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上图是一张污水厂污泥车间脱水机的工作压力曲线,可以从曲线中得到该污水厂的三台脱水机的运行情况,在什么时段停用,在什么时段开启等,如果需要查阅更详尽的设备配合,可以将脱水机房内的污泥泵、投药泵的曲线都进行调阅出来,查看相对的设备运行情况是否配合紧密,脱水机的运行需要投泥泵和加药泵的共同运行才可以进行污泥脱水。
除去对设备运行情况的统计和分析,还可以通过中控记录的数据看到设备的一些关键指标之间的关系,比如下图就反映了鼓风机运行中的轴承温度和出风量的关系:
从上图看到当出风量大的时候,轴承温度也随之上升,并且呈现较好的拟合性,通过这样的曲线,我们可以分析设备的高风险运行的区域,当风量达到350m3/min以上时,风机的轴承温度就达到90℃以上,处于一个较高风险的运行状态。所以在日常的设备管控中就可以通过总的出风量的控制,来使风机处于一个稳定的运行区间,提升风机的运行寿命。
系统化的数据分析,是污水厂管理提升的一个重要渠道,通过现场的大量的数据收集和分析,我们可以看到工艺运行中的各种数据之间的关联性,从而为工艺管理建立系统化的管理思维,在建立系统管理的过程中,首先就是要学会分析各项指标之间的关联性,从中寻找相互之间的影响。但是在污水厂原有的间隔周期长的手工化验数据下,这种关联性受到手工数据的偶然性,间断性等因素的影响,要找到数据之间的关联性是非常困难的,需要积累大量的数据来消除偶然误差、寻找其关联规律。这个问题在使用中控计算机的数据记录以后就可以很方便进行了,通过选择同一周期的不同数据进行曲线比对,就很容易看到之间的关联性。通过这种方式,数据之间的关联能够直观的显示在工艺人员面前,在分析这些关联性之后,系统性的工艺认知就能逐步建设起来,最终形成系统化管理的思维。
从上图可以看到污泥浓度和溶解氧之间的关联性,当污泥浓度(图中的紫色图线)出现波谷的期间,在没有调整鼓风机频率的时候,相对应的生物池的溶解氧(图中蓝色图线)就会出现波峰的趋势。这种关联趋势可以说明生物池内的溶解氧是与污泥浓度的高低相互作用的,在其他条件不变的情况下,生物池内溶解氧的高低受到污泥浓度的变化影响。这个现象可能很多污水厂都已经发现,也注意到了。溶解氧在污水厂中是比较常用的一个控制参数,很多污水厂使用溶解氧的数据进行风机的调配,控制出水的COD和氨氮。经常在溶解氧比较低的情况下,急于开启风机来提高溶解氧,但是也要注意影响溶解氧的因素不仅仅是进水水质的增高,排泥的造成污泥浓度变化也会引起生物池内的溶解氧变化。在一些精确曝气的管控中,这也是一项需要考虑的内容。
污水厂的中控数据能带给工艺运行人员的启示还远远不止这些,可以说中控计算机内存储的数据是未被发掘的污水厂的数据矿,需要工艺管理人员深入的进行挖掘分析,通过深入的分析和判断污水厂中控计算机内的数据,建立系统化和精准化的工艺管理体系,是污水厂未来高质量管理的重要趋势。希望能够通过这两篇文章带给大家一定的启示,激发更多的技术人员关注和研究污水厂的中控计算机的数据信息。
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