水处理厂的SCADA系统、数据管理系统或其它建模软件(CFD、Matlab、MIKE URBAN等)集成，可以实现污水处理厂过程自动化、实时在线控制和稳定出水水质。

九、污水处理系统运行优化；生化单元模型基于活性污泥数学模型ASM，可以构建和模拟几乎所有的污水处理工艺，如各种活性污泥工艺(AO、AAO、氧化沟、SBR及其变形工艺等)、生物滤池、滴滤池、MBR、厌氧发酵、沉淀等过程。控制器包括开关控制、P、PI、PID等多个子模型，可以构建和模拟各类控制过程。定时器用于控制和设定不同过程的时间。成本计算模型可以估算曝气、回流、污泥处置等费用。过程计算器可以自定义计算各种过程变量。

十、脱泥优化；优化污水处理系统中的排泥过程。

十一、厌氧硝化共生优化；计算预测厌氧消化的过程中微生物间的相互关系，即严格的互营共生关系从而更好的揭示了厌氧消化过程的本质，优化生产参数。

十二、离线仿真、边缘计算；受网络条件制约，无法在短时间内处理计算密集型或时延敏感型计算任务。所以在本地处理上配备算力，用于解决在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足的问题。

十三、自动闭环控制；把输出量直接或间接地反馈到输入端构成闭环，实现自动控制。

十四、自适应控制；完成自动调参，完成对复杂变量的自动适应。

十五、污水处理厂预测性维护设备管理系统包括以下功能：资产库；设备健康分析；预防性维护分析；设备结构编码及维护手册关联；3D视图；维护工单关联。

十六、污水处理厂远程专家协同系统

实时在线协同；

论坛交流；

在线培训；

十七、污水处理厂其他服务系统

移动端应用程序；

网络安全管控；

应用二次开发。

Claims (14)

1.一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，包括工艺仿真，其特征在于，包括：

污水处理厂数据管理模块，用于对现场设备及传感器数据进行采集，然后通过对数据进行重新审查和校验的过程，删除重复信息、纠正存在的错误，利用如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据；

污水处理厂生产过程虚拟仿真模块，建立动态数学模型对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行模拟，将每个反应器看成n个完全混合反应器进行编程，按照流量的物料平衡即实际进水量等于出水流量，与质量平衡即变化量＝输入量-输出量+反应量，求解模拟各反应器的出水流量与浓度，在一定时间范围内,通过边界条件对所有组分的浓度方程与流量方程进行时间的求导，得到对应时间内每一组分的出水浓度与出水流量。

2.根据权利要求1所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：仿真模拟污水厂反应池出水流量与浓度时所采用的基本计算通式为

式中Qk、Ck，i分别表示第k个反应池的出水流量与水质参数i的浓度，Q0、C0,i分别表示该工艺中原始污水的流量与水质参数浓度，fk表示原始污水分流到反应池k的分流比，Qr、Cn+1,i分别表示二沉池的底部污泥回流量与水质参数i的浓度，rk表示二沉池污泥回流中分流到反应器k的分流比，Ql,k表示从第l池流入k池的混合液流量，Cl,i表示第l反应池的水质参数i的浓度。

3.根据权利要求1所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：建立多组所述动态数学模型，描述污水处理过程中的普通异养菌、氨氧化菌、或/和亚硝酸盐氧化菌以及作用于这些组分的物理、化学和生物反应过程，并集成了厌氧硝化模型、pH平衡、气体转移和化学沉淀等模型。

4.根据权利要求1所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，还包括：

污水处理厂图形化建模工具模块，作用是提供操作灵活、界面开放的污水处理厂图形仿真模拟系统，对污水处理厂的各种工艺过程和构造进行建模与模拟，辅助污水处理厂过程设计，协助污水处理厂运营管理，支持污水处理厂过程优化以及实现污水处理厂过程自动化；

污水处理厂虚拟现实模块，作用是利用数字化技术营造的与现实污水处理厂对称的数字化镜像，将现实世界中复杂的设计，生产制造和运营维护转换成在虚拟世界相对低成本的数字化信息进行协同及模型优化，并给予现实世界多种方案和选择；通过虚拟现实的虚实连接，数据的不断迭代，模型的不断优化，进而获得最优的解决方案；

污水处理厂智能维护、维修模块，作用是在维修过程及维修管理的各个环节中，以计算机为工具，并借助人工智能技术来模拟人类专家智能即分析、判断、推理、构思、决策的各种维修和管理；

污水处理厂安全管控模块，作用是对污水处理厂的安全工作进行管理,从而实现管理标准化、现场标准化和操作标准化,做到安全生产、文明生产,减少重大伤亡事故的发生率；

污水处理厂操作模拟系统，作用是协助污水处理厂进行日常运营管理，对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，从而制定应急预案；

