基于全過程的農(nóng)村小型化污水處理設(shè)施的監(jiān)控

葉斌 張華

（湖南航天電團(tuán)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，湖南 長沙410000）

2017 年環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院發(fā)布了由環(huán)境保護(hù)部、財(cái)政部聯(lián)合印發(fā)的《全國農(nóng)村環(huán)境綜合整治“十三五”規(guī)劃》，環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院受環(huán)境保護(hù)部委托，全程負(fù)責(zé)《規(guī)劃》研究編制和實(shí)施的技術(shù)牽頭工作?！兑?guī)劃》明確，到2020 年，新增完成環(huán)境綜合整治的建制村13 萬個(gè)，累計(jì)達(dá)到全國建制村總數(shù)的三分之一以上。建立健全農(nóng)村環(huán)保長效機(jī)制，整治過的7.8 萬個(gè)建制村的環(huán)境不斷改善，確保已建農(nóng)村環(huán)保設(shè)施長期穩(wěn)定運(yùn)行。

農(nóng)村污水治理設(shè)施普遍存在“建好不用、只曬太陽”的現(xiàn)象。根據(jù)國家審計(jì)署發(fā)布的2018 年第2 號(hào)公告--2017 年第四季度國家重大政策措施落實(shí)情況跟蹤審計(jì)結(jié)果顯示，環(huán)保項(xiàng)目建設(shè)緩慢或建成后閑置情況較為嚴(yán)重。例如，江蘇省195 個(gè)污水處理設(shè)施有146 個(gè)閑置，涉及投資10449.77 萬元，真正運(yùn)行率還不到10%。

1 全過程監(jiān)控預(yù)測(cè)技術(shù)路徑

對(duì)小型化污水處理設(shè)施實(shí)施全過程監(jiān)控的方法，是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)路線。即將各類傳感器對(duì)電控部分、進(jìn)出水量、濁度、溫濕度、雨滴等影響水質(zhì)結(jié)果的各類支撐因素實(shí)現(xiàn)對(duì)全處理過程的實(shí)施在線監(jiān)控、分層管理和預(yù)測(cè)預(yù)警。

終端硬件全面采集小型污水處理設(shè)備的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)組件的電氣指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括電壓電流能耗等。配備了兩型流量計(jì)來采集流量數(shù)據(jù)；溫濕度傳感器來采集氣象數(shù)據(jù)和反應(yīng)池水體溫度；反應(yīng)池內(nèi)配備了液位計(jì)來測(cè)量液位高度，出水口還配備了開關(guān)量的濁度傳感器，開關(guān)量的雨滴傳感器來監(jiān)測(cè)雨水量的影響。

2 處理措施

由于農(nóng)村環(huán)境特點(diǎn)，大部分處污設(shè)備安裝在較為惡劣的室外環(huán)境下，傳感和傳輸系統(tǒng)需通過升級(jí)電路設(shè)計(jì)、更換更加穩(wěn)定的芯片、增加外部保護(hù)元器件、提高主板集成度來使主控板工作更加穩(wěn)定。

2.1 流量精準(zhǔn)度預(yù)測(cè)。針對(duì)日均100 噸以下的一體化設(shè)備污處設(shè)施，通過渦輪流量計(jì)進(jìn)行計(jì)量；針對(duì)大于日均100 噸以上的污處設(shè)備通過高精度的電磁流量計(jì)。對(duì)于多管并聯(lián)式的工程現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，需直接在進(jìn)口和出口終端進(jìn)行流量監(jiān)控進(jìn)行合計(jì)計(jì)算；但光有硬件的保障依然無法確保計(jì)量的真實(shí)性。于是我們對(duì)于污處設(shè)施監(jiān)控進(jìn)行每日進(jìn)、出流量數(shù)據(jù)相比較，而設(shè)施進(jìn)、出流量歷史數(shù)據(jù)陡然增大的情況，我們通過終端雨滴傳感器，排除雨污分流因素影響和綜合能耗、提升泵組件能耗等因素來判定異常數(shù)據(jù)信息。確保了污處設(shè)施流量數(shù)據(jù)在統(tǒng)一規(guī)則下進(jìn)行全流程監(jiān)測(cè)，即使污處某一個(gè)單點(diǎn)數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)被篡改，也能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，從而確保污處流量的計(jì)量的準(zhǔn)確性與真實(shí)性。

2.2 工況預(yù)警。由于處污設(shè)備的組件如：風(fēng)機(jī)，提升泵，抽吸泵，回流泵，攪拌機(jī)，加藥機(jī)，螺桿泵，格柵機(jī)等各自都具備自身不同的電氣衰減指征，即在用電設(shè)備出現(xiàn)故障之前，電氣指征運(yùn)行曲線會(huì)出現(xiàn)特定波動(dòng)。因此在線數(shù)采終端需對(duì)污處工況組件進(jìn)行高密度信息采集，可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與該工況組件的歷史電氣衰減指征進(jìn)行對(duì)比，找出改工況組件發(fā)生故障點(diǎn)，以便達(dá)到預(yù)警目的。

