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未来新水务离不开“智慧”加持

未来新水务离不开“智慧”加持

发布日期:2023-07-06 作者:环保水圈 点击:

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清华大学环境学院教授 施汉昌

以下内容根据嘉宾发言整理。


上个世纪70年代,国际上开始有人探讨将ICA技术(仪表、控制与自动化)引入污水处理领域。标志性的起点是1973年伦敦举行的国际水协第一届ICA技术会议,距今已50年。十年前,基于发展信息化和智慧城市的机遇,我国水务行业开始向智慧化方向发展。

2022年,中国首次举办ICA国际水协系列会议,涉及污水处理运行过程控制中的ICA、排水系统智能控制、基于智能检测的软传感器、用于资源回收的ICA、温室气体减排的ICA、过程控制建模、数字孪生、人工智能在污水系统检测和预测的应用,以及新兴污染物的监测与控制。


智慧水务的要素、目标和范畴

欧美国家用50年从仪器化、控制系统、自动化、信息化走向智能化。我国十年的发展虽有后发优势,但是也有快的问题。下一步智慧水务的发展要更注重实用技术,使其产生效益。

智慧水务包括五个方面的要素、两个方面的目标、四个方面的公共范畴,其基础就是信息化和智能化。

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水务不仅有污水处理还有饮用水的供给,还须保证水生态环境的安全,并实施水资源的合理配置与利用。为了实现这两个方面的目标,我们需要做什么呢?


水生态环境的安全保障

智慧水务平台都给出了从感知层、管理层到智能应用层的大框架。既要建立流域立体监测网络,又要建立智慧水务决策支持系统,还要健全水环境公共信息平台。

大方向和框架正确,但是存在短板,如检测手段和数据采集。全国的国控站、省控站总量相较于整个流域来说相对稀疏。我国处在工业化平台时期,污染源比处于后工业化时期的欧美多。在这一方面,我国的突破将是基于光电的小型低功耗传感器。集成度高才能小型化,小型化才能降低功耗和药剂消耗,从而降低运行成本。目前我们的研发可以做到利用风能、太阳能、甚至水波的动能产生电能供给小型低功耗的传感器。现在很多监测站建成后运行费用压力大,需要与少试剂或免试剂的仪器和定点站及移动巡检监测相结合,这是将来有可能发展和磨炼内功之所在。

智慧的基础是模型,是在水动力、水容量,反应过程机理研究的基础上总结、提升到数学高度的表达。我国很多计算是采用国外的模型和软件,污水是ASM模型,管道是SWMM模型。我们以这些为基础结合实际情况来发展理论模型、经验模型、以及人工智能的AI模型。

在水生态环境安全保障方面,检测技术获取信息和建立信息之间的内在联系也是我们需要补的短板。


水资源的合理配置与利用 

水的循环要建立区域水环境的水源、雨水、再生水的水量/水质信息库和生活、工业、农业、生态用水的水量/水质信息库,两个信息库要能对得起来,才能做合理调配。


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完善分质用水的供水系统,实现再生水就近利用,构建水厂、管网、泵站、储水池的联合调度模型与合理配置系统。在供水方面,要加强对新污染物检测和去除技术的研发。对居民用户和工业的分质供水,要精准运行,实现节能降耗减碳。


污水处理厂向资源能源中心的转化

我国污水处理厂在发展过程中存在仪器化和自动化的短板。欧美污水处理厂人员少,夜间可以无人值守,需要设备的可靠性和系统的稳定性。我们的设备经常出问题,难以自动化运行和自动化检测,必须从制度上避免单纯低价竞争以保证质量。

污水处理中实现智能化,提高准确性、预测性,需要理论模型和AI技术的结合。我希望污水处理厂能够部分或全部转化成资源能源中心。碳减排可以通过节能降耗,补上绿色能源的间接排放和碳分离,减少氧化、通过生物转化成能源或者资源的直接排放来实现。多地已经开始实践。

工艺技术是否能实现前端碳源分离,后端资源回收?在分离环节,超细格栅+膜可把前端的碳尽可能的分出去变成低碳污水,后续通过吸附回收磷,短程或厌氧氨氧化技术脱氮。从厌氧的角度,前面截留的碳源可产沼气作为能源回用,但是根据住建部的评估,十万吨以下做沼气并不经济,前端碳节流好并不能突破后端沼气全面利用的瓶颈。


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如果能够通过加强水解产生高价值的碳源利用,可解决我国粮食资源紧缺的问题。2021年我国粮食总量为8.5亿吨,其中进口1.6亿吨。我国工业用碳源用粮占比达16%(约1.4亿吨)。如果污水中的碳源能够收集起来通过水解变成有用的工业碳源,可作为工业原料产出。

技术的瓶颈是高效水解微生物种群。将来可能通过合成生物学突破瓶颈,将污水处理厂转变成资源中心,将减轻国家进口粮食的压力,具有战略意义。

仪器化和智能化技术需求广泛,如污水处理厂的加药系统,需要机理模型、原理模型、工程模型和AI结合,复杂的工艺更需要精准控制。从发展来讲,水务行业要以实现系统化、增进实效为重点,推进信息化、智能化是大趋势。

从顶层对总体研发做好规划需要五年到十年的时间。太远对于企业不太现实,太短又很难做出好的自主技术。很多技术要从应用基础做起,结合工程,利用北控水务与多家研究院校合作的基础,企校分工合作,将基础研究放到学校或研究单位,在企业做工程化研发和转化,研发出企业真正能用的高水平装备和技术。


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