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智慧水務(wù)中 UV 法 COD 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的集成應(yīng)用

更新時(shí)間:2025-10-28點(diǎn)擊次數(shù):134

智慧水務(wù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)水務(wù)系統(tǒng)的智能化管理,UV 法 COD 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為核心感知單元,其集成應(yīng)用可提升水質(zhì)監(jiān)控與決策效率,核心場(chǎng)景如下:

污水處理廠智能調(diào)控

數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng):UV 法 COD 在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(進(jìn)水口、生化池、出水口)與污水處理廠 SCADA 系統(tǒng)(監(jiān)控曝氣、加藥、污泥回流等工藝參數(shù))實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng),建立 “COD - 工藝" 關(guān)聯(lián)模型。

智能控制:

進(jìn)水口 COD 突升時(shí)(如超過(guò)設(shè)計(jì)值 120%),系統(tǒng)自動(dòng)增加曝氣池風(fēng)量(提升 20-30%)、加大污泥回流比(從 50% 增至 80%),避免生化系統(tǒng)沖擊。

生化池出口 COD 低于設(shè)定值(如<80mg/L)時(shí),自動(dòng)降低曝氣量(節(jié)省能耗 10-15%)、減少碳源投加量(如甲醇投加量降低 20%)。

效果:污水處理廠 COD 去除率提升 5-8%,噸水能耗降低 10-15%。

城市排水管網(wǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警

監(jiān)測(cè)點(diǎn)布局:在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(如合流制溢流口、工業(yè)廢水接入點(diǎn))安裝 UV 法 COD 監(jiān)測(cè)儀,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管網(wǎng)內(nèi)污水 COD 值。

溢流預(yù)警:當(dāng)降雨量較大導(dǎo)致管網(wǎng)水位上升,同時(shí) COD 值<50mg/L(表明雨水占比高)時(shí),提前 30 分鐘預(yù)警可能發(fā)生溢流,調(diào)度人員及時(shí)關(guān)閉溢流閘門(mén)或啟動(dòng)應(yīng)急處理設(shè)施。

污染源追溯:當(dāng)某管段 COD 值突升(如從 200mg/L 升至 1000mg/L),結(jié)合管網(wǎng) GIS 地圖和企業(yè)排污信息,快速定位可能的超標(biāo)排放企業(yè)(如附近化工廠),通知執(zhí)法人員現(xiàn)場(chǎng)核查。

飲用水安全保障

全流程監(jiān)測(cè):在飲用水水源地、水廠進(jìn)水口、沉淀池、出廠水安裝 UV 法 COD 監(jiān)測(cè)儀,形成全流程監(jiān)控。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警:

水源地 COD 突升時(shí)(如超過(guò)背景值 50%),預(yù)警可能發(fā)生污染(如農(nóng)業(yè)面源污染、工業(yè)泄漏),啟動(dòng)水源地保護(hù)預(yù)案(如關(guān)閉取水口、啟動(dòng)備用水源)。

出廠水 CODUV 與 TOC 比值異常(如比值從 1.2 升至 2.0),預(yù)警可能存在消毒副產(chǎn)物前體物變化,調(diào)整消毒工藝(如增加活性炭吸附時(shí)間)。

公眾服務(wù):通過(guò)政務(wù) APP 向公眾實(shí)時(shí)發(fā)布飲用水 COD 等指標(biāo)數(shù)據(jù),提升透明度與公眾信任度。

系統(tǒng)集成技術(shù)

數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化:UV 法 COD 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用 OPC UA、MQTT 等標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議,與智慧水務(wù)平臺(tái)無(wú)縫對(duì)接,確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸(延遲<10 秒)。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn):在監(jiān)測(cè)點(diǎn)部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān),對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(如異常值剔除、均值計(jì)算),減少上傳數(shù)據(jù)量(降低 50% 以上),減輕平臺(tái)服務(wù)器壓力。

AI 決策支持:平臺(tái)基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 模型,預(yù)測(cè)水質(zhì)變化趨勢(shì)(如未來(lái) 24 小時(shí) COD 值),并給出醉優(yōu)調(diào)控方案(如 “建議曝氣風(fēng)量調(diào)整至 3000m3/h"),輔助管理人員決策。


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