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KNOWLEDGEA2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果

  2024-07-02    案例分享

隨著人工智慧與機器學習科技持續發展，大眾的生活習慣、工作模式與社會的商業行為也將受到影響與變革。基士德的「智能化及智慧型控制」是一個動態反饋機制，可因應進流水量及水質、環境條件與各生物反應池中活性污泥的生化活性、生化反應狀態調整，其控制包含操作參數如水力停留時間(HRT)、食微比(F/M)及污泥停留時間(SRT)等，以動態(Dynamic)操控取代傳統的穩態(Steady-state)模式。驗證結果顯示：智能化與智慧型控制可提高系統穩定性、降低決策風險性並符合環保法規要求，達到水質處理、操控成效與節能效益提升的目標。
A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果

案場現況與需求｜執行期間2023年6月至2023年12月
園區代操作業者缺乏生物處理技術的實務經驗。經功能校核，相關水處理設備有控制不當、污染源異常排放且含重金屬殘留，致進流水pH及COD水質濃度逾標準限值。期導入A2O智能化控制，彌補人員認知不足問題，同時解決氨氮、總氮放流水質長期超標情形。

基士德的解決方案：物聯網IoT方案 + 智慧水務方案
物聯監控管理系統
►在園區指定位置裝設屋外型線上水質分析站、水資廠進流抽水站水質偵測站，分別經由物聯監控管理模組收集感測器資料，包含COD化學需氧量、pH酸鹼值、EC導電度等，訊號以4G/5G發送器傳回中控室。
►氧化渠A/B、A2O A/B裝設屋外型智慧RTU(Remote Terminal Unit)將感測器資料，運用原有光纖傳回至中控室。
►考量場域非5G覆蓋地區，採用4G/5G通用路由器，待5G訊號穩定後外點改採5G通訊。
►指定放流口、水資廠進流站設置水質感測器，搭配儀表板進行即時監控與警示。
AI建模基礎與資料運用
1、A2O(Anaerobic-Anoxic-Oxic)程序操作優化策略：
►智能化控制模組：污泥迴流智能控制模組、硝化液內迴流智能控制模組、精確曝氣智能控制模組。
►智慧型推論模型：污泥迴流量AI推論模型、硝化液內迴流量AI推論模型、曝氣量AI推論模型。
2、氧化渠A/B設置離線監測槽：透過監測設備pH、ORP、DO、MLSS及線上生物活性監測儀，規劃對應之智能化控制模組，包含溶氧保有量智能化控制模組、污泥保有量推論模組、污泥迴流量智能化控制模組。
3、A2O A/B設置厭氧池/缺氧池/好氧池離線監測槽：規劃對應之智能化控制模組，包含污泥保有量推論模組、污泥迴流量智能化控制模組、硝化液內迴流量智能化控制模組、精確曝氣智能化控制模組。

案場執行成果
►水質處理成效評估：該園區水資廠平均進流水COD、氨氮(NH4-N)及總氮(TN)之水質濃度值，分別為389 mg/L、19.75 mg/L及21.08 mg/L。經智能化及智慧型操作控制後之平均放流水COD=25 mg/ L、NH4-N=1.05 mg/L及TN=4.49 mg/L，優於2021年同期由PLC控制之平均放流水COD=26 mg/L、NH4-N=2.02 mg/L及TN=6.72 mg/L。證實智能化及智慧型操作控制可有效提升污水中氮系水質成分的處理成效。

A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果_水質處理成效
►節能效益評估： 各受控設備於智能化(Smart Control)及智慧型(AI Inference)操控期間用電量統計及節電效益分析結果：
1、污泥迴流泵(RAS Pump)：累計用電量分別為6,441 kW及6,581 kW，較2021年同期累計用電量12,780 kW低；月節電效益分別介於47.46~53.02%及42.32~66.54%，平均節電效益分別為49.53%及 50.31%。
2、硝化液內迴流泵(IR Pump)：累計用電量分別為12,423 kW及13,445 kW，較2021年同期累計用電量25,560 kW低；月節電效益分別介於40.17~63.05%及41.09~59.21%，平均節電效益分別為50.28%及48.51%。
3、鼓風機(Blower)：累計用電量分別為84,646 kW 及83,188 kW，較2021年同期累計用電量112,161 kW為；月節電效益分別介於 17.16~31.91%及18.44~56.45%，平均節電效益分別為26.14%及29.88%。
4、整體節電效益：A2O程序之平均單位廢水用電量分別為0.29 kWh/m3 及0.27 kWh/m3 ，低於2021年同期之平均單位廢水用電量0.41 kWh/m3 ，較國內污水處理廠單位廢水用電量0.38~0.80 kWh/m3更低。

A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果_污泥迴流泵節電效益分析
A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果_硝化液內迴流泵節電效益分析
A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果_鼓風機節電效益分析

A2O智能化操控及智慧型推論模組落地驗證成果_整體節電效益

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