污水处理厂模型预测控制系统，作用是与第三方应用程序无缝集成，实现污水处理厂过程自动化、实时在线控制和稳定出水水质；

污水处理系统运行优化模块，包括基于活性污泥数学模型ASM、构建和模拟污水处理工艺的生化单元模型，构建和模拟各类控制过程的控制器，用于控制和设定不同过程的时间的定时器，估算曝气、回流或/和污泥处置费用的成本计算模型，自定义计算各种过程变量的过程计算器；

脱泥优化模块，作用是优化污水处理系统中的排泥过程；

厌氧硝化共生优化模块，作用是计算预测厌氧消化的过程中微生物间的相互关系，即严格的互营共生关系，揭示厌氧消化过程的本质，优化生产参数；

离线仿真、边缘计算模块，作用是在本地处理上配备算力，解决在资源存储、计算性能以及能效方面存在的不足的问题。

自动闭环控制模块，把输出量直接或间接地反馈到输入端构成闭环，实现自动控制；

自适应控制模块，完成自动调参和对复杂变量的自动适应；

污水处理厂预测性维护设备管理系统，作用是资产库维护，设备健康分析，预防性维护分析，设备结构编码及维护手册关联，3D视图，维护工单关联；

污水处理厂远程专家协同系统，实现实时在线协同、论坛交流、在线培训；

污水处理厂其他服务系统，包括移动端应用程序、网络安全管控、应用二次开发。

5.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂数据管理模块包含以下子模块：

物联网数据采集子模块，通过传感器对设备开关、模拟量、数字量数据进行采集；

数据标准化子模块，使用直线型方法、折线型方法或/和曲线型方法将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间；

一级存储，进行会话级别的数据缓存；

数据统计分析子模块，用统计分析方法对收集来的污水处理过程中的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和用数学公式进行概括总结；

工业逻辑分析子模块，将原来由一个师傅掌握生产经验，然后教给徒弟的过程通过机器能识别的标准化以及规范化动作迁移至污水处理智能分析、管控平台的过程，来不断提高平台在处理经验问题的准确度和命中率；

离散数据分析子模块，对连续型变量如污水处理过程中的频数分析，集中趋势分析得到均值、众数或/和中位数，离散程度分析得到标准差、方差、最大值、最小值或/和范围，消除空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾，数据与常识或经验矛盾，使得建立的数学模型更贴近污水处理厂现场情况；

传感器数据清洗与管理子模块，将传感器探测到的数据进行①加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响；②抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化；③简单移动平均线：保留数据流最近的多个数据，取平均值；使得数据中的噪音更小，降低噪音至污水处理数学模型能接受的水平；

数据可靠性分析子模块，通过传回的数据以及出水水质预测的数学模型，研究导致污水处理厂生产过程红薄弱环节的内因和外因，找出规律，给出改进措施和改进后对系统可靠性的影响。

6.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂图形化建模工具模块包括如下子模块：

嵌入式可调参数工艺单元模型子模块，对新建污水处理厂进行工艺参数设计，对已建污水处理厂的改扩建方案进行分析和评估；

图形用户接口子模块，是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分，从过程库中选择和拖动不同的单元绘制污水处理厂工艺流程图；

基于微生物学的综合物料平衡子模块，根据微生物的不同代谢特性，采用改变代谢流、扩展代谢途径和构建新的代谢途径等方法，对污水处理物料进行管理和规划，实现碳排量降低的目的，响应国家碳达峰、碳中和的目标；

自动标定和验证子模块，系统采集水质传感器型号，依据各类缺陷信号，进行信号特征分析，形成特征库，自动整理所有缺陷的特征库；根据信号特征识别传感器是否正常工作；对未正常工作的水质传感器进行信号缺陷分析；根据缺陷类别进行标定信号校核；

自动生成交付文件子模块，通过矩阵编辑器和模型编辑器，实现新的大类模型及子模型的构建和编辑，并形成标准调参文本文档以供交付；

提供在线版本子模块，在线版本是云计算技术在污水处理领域的应用，属于平台即服务PaaS；它向下连接现场设备，向上提供多种多样的污水处理厂应用程序APP，方便现场轻量化部署。

7.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂虚拟现实模块包括如下子模块：

真3D模型子模块，利用立体显示技术，显示污水处理厂的建筑物、构筑物以及现场设备具有物理景深的三维图像；

实时显示子模块，支持直连市面上常见的20+种关系型数据库，实现秒级实时数据的更新展示及复杂计算与分析；

CFD流态模拟子模块，利用计算流体力学(简称CFD)，使流场可视化；

AR/VR仿真子模块，实时计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，打通系统和污水处理厂现场，在屏幕上把虚拟设备套在现实的污水处理厂，并进行互动；

