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数据关联
在统计数据和辨别数据完成以后,我们要对这些污水厂的运行数据进行关联。水质数据和过程参数需要进行关联,我们可以通过EXCEL的双曲线图表功能,对进出水水质数据,过程参数(溶解氧、污泥浓度,挥发性污泥浓度、指示性微生物的数量、剩余污泥量等)进行数据的关联,通过把污水处理的三大关键因素:水、气、泥之间通过数据曲线进行关联,我们可以更加直观的看到过程参数的调整与出水水质变化的关联性。这些关联性更加直接说明了污水厂内工艺运行对处理水质变化的影响,而工艺管理人员可以通过这些数据之间的关联了解和积累工艺操作对污水处理厂处理水质的变化的影响,从而更加有效的进行工艺的管控。
当然数据的关联背后其实是有很多公式和函数变化来支持这种关联性的,但是由于我们污水厂的专业的数据分析水平达不到那么高的水平,同时污水厂现场的情况是比较复杂和多变的,我们可以了解这部分关联是有一定的内在关系的,但是不需要一定要为这种关联建立一种直接性的公式联接,我们需要的就是积累更多的第一手数据为我们工艺调控做出数据支持就可以了。当然我们如果有条件和高校合作,可以通过我们建立的数据体系,和高校共同进行深入的研究,对于污水厂的管理会有很大的帮助。
最优拟合
通过上述的一系列工作,我们能把污水厂的数据化管理进行完了么?其实还不算结束,还有一项很重要的工作,那就是最优化参数的拟合。每一个污水厂在一定的时期内,进水水质,设施运行参数,设备运行参数都是在一定范围波动的,而我们需要在这些波动的范围内寻找到最优化的运行参数。这种参数的寻找,一定是通过我们日常的数据化管理得出来的。当我们做到了污水厂的日常的数据化管理工作之后,我们会发现污水厂的运行数据在一个范围内波动,一旦偏离了这个范围,出水水质就会发生变化,甚至超标,而污水厂的最优化参数一定是在这个范围内的。通过建立一个完善的污水厂的数据化管理体系以后,在2~3年的数据分析之后,我们就能无限逼近这个最优化的参数,这个参数让我们的运行管理更有目标的进行,
在日常运行中,发现偏离这个参数,就进行调整,通过数字化的运行,让我们的管理工作更加合理有效,避免错误的操作导致更坏的工艺情况发生。但是我们要明确最优化参数一定不是一两个数值,
它是一个范围,特别是在北方地区,它在一年四季的数值都不一样的,这就需要我们建立更全面完整的数据化管理体系,积累更真实准确的数值,来得出合理的参数。通过这三篇的内容,简要的把污水厂的数据化管理进行了分析和说明,在我们国家现阶段的实际中,每一个污水厂的发展水平不一样,可能对数据化管理都有不同程度的理解和接受。
我们知道最近国家环保部门开始对污水厂进行总氮总磷在线监控设备的安装,这对我们的工艺管理提出了更高层次的要求,总磷总氮的同时去除,对于工艺管理上是要求很精准的,以往的粗放型的管理,在今后会越来越难以实现稳定达标。因此在污水厂内建立一个数据化的管理体系,是非常必要的,只有通过数据化的分析管理,我们才能实现精细化的管理,才能有各项指标的稳定达标。希望通过这三篇文章,抛砖引玉,让每个运行人员都能深入的思考挖掘自己污水厂的数据化管理和精细化管理的思路,从而让污水厂的运行管理更加精准,出水水质稳定达标。
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