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一个创业者眼中的水务自动化

杨斌  北京金控数据技术股份有限公司董事长

我是学自动化专业的,在我刚上大学的时候,大部分人不知道自动化专业是干什么的,我们的老师就举了一个轮胎厂的例子给我们介绍什么是自动化。那时候,在西方发达国家,轮胎厂的橡胶原料从原料入口进入工厂,从工厂的生产线出来就是成型的轮胎,这个工厂中间是没有人的,可以实现全自动化生产、无人化生产,这就是自动化专业要干的事情。从那个时候就喜欢上这个专业,一直从事到今天。但是在工作以后,对污水处理厂有了深入了解,才发现理想与现实的差距是非常大的。


国内污水处理自动化的发展过程



第一个阶段叫做自动化0.1阶段。2000年以前,中国的污水处理厂自动化控制系统基本上是国外的成套进口,包括硬件和软件在内,来国内进行软件开发和调试的工程师也大多是国外的工程师。


在这个阶段,对于我们国内污水处理自动化来讲还是萌芽的阶段,主要以引进为主,我们自己国内的技术力量和硬件产品比较缺乏。那时候,像威立雅、苏伊士等外资水务公司的水厂都安装了自动化控制系统,使用效果相当不错。



第二个阶段叫做自动化0.5阶段。2000年到2008年,我们国家开始大量建设污水处理厂,进入到一个高峰,我也是在这个时间段开始从事污水处理厂自动化工作。这个阶段需要解决的最主要问题,就是自动化系统的国产化。进口的成套自动化设备成本非常高,维护也不及时,当时国内缺乏广泛的技术力量。


在这个阶段国内涌现了很多污水处理自动化公司,包括武汉康盛、上海自动化所、北京自动化所等,有的直到今天仍然活跃在市场上。但是,从实际的使用效果上来说,国产化与成套进口的自动化控制系统是有差距的。


行业内对当时污水厂自动化曾经有这样的评价,“污水厂建成之后,前半年全自动,后半年半自动,一年后全手动”。这里面的原因有很多,有技术的原因,有资金的原因,有人员的原因等等,所以这个阶段就是半自动化或者说自动化0.5阶段。



第三个阶段是自动化1.0阶段。2008年,出现一个标志性的事件,环保部出台一个文件,要求日处理量达到2万吨的污水处理厂,必须在中控室的自动化控制系统里面对关键的生产过程数据存储一年以上,这一政策极大的推动了污水处理自动化系统的完善。另外,由排放标准提高带来的工艺技术的复杂化和污水处理行业的市场化发展都推动了自动化技术的大规模应用。


在这个阶段,基本实现了工艺过程的自动控制,水厂的人工数量也减少很多,生产数据都能够存起来,但是仅限于生产数据。



第四个阶段是自动化2.0阶段,也可以称为信息化阶段。从2015年到现在,有几个事件,第一是总理的政府报告中提出了“互联网+”的概念,让智慧水务概念火起来了。第二,技术的发展,使得自动化系统的整体成本大幅度下降了。第三是这几年PPP的项目推动,使得大型水务集团规模越来越大,项目越来越多,而有经验的运营专家毕竟是有限的,他们要做一些高效率的管理必须依赖于先进的自动化技术。


在这个阶段,有一个非常重要的特点:人是最重要的传感器污水处理未来自动化的形式一定是无人值守的,但是这个实现过程是不可逾越的。现在,很多生产数据还没有收集起来,传感器、监测技术还不是特别丰富,成本还比较高,人在这个阶段,不可避免的要承担起传感器这个重要责任。


我们不能不去收集很多的数据,这些数据还没有进入自动化系统,包括一些电力能耗数据、设备运行状态数据、化验检验数据,尤其是大量的离线、非在线仪器能够收集的数据,都需要靠人来担当,并且,人本身在生产过程中的行为数据,都是非常有价值的。这个阶段的主要目标是实现数据采集、融合,建议统一的数据平台,由人基于这些数据进行科学的决策,这个阶段还是无法实现无人值守。


以上是国内污水处理自动化大体的发展阶段划分,每个阶段面临不同的问题和机遇,有不同的推动力,总体上是快速的向前发展。



智慧水厂的概念提出


智慧这个概念最早是IBM提出的,包括了智慧地球、智慧城市等,这几年的互联网+、工业4.0等概念中都有智慧的含义,各行各业都开始研究智慧在各自行业的应用,包括智慧工厂、智慧电厂等等,当然在我们水务行业,大家也开始思考智慧水厂应该是什么样的。最直接的推动力,是在面向未来的中国污水处理概念厂的理论框架提出以后,整个行业涌现了很多创新性的思考,推动了智慧水厂概念的进一步普及和研究。



2013年,金控数据在行业内提出了一个概念叫做“数矿”,与金矿、煤矿等名称有很形象的比喻,把数据当做一种矿产来看待。众所周知,数据是非常有价值的,它随着时间的积累价值越来越大,马云也提出,未来最大的能源就是大数据,她就像一个可以源源不断的有产出的矿山一样。2015年,金控数据又提出,到2020年左右,国内可能至少出现一座智慧化运行的污水处理厂,用智能技术代替现在的管理人员和专家,实现真正的无人值守。



