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智慧水务的瓶颈在哪?
更新时间:2021-07-20 来源:给水排水 作者:刘冰 茹临锋

  要想找到智慧水务建设的瓶颈所在,首先我们要分析清楚我们做的“水务”是什么,然后再搞清 “智慧水务”要做什么,最后是找到瓶颈所在。

  01 水业哲学三问

  大家知道,我们水务行业的主要工作,无非要做三件事情:

  第一,就是要把水从一个地方搬运到一个地方,专业上叫作:水的输送,比如在水源地取水、水厂泵站输水、楼宇二次加压泵站输水、排水泵站提升雨污水,等等。通俗地说,就是“去哪里?”;

  第二,是水的净化,专业上也叫“水处理”。比如,给水厂的水处理、污水处理厂的水处理、工业园区根据各用水点对水质的不同需求而进行的相应水处理,等等。通俗得说,就是“怎么办?”

  第三,我们要知道水到底是个什么状态,专业上包括水质、水压、水量的数据监测和检测。比如,水源地的原水水质监测、给水厂各工艺段出水水质检测、供水管网压力和流量监测、污水处理厂各工艺段水质检测,等等。

  这就构成了水业的哲学三问:去哪里?怎么办?怎么样?

  02 智慧水务若不能实现“1+1>2”,要它何用?

  智慧水务金字塔,由底层到顶层,依次是:感知与控制、数据处理与计算、决策与评估。因此,我们本章就按这个层次进行阐述。

  感知与控制层:工欲善其事必先利其器

  水质监测分析仪器需要实时不断地测得数据,如果中间有故障间断的话,对于用户来说,就有很大的风险。或是监测数据缺失,面临受罚风险;或是生产过程中生产状态失控,导致产品可能不合格。因此,感知层监测仪器的准确性、稳定性非常重要,是一切的基础。

  从市场竞争方面看,感知层监测仪器的竞争充分,仅COD检测品牌,国内市场上就不少于100家之多;另外,整个检测领域涉及范围广,以赛莱默公司为例,涉及分析仪器方面的品牌就有16个(包括YSI、WTW等知名品牌)。

  整个市场层次分明,有一些高端产品。比如,上海嘉定某厂,采用一套反硝化深床滤池用于脱氮,仪表配备了赛莱默公司的WTW仪表,探头采用超声波清洗技术,规避了污水中微生物滋生、探头被粘状物质附着干扰的问题,实际运行中只需一二个月进行一次人工巡检。既大大降低了运行成本,也保证了数据准确,为业主减少了大量碳源用量。

  同时,因为业主购买力和需求的差异化客观存在,所以市场对于产品层次需求差异化也较大。比如COD监测,目前常用方法是湿化学法分析,定期去更换试剂,把试剂抽上来运行显色;另外一种方法是紫外光法,会便捷很多。村镇的污水监测市场可能更适合这种产品。

  然而,中低端需求的业主的购买力和需求也是在不断变化的,整个分析仪器行业正在经历一场存量更新、市场升级、竞争充分、优胜劣汰、品质提升的大变革。同时,在市场经济的大背景下,任何一个市场的兴起和发展,都离不开资本驱动的这个先导因素。比如,农村市场的发展趋势,必然是先解决了资本逻辑,才有整个市场的发展和成熟。

  数据处理与计算层:脑袋是第一位的

  本层实质就是计算机模型,将是整个智慧水务系统的大脑。这也正是各个智慧水务系统能拉开差距的地方,比的就是谁更聪明。

  比如,软件 BLU-X是未来污水处理工艺领域中的一个尖端技术。它基于12-36个月污水处理厂的历史数据,进行实时模拟,采用人工神经网络和遗传算法等先进算法,为污水处理厂提供更加的推荐运行参数,从而实现更安全、更低药耗电耗、更高效管理的目的。再比如,AquaTalk是另一种智慧水务平台,侧重于给水。

  建设思路:由点到面

  目前我们做智慧水务容易进入一个误区,就是所有的数据上平台,然后平台再编一套逻辑去控制设备,这么做存在巨大的问题:数据控制量太大了,很可能超出当前分析能力的范畴;而且做控制逻辑的人很难真的懂设备和工艺。所以,推荐的做法是:由点带面、逐级智慧化。

  比如,赛莱默公司提出的“智能泵站群”的概念,就是这个道理。首先,单泵要可以自己找最佳工况点,遇到堵塞物通过时可以弹跳,瞬间增加通量,有效避免堵塞;第二步,涉及到泵站,多泵运行时的交替运行、切换运行逻辑,泵坑和浮渣自动清理,管路自动冲洗,这些都使得泵站更加智能化;再进一步,到泵站和泵站之间的协调运行。比如,暴雨来临之前,整个排水系统联合调度是一个重点和难题。以往很多地方在暴雨来临前,不管三七二十一,把所有的水都向下游排,这样做看似可行,但往往发生和加剧溢流污染。因此,更科学的做法是根据下游(如调蓄池的服务容量)、污水处理厂容量,通过计算,以更为适当的速度让下游缓慢消化。这就是“智能泵站群”的概念。

  智慧水务建设,终极目标是要实现1+1>2

  智慧水务建设,很重要的一环就是要有系统思维,把各个环节有机结合。以赛莱默公司为例,其智慧水务团队由茹林锋高级经理带队于2020年3月正式组建,旨在协调全公司全产业链配合能力,在不同的业务单元之间更大程度地体现协同效应,更系统地提供智慧水务总体解决方案。

  举一个案例,美国南本德市CSO控制项目。按照传统的分割思维,建设方原计划投资7亿美元。而在智慧水务系统建设模式之下,在感知层泵站、调蓄池改造安装表计,采用先进的模型计算,将每个构筑物的弹性有效利用,投资减至2亿美元。同时,全部消除旱季CSO,总体减少CSO75%。

  03“智慧水务”瓶颈在何处?

  融合不足

  当前做智慧水务的主要参与者有三大类:第一种就是设备厂商,他们很懂各自的设备,其中又会分化出各种专项设备厂商,比如水表、水泵、自动化控制系统,等等;第二种是IT公司,专业搞中台,擅长做管理模型平台;第三种是水务公司,也就是业主自身。

  只有上述三个玩家能够携起手来,真正实现充分融合合作,才能真正建设好智慧水务。然而,现实暂时相反,所以导致了当前很多智慧水务项目流于表面文章,仅仅做成了信息收集和展示的工作。

  缺少架构

  从机制上来谈,现在国内很多项目是分开招标的,没有一个整体的架构和概念。

  比如,做自控的可能只管仪表盘,仅做一次信息化自动控制方案,可能会完全脱离工艺和设备,其他环节也是同理。再比如,一些项目因为投资受限,未能实现整个项目统筹考虑,最终项目只是顶一顶智慧的帽子,其实本质还是原来传统的自动化信息化水平,只加一个炫酷大屏幕把收集来的信息展示一下,仅此而已;或者只用AR做一些三维模型,其实这么做距离数字化尚有距离,就更不用说智慧化了。这种结果和第一条的结局类似。

  数据无用

  因为很多智慧水务项目的实施过程是割裂开的,我们对设备、工艺并不能做到真正了解,收集来的大量数据无法有效清洗和利用,造成数据处理与计算层的时效,进而导致整个智慧水务系统的失败。

  信息孤岛

  比如,在饮用水方面,有些地区原水水质监测数据由是水利部门管理,原水污染预警的实时信息不一定能及时送达供水生产部门。再比如,许多数据尚不能出科室的门,就更不要谈整个项目的信息共享了。


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