2.3 節(jié)能依據(jù)。農(nóng)村環(huán)境下的小時(shí)污水處理設(shè)施極易產(chǎn)生過度運(yùn)行情況，即在沒有污水或者污水不足的情況下各組件依然按照滿負(fù)荷狀態(tài)運(yùn)行，通過大數(shù)據(jù)自學(xué)模型，可分析本設(shè)施污水來水的周期特征，制定出新的設(shè)備自運(yùn)行時(shí)間表，優(yōu)化處理流程，將最優(yōu)工況組合作為同類設(shè)備工況運(yùn)行調(diào)整的基準(zhǔn)，得出處理單位水量的能耗（噸水能耗比），來優(yōu)化其各組件運(yùn)行時(shí)間表，達(dá)到節(jié)能目的。

2.4 數(shù)采儀信號(hào)采集上傳的連續(xù)性和穩(wěn)定性。我公司自研新一代環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)采儀：通過自檢、自我恢復(fù)能力、遠(yuǎn)程更新固件等功能，通過主控板與各個(gè)傳感器的連接信號(hào)是否正常，當(dāng)任意傳感器發(fā)生故障導(dǎo)致信號(hào)無法上傳時(shí)，主控板會(huì)將異常情況在30 秒之內(nèi)上傳到上位機(jī)服務(wù)器，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，經(jīng)APP、小程序、短信推送給污處運(yùn)維人員及時(shí)調(diào)試修復(fù)。在當(dāng)下農(nóng)村環(huán)境，監(jiān)控終端實(shí)際工作環(huán)境經(jīng)常會(huì)遇到通信信號(hào)、速度帶寬不穩(wěn)定的情況，當(dāng)無法連接上信號(hào)基站的情況下，數(shù)采系統(tǒng)可以設(shè)置10～30 分鐘進(jìn)行重啟通信模塊，直至重新連接上基站為止，在此階段采集上來的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化存儲(chǔ)，并且在下次重新連接上位機(jī)服務(wù)后將以歷史數(shù)據(jù)的形式上傳上位機(jī)；為提高通訊模塊工作過程中的穩(wěn)定性，監(jiān)控終端對(duì)傳輸效率進(jìn)行了智能監(jiān)控，在效率下降或者連接時(shí)間過長的情況下，將自動(dòng)重啟通訊模塊，以更好地預(yù)防和解決因芯片機(jī)制問題，導(dǎo)致傳輸效率下降的情況，使系統(tǒng)通訊模塊長期保持連接狀態(tài)。

2.5 以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)路線的可行性。農(nóng)村的一體化、小型化設(shè)備設(shè)計(jì)選型、建設(shè)施工、驗(yàn)收都是一次性的流程?，F(xiàn)有排出的水質(zhì)信息與污設(shè)設(shè)施日常的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)際上取樣化驗(yàn)最后結(jié)果的好壞大部分取決于污水處理裝置是否按照設(shè)定的工藝流程合規(guī)運(yùn)行，比如：各個(gè)組件在每個(gè)工藝處理節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的時(shí)間是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，與各個(gè)組件開啟關(guān)閉的順序是否正確，污水在處理池停留的時(shí)間是否合適等其他因素密切相關(guān)。所以能影響水質(zhì)結(jié)果的所有客觀因素我們都盡可能的去把握，通過這些高密度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)形成大數(shù)據(jù)，來準(zhǔn)確的判斷機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的狀態(tài)、計(jì)量污水處理量和預(yù)測(cè)水質(zhì)結(jié)果的好壞。

首先就是工況數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)鏈接的時(shí)間點(diǎn)。即使兩種數(shù)據(jù)結(jié)合形成數(shù)據(jù)模型的時(shí)間點(diǎn)是一致的，但是用這個(gè)方式建立模型是不正確的。因?yàn)槲鬯幚砗臀鬯欧攀怯上群箜樞虻模m然農(nóng)村污水處理的滯留時(shí)間不長，但是在時(shí)間上也是有滯后的，（即下午三點(diǎn)的設(shè)備的工況數(shù)據(jù)，不能與下午三點(diǎn)的出水水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接形成大數(shù)據(jù)模型，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)相同，缺不是同一批次水）。污水處理設(shè)備的處理能力越大，這個(gè)時(shí)間點(diǎn)的滯后越長；處理的流程工藝越復(fù)雜，這個(gè)時(shí)間點(diǎn)的滯后也越長。正是由于這樣的時(shí)間點(diǎn)滯后的特征，也讓我們用工況預(yù)警成為了可能，實(shí)際上時(shí)間點(diǎn)滯后的長短也就等于我們預(yù)測(cè)時(shí)間的長短。

