Las (alkylbenzènesulfonate de sodium linéaire) est un polluant typique des eaux usées industrielles et municipales et le fonctionnement stable de son équipement de surveillance en ligne est essentiel au contrôle de la qualité de l'eau. Pour les équipements de surveillance traditionnels sur le terrain, les coûts d'exploitation et d'entretien sont élevés et la réponse en cas de défaillance est retardée, la mise en place d'un système d'exploitation et d'entretien à distance et d'alerte précoce intelligente peut réaliser le contrôle de l'ensemble du processus, son chemin de réalisation de base peut être divisé en « interconnexion de données», « diagnostic intelligent» et « liaison d'alerte précoce» trois modules principaux, adaptés à l'application à l'échelle de l'équipement de surveillance domestique.
I. interconnexion des données: construire une architecture de communication à distance entièrement liée
La base de l'exploitation et de la maintenance à distance est de surveiller la transmission en temps réel des données et de l'état de l'équipement, ce qui nécessite une liaison de données « périphérique - Edge - cloud».
1. Acquisition de données de terminal: dansSurveillance en ligne des tensioactifs lasCapteur Multi - dimensionnel intégré, en plus de l'acquisition de données de concentration las, surveillance synchrone des paramètres de fonctionnement tels que la vitesse du corps de pompe, la marge de réactif, la propreté du chemin optique, etc. de l'équipement, intégration des données via le bus 485; Conçu pour les scénarios sans réseau sur le terrain, il est équipé de modules NB - IOT ou Lora qui permettent une transmission de données à faible consommation d'énergie et garantissent que les données des sites de surveillance éloignés ne sont pas interrompues.
Pré - traitement en périphérie: déployez la passerelle Edge Computing sur le site de surveillance, Filtrez et réduisez le bruit sur les données brutes collectées, éliminez les données non valides générées par les interférences électromagnétiques, tout en convertissant les paramètres de fonctionnement de l'équipement avec les données de concentration du las (par exemple, Modbus vers mqtt), réduisez la pression de traitement des données dans le cloud et garantissez l'efficacité de transmission.
Intégration de la plate - forme Cloud: construisez une plate - forme de gestion IOT unifiée, connectez les données de chaque site de surveillance, réalisez une présentation visuelle de la courbe de concentration du las, de l'état de fonctionnement de l'équipement, soutenez la gestion de la hiérarchie des autorisations, le personnel d'exploitation et de maintenance peut visualiser les conditions de travail en temps réel de l'équipement à distance via un ordinateur ou un terminal mobile, sans être présent pour maîtriser la vue d'ensemble de la surveillance.
II. Diagnostic intelligent: établir un modèle de prédétermination de défaillance de l'équipement
Au cœur de l'alerte intelligente se trouve l'identification précoce des défaillances par des algorithmes, plutôt que la réponse passive.
Étalonnage des paramètres caractéristiques: sur la base des données historiques d'exploitation et de maintenance, les caractéristiques typiques de la défaillance de l'équipement d'étalonnage, telles que la marge de réactif inférieure à 10% entraînera une interruption de la détection, la transmission optique inférieure à 85% entraînera une dérive des données, des fluctuations anormales du courant du corps de pompe annoncent une défaillance mécanique, traduisant ces caractéristiques en un seuil d'identification algorithmique.
2. Modélisation algorithmique de l'IA: accédez à un modèle d'apprentissage automatique sur une plate - forme Cloud pour identifier automatiquement les tendances anormales grâce à l'apprentissage continu des paramètres de fonctionnement de l'appareil. Par exemple, lorsque la transmission lumineuse du chemin optique diminue à un taux de 3% par jour, le modèle peut prédire qu'il y aura un défaut de détection après 5 jours, déclenchant un rappel de nettoyage à l'avance; Si le coefficient de variation des données de détection las augmente soudainement, il peut être automatiquement déterminé que le réactif échoue ou que le capteur dérive, ce qui déclenche une procédure d'auto - test.
3. Connexion de diagnostic à distance: lorsque le modèle reconnaît une anomalie, il peut émettre des instructions d'auto - test à distance, contrôler l'équipement pour effectuer l'étalonnage du point zéro, le rinçage des lignes et d'autres travaux de maintenance de base; Pour les défaillances qui ne peuvent pas être résolues à distance, des ordres d'exploitation et de maintenance sont automatiquement générés, les bits de point de défaillance, les causes et les solutions sont étiquetés, poussés vers le terminal du personnel d'exploitation et de maintenance pour réduire le temps de localisation des défaillances.
Iii. Liens d’alerte précoce: vers une réponse à plusieurs niveaux et une gestion des risques
Les alertes intelligentes doivent être connectées aux scénarios opérationnels, en tenant compte de l'exploitation et de la maintenance des équipements et de la gestion des risques liés à la qualité de l'eau.
1. Mécanisme d'alerte précoce graduée: définir un seuil d'alerte double, le niveau de l'équipement est divisé en « anomalies mineures (par exemple, une marge de réactif insuffisante) », « défaillances modérées (par exemple, la pollution du chemin optique) », « défaillances graves (par exemple, des dommages au capteur) » niveau 3, déclenchent respectivement un rappel, une intervention à distance, un ordre de préemption sur site; Niveau de la qualité de l'eau lorsque la concentration de las dépasse les valeurs d'alerte, la synchronisation envoie des alertes à l'extrémité réglementaire de la protection de l'environnement et à l'extrémité d'exploitation et de maintenance de l'entreprise, permettant une réponse rapide au risque de pollution.
Gestion des opérations et de l'entretien en boucle fermée: Établir un processus d'alerte précoce - élimination - rétroaction en boucle fermée, après que le personnel d'exploitation et d'entretien ait terminé le traitement des défaillances, il doit télécharger des enregistrements d'élimination sur la plate - forme, le modèle optimisera le seuil d'alerte en fonction de L'effet d'élimination, formera un système d'exploitation et d'entretien auto - itératif et améliorera la précision des prévisions ultérieures.
Optimisation de l'adaptation nationale: pour les caractéristiques matérielles de l'équipement de surveillance las domestique, personnaliser le Protocole de communication et le modèle algorithmique, réduire le seuil de modification de l'équipement, tout en s'appuyant sur la plate - forme Cloud localisée, réaliser la transmission de données à faible latence, s'adapter à l'environnement de réseau de surveillance complexe domestique.
Par le chemin ci - dessus,Surveillance en ligne des tensioactifs lasIl est possible de passer de la « patrouille manuelle » à la « gestion intelligente à distance » afin de réduire les coûts d'exploitation et d'entretien et d'améliorer l'efficacité de la prévention et du contrôle des risques liés à la qualité de l'eau, en fournissant des options reproductibles pour la mise à niveau intelligente de la surveillance de l'environnement aquatique.