组态王污水处理厂远程运营管理系统解决方案.docVIP

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组态王污水处理厂远程运营管理系统解决方案

一、概述 依托于通信技术、网络技术和软件技术的不断进步和成熟,水务集团型企业迫切的需要彻底改变传统落后的的分散式管理模式。网络“覆盖全国、远程传输、实时在线”的优良特性,完全满足了把分散在各个不同地区的污水处理厂所有与运营管理相关的数据信息、视频信息实时上传到运营管理中心,中心完成实时的查看与控制、海量高精度数据的分析计算以及开放式的信息发布与访问的技术需求,为企业管理的升级提供了可靠的技术保障,使企业管理由分散转向集中,从而提高工作效率、降低运营管理成本。 建设远程运营管理系统的主要目的如下: ?通过各种网络通信传输线路与各厂级监控系统上位机组态软件进行连接,实现对各水厂的关键工艺数据、关键设备数据、工艺运行参数、设备运行参数、各监控点视频等情况进行实时监控; 实现对各个污水处理厂处理水质的监管,以保证出水水质达到甚至高于国家污水排放标准,实现各个污水处理厂建设的最终目标。 ?建立基于数据库、数据处理技术、分析技术,针对海量高精度数据进行快速多维立体分析处理,找出企业生产成本消耗的根源,为科学决策管理提供辅助支持; ?实现对各个污水处理厂固定资产设备的可视化管理和维护,对设备的工作状态和发挥效能进行分析和评估,以保证设备以最佳健康状态运行工作,发挥最大的效能。 本解决方案主要针对水务集团、排水集团、BOT等关注污水处理厂运营管理的单位,他们同时关注多个污水处理厂的运营状况,而这些污水处理厂通常分布在全国多个不同的省份城市。 二、行业应用现状 目前已经有部分污水运营管理企业建设了类似于远程监控系统或者远程管理系统,用以实现对所辖的污水厂进行远程监管。但是这些系统的建设存在着严重的两极分化情况,有些系统通过SCADA软件平台实现,偏重于现场实时数据的集中监控,而SCADA软件并不属于运营管理层面软件,因此系统存在着很大的运营管理功能欠缺。有些系统则更偏向于OA系统的管理功能,这些系统往往是根据当时的需求由软件厂商定制开发或者企业自主研发,通过编写底层程序代码开发软件的方式来实现,在系统扩展、功能需求变更时非常复杂或者根本无法实现变更和维护,同时也不能实时全面的反应现场的运行状态和远程控制。 由于网络通讯区域发展不平衡,导致了即使污水运营管理企业建设了集中监控系统,也不能把所辖所有污水处理厂运行状况的数据完整的在运营管理中心进行记录。 无论是用SCADA软件平台实现的集中监控系统还是定制开发的运营管理系统软件都存在着系统扩展难度大、工作量大的问题,每增加一个污水处理厂,往往从底层数据采集、数据传输到中心数据展示、数据存储和数据分析都要进行一次工作量巨大的重复性工作,如果系统初期架构设计的不合理更会增加系统扩展的复杂性。 因此,污水处理运营管理企业急需一套完整的、一体化的、模型化的、具有良好的扩展性和可维护性的污水处理厂远程运营管理平台,集远程数据采集传输、实时集中监控、高效数据存储、灵活的数据分析、开放的门户系统于一身的系统解决方案。 三、需求分析 3.1水质监管 建设污水处理厂的目的就是通过一级物理法和二级生物法和三级化学处理法对污水进行处理,去除大颗粒杂物以及一些有害物质,然后再将它排入河中,以减轻水体的自净负担。根据国家必威体育精装版规定,经过污水处理厂处理后排放的水质要达到国家一级A标准。如果出水水质不能达到国家相关标准的规定,那么污水处理企业将会按照国家相关法律法规受到处罚。 因此,污水处理运营企业最重要的工作就是要保证其所辖各个污水处理厂排放的污水水质达到国家标准,并且通过其不断的研究工作和经验积累,找出提高污水排放水质的方法,改进污水处理工艺和流程,尽量降低污水对人们生产生活和生存环境造成的影响。 污水处理运营企业必须做到对所辖各个污水厂出水水质的实时可视化监管,才能确保各个污水厂的正常运行,排水水质达标。同时当发生排水水质超标的事故之后,要能够追溯到事故的原因和责任,从而能够加以改善,切断事故发生的根源。 3.2生产成本管理 对于企业的经营管理者来说,需要详细的了解企业运营的投入和产出。而传统的管理模式举例来说,管理者只能看出一个污水处理厂每月总的用电费用、总的用药费用,并不清楚这些成本具体消耗在哪里,为什么同样的规模同样的工艺有的水厂运营费用高而有的费用则比较低,想清楚明确的分析出这些内容需要耗费更多的人力物力和时间。 因此企业的经营管理者需要一套管理系统,它能够清晰准确的计算出每个水厂每台水泵、每台鼓风机以及其他设备在整个生产过程中,每处理1吨水所消耗的水、电、药的成本,同样的设备能耗高和能耗低的原因在哪里,让经营管理者通过这些数据去决策如何改进经营管理方式,保证生产成果的前提下最大化的降低成本。 运营管理系统需要实时记录所有污水处理厂的工艺数据、设备数据、工艺运行参数、设备运行参数等数据,并且能够满足对这些海量数据

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