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大数据技术促使市政污水处理自动化和智能化的发展

大数据技术促使市政污水处理自动化和智能化的发展

2016-06-06 14:51:14

      “互联网+”经济模式的大量应用,促使着大数据技术在各个行业的开发利用。其中大数据在市政污水处理运营中的实际运用不仅促进市政污水处理领域的自动化和 智能化发展,也实现了市政污水处理工艺参数的在线监测、数据实时采集和传输以及故障报警等功能,并为企业提高市政污水处理质量、降低能源损耗和市政污水处 理运营成本提供强有力的支持。但如何保证大数据在市政污水处理运营中的合理化运用是目前研究的难点问题。      
        一、市政污水处理运营过程中大数据的特点
        市政污水处理运营过程中大数据的特点。市政污水处理过程是一个较为复杂的工程,与其他金融、电力和生物等领域相比,大数据应用具有不同的特点。其特点可以 归纳为以下五点:一是数据量大且耦合性强,通常使用计算机系统对市政污水处理运营状态进行监控,需定时采集系统的变量以及各设备状态,保证正常的系统状态 显示和控制。同时也需要大量的重复性和冗余数据测量,长期进行测量使得这些数据的数量相当巨大。同时市政污水处理的正常运营状态需要许多变量进行相互协调 作用,各变量间的耦合性较强并具有非线性关系。二是干扰因素多,不确定性大。市政污水处理运营过程中,其工作环境较为复杂,常受到电、磁、噪声等多因素干 扰,会导致整个运营系统存在着不确定性,进而导致相应的数据易受污染。三是动态性和类型多样性,市政污水处理运营系统的各种变量的数值是实时变化的,这是 系统的动态平衡的具体表现。通过系统变量数值的变化监控可以有效预测系统的运营状态和变化趋势。而采集的数据类型具有多样性,如数值型、非数值型和逻辑型 等。四是多时标性和不完整性,这是由于整个运营系统的复杂性使得各种变量的变化程度和快慢存在差异,导致采集信号的频率不同,进而造成数据采集时间的不同 步性。在数据记录过程中,这种多时标性和不完整性可能引起部分数据丢失,导致数据的不完整。五是多模态性,数据是系统状态变化的重要体现,而市政污水处理 运营系统包括正常运营状态、各种异常状态和故障状态的数据,这些状态数据是市政污水处理正常运营系统的重要保障之*。

        二、大数据在市政污水处理运营过程中的实际应用
        (一)大数据市政污水处理模型。市政污水处理系统具有高度非线性和时变性,其复杂程度超出正常人类的直觉范围,而数学模型的使用虽然不具备严格的科学 性,却是市政污水处理较为有效的方法。而数学模型的建立需要大数据作为参考依据,而大数据的巨大数据量、种类多样性可以有效保证合理化数学模型的实际应 用。
       (二)大数据市政污水处理仿真系统。仿真系统的建立需要Simulink软件实现相应模型的转换,并利用Borland软件开发相应的上位系统,再通过 UML设计思想完成系统需求分析与设计。而仿真系统的基础是大量的原始数据建立的合理化数学模型。通过大数据和数学模型的联合应用可以建立大数据市政污水 处理仿真系统,其优势可以体现在以下几个方面:一是通过仿真系统计算分析可节省市政污水处理项目的投资成本和设备运行费用。二是仿真系统可以对系统运营状 态进行模拟和预测,对不同的控制工艺进行优化,从而有效提高市政污水处理效率。三是对市政污水处理建筑物和设备等尺寸以及整个系统的能耗进行优化设计,保 证整个系统的环境效益。四是通过仿真系统实际模拟市政污水处理工艺的相关操作流程,可用于市政污水处理工作人员的专业培训。
       三、市政污水处理中大数据应用存在的问题
       从大数据在市政污水处理运营过程的实际应用情况来看,在市政污水处理运营过程中,大数据应用可有效降低人工劳动强度和整个系统的运营成本,促进市政污水处 理效率提高以及保证市政污水处理质量,但是大数据实际应用存在某些问题也在一定程度上限制着其大规模应用。一是信息安全性问题,大数据的实际使用过程中, 需将市政污水处理数据传送给相关的用户、软件以及各种设备,在这个过程中易造成关键技术信息的泄露,特别是大量未授权用户使用大数据信息。二是数据完整性 问题,在市政污水处理大数据的采集和传输过程中,易遭到未授权的增加、修改和删除等操作,这些操作可能破坏大数据的完整性,使得一部分数据丢失。三是大数 据系统拒绝服务的问题,这种拒绝服务可能是大量的非授权访问超出大数据系统负荷,进而使得大数据系统资源不能被利用,也可能是大数据系统由于未授权操作造 成的逻辑或物理上被破坏,造成系统的拒绝服务。目前,随着大数据系统的实际应用、技术升级和管理水平的提高,这些问题正在逐渐得到解决。
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