Como contaminante típico en las aguas residuales industriales y municipales, el funcionamiento estable de sus equipos de monitoreo en línea es la clave para el control de la calidad del agua. En vista de los puntos dolorosos de los altos costos de operación y mantenimiento in situ de los equipos de monitoreo tradicionales y el retraso en la respuesta a fallas, la construcción de un sistema de operación y mantenimiento remoto y alerta temprana inteligente puede lograr el control de todo el proceso, y su camino de implementación central se puede dividir en tres módulos principales: "interconexión de datos", "diagnóstico inteligente" y "vinculación de alerta temprana", que se adaptan a la aplicación a gran escala de los equipos de monitoreo nacionales.
I. interconexión de datos: construyendo una arquitectura de comunicación remota de enlace completo
La base de la operación y mantenimiento remoto es la transmisión en tiempo real de los datos de monitoreo y el Estado del equipo, y es necesario abrir el enlace de datos "equipo - borde - nube".
1. adquisición de datos de terminales: enMonitoreo en línea de los tensoactivos lasSe incorpora un sensor multidimensional, además de recopilar datos de concentración de las, para monitorear simultáneamente los parámetros de funcionamiento del equipo, como la velocidad del cuerpo de la bomba, el margen del reactivo y la limpieza del camino óptico, e integrar los datos a través del bus 485; Para escenarios sin red en el campo, equipado con módulos Nb - IOT o lora, se realiza la transmisión de datos de bajo consumo de energía para garantizar que los datos de los puntos de monitoreo remotos no se interrumpan.
2. preprocesamiento en el extremo del borde: desplegar una pasarela de computación en el borde en la estación de monitoreo, filtrar y reducir el ruido de los datos originales recopilados, eliminar los datos inválidos causados es es por interferencias electromagnéticas, y al mismo tiempo convertir los parámetros de funcionamiento del equipo en datos de concentración las (como modbus a mqt), reducir la presión de Procesamiento de datos en la nube y garantizar la eficiencia de transmisión.
3. integración de la plataforma en la nube: construir una plataforma unificada de gestión de Internet de las cosas, conectar los datos de cada estación de monitoreo, realizar la visualización de la curva de concentración de las y el Estado de funcionamiento del equipo, apoyar la gestión jerárquica de permisos, el personal de operación y mantenimiento puede ver remotamente las condiciones de trabajo en tiempo real del equipo a través de computadoras o terminales móviles, y puede comprender el panorama completo del monitoreo sin estar presente.
2. diagnóstico inteligente: establecer un modelo de predicción de fallas de equipos
El núcleo de la alerta temprana inteligente es la identificación anticipada de fallas a través de algoritmos, no la respuesta pasiva.
1. calibración de parámetros característicos: basándose en datos históricos de operación y mantenimiento, calibrar las características típicas de las fallas del equipo, como un margen de reactivo inferior al 10% causará interrupción de la detección, una transmisión de luz inferior al 85% del Camino óptico causará deriva de datos y fluctuaciones anormales de la corriente del cuerpo de la bomba anunciarán fallas mecánicas, convirtiendo Estas características en umbrales de reconocimiento algorítmico.
2. modelado de algoritmos de ia: acceso al modelo de Aprendizaje automático en la plataforma en la nube, identificación automática de tendencias anormales a través del aprendizaje continuo de los parámetros de funcionamiento del equipo. Por ejemplo, cuando la transmisión de luz de la carretera óptica disminuye a una tasa diaria del 3%, el modelo puede predecir que habrá una falla de detección después de 5 días, desencadenando un recordatorio de limpieza con antelación; Si el coeficiente de variación de los datos de detección de las aumenta repentinamente, se puede determinar automáticamente como fallo del reactivo o deriva del sensor, y se puede iniciar el procedimiento de autoinspección.
3. vinculación de diagnóstico remoto: cuando el modelo identifica una anomalía, se pueden emitir instrucciones de autoinspección a distancia, controlando el equipo para la calibración cero, lavado de tuberías y otros mantenimiento básico; Para las fallas que no se pueden resolver a distancia, se generan automáticamente órdenes de trabajo de operación y mantenimiento, se marcan los puntos de falla, las causas y las soluciones, y se empujan a la terminal del personal de operación y mantenimiento para acortar el tiempo de localización de fallas.
3. vinculación de alerta temprana: lograr una respuesta multinivel y un control de riesgos
La alerta temprana inteligente debe vincularse con el escenario empresarial, teniendo en cuenta el funcionamiento y mantenimiento del equipo y el control del riesgo de calidad del agua.
1. mecanismo de alerta temprana jerárquico: establecer un doble umbral de alerta temprana, el nivel del equipo se divide en tres niveles: "anomalías leves (como un margen insuficiente de reactivos)", "fallas moderadas (como la contaminación del camino óptico)" y "fallas graves (como daños en los sensores)", desencadenando recordatorios, intervención remota e instrucciones de reparación de emergencia in situ, respectivamente; A nivel de calidad del agua, cuando la concentración de las excede el valor de alerta temprana, se empujan simultáneamente las alarmas al lado de la supervisión ambiental y al lado de operación y mantenimiento de la empresa para lograr una respuesta rápida al riesgo de contaminación.
2. gestión de operación y mantenimiento de circuito cerrado: establecer un proceso de circuito cerrado de alerta temprana, eliminación y retroalimentación. después de que el personal de operación y mantenimiento complete el manejo de fallas, debe cargar los registros de eliminación en la plataforma. el modelo optimizará el umbral de alerta temprana de acuerdo con el efecto de eliminación, formará un sistema de operación y mantenimiento autoiterativo y mejorará la precisión de la predicción posterior.
3. optimización de la adaptación a la localización: de acuerdo con las características de hardware de los equipos de monitoreo las nacionales, se personalizan protocolos de comunicación y modelos algorítmicos para reducir el umbral de transformación del equipo. al mismo tiempo, se basa en la plataforma en la nube localizada para lograr una transmisión de datos de baja latencia y adaptarse al complejo entorno de red de monitoreo nacional.
A través del camino anterior,Monitoreo en línea de los tensoactivos lasSe puede lograr la transformación de la "inspección manual" al "control inteligente remoto", que no sólo reduce los costos de operación y mantenimiento, sino que también mejora la eficiencia de la prevención y el control de los riesgos de calidad del agua, proporcionando soluciones replicables para la actualización inteligente del Monitoreo Ambiental del agua.