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污水厂的数据管理通过前面两篇的介绍,对一个污水厂的运行数据了解了来源和收集方法,这些数据收集整理到计算机以后,是不是就完成了污水厂数据化管理呢?其实这些工作应该只是完成了一半的工作,还有更重要的另一半工作还没有进行,那就是数据分析。没有对这些数据进行认真的分析,并从中总结出规律,那么这些数据还只是数字,不是污水厂的数据化管理。今天,我们就来聊聊这些收集来的污水厂的数据的分析工作。
污水厂每日产生的数据即使没有达到海量数据,也基本可以说是巨量了。这么大量的数据,只有很少的一部分我们能通过技术手段收集起来,但就是很少的一部分的数量也是非常巨大了,那么这么多的数据放在我们面前,我们要怎样进行数据的整理分析呢?
利用工具
污水厂大量的数据,要进行分析是要有有力的工具进行的。在办公室最常见的就是OFFICE套件里面的EXCEL软件了,这个软件本身就是为了表格数据而制作的,利用EXCEL对大量的数据进行统计分析,是非常方便的。
污水厂全年运行的各项指标数据的平均值,最大值,最小值,累积值等等在EXCEL里面都是非常简单的命令可以实现,如果是通过人工计算器是非常容易出错的。
而且EXCEl还有强大的数据绘图功能,我们在分析数据的时候,对于直观的曲线会更敏感,而对于全部的数字会比较迟钝,因此我们把这些数据都绘制成曲线,就可以更加直观的反映出问题。特别是污水处理厂中的微生物群体数量巨大,对外界环境的反应是一个渐进的过程,工艺的变化往往需要一个时期来进行,这个时候我们单独对某一天某一组数据进行分析就很难发现这种变化,只有通过一段时间的曲线变化,才更能容易发现这种变化。
而EXCEL可以轻易的完成这些工作,帮助我们工艺管理人员更准确的把控工艺运行中出现的问题。
辨别数据
污水厂的数据特别是水质数据,绝大部分是瞬时样的数值,这些数值我们可以通过系统的一些方法进行校验,比如24小时的连续取样化验,取样时避免工艺操作影响水质(有些污水厂的工艺排泥,污泥处置上清液回流会对进水水质造成一定的影响)等等,但是取样的偶然性是完全不可回避的问题。偶然性的数据就会产生很多偏离现实的数据,这个时候我们需要对一些偏离度过大的数据进行剔除。
剔除的前提就是我们要学会辨别数据,有些数据是如何产生这么偏离正常值的,这个是需要我们工艺运行管理人员对污水厂的运行工艺要有很深入的研究和观察的,比如关于进水水质,夏季的雨季某天暴雨可能造成数据偏低,每日清晨8~9点正是管网夜间排水已经抽空,早间排水还没到厂,这时候取得水样可能是管内淤积的污泥,导致进水水质严重偏高的情况,这些都是运行管理人员需要认真研究的,通过对日常的这些情况的观察和记录,在分析数据的时候把这些异常工况进行排查或者数据剔除,这样的分析的数据才有价值,否则所有的分析的数据基础就是错误的,那么后期的分析肯定是不正确的,因此我们必须要进行数据的辨别工作,才能保证工艺管理的正确。
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