污水厂过程仪表的管理

　　现在整个科技界基本都被AI技术快速发展所垄断，各行各业都在用不同的方式接入AI，污水处理厂中满足AI控制的大量数据来源于安装在污水厂处理流程中大量的过程仪表。污水厂的过程仪表(如溶解氧DO、污泥浓度MLSS、氧化还原电位ORP、pH、流量计、液位计以及在线氨氮/总磷/总氮分析仪等)是整个自动化与智能化系统的“眼睛”。但是在污水厂日常运行中，过程仪表面临的实际工况远远比其他行业要复杂得多：高湿度、高腐蚀性、易结垢、生物污损严重，以及日益严格的环保排放标准和降本增效(如精确曝气、精准加药)需求，过程仪表的维护管理与数据可靠性管控已成为污水厂精细化运营的核心。但是在实际运行中，污水厂往往没有完善的过程仪表管理体系，造成过程仪表安装即结束。
 

　　污水厂的过程仪表受到污水厂特殊工况下的影响，以及污水厂现阶段的管理模式和人员配置现状下，过程仪表面临的问题是较多的，主要有：
 

　　1、恶劣工况导致的信号衰减：污水中的悬浮物、油脂、毛发易缠绕和包裹进口侧的传感器，比如PH计和进水仪表等，而生化段的生化池内的各类仪表探头(如MLSS和DO探头)易受生物膜覆盖，在厌氧和缺氧段的还会受到水中硫化氢的腐蚀等，这些污水厂内特有的控恶劣的工况会导致各类过程仪表的探头灵敏度下降甚至零点漂移。
 

　　2、重建设、轻维护的矛盾：随着污水厂“智慧水务”业务的推进，集成商需要在污水厂中采集更多的过程参数，导致污水厂内的仪表数量激增，但多数污水厂的自控及仪表维护人员配备不足，即使有专业维护人员也是长期在污水厂内，对新型的仪表的认知和学习已经存在了专业断层，对现场过程仪表缺乏良好的日常维护，而是“坏了才修”，缺乏系统性的预防性维护。
 

　　3、误报与数据信任危机：当仪表缺乏校准导致数据频繁波动或误报警时，运行人员检查工艺无误，而申报仪表检修但是得不到有效的修复以后，运行人员会采取屏蔽系统报警，依赖经验或人工化验室数据，导致花费巨资建设的自控系统形同虚设。
 

　　过程仪表要保持稳定的数据输出，就要改变现阶段的“被动维修”的局面，但是采取全面的维护管理必然产生大的支出，在现阶段污水厂经费来源不稳定的情况下，显然是污水厂不愿意采纳的。但是污水厂在越来越严苛的管理监管的约束下，特别是节能降耗的目标下，精细化管理是依赖过程数据的支撑，污水厂必须建立适合现阶段管理形式的全生命周期的过程仪表维护管理体系。
 

　　在资金紧张的前提下，污水厂并非对所有过程仪表都需要同等频率的维护工作，应根据其在工艺控制中的重要性进行分类，可以划分为A、B、C三个级别：
 

　　• A类(核心控制仪表)：如生化池的DO、进出水流量计、出水水质在线分析仪(氨氮、TP、TN)、加药控制相关的ORP计。这类仪表直接关联达标排放和核心能耗，需执行最高频率的巡检、清洗与校准。
 

　　• B类(重要参考仪表)：如各段液位计、污泥浓度计(MLSS)、进水水质仪表。需定期清洗和季度比对。
 

　　• C类(一般监测仪表)：如辅机房的管网压力表、温度计等，以故障维修和年度巡检为主。
 

　　缺乏科学规范的维护保养程序，也是过程仪表在污水厂内寿命不能保障在正常工作年限的主要问题，污水厂需要结合各自水厂的水质特点和不同品牌仪表的要求，制定严格的规范化的维护作业程序，来保障过程仪表的稳定运行。在制定程序过程中，需要认真研读仪表的中英文说明书，针对不同的仪表维护要求编制不同的维护方案，确定适合的维护周期:
 

　　对于自带清洗功能(如空气吹扫、机械刮刷)的探头，需定期检查清洗装置是否正常运作(如空压机气压是否足够，刮条是否磨损)。人工清洗需规定清洗剂类型(如稀盐酸去水垢，洗洁精去油脂)，严禁用硬物刮擦光学传感器表面。
 

