智能自動化が効率的な廃水管理を推進する
現代の下水処理では 精度,安定性,持続性 が至急です流水処理施設のプロジェクトでは 洗浄を効率化するために 高度な自動化システムを活用しています治療効果を向上させ 資源消費を削減します以下は,その基本的なインテリジェント機能とその実用的な影響の詳細な概要です.
1"処理生態系"を同期する
施設の中央制御システムは"神経センター"として機能し,廃水処理プロセス全体で重要な設備の統一管理を可能にします.
統一スタート/ストップ&パラメータチューニング:操作者は,水ポンプ,空気扇風機,ミキサー,スラッドスクラパーをヒト・マシンインターフェース (HMI) により中央で制御できます.例えば,空気換気扇は,生物反応タンク内の酸素需要に合わせてリアルタイムで調整され,泥水のポンプの速度は,最適な固体濃度を維持するために校正されます.
相互操作: 装置は調整された順序で動作します.例えば,入口ポンプが起動すると,砂粒室ミキサーが自動的に起動し,その後にクリアライヤースクラパーが動作します.これは,機器のタイミングが不一致したため,プロセス中断 (スラムの蓄積など) を防止する.
リモートアクセス: 権限のあるスタッフはモバイル端末を通じて機器を監視し調整することができ,現場外でも迅速な対応が可能になります (例えば,ピーク流入期間のポンプ圧を変更します).
2プロセス自動化: 処理の各段階における一貫性を確保する
このシステムは,手動エラーを排除し,処理基準の遵守を保証し,主要なプロセス段階を自動化します.
• 段階ベースのタイミング制御: 水の入口から最終排出まで,各段階 (入口規制,化学反応,沈着,過濾,消毒) は,事前に設定された論理に基づいて自動的に起動します.例えば:
• 入口弁は,生物タンク (設計容量の120%に制限) の過負荷を防ぐために流れ率を調整します.
• 静的堆積から4時間後に堆積タンクが自動的に泥の放出モードに切り替わり,固体の効率的な分離を保証します.
● 適性プロセス調整: 豪雨時,システムは流入量のぼんやりさを増やし,粒子の除去を向上させるために,フロッキュレーション時間を (20分から30分) 延長します.流出水の透明性を維持する.
3リアルタイムモニタリングとデータ分析:情報に基づいた意思決定のための透明性
センサーとメーターのネットワークにより,処理の性能を詳細に把握できます.
• 医療機関キーパラメータ追跡: 流入/流出速度のリアルタイムデータ,pH (6.5~8.5を維持),COD (化学酸素需要),アンモニア窒素,集中的なダッシュボードに表示されます..CODが50 mg/L (放出標準) を超えたり,DOが2 mg/L (有酸素細菌にとって重要な) を下回った場合,アラートが発せられます.
• 過去データログ:システムでは12ヶ月間の運用データを保存し,傾向分析を可能にします.例えば,産業廃棄物によるCOD流入が週日にピークに達することを特定します.処理前の調整を促す.
• 規制の遵守: 日々,排水の質に関する自動レポートが作成され,国家基準 (GB 18918-2002) の遵守が簡素化され,手動文書作成作業が70%削減されます.
4欠陥診断と保護メカニズム:リスクを最小限に抑える
このシステムは,機器の損傷や故障を防ぐための"安全網"として機能します.
• 多層故障検出:センサーはモーターの電流 (過負荷を検知する),ベアリングの温度 (80°C以上で警告する) およびバルブ位置 (塞いたバルブを標識する) を監視します.例えば,スラムポンプの電流が定値の110%を超えると,システムは自動的にそれを停止し,待機ポンプを起動します.
• 警戒階層: 重要な欠陥 (例えば消毒システムの故障) は,制御室で音声/視覚的な警戒信号とエンジニアへのSMS通知を誘発します.小規模な問題 (例えば,少し低いDO) は,計画的な保守のために記録されます.
• 緊急プロトコル: 停電の場合,システムは10秒以内にバックアップ発電機を起動し,必須機器 (例えば,電池,電池,電池など) の中断のない動作を保証します.処理されていない廃水の排放を防ぐため.
5効率とコスト効率のバランス
工事は,インテリジェントなアルゴリズムを使って, 処理結果を最大化し, エネルギーと化学薬品の使用を最小化します.
• エネルギー節約:気流扇 (最大のエネルギー消費者) は,DOレベルに基づいて速度を調整する変数周波数ドライブ (VFD) によって制御されます.固定速度運転と比較して エネルギー消費量を25%削減します
• 化学最適化:凝固剤 (例えば,ポリアルミウム塩化物) の投与システムは,入流のぼろぼろさに基づいて投与量を調整します.過剰投与を避けるため,化学薬品のコストを18%削減するために,大雨の時には20mg/Lから35mg/Lに増加.
• 予測型保守: 装置の振動と実行時間のデータを分析することで,システムは主動的に保守をスケジュールします (例えば,空気散布器が詰まる前に交換します).計画外の停止時間を40%削減する.
影響と将来の見通し