城市自来水厂深度处理改造项目联动调试

引言

在人工智能和互联网的快速发展下，智能化已经成为工业生产的趋势，利用人工智能的手段来代替人工，提高生产效率以及生产精度已成为新的主流。在污水处理过程中，提高污水处理效率有助于水厂的可持续发展。基于此，本文将从传统水厂中人工巡检判断污水浊度入手，利用互联网对现场数据进行采集，并利用人工智能技术对污水浊度进行判断，以此形成一个自来水厂水质检测处理平台，用于减少人工巡检的工作量，提升判断的准确度，从而提高生产效率，促进智能水务的发展。

1 水处理工艺流程

自来水厂的水处理工艺流程通常包括原水取水、混凝、絮凝、沉淀、过滤、消毒和出水等环节。原水通过取水泵站输送至混合池，预加氯与臭氧用于控制藻类生长和氧化有机物，混合池通过高速搅拌将絮凝剂均匀分散。混凝反应后，水流入絮凝池进行缓慢搅拌，使细小的悬浮颗粒在助凝剂的作用下形成较大的絮凝体。经过絮凝反应，水进入沉淀池，通过重力沉降分离絮凝体，沉降效率受斜管或斜板填料的影响，典型表面负荷为 2.5～3.0m3/m2⋅h 。沉淀池上清液进入重力式或压力式过滤池，常用滤料包括石英砂、无烟煤和多介质层，过滤速度一般为8～12m3/m2⋅h 。过滤后的水经紫外线或臭氧消毒，并在清水池中保持适当的余氯，确保在输水管网末端保持 0.05～0.2mg/L 的余氯浓度。

2 城市自来水厂深度处理改造项目联动调试

2.1 调试程序

联动调试按照从原水输入到清水输出的工艺流程顺序进行。首先启动原水提升泵，将原水引入预处理单元，依次经过絮凝、沉淀、过滤等常规处理工艺后，进入深度处理单元。在深度处理单元中，原水先进入臭氧接触池，与臭氧充分反应，氧化分解水中有机物，然后流入生物活性炭滤池，利用活性炭的吸附与微生物降解作用进一步去除污染物，最后进入膜处理车间进行过滤。在各处理单元之间设置流量、压力、水质监测点，实时监控工艺参数变化。

2.2 活性炭滤池的洗炭调试

活性炭滤池冲洗分进水浸泡气冲洗、小水量反冲洗、大水量反冲洗 3 个步骤。冲洗利用砂滤池出水经过反冲洗泵提升后冲洗活性炭。活性炭滤池冲洗完成标志：控制反冲洗废水浊度低于3～5NTU，反冲洗废水 pH 值小于 8.5h，滤池出水浑浊度低于 0.3NTU 即可认为冲洗完成，炭滤池可以正常运行。

2.3 在线分析平台的详细设计

在线分析平台是一个网站系统，该系统采用前后端分离的 RESTful 架构，系统的后端采用一系列的 API 接口与前端进行通讯，而前端向后端发送请求，将分析的结果显示在界面上。在线分析平台中，系统管理员可以为系统添加、修改、删除等相应的物理检测设备，普通用户和管理员都可以查看目标装置，也可以查看具体的视频内容，还可以对是否为浑浊图像进行人工确认，并为每一个提交都进行记录，因此，用户和管理员都可以查看最后的结果。同时，在线分析系统在架构上还提供了不同型号的污水检测PLC 支持。（1）数据层的设计。对于后端而言，最主要的就是数据的增删改查，而前端则是通过JSON 来对后端进行数据上的操作。因此，数据的存储是基于数据库的，这时就需要一个组件将数据从数据库中取出，然后交给服务程序进行处理，同时该组件采用了MyBatis，实现了数据在数据库中的增删改查。（2）污水检测服务的设计。后端向前端提供了若干服务，除了基础的数据增删改查外，还提供了包含污水浊度监测、传感器数据记录、历史记录查看、图片人工确认等功能。 ① 从返回格式分析。服务通常需要将结果返回给客户端，因此，控制器返回前端的内容就需要有一定的格式。JSON 数据格式作为一个良好的通用格式，任何数据或实体类最终都会被格式化成JSON 文本，以和前端进行交互。 ② 从图像识别服务分析。图像识别服务完成了对污水检测操作的封装，它由图像检测分析模块和传感器数据检测模块共同进行判别。AI 检测分析云服务器将当前水质进行二分类捡取，将水中杂质超过设定阈值的视频图像报警为浑浊。因此，本系统特别设计了分类模块，为了防止多个设备之间同时请求判别而引起的突发性数据高峰，从而导致系统短时间内宕机。该分类模块采用了列的结构，使用一定的分类线程池来对队列中的待处理数据进行判断，同时还以机器学习模型为核心，将用户预分类好的范例作为数据源，对模型进行训练，从而使其具备对图像进行二分类的能力，最终完成对污水浊度

