CN115093036B - 一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统及其实现方法，该系统包括：水质信息大数据平台；进水管检测表组，安装在进水管道上，并与水质信息大数据平台连接；循环给水管检测表组，安装在进水管道和出水管道之间的管道上，并与水质信息大数据平台连接；出水管检测表组，安装在出水管道上；监测数据平台，与出水管检测表组连接；历史数据库，分别与监测数据平台、水质信息大数据平台连接；所述加药装置，安装在循环水处理池上，并与水质信息大数据平台连接。与现有技术相比，本发明具有精准高效用药、减少人工与药剂成本、监测系统灵活变通、实现全阶段流程监控、减少环境污染等优点。

Description

一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统及其实现方法

技术领域

本发明涉及废水处理技术领域，尤其是涉及一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统及其实现方法。

背景技术

当前，在水资源日益紧缺，环保要求日趋严格的大环境下，火力发电厂作为用水大户，在积极寻找节水方案的同时，还需要考虑减缓对环境的影响。在火力发电厂，冷却水经处理后进入水循环系统进行循环使用，以此达到节水减排、减少环境污染的目的。循环冷却水系统是生产的重要组成部分，其用水量和排污量占据了电厂总用水量和总排污量的80％～90％。冷却水循环时进行浓缩，各成分浓度增高，且在循环过程中吸收的二氧化碳以及本身水中含有的碳酸根离子易与水中的金属阳离子形成碳酸盐，从而结垢，影响发电设备的使用效果与寿命。因此，对循环排污水系统进行科学管控是电厂水务管理工作的重点。

智慧水务是在智慧地球、智慧城市等概念的基础上提出的，通过数采仪、水质水量表、无线网络等在线监测设备实时感知供排水系统运行状态，并结合可视化技术有机的整合水务管理部门与供排水设施形成“水务物联网”，通过海量水务信息的分析处理辅助决策和建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务，从而达到“智慧”的状态。

循环水系统作为电厂最大的用水和排水系统，优先实现循环水系统的智慧管控，对全厂深度节水和水务管理意义重大。但现阶段电厂循环水系统的管理，还仅是通过几块独立表计，如电导率、pH在线仪表等，仅检测某一单项指标，各指标结果至今未建立联系；目前大部分火电厂都能够进行自动加药或者人工加药，然而自动加药只能根据一定的规则定量加入，人工加药也容易产生误差，且这两者皆无法根据循环水质当时的情况判定加药量，循环水钙硬、碱度等关键指标日变化较大，尤其夏季蒸发量大，早上和中午水质变化很快，人工取样检测不能及时反映水质变化情况，因此往往通过定时定量人工排污的方式来防范结垢风险，从而造成水资源和阻垢剂的浪费；同时，由于循环水水量大、影响因素多，具体水质情况根据采样点、采样时间、检测仪器精确度等皆对水质有所影响。如安装了在线监测系统，也只能根据当时的情况酌情处理，根据经验判定完成加药，无法准确判定出相应水质变化及结果。

在智慧水务管理方面，目前国内外大部分水务信息的应用都是通过区块链、5G、物联网等形成一张感知网，有研究认为智慧水务管理系统是城市化网路的系统性概况，对于水质信息具有全面性的囊括与警示的目的。然而，针对单一水循环体系的运用还是较少且不够深入；大部分水务信息平台具备预警作用，但能够通过大数据拟合对当前不同阶段的水质信息进行加药量的计算与阻垢处理的水务信息平台极少。

经过检索中国专利CN114702145A，提供了一种工业循环水水质监控装置及控制方法，该发明装置通过设置采样单元、补充水单元、阻垢剂单元、排污单元和控制单元，能够控制循环水的液位、电导率、碱度和硬度，同时可以按照比例控制循环水阻垢剂，在无需人工干预的情况下，便捷的实现控制工业循环水水质的智能监控，但是其控制除垢剂的方式为按比例分配，无法根据实时的水质情况加药，用药精确度较低。

目前国内外大部分水务系统出水水质如若需要更改品质，一般会进行多种方法调整且会进行多次测量，如Anon在污水处理厂的化学加药计算(Chemical FeedCalculations In Water Treatment Processes)中例举的方法为调整过滤速率与加药速率后，监测水处理过程表现、取水样检测等确保达到目标水质。

