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来源:中国水网
污水处理“双百跨越”标杆比选活动已持续半年有余,得到行业普遍关注与企业积极参与,预选结果已在水业热点论坛发布,明年作为建党100周年的重要时刻,也是“双百跨越”标杆比选的起点,届时将发布第一期比选榜单。为强化落实污水处理“双百跨越”标杆比选活动,展现污水处理厂一步一步升级的实践动作,“双百跨越”标杆联盟活动第一次走进污水处理厂,与厂长们面对面交流,探寻智慧管控升级的具体实践。
本次活动由E20环境平台联合天津创业环保集团共同发起,邀请“双百跨越”标杆联盟的专家及部分污水厂厂长共同做客天津市津沽污水处理厂,以“聚焦智慧管控标杆污水厂的未来模式”为主题,以现场参观交流和沙龙座谈形式,展开经验交流及问题研讨,并围绕标杆污水厂智慧化未来展开畅想。
10月28日上午,污水厂参观交流活动准时开始,联盟专家及来自北控水务、首创股份、碧水源、光大水务、上海城投水务等污水厂厂长一行受邀做客天津市津沽污水厂,参观厂区并交流污水处理智慧管控的经验及做法。
津沽污水厂厂长现场交流
下午沙龙活动由E20研究院副院长/绿色发展研究中心主任肖琼主持,座谈分为两个环节,第一个环节分别邀请清华大学环境学院教授施汉昌老师、天津市津沽污水处理厂厂长赵令以及E20研究院绿色发展研究中心高级研究员李伟分别作了主题引导发言。
沙龙主持人 肖琼
施汉昌教授从污水处理提质增效与智能排水技术的发展角度,从污水处理提质增效的需求及路径,智能排水的支撑技术,结合津沽污水厂的初步分析,未来发展及展望四个方面介绍了污水处理行业智慧管控前沿的应用技术和未来潜力。
施汉昌 清华大学环境学院教授
天津市津沽污水处理厂赵令厂长介绍了津沽污水厂的历史及智慧化升级的实践经验。其中,津沽污水厂原是纪庄子污水厂,说起始建于1984年的纪庄子污水厂,在早一辈水务人心里承载着历史与回忆。津沽污水厂就是当时的纪庄子污水厂,为满足城市建设需要,纪庄子污水厂于2014年异址迁建而来成为津沽污水厂。与异地搬迁和提标改造同步开展的,是津沽污水厂智慧化改造升级之路。赵令厂长介绍了津沽污水厂这几年在智慧管控方面的一些问题、做法、经验以及成效,引起在场专家和厂长的广泛共鸣。
赵令 天津市津沽污水厂厂长
E20研究院绿色发展研究中心高级研究员李伟介绍了污水处理行业“双百跨越”标杆污水厂比选系列活动,以行业外部视角看待污水厂智慧管控未来呈现方式为内容,重点介绍污水处理厂智慧管控平台的标准建设框架,从运营管理、视觉呈现、数据挖掘等方面来看,三维智慧管控平台未来将成为污水厂智慧管控的基础框架模式。
李伟 E20研究院绿色发展研究中心
沙龙活动第二环节,E20环境平台首席合伙人/E20研究院院长傅涛介绍了发起污水处理“双百跨越”标杆污水厂比选活动的初心与使命。污水处理的未来将是一个系统问题,不仅是污水厂的系统升级,也是前端管网、后端污泥处理处置“三合一”的系统整合,未来将是城市水环境、农业生产等“五合一”甚至更多的系统融合,以实现城市能源资源的高效循环利用,城市水环境的高质量发展。
傅涛 E20环境平台首席合伙人/E20研究院院长
傅涛表示,我们首先聚焦于污水处理厂,是因为污水处理行业普遍面临着提质增效的升级趋势,而精细化管理将是绕不开的大方向,污水处理的智慧管控体系建设必定是精细化管理的根本支撑。因此,本次沙龙活动走进智慧管控的标杆污水处理厂,分享津沽污水厂智慧管控升级实践经验的同时,激发行业关于智慧化的共同探讨,未来推动更多污水厂能制定以智慧管控为主题的3-5年规划,推升行业整体的智慧管控水平。
随后,与会专家和厂长就如何构建智慧管控系统的顶层框架、在实践中有哪些困境和难题、未来智慧化的污水厂是什么样子三个方面的问题展开讨论。各位专家及厂长的主要观点整理如下:
(1)很多污水厂做智慧管控升级是自下而上的解决问题,无论是替代体力劳动还是脑力劳动,都是找最佳匹配性的解决方案。企业层面对智慧管控更多需要考虑自上而下的顶层设计,需要根据不同的场景进行设计,不能简答的复制叠加,管理一个厂与几百个厂不能一概而论,否则就会出现水土不服。
(2)很多污水厂智慧管控的建设是从点上开始,点对点的建设积累而成系统,而决定系统管理水平的一个关键因素是智慧决策性,也就是如何发挥专家决策和经验管理的作用。
(3)智慧管控的系统升级需要从设计阶段就开始全面介入,要大胆尝试,不能太保守,要为后期的数据自动采集、智能填报、自动控制及精准管控提供接口,要为未来不断的改造升级预留一定的应用空间。
(4)都认识到智慧管控将是未来大趋势,但有一个基础性条件尝尝被忽略,那就是数据的准确性和完整性,由于仪表的安装、维护等原因,很多污水厂面临基础数据不全不准的问题,没有稳定可靠的仪表和数据基础,再好的智慧管控设计都是无本之木。
(5)污水厂关键数据敏感性问题,污水厂的数据要经过几年甚至十几年的积累才能挖掘出运营数据价值,而不同的污水厂就算规模和工艺相近,运营管理经验数据差异也会很大,由于关键数据保密性强,导致数据价值挖掘滞后,形成了数据经验实际应用的壁垒。