的判断。

2.4 自控系统的集成与协调

自来水厂的自控系统集成与协调是确保水处理工艺高效稳定运行的关键。在系统集成过程中，传感器与数据采集设备的数据通过 Modbus、Profibus 或Ethernet/IP 等工业通信协议传输至可编程逻辑控制器（PLC）或分布式控制系统（DCS）。DCS 系统通常采用主从结构，可支持 10 万点以上的I/O 容量，数据刷新周期低至 1 秒级。可编程逻辑控制器（PLC）则通过其I/O 模块配置灵活性，实现各工艺环节的实时控制与数据采集。中央控制室的监控与数据采集系统（SCADA）作为上位机软件平台，实现对各工艺流程的数据整合与实时监控。

2.5 不同后臭氧投加量条件下的氨氮去除率

在研究后臭氧投加量对氨氮去除率的影响时，将后臭氧投加量设置为 0.2、0.4、0.6、 1.0mg/L ，通过对比分析各投加量下的氨氮去除效果，揭示后臭氧投加量与氨氮去除率的关系。当后臭氧投加量为 0.2mg/L 时，氨氮的去除率较低，约为 30% ，说明较低的臭氧投加量无法充分氧化水中的氨氮，导致去除效果不理想。随着后臭氧投加量增加，氨氮的去除率逐渐提高。当投加量为 0.4mg/L 时，氨氮去除率上升至 50% 左右，臭氧的氧化作用开始显现，但不能完全去除水中的氨氮。当后臭氧投加量进一步增加至 0.6mg/L 时，氨氮去除率显著提升，在70% 以上，这时臭氧氧化能力显著增强，能够有效分解水中的氨氮，但仍存在一定的去除潜力。当后臭氧投加量达到 1.0mg/L 时，氨氮去除率达到 90% 以上，接近完全去除，表明较高的臭氧投加量能够充分氧化水中的氨氮，实现高效的去除效果。

2.6 自控系统调试

检验自控系统对设备的控制能力与对工艺参数的调节能力。设置各设备的启停逻辑、报警阈值，测试自控系统在不同工况下的响应速度与控制精度。例如，当原水流量发生变化时，自控系统应能自动调节相关设备的运行频率，维持工艺系统的稳定运行；当水质指标超出设定范围时，自控系统应能及时发出报警信号，并启动相应的应急处理措施。对自控系统的各控制回路进行逐一调试，确保系统运行可靠。

2.7 提升泵房、臭氧接触池调试

提升泵房调试方案：检查调蓄水池、臭氧接触池内部的清洗情况，确保池体内干净，无杂物。先开单格提升泵房进水阀门，用现有砂滤池出水装满提升泵房调蓄水池。开启提升泵房出水阀门、炭滤池进水阀门，开启炭滤池中某两格的排水闸板阀。然后，每次只开 4＃系统提升泵房 4 台潜水混流泵中的 1 台水泵，运行频率 35Hz，逐台测试水泵性能。水泵出水灌满后，臭氧接触池出水进入活性炭滤池。此时，水不通过活性炭滤床，自活性炭反冲洗废水排放管排出。正常过滤。活性炭滤池使用下向流形式，滤池、提升泵房和管道冲洗完毕后，打开进水阀，提升后的水从进水渠经进水阀进入滤池，经活性炭层、承托层过滤后，从出水管出水，并跌落进入下部的接触池。初次过滤时，关闭出水阀，打开初滤水排放阀，将初滤水排放至排水池。初滤水排放约 20min 后，关闭初滤水排放阀，进入正常过滤状态。

结语

综上所述，城市自来水厂深度处理改造项目的联动调试是一个复杂而关键的过程。通过充分的准备工作、科学合理的调试程序以及对调试过程中出现问题的及时解决，实现了深度处理系统各设备、各工艺环节的协同稳定运行，达到了提升水质、保障供水安全的目的。在后续运行过程中，仍需持续关注设备运行状况与水质变化情况，不断优化工艺参数，确保自来水厂长期稳定地为城市居民提供优质饮用水。同时，本次联动调试的经验也为其他类似自来水厂深度处理改造项目提供了借鉴，有助于推动城市供水行业的技术进步与发展。

参考文献

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