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通过规律性的分析,制定的预管理措施,减少了大量的被动性的工艺管控所造成的人力物力的损耗,这笔费用往往超过了现场仪表探头的更换费用,使投入产出的就能够平衡甚至盈利。这是污水厂软实力提升带来的成本节省,这种节省更为技术性,也更不容易被管理人员发掘,不被发现的软实力的提升链条中的自控探头以及自控数据也就被弃之一边,成为污水厂的一种摆设。
但是随着大数据计算技术的更新,对海量数据的分析和学习的AI技术的不断扩展,使得对污水厂每日产生的大量数据的规律性和关联性的寻找成为可能。具备学习能力的AI技术,可以不断地去学习工艺变化中产生的大量的数据,得出更符合一个污水厂运行实际的指导性意见。
具备可操作性的指导意见除去收集、AI学习以外,还有一点极为重要的就是合理的算法,也就是基于生化处理的原理,或者是一些污水处理工艺的管控要点,也可以是污水厂内的一些独特的工艺设置等,成为对数据分析的重要算法的基础,这一点也是很多污水厂在设计中控室监控软件中所欠缺的,也就是自控技术人员缺乏和资深的工艺管理人员的一种深入的交流,双方应该在污水厂管控的工艺需求上,结合工艺水质探头,引入新的计算技术,真正的把污水厂的中控系统的控制作用发挥出来,使污水厂的控制从人的经验性脱离出来,利用数据来指导生产,利用计算技术改变管理的粗放型,实现管理的优化和提升。
良好和有效的过程控制需要更为精准的数据化来实现,数据化的链条中的每一个环节的改善和提升,对于污水厂来说都具有很大的挑战性,需要更多的专业技术不断地投入和研发,污水厂实现过程控制的光明前景,是通过长久的努力和坚持才能实现的,希望更多的专业人员关注污水处理的过程控制的计算技术的开发和应用,为水环境事业共同努力。
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