另外，近年来较常用的缓蚀阻垢剂多为磷系药剂，配方中含有无机磷或有机磷，其在冷却水中的含量可以通过分析总磷含量来控制药剂的浓度。但是由于磷系药剂的使用会给水体带来富营氧化的环保问题，越来越受到限制。20世纪90年代，美国、德国等知名水处理企业相继开发成功了PESA和PASP无磷可生物降解的绿色水处理药剂及以此为主要成份的复合低磷或无磷药剂配方。国内也在2003年后相继实现了低磷或无磷阻垢剂的工业化生产。由于低磷或无磷复合配方多采用荧光示踪技术，需要单独配备荧光检测仪，而电厂化水车间仅配备了传统的总磷检测仪，一定程度上阻碍了无磷配方阻垢剂的推广应用。

综上，现有技术存在除垢阻垢的人工加药量的不确定性、自动加药的滞后反应而导致的过量加药、监测点未混匀而导致过量或不足量加药导致的各类加药量问题，以及无法实时根据循环水中无磷阻垢剂浓度及时反馈不同阶段水质等的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种精准高效用药、减少人工与药剂成本、监测系统灵活变通、实现全阶段流程监控、减少环境污染的火电厂自动控制防垢的智慧水务系统及其实现方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

根据本发明的一个方面，提供了一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统，该系统包括：

水质信息大数据平台；

进水管检测表组，安装在进水管道上，并与水质信息大数据平台连接；

循环给水管检测表组，安装在进水管道和出水管道之间的循环水管道上，并与水质信息大数据平台连接；

出水管检测表组，安装在出水管道上；

监测数据平台，与出水管检测表组连接；

历史数据库，分别与监测数据平台、水质信息大数据平台连接；

所述加药装置，安装在循环水处理池上，并与水质信息大数据平台连接；

其中所述水质信息大数据平台对加药量和补水排污进行精准预测和判定，并根据加药后循环水品质进行数据学习，在后续加药过程中更为精准地判定加药剂量。

作为优选的技术方案，所述的进水管检测表组包括第一电导率表、第一pH表；

所述的循环给水管检测表组包括第二电导率表、第二pH表、第一浊度表、碱度表、第一硬度表、余氯表和总磷表；

所述的出水管检测表组包括第三电导率表、第三pH表、第二浊度表、第二硬度表、ORP表和阻垢示踪表

作为优选的技术方案，所述的进水管检测表组、循环给水管检测表组、出水管检测表组中的各监测表采用可拆卸方式安装，根据需求变更水质监控信息。

作为优选的技术方案，所述的智慧水务系统还包括其他污染源轮测接口，用于满足不同水质、或同一标准的不同水体的检测。

根据本发明的另一个方面，提供了一种用于所述火电厂自动控制防垢的智慧水务系统的实现方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，所述水质信息大数据平台接收来自所述进水管检测表组和所述循环给水管检测表组的实时进水水质数据，根据所述实时进水水质数据及所述历史数据库提供的历史数据判断是否存在风险，若存在风险，则执行步骤S2，否则执行步骤S3；

步骤S2，针对判断得出的风险项进行加药量与加药配比计算，根据模拟所得最优比例的结果生成命令发送给所述加药装置，进行加药；

步骤S3，所述监测数据平台接收来自所述出水管检测表组的实时出水水质数据；

步骤S4，所述监测数据平台根据步骤S3的所述实时出水水质数据更新历史数据库，并优化预测模型，并返回步骤S1。

作为优选的技术方案，所述水质信息大数据平台通过收集到的实时水质数据和历史数据，通过模型预测控制、大数据拟合历史平均数据与现在的偏差控制所述的加药装置。

作为优选的技术方案，所述水质信息大数据平台通过所述的历史数据库的历史数据对预测模型进行滚动优化，以不断进行加药判定的优化升级。

作为优选的技术方案，所述水质信息大数据平台判断存在的风险包括杀菌效果判断和结垢风险判断。

作为优选的技术方案，所述杀菌效果判断具体为：

根据进水水质、循环水水质与出水水质，判断杀菌效果是否合格，若为是，则不进行操作，否则根据具体情况调整杀菌剂匹配比及加药量。

作为优选的技术方案，所述结垢风险判断具体为：

根据进水水质、循环水水质与出水水质，判断是否有结垢风险，若为是，则根据具体情况调整阻垢缓蚀剂配比及加药量，否则不进行操作。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1.本发明相比现有技术能够根据历史数据与目前水质信息的状态进行模型预测控制，不断优化自动加药控制，更加精准地达到优质循环水状态，精准高效用药，减少了人工与药剂成本；

