Эксперимент: очистные сооружения 2.0

13 Июля 2016 

Лерида, Испания – Одна из испанских компаний, специализирующаяся на услугах водоотведения, объединила свои усилия с учеными IBM Research в попытке создать «умный» завод по очистке сточных вод (очистные сооружения) и уменьшить, таким образом, потребление энергии.

В рамках пилотного проекта мощность очистных сооружений в Лериде составляет 96000 м3/сут.

Решение, разработанное учеными IBM Research из Хайфы, Израиль, используется на очистных сооружениях и объединяет данные от различных датчиков и источников, чтобы обеспечить инженерам завода непрерывную картину работы и состояния очистных сооружений.

Предложенная технология IBM использует алгоритмы машинного осмысления для изучения и прогнозирования воздействий от изменений погоды, неисправностей объекта, технического обслуживания оборудования, а также других факторов, таких как количество выпадающих осадков.

Затем программа рекомендует наилучшие возможные настройки и регулировки, чтобы сохранить максимально эффективную работу очистных сооружений.

Сотрудникам предприятия обеспечиваются рекомендации каждые два часа, семь дней в неделю.

Опубликованные данные эксперимента выглядят очень многообещающе: общее снижение потребления электроэнергии завода на 13,5%, снижение потребления химических реагентов на 14% и снижение производства шлама на 17%, а в условиях низких температур были также улучшены показатели общего удаления азота.

Результаты получены в сравнении с тем, как очистные сооружения работали ранее в менее прогнозируемом режиме без обновления информации в режиме реального времени.

Директор очистных сооружений сказал: «Для того, чтобы справиться с оперативными данными из нескольких источников, нам нужна передовая когнитивная система, которая будет прогнозировать динамическое поведение наших процессов обработки. Используя аналитику IBM Advanced, мы смогли сосредоточиться на критически важных аспектах, связанных с входящими и исходящими состояниями воды и быстро регулировать процессы обработки в условиях реагирования на изменения «.

Александр Задорожный, руководитель проекта от IBM Research в Хайфе, Израиль, добавил: «Аналитические модели способны экстраполировать данные датчика, чтобы обеспечить более точную картину текущего состояния ОС и тенденций. На основе текущего состояния, и с помощью алгоритмов математической оптимизации, технология может предоставить рекомендации для инженеров ОС, что позволяет им принимать обоснованные решения о балансе электроэнергии и качестве очистки».