也是在这个阶段,金控数据提出了自己的使命:让每个水厂智能运行,让每个员工幸福生活这里的员工,尤其是指水厂的员工,因为在现在的污水厂,工人的工作环境还比较差,劳动强度还比较大,必须要用一些新的技术,去改变他们的工作环境和工作方式。自动化技术在这里面可以起到关键的技术,如果实现了让水厂智能运行,就可以让他们的员工过上幸福的生活。



智慧水厂的实践与思考




任正非有一句话说得非常好:“我们应该走进新的未来时代,这个时代叫人工智能。首先,我们要强调工业自动化;工业自动化以后,才可能走进信息化;只有信息化后,才能智能化。中国走向信息化,我认为还需要努力。中国的工业现在还没有走完自动化,还有很多工业半自动化都做不到。” 所以说,自动化是一个递进的过程。


从专业角度说,自动化是一个大的概念范畴,我们根据习惯分成自动化、信息化、智能化三个阶段。从行业现实来看,从自动化0.5到自动化2.0都是普遍存在的。污水处理厂智能化的实现需要基于两个前提,一是人工智能技术的简单化和普及使用,二是大量的有效数据积累。一般认为,我们现在处于自动化2.0阶段,也就是信息化阶段,这个阶段的核心是数据,如果没有完成这个阶段性任务,真正的智慧水厂也就是智能化阶段是实现不了的。



我们公司在这方面做了很多探索和实践。针对已经建成的污水处理厂,我们要达到自动化2.0阶段,需要做的工作包括数据的采集与集中监控,能耗、成本、绩效等数据分析,化验、设备、巡检等管理功能,通过这些功能模块把多源数据收集、整合到统一平台,然后由运行管理人员和专家基于这些数据做出相应的决策,在这个过程中,决策者是人,核心是数据


数矿已经初步建立了一个行业的大数据平台,有大约两百家污水处理厂的实时运行数据。通过与清华大学和江南大学合作开发的专家系统,可以实现根据当前运行工况,从海量的历史数据中寻找跟当前工况匹配度最高的运行工况,用于当前操作的指导,并且可以预测出水水质。



从技术和逻辑上来说,水务行业的信息化方案已经是比较成熟了,但是在实践中,很多水务公司对信息化效果的评价不是特别高,与方案的预期效果之间存在较大的差距,这是现实情况,问题出在哪里呢?


我们就说一下遇到的障碍,这些障碍非常普遍。例如,大量数据的缺失,有的生产数据甚至没有收集,很多厂没有安装智能电表,缺乏能耗数据来源,有的采集了也没有把能耗数据和生产数据融合在一起,无法进行分析。还有的生产数据质量比较差,仪表缺乏规范的维护保养,数据通讯不稳定,自动化系统不可靠,等等,这些都是普遍存在的问题。


根据这些实践中的问题,我们提出了几个解决方案。第一,数字传感器的大量安装,数字化传感器的探头上不仅有单一指标的检测数据,还有很多维护、损耗、故障等方面的数据,这些数据都非常有价值。另外还包括数字电表等其它数字传感器。第二,数字通讯方式很重要。第三,智能巡检系统与人的结合。第四,多源数据融合到统一平台,如果没有统一放在一起就不能合起来进行分析,如果放在一起是可以非常方便的进行比对。第五,数字水厂的整体解决方案。这些解决方案没有太多的技术难度,再建设阶段找到有经验的公司来做,就可以实现。实现的效果除了解决上面所说的问题,还有一个效果就是减少投资,可以至少减少大约50%的电缆和30%的控制柜,管理成本也降低很多。



除了在建设阶段解决上述的问题,我们还发现,很多问题是建设解决不了的。第一,水质、水量与工艺不匹配,我曾经遇到一个水厂,水提升上来是流不出去的,这就是设计问题。第二,管网不完善。第三,工艺装备的自动化程度低。智慧水厂的实现不是仅靠一家自动化公司就可以建立起来的,需要很多条件,如果工艺装备的自动化程度很落后,全厂自动化就很难实现,所以工艺装备自动化程度也是需要提高的。第五,出水标准与能耗的矛盾。第六,建设中各专业之间的施工质量低、专业配合脱节等。



所以,要建设智慧水厂,还需要从设计阶段就要进行规划。第一,BIM、物联网、VR等新技术应用。第二,基于大数据的流程模拟与设计。我不是做工艺设计的,所以有时候就有点纳闷,为什么我们的水厂大部分设计规模都是5万吨、10万、20万吨这样整数的,而不是4.6万吨、4.8万吨或者8.7万吨的呢?我猜想,可能是工艺设计水平还达不到这么灵活的程度,如果有大数据支撑的话,有人口的流动和分布、管网数据、自然环境数据等,设计水平和灵活性可以有很大提升。


第四,处理工艺的低能耗和能源优化分配。在工艺当中去解决能耗问题,要比建完之后再用算法实现节能降耗有效的多,大部分处理工艺都是生物法,要充分发挥出生物的潜力。第五,处理工艺的装备化、自动化、智能化。例如沉沙池或者一些通道,如果不是水泥的,而是装备化的,应该就可以做成具有灵活调节的,让它过5万吨就5万吨,要过5.5万吨就过5.5万吨,而不必预留过大的余量,工艺装备化会有这样一些优势去解决类似的问题,对于我们未来建智慧水厂是非常必要的。