2.水质监测参数监测系统灵活变通，使用一套设备能够对多个设施进行轮测，方便操作的同时节约了成本，并且通过将新的参数仪表安装于预留的其他水质检测系统管道接口，设置模型预测控制，灵活变通新的优质循环水标准模型，达成新的污染源监测控制的目标，保持系统可扩展性，确保控制中心满足不断发展的新要求；

3.监测仪表集成化管理，监测不同阶段水质信息并综合考量了相关离子平衡的影响，使得水质信息大数据平台能参考阶段性水质参数对阻垢加药剂量进行拟合，对于加药后循环水品质的把控更为精准，也更便于根据水质状态选择合适的加药剂量，保持循环水的离子平衡状态；

4.由于低磷或无磷复合配方多采用荧光示踪技术，需要单独配备荧光检测仪，相比起传统电厂化水车间仅配备了传统的总磷检测仪，本发明可以通过预留的管道接口接入荧光检测仪，实现对无磷配方阻垢剂的推广应用，减少环境污染；

5.通过大数据平台实现循环水补水、排污、水质的自动化监测，设立的模型对加药量和补水排污的精准预测和判定，减少排污量并保证排污水水质达到环保指标要求，减少环境污染。

附图说明

图1为本发明的系统示意图；

图2为本发明杀菌及阻垢过程的流程图；

图3为水质信息维度示意图；

图4为全流程不同参数维度对比示意图；

图5为智慧水务平台效果对比维度示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统，该系统包括：

水质信息大数据平台10；

进水管检测表组20，安装在进水管道上，并与水质信息大数据平台10连接；

循环给水管检测表组30，安装在进水管道和出水管道之间的管道上，并与水质信息大数据平台10连接；

出水管检测表组40，安装在出水管道上；

监测数据平台50，与出水管检测表组40连接；

历史数据库60，分别与监测数据平台50、水质信息大数据平台10连接；

所述加药装置70，安装在循环水处理池80上，并与水质信息大数据平台10连接；

其中所述水质信息大数据平台10对加药量和补水排污进行精准预测和判定，并根据加药后循环水品质进行数据学习，在后续加药过程中更为精准地判定加药剂量。

所述的进水管检测表组20包括第一电导率表21、第一pH表22；

所述的循环给水管检测表组包括第二电导率表31、第二pH表32、第一浊度表33、碱度表34、第一硬度表35、余氯表36和总磷表37；

所述的出水管检测表组40包括第三电导率表41、第三pH表42、第二浊度表43、第二硬度表44、ORP表45和阻垢示踪表46

所述的进水管检测表组20、循环给水管检测表组30、出水管检测表组40中的各监测表采用可拆卸方式安装，根据需求变更水质监控信息。

更为优选的，所述的智慧水务系统还包括其他污染源轮测接口90，用于满足不同水质、或同一标准的不同水体的检测。

如图2所示，用于所述火电厂自动控制防垢的智慧水务系统的实现方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，所述水质信息大数据平台10接收来自所述进水管检测表组20和所述循环给水管检测表组30的实时进水水质数据，根据所述实时进水水质数据及所述历史数据库60提供的历史数据判断是否存在风险，若存在风险，则执行步骤S2，否则执行步骤S3；

步骤S2，针对判断得出的风险项进行加药量与加药配比计算，根据结果生成命令发送给所述加药装置70，进行加药；

步骤S3，所述监测数据平台50接收来自所述出水管检测表组40的实时出水水质数据；

步骤S4，所述监测数据平台50根据步骤S3的所述实时出水水质数据更新历史数据库，并优化预测模型，并返回步骤S1。

所述水质信息大数据平台10通过收集到的实时水质数据和历史数据，通过模型预测控制、大数据拟合历史平均数据与现在的偏差控制所述的加药装置70。

所述水质信息大数据平台10通过所述的历史数据库60的历史数据对预测模型进行滚动优化，以不断进行加药判定的优化升级。

所述水质信息大数据平台10判断存在的风险包括杀菌效果判断和结垢风险判断。所述杀菌效果判断具体为：判断杀菌效果是否合格，若为是，则不进行操作，否则根据具体情况调整杀菌剂匹配比及加药量。所述结垢风险判断具体为：判断是否有结垢风险，若为是，则根据具体情况调整阻垢缓蚀剂配比及加药量，否则不进行操作。

