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建設(shè)背景：

傳統(tǒng)水廠面臨運(yùn)營(yíng)效率低、能耗高、人工依賴性強(qiáng)、水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)管控難、管理效率欠佳等問題，上海敢創(chuàng)科技通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等前沿技術(shù)建設(shè)智慧水廠運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，已為20+自來水廠企業(yè)打造專業(yè)、完善的一體化水廠運(yùn)營(yíng)管理解決方案，實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化管理，提升運(yùn)營(yíng)效率、保障水質(zhì)安全、降低能耗成本。以下節(jié)選部分方案內(nèi)容進(jìn)行展示：

建設(shè)內(nèi)容：

二、建設(shè)目標(biāo)

1. 智能化監(jiān)測(cè)：實(shí)時(shí)監(jiān)控水質(zhì)、水量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵指標(biāo)。

2. 高效運(yùn)營(yíng)：優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低能耗和藥耗，減少人工干預(yù)。

3. 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：通過AI算法預(yù)測(cè)設(shè)備故障及水質(zhì)異常。

4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：建立可視化運(yùn)營(yíng)看板，輔助管理決策。

5. 綠色低碳：實(shí)現(xiàn)資源循環(huán)利用，降低碳排放。

 三、系統(tǒng)架構(gòu)

1. 感知層

水質(zhì)監(jiān)測(cè)：安裝pH、濁度、余氯、COD、氨氮等在線傳感器。

設(shè)備監(jiān)控：泵站、閥門、曝氣機(jī)等設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

流量計(jì)量：進(jìn)出水流量、管網(wǎng)壓力實(shí)時(shí)采集。

2. 網(wǎng)絡(luò)層

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）：通過5G/4G/NB-IoT傳輸數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)：本地?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理，降低云端負(fù)載。

3. 平臺(tái)層

云平臺(tái)：部署水務(wù)專用云，集成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析功能。

AI算法引擎：用于水質(zhì)預(yù)測(cè)、設(shè)備故障診斷、能耗優(yōu)化。

數(shù)字孿生：構(gòu)建水廠三維模型，模擬運(yùn)行狀態(tài)。

4. 應(yīng)用層

智能生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)

設(shè)備運(yùn)維管理系統(tǒng)

水質(zhì)安全預(yù)警系統(tǒng)

能源管理優(yōu)化系統(tǒng)

移動(dòng)端APP（遠(yuǎn)程監(jiān)控、工單處理）

四、核心功能模塊

1. 智能生產(chǎn)管理

自動(dòng)化加藥：根據(jù)水質(zhì)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)混凝劑、消毒劑投加量。

智能曝氣控制：通過DO（溶解氧）傳感器優(yōu)化曝氣量，節(jié)能降耗。

泵站優(yōu)化調(diào)度：基于用水需求預(yù)測(cè)，自動(dòng)調(diào)節(jié)水泵運(yùn)行組合。

2. 設(shè)備健康管理

預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過振動(dòng)、溫度等傳感器分析設(shè)備壽命，提前預(yù)警故障。

工單閉環(huán)管理：自動(dòng)派發(fā)維修任務(wù)，跟蹤處理進(jìn)度。

3. 水質(zhì)安全管控

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：24小時(shí)水質(zhì)數(shù)據(jù)采集，超標(biāo)自動(dòng)報(bào)警。

溯源分析：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)快速定位污染源。

4. 能源與成本優(yōu)化

能耗分析：統(tǒng)計(jì)電耗、藥耗，生成節(jié)能建議。

碳足跡追蹤：計(jì)算水廠碳排放，支持綠色認(rèn)證。

5. 可視化與決策支持

三維看板：展示生產(chǎn)全流程關(guān)鍵指標(biāo)（水量、水質(zhì)、能耗等）。

報(bào)表自動(dòng)生成：日?qǐng)?bào)、月報(bào)、合規(guī)性報(bào)告一鍵導(dǎo)出。

五、技術(shù)亮點(diǎn)

1. AI算法  

   水質(zhì)預(yù)測(cè)模型（LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）  

   設(shè)備故障診斷（機(jī)器學(xué)習(xí)+專家規(guī)則庫）  

2. 數(shù)字孿生  

   虛擬水廠與物理水廠雙向交互，模擬優(yōu)化方案。  

3. 區(qū)塊鏈應(yīng)用  

   水質(zhì)數(shù)據(jù)上鏈，確保監(jiān)管透明不可篡改。  

六、實(shí)施效益

1. 運(yùn)營(yíng)效率提升：減少人工巡檢30%，生產(chǎn)效率提高20%。  

2. 節(jié)能降耗：藥耗降低15%-25%，電耗減少10%-20%。  

3. 風(fēng)險(xiǎn)控制：水質(zhì)超標(biāo)事件響應(yīng)時(shí)間縮短至5分鐘內(nèi)。  

4. 管理升級(jí)：實(shí)現(xiàn)“無人值守+遠(yuǎn)程集中管控”模式。  

七、實(shí)施步驟

1. 需求調(diào)研：水廠現(xiàn)狀診斷與痛點(diǎn)分析。  

2. 方案設(shè)計(jì)：定制化智慧水廠架構(gòu)搭建。  

3. 系統(tǒng)部署：硬件安裝、軟件調(diào)試、數(shù)據(jù)對(duì)接。  

4. 試運(yùn)行：局部模塊測(cè)試，參數(shù)優(yōu)化。  

5. 全面上線：?jiǎn)T工培訓(xùn)，運(yùn)維體系建立。  

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