Инновационная технология интеллектуального точного дозирования: эффективное применение PAC на водоочистных станциях 

В процессе производства водопроводной воды обеспечение безопасности и стабильности качества воды является первоочередной задачей, а точное дозирование полихлорированного алюминия (PAC) как ключевой этап этого процесса вступает в фазу интеллектуальной трансформации. В последние годы, с быстрым развитием технологий, традиционный метод дозирования PAC, основанный на опыте и навыках персонала, постепенно заменяется передовыми технологиями интеллектуального точного дозирования, что позволяет многим водопроводным станциям оптимизировать качество воды, сократить затраты и повысить эффективность.

Традиционный способ добавления PAC имеет множество недостатков. Ручное управление часто основано на опыте и сложном опыте, что затрудняет оперативное реагирование на динамические изменения качества исходной воды. Когда мутность исходной воды внезапно повышается из-за ливня, смены сезона и других факторов, ручная регулировка дозировки часто отстает, что приводит к плохому эффекту флокуляции, что не только влияет на качество воды, но и может привести к значительным потерям реагентов. В то же время, если дозирующее оборудование не имеет точного контроля, дозировка может быть то слишком высокой, то слишком низкой, что также приводит к колебаниям качества воды, затрудняет достижение стандартов питьевой воды и увеличивает сложность и стоимость последующих процессов очистки.

Для решения этих проблем многие предприятия и научно-исследовательские учреждения активно занимаются инновациями и разработали ряд технологий и систем для интеллектуального и точного дозирования PAC, которые показали высокую эффективность в практическом применении. В качестве примера можно привести полностью автоматическую интеллектуальную систему дозирования, разработанную нашей компанией. Эта система автоматически собирает такие параметры, как расход поступающей воды, параметры качества воды и качество воды на выходе, и использует передовые технологии управления, такие как нечеткий алгоритм, многомодельное управление и самообучение оборудования, для достижения цели управления «предварительное прогнозирование + корректировка по обратной связи + точное взвешивание», создавая сеть регулирования дозирования, охватывающую весь процесс от предварительной очистки сырой воды до флокуляции и осаждения. С помощью высокоточного онлайн-монитора качества воды, встроенного в центральную систему управления (что позволяет эффективно снизить общие затраты), в режиме реального времени собираются такие ключевые параметры, как расход сырой воды, температура, мутность, содержание органических веществ, и с частотой в миллисекунды передаются на центральную платформу управления. Когда мутность сырой воды резко повышается в связи с непредвиденными обстоятельствами, система автоматически связывает данные о дозировании, быстро прогнозирует увеличение потребности в флокулянтах и запускает программу дозирования заранее, чтобы избежать проблем с качеством воды из-за задержки ручного реагирования. Как показывают реальные примеры, после внедрения данной системы на одном из водозаборов на берегу реки Фуцзянь в случае внезапного повышения мутности исходной воды до 1000 NTU система быстро запустила режим добавления реагентов при паводке, что позволило успешно устранить региональный кризис водоснабжения. Одновременно с этим благодаря точному дозированию реагентов было обеспечено стабильное соответствие качества воды нормативам, а расход реагентов снизился примерно на 20 %.

Кроме того, некоторые водоочистные станции внедрили интеллектуальные системы дозирования, основанные на алгоритмах машинного обучения и глубоких нейронных сетях, которые могут самостоятельно изучать закономерности изменения качества воды в разные сезоны и в зависимости от источника воды, а затем динамически корректировать дозировку PAC. На одном из крупных водозаборов на севере страны, где в сутки обрабатывается до 200 000 тонн воды, система проанализировала данные о сырой воде за три года и создала модель сезонного дозирования. В зимний период, когда температура низкая и мутность высокая, дозировка PAC автоматически снижается на 5–8%; в летний период, когда активно размножаются водоросли, запускается модуль предварительного окисления, который подавляет рост водорослей, обеспечивая качество воды и эффективно снижая расход химикатов. Данные показывают, что после внедрения таких интеллектуальных систем добавления химикатов водоочистные станции в среднем экономят от 15% до 25% химикатов, а количество персонала в цехе добавления химикатов было значительно сокращено с 6 человек в трехсменном режиме до 2 человек в режиме патрулирования, а эффективность эксплуатации и технического обслуживания повысилась на 60%.​

С точки зрения отрасли в целом, широкое применение технологии интеллектуального точного дозирования PAC способствует переходу водопроводных станций к интеллектуальному и точному управлению. С одной стороны, точное дозирование обеспечивает стабильное соответствие качества воды стандартам, снижает потенциальные риски для здоровья, связанные с колебаниями качества воды, и позволяет жителям пользоваться более безопасной и надежной питьевой водой. С другой стороны, значительное снижение затрат на химикаты и трудовых затрат повышает экономическую эффективность и конкурентоспособность водопроводных станций, что дает мощный импульс для устойчивого развития отрасли.

В перспективе, с глубокой интеграцией передовых технологий, таких как 5G, цифровые двойники, Интернет вещей, и интеллектуальных систем дозирования, технология точного дозирования PAC будет играть все более важную роль в таких областях, как предупреждение о рисках, связанных с качеством воды, и скоординированное управление несколькими заводами, помогая отрасли водоснабжения продолжать продвигаться по пути обеспечения безопасности качества воды и обеспечивая надежное водоснабжение для социально-экономического развития.