生产过程3D可视化子模块，运用3D可视化、物联网和3D建模打造的污水处理厂各工艺单元的3D可视化线上规划管理平台，实现所有数据实时展示和分析。

8.根据权利要求1所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂生产过程虚拟仿真模块包括如下子模块：

工艺流程虚拟子模块，对各种干扰因素产生的影响进行预报和预测，对污水处理厂日常运行过程中产生的问题进行诊断；

完全混合反应器仿真模型子模块，对流体的混合进行模拟，对涉及液体完全混合的部分进行流场仿真，模拟流体混合状态；

二沉池一维通量沉降仿真模型子模块，对污泥沉降进行仿真，利用流态分析，并关联流体粘度、污泥浓度、沉降速率影响因子，计算出二沉池稳定运行的动态边界条件，用于预测泥水分离的过程；

计算流体力学污染物扩散仿真模型子模块，对污染物扩散进行仿真，找出影响污染物沉积和扩散的复杂问题，调整混合器状态，使得污水处理更充分；

生物膜反应器仿真模型子模块；模拟由膜分离单元与生物处理单元相结合的水处理工艺，模拟MBBR工艺中污染物去除效率、硝化反应、出水水质指标、剩余污泥产量；

实时KPI展示子模块，进行关键绩效指标的采集、分析和展示；

多级接口子模块，为控制参数、模型调整提供异构数据库存储统一接口，保证多个应用进程可以同时对不同结构的数据库进行访问，而无需对数据库或程序进行修改，提高应用进程访问效率；

阈值及报警子模块，提供自动报警功能，在事先定义好一系列规则，当达到设定条件，系统将触发定义的行为，具体包括定义触发规则、任务调度框架、通知服务；

运行状况分析子模块，支持多维度行为细分，为污水处理厂提供精细化运行策略，用数据驱动增长；

生产运行数据逻辑分析子模块，进行污水处理厂生产过程中各维度和指标的计算逻辑分析，自动检查每个字段的取值赋值是否正确；

基于数学模型的事件分析子模块，分析埋点事件的用户触发情况以及埋点事件的分析统计情况；

自定义报告子模块，生成包含不同维度和指标的自定义报告。

9.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂智能维护、维修模块包括如下子模块：

设备管理子模块，实现资产采购、入库、调用、维修、报废、盘点的功能，并能实现跨系统资产同步；

设备巡检子模块，确保巡检工作的质量以及提高巡检工作的效率来提高设备维护的水平，其目的是掌握设备运行状况及周围环境的变化，发现设施缺陷和危及安全的隐患，及时采取有效措施，保证设备的安全和系统稳定；

巡检计划排程子模块，对于一个具体的时间段，利用逻辑回归模型或者规则生成待巡检作业清单的作业成功概率，然后针对执行巡检的设备的运行情况、设备网络拓扑结构、巡检成功概率确定巡检优先级，并根据预测的巡检时长确定巡检的开始时间，对于失败任务和未调度任务，在下一时间段优先调度；

巡检监督及流程管控子模块，提示巡检人员要巡检什么、怎样去巡检、发现问题怎样处理；

工单派发子模块，实现对工单自动接单、派单，提高工单的及时处理效率，将主要力量置于工单的完成情况确认工作上，从而提升整体工作质量；

巡检流程管理子模块，规范流程，一物一码，实现一机查看最新档案；设备档案管理、报修、巡检、保养，全流程覆盖，随时监控；高效点检巡检，自定义提醒功能，确保工作有效执行，不被遗忘；

工单系统子模块，用于记录、处理、跟踪工单工作的完成情况的计算机系统；

工单检查子模块，对工单真实性和规范性进行检查并进行存档；

报警事件关联子模块，将报警事件与现有的数据进行对比,结合过去的方法对当前遇到的问题进行处理。

10.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于，所述污水处理厂安全管控模块包括如下子模块：

中央监视监控平台子模块，通过遥控摄像机及其辅助设备包括云台、镜头直接观看被监视场所的情况，同时把被监视场所的图像和声音全部记录下来；

行为识别及事件监控子模块，进行人体行为识别，行为的抓取、识别和报警；

报警事件匹配关联子模块，匹配报警事件发生的时间、地点以及该报警所关联的系统内的人员。

11.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：所述污水处理厂操作模拟系统实施虚拟操作；失效分析，污泥沉降模拟，归因分析，方案库，操作员培训，性能预测，自动合规性检测。

12.根据权利要求5所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：所述直线型方法是如极值法或标准差法；所述折线型方法是三折线法；所述曲线型方法是半正态性分布。

13.根据权利要求4所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：所述第三方应用程序是污水处理厂的SCADA系统、数据管理系统或建模软件。

14.根据权利要求13所述的基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台，其特征在于：所述建模软件是CFD、Matlab或MIKE URBAN。

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