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埃睿迪黄涛:用好大数据,领跑环保水务大市场

时间:2018-08-27 09:12

来源:中国水网

作者:徐冰冰整理

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未来,系统化、生态化、智慧化将成为生态环境治理的纲领性战略,伴随着环境治理需求的升级,技术的支撑性作用亦将逐步凸显。

迎接新时代,技术再出发。8月22日,2018(第十届)上海水业技术论坛在上海举行。埃睿迪信息技术(北京)有限公司副总裁黄涛在论坛上分享了如何用好大数据,领跑环保水务大市场。

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黄涛 埃睿迪信息技术(北京)有限公司副总裁

黄涛用加速器、寻宝图、航标灯三个主题词来概括本次演讲内容。

“加速器”:大数据推动环保企业技术转型

环保法律法规朝着分类管理的方向发展,政策的专业化水平越来越高,排放标准、能耗标准日趋严格。环保企业一方面在政策推动下能够获取更多的市场机会,能够以更加市场化的价格开展废物处理。另一方面面临更加严格的监管要求,环保企业的合规运营成为企业的第一关注点。同时,国家层面加快建设数字中国,智能化是信息化发展的下一个重要阶段。

黄涛首先分析了目前环保企业面临的经营管理问题。

首先,政策监管趋严,违法成本高。国家逐步提高固废处理、污水处理等排放标准,接近甚至部分高于欧盟标准。提标的同时也加强了排放监测与检查,对超标排放等问题的处理力度非常大,环保企业的违法排放成本非常高。

其次,企业快速扩张,管控不到位。伴随行业的增长,很多环保企业业务量以每年50%的速度增长,项目公司遍布全国。但公司的管理手段仍然比较原始,制度规范难以有效落地,生产运行管理粗放,绩效管理缺乏依据。

第三,市场竞争激烈,成本管理压力大。环保行业的快速增长吸引了社会资本进入,大量新兴环保企业为了获取市场,采取了低价进入策略,出现了大量低于成本价运行的项目,环保企业必须降低成本弥补亏损。

最后,靠经验决策,缺乏知识积累。环保行业发展时间较短,信息化程度不高,生产和经营决策主要依靠经验,缺乏有效的知识沉淀机制。虽然近几年大量引入物联网监测手段,但监测数据的价值没有充分发挥作用。行业发展过快,专业人才匮乏。

环保行业发展面临转型,从投资驱动型向技术驱动型转变。黄涛将大数据比作为推动环保企业技术转型的“加速器”。

环保企业希望通过大数据严密监控生产运行工艺和废物排放,确保项目公司合法合规经营。深度挖掘历史数据,发现生产工艺优化方法,降低能源使用和材料投放。实现知识的数字化、图谱化、场景化,知识能在各经营主体快速分享。实时掌握项目公司运营数据,实现透明经营、量化考核。

“寻宝图”:一图总览环保水务大数据全貌

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环保水务大数据寻宝图

环保水务企业存在数据分散、人工报送、数据不及时的问题。以集团公司为例,集团总部包括财务系统、经营管理系统、人力资源系统。作为每一个项目区域公司,往往也会有自己的系统。这些系统是分散在各个公司内部的,所以造成了整个数据是分散的。

通过一张图,黄涛向各位介绍了环保水务行业大数据的应用概况。环保行业目前积累了海量的数据,但这些数据源是分散的、独立的,需要利用数据湖这样的技术,把这些数据汇集起来整合起来。

数据湖就是把各个设备、各个系统的原始数据统一汇集过来,经过处理之后,结合行业模型,数据结果结构化,实现数据显化。更为重要的是为数据科学家提供全量的历史数据,基于这个历史数据,能够进行探索式分析。数据湖优势非常明显,和传统单纯的数据库技术相比,数据湖具有三大优势,数据处理速度提高10-40倍,数据利用率提升50%,同成本数据容量扩充10倍。

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iReadyInsights-环境大脑

iReadyInsights-环境大脑是整个大数据运用的核心,为环保企业提供建模和分析引擎。它包括智慧水务平台、固废智能平台、政府实时监管平台等,他们有一个共同的基础就是iReadyInsights大数据平台。

有了数据湖,有了环境大脑,我们更关注如何做大数据的智能化应用。黄涛介绍了环保水务大数据智能化应用的以下典型场景。

场景一:集中化实时监控预警

在做大数据项目时,客户对数据保密要求非常高,数据保密问题是做大数据分析的基本底线。环保水务大数据可应用在集中化实时监控预警上,包括污水处理工艺远程监控预警、水厂泵站生产运行远程监控预警、管网运行远程监控预警、二次供水集中化远程监控预警。这有利于确保集团企业的合规经营。

场景二:生产工艺运行优化

通过对数据的分析,可优化现有的工艺,包括用水量预测、水泵运行优化、加氯策略优化、曝气与污泥回流优化等。

场景三:设备运行故障预测

水泵故障预测可延长大修周期,降低维修费用,避免突发意外。焚烧炉、烟道清理预测可减少大修停工次数,确保燃烧效率,减少废气排放。

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利用大数据对水泵故障预测基本思路

如上图所示,以水泵的故障预测为例,现在整个行业对于这种设备的维修总体思路停留在前面这两个阶段,第一个阶段就是事后维修,发生了故障之后,停机进行维修。第二个就是定期维修,每段时间去做检修,当然设备是否需要维修可能并不是太关心。通过大数据的分析,把前面两个阶段转变为后面两个阶段,基于设备运行状态,可以进行预见性的维修。

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编辑:赵凡

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