內容摘要：“互聯網+”經濟模式的大量應用，促使着大數據技術在各個行業的開發利用。其中大數據在污水處理運營中的實際運用不僅促進污水處理領域的自動化和智能化發展，也實現了污水處理工藝參數的在線監測、數據實時採集和傳輸以及故障報警等功能，併爲企業提高污水處理質量、降低能源損耗和污水處理運營成本提供強有力的支援。但如何保證大數據在污水處理運營中的合理化運用是目前研究的難點問題。本文主要闡述了污水處理運營過程中大數據的特點，並對大數據在污水處理運營過程的實際應用以及存在問題進行合理分析，以期爲大數據在污水處理運營中的合理運用提供一定的參考意見。
關鍵詞：大數據;污水處理;模型;檢測
一、污水處理運營過程中大數據的特點
(一)大數據的基本特徵。大數據通常是指數據數量巨大到常用軟件不能及時有效處理分析以及管理的資訊集合，其是大量數據收集、存儲、分析、管理、挖掘與運用的新技術體系。大數據的特徵可以歸納爲以下四點:一是數據量巨大，這是大數據的基本屬性和特徵，該特徵不僅表現爲數據自身的大小，同時也說明處理數據的方式由傳統的單一個體處理轉變爲多方的雲平臺處理。二是數據具有多樣性，這是大數據的重要特性之一，具體表現爲數據種類複雜多樣。這種多樣性可從多方面、多角度解釋事物屬性，同時也可保證數據的準確性和精度。三是數據處理速度快，這是大數據與傳統海量數據處理的重要區別。這是由於相關技術支援，使得大數據處理速度快，可以快速對數據進行有效分析。四是單一數據價值低，這是大數據的基本特徵。爲了得到事物更多的細節，通常需要採集大量的原始數據，這些數據的單獨個體價值低，但整體數據的價值高。
(二)污水處理運營過程中大數據的特點。污水處理過程是一個較爲複雜的工程，與其他金融、電力和生物等領域相比，大數據應用具有不同的特點。其特點可以歸納爲以下五點:一是數據量大且耦合性強，通常使用計算機系統對污水處理運營狀態進行監控，需定時採集系統的變量以及各設備狀態，保證正常的系統狀態顯示和控制。同時也需要大量的重複性和冗餘數據測量，長期進行測量使得這些數據的數量相當巨大。同時污水處理的正常運營狀態需要許多變量進行相互協調作用，各變量間的耦合性較強並具有非線性關係。二是干擾因素多，不確定性大。污水處理運營過程中，其工作環境較爲複雜，常受到電、磁、噪聲等多因素干擾，會導致整個運營系統存在着不確定性，進而導致相應的數據易受污染。三是動態性和類型多樣性，污水處理運營系統的各種變量的數值是實時變化的，這是系統的動態平衡的具體表現。透過系統變量數值的變化監控可以有效預測系統的運營狀態和變化趨勢［1］。而採集的數據類型具有多樣性，如數值型、非數值型和邏輯型等。四是多時標性和不完整性，這是由於整個運營系統的複雜性使得各種變量的變化程度和快慢存在差異，導致採集信號的頻率不同，進而造成數據採集時間的不同步性。在數據記錄過程中，這種多時標性和不完整性可能引起部分數據丟失，導致數據的不完整。五是多模態性，數據是系統狀態變化的重要體現，而污水處理運營系統包括正常運營狀態、各種異常狀態和故障狀態的數據，這些狀態數據是污水處理正常運營系統的重要保障之一［2］。同時污水處理過程中，也需對進出水水質指標、能耗以及環境影響等參數進行大數據收集，而這些指標中，一些指標的分析週期較長，如BOD5，其採集的數據量較少，需要較長時間進行積累。
二、大數據在污水處理運營過程中的實際應用
(一)大數據污水處理模型。污水處理系統具有高度非線性和時變性，其複雜程度超出正常人類的直覺範圍，而數學模型的使用雖然不具備嚴格的'科學性，卻是污水處理較爲有效的方法。而數學模型的建立需要大數據作爲參考依據，而大數據的巨大數據量、種類多樣性可以有效保證合理化數學模型的實際應用。大數據對污水處理模型的作用可以表現爲以下兩點:一是數據篩選功能，污水處理模型作爲污水處理過程的相關體現，可有效描述和預測污水處理的具體現象，可透過大數據對進水水質多樣性和流量的波動性進行有效篩選，進而實現對污水處理模型的簡化和優化處理。而常用的污水處理模型主要包括機理模型和黑箱模型兩類，其中機理模型，也稱白箱模型，其主要建立在物料平衡微分方程組的基礎上。而黑箱模型則主要考慮污水處理輸入和輸出的對應關係，並隔離物理、化學或生物過程等因素影響。二是模型優化校覈方法，大數據可用於對污水處理過程模型進行數學優化校覈方法，同時利用大數據種類的多樣性特點，其也可應用於過程經驗模型校覈方法，根據BIOMATH準則、STOWA準則、HSG準則和WEＲF準則的相關要求，對被校覈模型進行穩態和動態校覈［3］。