本发明涉及到污水处理技术领域。水质信息大数据平台的替代方案为：循环水品质监控-代入模型计算-根据计算模型加入阻垢剂的全流程化自动控制功能，即对水质多种参数信息超标或非正常状态进行报警提示，根据模型定期进行数据分析与探索，寻求一个各参数平衡点，并且控制加药系统控制阻垢，并且定期调整水质信息参数以达到不断优化电厂循环水水质的离子平衡。

本发明的主要创新点：

1.一个火电厂循环水全流程自动控制“监控水质信息-自动加药阻垢-反馈加药后品质-优化加药剂量”的系统

阻垢加药剂量由智慧水务系统自动控制，人工参与度降低；智慧水务系统设立了水质信息大数据平台，不断根据加药后循环水品质进行数据学习，在后续加药过程中精准高效地判定加药剂量。本发明通过建立水质信息大数据平台及历史数据库，能够通过大数据平台设立的模型对加药量和补水排污的精准预测和判定，减少排污量并保证排污水水质达到环保指标要求。

2.一个灵活应用的集成化监控系统

本发明具有一个集成化设备对循环水水质进行监控，并预留了轮测功能，或与其他水质信息网的接入口。通过切换管道阀门更改水源出源，同一监测设备可轮测不同水质数据。此外，将监测设备集成化管理，多阶段参数体现出全流程循环水水质，同时提供更多参数上传至水质信息大数据平台，以帮助更好地判定阻垢药剂剂量；预留多个接口，保持系统可扩展性，确保控制中心满足不断发展的新要求。

3.水质信息的全流程监控与阶段化调节

除处理池中的水质信息外，智慧水务平台还会连接进出口水质信息，对于全阶段流程进行监控，参考阶段性水质参数对阻垢加药剂量进行拟合，对于加药后循环水品质的把控更为精准，也更便于根据水质状态选择合适的加药剂量，保持循环水的离子平衡状态。

具体实施例

实施例

计划于淮沪煤电田集第二发电厂3号、4号冷却水塔实施案例。具体实施方案如下：自动加阻垢剂的智慧水务控制系统，包括水质信息大数据平台、电导率表、pH表、浊度表、碱度表、硬度表、余氯表、总磷表、ORP表、阻垢示踪表、监测数据平台、历史数据库、加药装置、循环水处理池，系统示意图如图1所示。

技术流程如下：所述的电导率表、pH表、浊度表、余氯表、总磷表根据历史数据库与模型推断是否有结垢风险或效果，组成余氯-总磷控制系统，针对风险项进行加药量与加药配比计算，并在加药后对循环水回水管道进行实时监测，确保达到优质循环水水质，并同时滚动优化历史数据库。同时预留的其他水质检测系统接口能够进行接入及输出，在流程图中具有轮测或更改测试要求的接口。详细流程图见图2。由3号及4号冷却塔的补充水管道、循环给水管道、循环回水管道三种管道引流至仪表检测间，通过控制引流管道上的阀门实现轮测功能；仪表检测间的在线仪表对水质参数进行测量，通过电导率表、pH表、浊度表、碱度表、硬度表、余氯表、总磷表、ORP表、阻垢示踪表的数据结果进行水质信息判定，各参数构成循环水全流程水质状态评估，水质信息维度表如图3所示，全流程不同阶段参数维度对比图如图4所示；同时，通过对比历史数据构筑的水质参数维度表，智慧水务信息平台自动控制加药量以改善水质，实施后效果如图5所示，通过加药前后的对比维度图，不断迭代计算模型优化数据计算公式，形成不断优化的闭环。

水质信息大数据平台可以采用其他方式替代，其中一种可能的替代方式为：循环水品质监控-代入模型计算-根据计算模型加入阻垢剂的全流程化自动控制功能，即对水质多种参数信息超标或非正常状态进行报警提示，根据模型定期进行数据分析与探索，寻求一个各参数平衡点，并且控制加药系统控制阻垢，并且定期调整水质信息参数以达到不断优化电厂循环水水质的离子平衡。

