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污水处理厂自控系统项目案例 计算机系统服务赋能智慧水务

污水处理厂自控系统项目案例 计算机系统服务赋能智慧水务

随着城市化进程的加快与环保标准的日益严格,污水处理厂的稳定、高效、智能化运行变得至关重要。本项目案例展示了一个典型的污水处理厂自动化控制系统(自控系统)的构建与实施过程,重点阐述了计算机系统服务在其中所扮演的核心角色。该系统成功实现了对污水处理全流程的集中监控、智能调度与优化管理,显著提升了处理效率与出水水质,降低了运营成本与人工依赖。

一、项目背景与需求分析

该污水处理厂设计日处理能力为10万吨,采用“预处理+AAO生物处理+深度处理+消毒”的主流工艺。改造前,各工艺单元(如格栅、提升泵房、曝气池、二沉池、消毒渠等)主要依赖人工巡检与手动操作,存在数据采集滞后、设备联动性差、能耗偏高、应对突发工况能力不足等问题。

项目核心需求包括:

  1. 集中监控与数据可视化:建立中央控制室,实现对全厂工艺参数(如流量、液位、pH、溶解氧、污泥浓度等)、设备状态(启/停、故障)的实时采集与集中显示。
  2. 自动控制与智能调节:关键工艺环节实现闭环自动控制,例如根据进水负荷与溶解氧反馈自动调节鼓风机风量与曝气量,根据污泥浓度自动控制剩余污泥排放等。
  3. 设备联动与安全联锁:实现工艺流程中关键设备的顺序启停与安全联锁保护,防止误操作与设备损坏。
  4. 数据管理与分析:建立历史数据库,对运行数据进行存储、统计、分析,生成各类报表,为工艺优化与决策提供数据支持。
  5. 远程访问与报警管理:支持授权用户通过局域网或VPN远程查看运行状态,并建立完善的声光、短信等多级报警机制,确保故障及时发现与处理。

二、计算机系统服务方案设计与实施

作为项目核心服务方,计算机系统服务团队提供了从设计、集成、编程到调试、培训的全流程解决方案。

1. 系统架构设计
采用成熟可靠的“集中管理、分散控制”的集散控制系统(DCS)架构,结合可编程逻辑控制器(PLC)与工业以太网技术。

  • 现场控制层:在格栅间、提升泵房、生物池、污泥脱水车间等关键区域设置PLC控制站,负责本区域设备的直接控制与数据采集。
  • 监控管理层:中央控制室配置两台互为冗余的工业级监控服务器、多台操作员站及大屏幕显示系统。服务器安装SCADA(数据采集与监控系统)软件,作为全厂监控与数据管理的核心。
  • 网络通信层:采用工业以太环网连接所有PLC站与中央控制室,确保数据传输的实时性与可靠性。

2. 核心服务内容
硬件集成与选型:根据工艺要求与环境特点,科学选配PLC、传感器、仪表、网络设备等硬件,并完成机柜装配、布线、安装与调试。
软件平台开发:基于主流SCADA平台(如WinCC、iFIX、组态王等)进行组态开发,设计直观、友好的全厂工艺流程图监控界面、趋势曲线、数据报表及报警画面。
控制逻辑编程:根据工艺工程师提供的控制策略,使用梯形图、结构化文本等编程语言,为各PLC站编写精确的控制程序,实现设备自动控制、连锁与保护。
数据系统建设:配置实时数据库与历史数据库,实现数据长期存储。开发数据查询、统计分析及定制化报表功能,并可与企业管理系统进行数据交互。
系统联调与优化:组织进行全厂范围的系统联动调试,模拟各种运行工况,验证控制逻辑的准确性与稳定性,并根据试运行反馈进行参数整定与程序优化。
技术培训与文档交付:对污水处理厂运营人员进行系统操作、日常维护及故障排查的全面培训,并交付完整的技术文档(如设计图纸、程序源代码、使用手册等)。

三、项目实施成效

项目投运后,取得了显著的运行效益与管理提升:

  1. 运行效率提升:关键工艺环节实现自动调节,出水水质稳定达到国家一级A标准,抗负荷冲击能力增强。
  2. 节能降耗显著:通过曝气系统精确控制,鼓风机能耗降低约15%;优化泵组运行,提升泵房电耗下降约10%。
  3. 人力成本降低:实现了“无人值守,少人巡检”,中央控制室可监控全厂,大幅减少现场操作人员数量与劳动强度。
  4. 管理科学化:所有运行数据有据可查,报表自动生成,为工艺优化、设备预防性维护及管理决策提供了坚实的数据基础。
  5. 安全可靠性高:完善的报警与连锁系统有效避免了人为误操作和设备事故,保障了生产的连续与安全。

四、案例启示

本案例充分证明,专业的计算机系统服务是推动传统污水处理厂向“智慧水务”转型的关键驱动力。它不仅仅是硬件和软件的简单堆砌,更是对水处理工艺的深度理解、自动化控制技术的娴熟应用与系统工程能力的综合体现。成功的自控系统项目,依赖于计算机系统服务商与业主单位、设计院的紧密协作,从实际需求出发,量身定制稳定、开放、易维护的解决方案,并通过持续的运维支持服务,确保系统长期稳定运行并不断创造价值。这为同类型市政基础设施的智能化改造与建设提供了有益的参考范本。

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更新时间:2026-01-13 02:50:04