(二)大數據污水處理仿真系統。仿真系統的建立需要Simulink軟件實現相應模型的轉換，並利用Borland軟件開發相應的上位系統，再透過UML設計思想完成系統需求分析與設計。而仿真系統的基礎是大量的原始數據建立的合理化數學模型。透過大數據和數學模型的聯合應用可以建立大數據污水處理仿真系統，其優勢可以體現在以下幾個方面:一是透過仿真系統計算分析可節省污水處理項目的投資成本和設備執行費用。二是仿真系統可以對系統運營狀態進行模擬和預測，對不同的控制工藝進行優化，從而有效提高污水處理效率。三是對污水處理建築物和設備等尺寸以及整個系統的能耗進行優化設計，保證整個系統的環境效益。四是透過仿真系統實際模擬污水處理工藝的相關操作流程，可用於污水處理工作人員的專業培訓。大數據主要用於污水處理仿真系統的仿真數據庫、控制數據庫和系統數據庫的建立。其中仿真數據庫主要是各種進出水指標。控制數據庫包括實驗名稱、時間和內容等資訊。系統數據庫記錄實驗設備資訊，信號通道和相關資訊技術等資訊。同時這種大數據仿真系統具體可應用於污水量的非線性動力學分析和短時預測，污水處理異常徵兆模式研究以及活性污泥工藝優化設計等方面。
(三)大數據污水處理管理雲平臺。大數據污水處理管理雲平臺主要使用遠程數據採集裝置對污水處理運營系統的數據進行實時採集和傳輸，並透過數據彙集傳輸設備實現實時上傳到管理雲平臺，其中使用的遠程數據採集裝置主要是工業標準在線傳感器以及工業無線傳感器。大數據污水處理管理雲平臺包括多種數據分析處理模型，可對污水處理系統制定相應的指標限值和超標處理方案。該平臺還可對上傳的系統數據進行自動分類、彙總、比較和分析，從而得到分析結果並傳送給運營企業客戶端，實現污水處理狀態的實時監控管理。當管理雲平臺發現數據異常或超出指標限值時，該平臺會自動報警並將相關資訊及時反饋給相關部門報備，同時管理雲平臺根據異常處理或超標處理方案遠程指導工作人員進行相應的操作，保證問題處理的時效性。管理雲平臺可透過大數據計算分析得到污水處理的最佳工藝執行控制參數，保證系統實時處於最優工況，進而提高污水處理效率。河南大河工業水處理大數據雲平臺是目前應用較好的大數據污水處理管理雲平臺之一，其可以提高污水綜合利用率，降低故障停機頻次，提高相關設備的安全可靠執行。同時其可有效降低人工成本30%以上，並減少藥劑、耗材等材料費用20%～30%，實現整體運營成本降低30%以上。鄉村水處理集中運維管控雲平臺主要服務於各類鄉村污水處理廠，其可以實現對鄉村污水處理設備的遠程監控、移動巡檢管理和故障報警等雲服務，該平臺既可以有效採集鄉村污水處理的大數據，也爲鄉村污水處理的工藝選擇、條件優化和設備篩選提供必要的數據支援。
三、污水處理中大數據應用存在的問題
從大數據在污水處理運營過程的實際應用情況來看，在污水處理運營過程中，大數據應用可有效降低人工勞動強度和整個系統的運營成本，促進污水處理效率提高以及保證污水處理質量，但是大數據實際應用存在某些問題也在一定程度上限制着其大規模應用。一是資訊安全性問題，大數據的實際使用過程中，需將污水處理數據傳送給相關的用戶、軟件以及各種設備，在這個過程中易造成關鍵技術資訊的泄露，特別是大量未授權用戶使用大數據資訊。二是數據完整性問題，在污水處理大數據的採集和傳輸過程中，易遭到未授權的增加、修改和刪除等操作，這些操作可能破壞大數據的完整性，使得一部分數據丟失。三是大數據系統拒絕服務的問題，這種拒絕服務可能是大量的非授權訪問超出大數據系統負荷，進而使得大數據系統資源不能被利用，也可能是大數據系統由於未授權操作造成的邏輯或物理上被破壞，造成系統的拒絕服務。目前，隨着大數據系統的實際應用、技術升級和管理水平的提高，這些問題正在逐漸得到解決。四、結語透過對污水處理運營過程中大數據特點的闡述，以及大數據在污水處理運營過程的實際應用和存在問題的分析可看出:隨着大數據在污水處理運營系統中的大量應用，污水處理運營系統的自動化和智能化水平得到相應提高，有效降低人工勞動強度和整個系統的運營成本，並透過合理化的數學模型加強對污水處理機理的深入研究，進而保障污水處理運營系統的安全穩定性和污水處理效率。但是大數據的實際應用還存在一些問題，這也在一定程度上限制着大數據的大規模應用，而隨着大數據技術的不斷髮展完善，這些問題也會得到相應解決，大數據在污水處理領域的前景將會更加廣闊。
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