2.6 污水處理設(shè)施數(shù)據(jù)模型。污水處理設(shè)施數(shù)據(jù)模型計(jì)算準(zhǔn)確與否，第一個(gè)前置條件設(shè)置污水處理設(shè)施運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)工況參數(shù)，通過數(shù)采儀采集工況過程的大量近實(shí)時(shí)（周期短、頻率高）的時(shí)序數(shù)據(jù)，包括工況過程中的成百上千個(gè)指標(biāo)量，加上污水處理設(shè)施本身的運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)量參數(shù)，擁有這些豐富的數(shù)據(jù)，加上大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算體系工具的支撐，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的算法來分析預(yù)測(cè)（比如可以通過傅里葉變換、小波變換、LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、PCA 降維等算法來實(shí)現(xiàn)聚類分析），提升了整體預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

污水處理設(shè)施工藝類型不相同，數(shù)據(jù)模型的內(nèi)部計(jì)算機(jī)制也差別很大，K-means 無監(jiān)督學(xué)習(xí)法。即將每類數(shù)據(jù)隨機(jī)選取一個(gè)作為K 點(diǎn)指標(biāo)數(shù)，然后計(jì)算所有其他數(shù)據(jù)到K 值距離，通過距離計(jì)算得出新的數(shù)據(jù)群的聚集中心點(diǎn)。這樣就無監(jiān)督的自動(dòng)的找到了設(shè)備穩(wěn)定的值區(qū)間。然后可通過Box-plot 來對(duì)每個(gè)設(shè)備每次采集的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)高斯分布的概率論箱形圖分三個(gè)區(qū)間，最中間的即為中位線，這一區(qū)間的數(shù)據(jù)就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)法得到的一個(gè)穩(wěn)定值區(qū)間，然后是兩個(gè)內(nèi)限區(qū)，這兩個(gè)內(nèi)限區(qū)的產(chǎn)生就是由于前面介紹的抗沖擊因素得出的內(nèi)限區(qū)，處于這個(gè)區(qū)間內(nèi)的值我們稱之為溫和異常值（mild outliers），他的異常的可能性低；最外面區(qū)域是外限區(qū)，這個(gè)區(qū)域的值是一定會(huì)產(chǎn)生異常的區(qū)間，我們稱這個(gè)區(qū)間的值為極端異常值?？偨Y(jié)說來就是我們用無監(jiān)督學(xué)習(xí)法來整理歸類數(shù)據(jù)，分析出穩(wěn)定區(qū)間。然后用箱形圖來對(duì)實(shí)時(shí)采集上來的分時(shí)段數(shù)據(jù)給出異常判斷。由此得出，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)路線是可行的，而且隨著數(shù)據(jù)采集量的增大，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)將越來越準(zhǔn)確。

2.7 及時(shí)捋清責(zé)任和取證問題尤為重要。當(dāng)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)了明顯的異常數(shù)據(jù)，雖然通過大數(shù)據(jù)的分析我們可以準(zhǔn)確判斷，但是仍然無法作為執(zhí)法依據(jù)，并且如果不及時(shí)到現(xiàn)場(chǎng)勘察取證，很難判斷是否是人為因素，就算確認(rèn)了是人為因素也很難發(fā)現(xiàn)責(zé)任人。因此可借助弱物聯(lián)全時(shí)攝像頭，24 小時(shí)不間斷的記錄處污設(shè)備情況并將數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行保存，并能在無市電供電亦能工作。視頻壓縮技術(shù)，畫質(zhì)高，儲(chǔ)存量低，采用弱物聯(lián)的通訊技術(shù)，帶寬占用極低。

3 結(jié)論

通過對(duì)不同工藝和規(guī)模、不同氣候、不同應(yīng)用環(huán)境下的樣本點(diǎn)進(jìn)行了長達(dá)4 年的高密度信息采集分析，我們從中找到了大量的形成水質(zhì)預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵因素，找到了工況數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)以及分時(shí)段數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)鏈接點(diǎn)的影響。并隨著大數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)的積累，大數(shù)據(jù)模訓(xùn)練粒度的不斷加強(qiáng)，進(jìn)一步證實(shí)了，通過工況過程信息與大數(shù)據(jù)模型技術(shù)有機(jī)結(jié)合、運(yùn)算方法和經(jīng)驗(yàn)信息相結(jié)合，以“支撐因素元數(shù)據(jù)影響水質(zhì)結(jié)果”“以物理現(xiàn)象影響化學(xué)結(jié)果”的技術(shù)路徑形成的以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)路線，可達(dá)到對(duì)水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)的目的。