　　在线分析仪(如多参数水质分析仪)需严格按照周期(如每周/每月)更换试剂并使用标准液进行单点或多点校准；电极类仪表(如pH、ORP)需定期更新电解液或更换膜头。
 

　　在推进“智慧水务”建设的同时，需要利用现代仪表的智能诊断功能，实时将仪表自身的监控传感器的健康状态(如电极阻抗、发光衰减率)传输到系统内。在仪表彻底失效前，系统提前提示更换备件或进行清洗，将突发性故障转化为计划性维护。
 

　　在污水厂中，对过程仪表最大的困扰是数据失真，这个问题并不一定有了良好的仪表维护保养程序就可以解决的，对于污水厂的运维人员来说，过程仪表不仅要能实时监测，更要输出“真实可靠”的数据，这样的过程仪表才起到了应有的作用，而过程仪表的数据可靠性管控需要从硬件安装、信号传输、逻辑校验到管理制度进行闭环控制。
 

　　污水厂在过程仪表的硬件安装时，需要结合工艺实现物理与安装层面的源头保障。仪表的安装位置决定了数据的价值。污水厂较多采用的A2O工艺是全过程进行污染物去除的，需要在不同的位置安装合适的仪表，自控集成商缺少对工艺的深度理解，对仪表的位置确定只是简单布局在对应的区域内即可，有时会结合走道板或者池边等便于安装的位置进行设置，但是并不是仪表检测的最佳位置。比如生化池内的DO探头必须安装在混合均匀、无死角且能代表该区域平均曝气状态的位置，避开曝气直吹或推进器背流区。紧靠池壁的位置虽然安装方便，但是会产生数据偏差。
 

　　过程仪表的数据传输是4~20mA的微电流信号，在数据线的敷设中，要确保电磁流量计、pH计、DO等微弱信号仪表的良好接地；特别是要保障强弱电桥架分离，防止变频器产生的高频谐波干扰仪表信号，导致数据出现异常的数值，造成数据失真。
 

　　通过软件系统建立数据清洗功能,这是提升数据可靠性的核心技术手段，也应该作为污水厂对“智慧水务”的基本要求之一，即通过算法和工艺逻辑对原始数据进行“清洗”，主要从以下几个技术层面进行：
 

　　数据平滑与滤波：在PLC或SCADA端加入滤波算法，剔除因探头刮刷、气泡干扰产生的瞬间异常峰值，确保输出到控制回路的数据是平滑平稳的。
 

　　多变量交叉逻辑校验：利用工艺耦合关系验证数据。例如，当数据监控系统显示生化池DO急剧下降至1mg/l以下，但同时鼓风机频率已达100%，且进水流量无明显突增时，逻辑判定DO仪表大概率被污泥包裹或发生故障，此时系统应自动暂停基于该DO的PID自动调节，切入安全模式并报警，防止过量曝气。
 

　　边界与趋势判断：设定数据的合理上下限(如市政污水pH通常在6-9之间，突变到3必为异常)；监控数据变化率(斜率)，如MLSS数据在1分钟内突升5000mg/L，即可判定为探头故障或受到强光/气泡干扰。
 

　　污水厂的化验室要进行转型，其中重要的一个方面就是建立起化验室比对与数据溯源机制，化验的数据相对准确，但是密度不够，可以利用化验的精准数据对在线仪表进行校核，形成过程仪表数据的纠偏。
 

　　建立在线仪表数据与化验室国标方法化验数据的定期比对制度(交叉验证)。比如对于MLSS这类受污泥颜色、颗粒度影响较大的光学仪表，必须定期根据化验室测定的SS重量法结果，在仪表端进行系数修正(K值标定)。
 

　　特别是要建立异常数据台账审查制度，发生数据异常时，必须进行原因追溯(是探头污染、试剂过期，还是水质真有冲击？)。形成《仪表异常与数据核对记录本》，杜绝随意修改系统量程或屏蔽报警的行为。
 

　　对于关键控制点(如大型污水厂的主力曝气池DO、出水总磷监控)，采用“一用一备”或“双探头校验”的冗余配置。当两个探头偏差超过设定阈值时，发出偏差报警，避免单点故障导致整个精确控制系统崩溃。
 

　　污水厂过程仪表不仅是硬件设备，同时也是“感知-决策-执行”自动化闭环的基石，更是未来AI在污水厂中实施的前提保障。在当前污水处理行业向低碳化、智慧化转型的背景下，仪表管理同样是必须要告别粗放式对待。通过实施科学规范化的维护管理、工艺逻辑交叉校验以及化验室常态化比对，才能真正剥离仪表数据中的“水分”与“噪音”，确保过程数据真实可信，从而让精确曝气、智能加药等高级工艺控制系统真正落地生效。
 

　　原标题：污水厂过程仪表的管理