本发明的技术术语如下：

pH表：监测水质酸碱中性程度，用于判断水质的指标之一

浊度表：监测水质浊度，用于判断水质的指标之一

碱度表：监测水质碱度，用于判断水质的指标之一

硬度表：监测水质硬度，用于判断水质的指标之一

余氯表：监测水体中的余氯含量，用于判断水质的指标之一

总磷表：监测水体中的总磷含量，用于判断水质的指标之一

ORP表：氧化还原电位分析仪(Oxidation-Reduction Potential)，表示水质中的氧化性或还原性的相对程度，用于判断水质的指标之一

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种火电厂自动控制防垢的智慧水务系统的实现方法，其特征在于，该系统包括：

水质信息大数据平台(10)；

进水管检测表组(20)，安装在进水管道上，并与水质信息大数据平台(10)连接；

循环给水管检测表组(30)，安装在进水管道和出水管道之间的循环水管道上，并与水质信息大数据平台(10)连接；

出水管检测表组(40)，安装在出水管道上；

监测数据平台(50)，与出水管检测表组(40)连接；

历史数据库(60)，分别与监测数据平台(50)、水质信息大数据平台(10)连接；

加药装置(70)，安装在循环水处理池(80)上，并与水质信息大数据平台(10)连接；

其中所述水质信息大数据平台(10)对加药量和补水排污进行精准预测和判定，并根据加药后循环水品质进行数据学习，在后续加药过程中更为精准地判定加药剂量；

所述方法包括以下步骤：

步骤S1，所述水质信息大数据平台(10)接收来自所述进水管检测表组(20)和所述循环给水管检测表组(30)的实时进水水质数据，根据所述实时进水水质数据及所述历史数据库(60)提供的历史数据判断是否存在风险，若存在风险，则执行步骤S2，否则执行步骤S3；

步骤S2，针对判断得出的风险项进行加药量与加药配比计算，根据模拟所得最优比例的结果生成命令发送给所述加药装置(70)，进行加药；

步骤S3，所述监测数据平台(50)接收来自所述出水管检测表组(40)的实时出水水质数据；

步骤S4，所述监测数据平台(50)根据步骤S3的所述实时出水水质数据更新历史数据库，并优化预测模型，并返回步骤S1；

所述水质信息大数据平台(10)通过收集到的实时水质数据和历史数据，通过模型预测控制、大数据拟合历史平均数据与现在的偏差控制所述的加药装置(70)；

所述水质信息大数据平台(10)通过所述的历史数据库(60)的历史数据对预测模型进行滚动优化，以不断进行加药判定的优化升级。

2.根据权利要求1所述的实现方法，其特征在于，所述的进水管检测表组(20)包括第一电导率表(21)、第一pH表(22)；

所述的循环给水管检测表组包括第二电导率表(31)、第二pH表(32)、第一浊度表(33)、碱度表(34)、第一硬度表(35)、余氯表(36)和总磷表(37)；

所述的出水管检测表组(40)包括第三电导率表(41)、第三pH表(42)、第二浊度表(43)、第二硬度表(44)、ORP表(45)和阻垢示踪表(46)。

3.根据权利要求2所述的实现方法，其特征在于，所述的进水管检测表组(20)、循环给水管检测表组(30)、出水管检测表组(40)中的各监测表采用可拆卸方式安装，根据需求变更水质监控信息。

4.根据权利要求1所述的实现方法，其特征在于，所述的智慧水务系统还包括其他污染源轮测接口(90)，用于满足不同水质、或同一标准的不同水体的检测。

5.根据权利要求1所述的实现方法，其特征在于，所述水质信息大数据平台(10)判断存在的风险包括杀菌效果判断和结垢风险判断。

6.根据权利要求5所述的实现方法，其特征在于，所述杀菌效果判断具体为：

根据进水水质、循环水水质与出水水质，判断杀菌效果是否合格，若为是，则不进行操作，否则根据具体情况调整杀菌剂匹配比及加药量。

7.根据权利要求5所述的实现方法，其特征在于，所述结垢风险判断具体为：

根据进水水质、循环水水质与出水水质，判断是否有结垢风险，若为是，则根据具体情况调整阻垢缓蚀剂配比及加药量，否则不进行操作。