傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和分析

焦化廠至少有 100  個數(shù)據(jù)監(jiān)控點，每一

個數(shù)據(jù)監(jiān)控點每天至少產(chǎn)生 8640  組數(shù)

據(jù)，每天至少產(chǎn)生 86400 組數(shù)據(jù)，如果

考慮計算關(guān)系，每 24 小時焦化廠需要分

析的數(shù)據(jù)將有 1296000 組數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析有以下特點：

- 數(shù)據(jù)滯后，成為驗證數(shù)據(jù)，不能成為控制數(shù)據(jù)

- 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析只能進行線性分析，無法判斷復雜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系

專業(yè)人員只能對自己部門的數(shù)據(jù)進行分析，無法判斷更大的畫面。例如配煤和煉焦都會對廢水組成產(chǎn)生根本影響，但是煉焦和廢水運營分屬不同部門，無法進行聯(lián)動判斷。

數(shù)字焦化

焦化廠的生產(chǎn)是一個連續(xù)和動態(tài)的過程，每一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)都會對下一個工序和最終的產(chǎn)品產(chǎn)生影響。由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集整理耗時費力，焦化廠的數(shù)據(jù)往往得不到更好的開發(fā)和應用。

一個 200 萬噸的焦化廠，通常會有 20-50 人參與數(shù)據(jù)收集、整理和分析，但是這些數(shù)據(jù) 80%都是滯后的驗證數(shù)據(jù)。焦化廠可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行糾偏，采取改正措施，但是無法進行前瞻性的預防工作。

持續(xù)的數(shù)據(jù)監(jiān)控會幫助焦化廠發(fā)現(xiàn)什么情況下，工廠的運行在一個理想狀態(tài)。

在所有的生產(chǎn)事故、設(shè)備工況損壞和工藝數(shù)據(jù)飆升之前都有預兆，如果我們能夠在這些事故發(fā)生之前準確捕捉到，并采取相應的措施，就能夠幫助焦化廠預防事故的發(fā)生，提高工廠的保障系數(shù)和運行效率。

現(xiàn)代化生產(chǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)量遠遠大于過去，例如煉焦配煤的每一個煤種由中國傳統(tǒng)的 A、S、V、G、Y 五大參數(shù)，現(xiàn)代煉焦生產(chǎn)驟然增加至 30 余個參數(shù)。除了對煉焦理論產(chǎn)生重大突破外，也將使得靠人腦配煤與優(yōu)化無法運行。在縷清了數(shù)據(jù)邏輯，引入了矩陣等方法后，煉焦配煤進入了大數(shù)據(jù)分析的新時代。

數(shù)據(jù)的意義舉例—初冷器

初冷器是焦爐煤氣冷卻一道重要工序，但是縱觀全國的焦化廠，操作工藝和效果完全不同。有些焦化廠初冷器每周都要進行清洗，有些焦化廠半年清洗一次。初冷器的清洗不但造成額外維護成本的增加，有些還需要消耗大量的蒸汽，帶來不必要的停工停產(chǎn)。

焦化廠通過監(jiān)控初冷器內(nèi)部壓力判斷是否需要進行清洗。這是一個滯后的評判指標，我們可以通過監(jiān)測冷凝液、冷卻循環(huán)水的鈣鎂離子、硬度、碳酸根離子、氯離子、緩蝕阻垢藥劑有效成分消耗，來判斷系統(tǒng)沉積和結(jié)垢情況，從而推斷出壓力變化趨勢。這些都是已經(jīng)成熟的技術(shù)。

另外初冷器出口集合溫度 1-2°C 的改變對焦化廠都意味著大量成本的節(jié)省。

出口溫度在 25C 的時候， 萘的析出是 625mg/m3 ；出口溫度在 23C 的時候， 萘的析出是

506mg/m3，119 毫克的差異日積月累對焦化廠是一個非常大的成本節(jié)約。

萘的析出不僅會堵塞管道，增加煤氣通過壓力，焦化廠還需要額外噴灑冷凝液或者輕質(zhì)焦油進行清洗，長期蒸汽清洗會造成積垢。嚴重時焦化廠必須進行管道更換。

如果我們能夠科學地監(jiān)控焦爐的裝煤操作和數(shù)據(jù)、焦爐立管和橋管以及集氣管的噴頭堵塞狀況、煤氣進出口溫度、氨水的流量和溫度、冷卻水流量和溫度、冷卻水主要化學成分、冷卻塔操作數(shù)據(jù)、煤氣在各初冷器的分布和流量、初冷器冷凝液（或者乳化層）噴灑流量和溫度，我們就可以判斷初冷器的工況，確定******運行狀態(tài)。然后就可以根據(jù)行業(yè)******操作進行設(shè)備、操作和處理方式的改進。

焦化廢水的數(shù)字化管理

焦化廠廢水處理一直是一個行業(yè)關(guān)注的難題。目前的科學技術(shù)已經(jīng)可以把任何廢水處理成清潔的水，廢水處理一直是成本和結(jié)果的妥協(xié)和優(yōu)化。

環(huán)保部門要求焦化廠的排放 100%符合國家和地方標準，如果一座焦化廠 95%時間排放都能達到環(huán)保要求，環(huán)保部門就會關(guān)注剩余的 5%。

廢水處理從蒸氨塔開始，到調(diào)節(jié)池、曝氣池、好氧池、厭氧池、二沉池、沉淀池一直到深度處理裝置，所有的工序都互相影響，關(guān)系錯綜復雜。通常廢水會在焦化廢水處理全部工序停留 2-4 天的時間。按照現(xiàn)在通常的數(shù)據(jù)管理，等到我們看到最后的數(shù)據(jù)的時候，已經(jīng)是于事無補。如果可以使用萬和公司和萬和數(shù)據(jù)技術(shù)，我們就可以在事故發(fā)生前進行準確的判斷，并采取相應的錯失。

下面我們重點討論 BOD 和COD 的數(shù)字化管理。

關(guān)于 BOD 和 COD 測量的數(shù)據(jù)驅(qū)動預測方法

連續(xù)監(jiān)測水質(zhì)對于減少廢水處理設(shè)備中的有機物含量至關(guān)重要。 在傳統(tǒng)方法中，這種監(jiān)視是通過測量生物需氧量（BOD）和化學需氧量（COD）值來實現(xiàn)的。 但常規(guī) BOD 和 COD 診斷方法的一些局限性經(jīng)常使水處理設(shè)備的操作工難以遵守污水排放法規(guī)。

化學實驗室對 BOD₅ 參數(shù)的分析需要5 天的時間，這就意味著要很長時間才能對處理工藝做出反應并進行校正。 雖然在實驗室中只需 2 到 3 個小時來測量 COD，但是測試過程中使用的危險化學品， 又增加了其他問題。 這些挑戰(zhàn)導致停機成本高昂，法規(guī)合規(guī)性差以及運營效率低下。

萬和水處理技術(shù)在廢水特性預測中的應用

當前數(shù)字技術(shù)的發(fā)展使人們能夠以前所未有的速度和更大容量收集數(shù)據(jù)（稱為“大數(shù)據(jù)”）。 工廠現(xiàn)在將收集工藝數(shù)據(jù)作為日常工作的一部分。 但是，他們?nèi)狈ψ銐虻姆治鰜硎褂眠@些數(shù)據(jù)提供的強大智能智慧。

萬和集團提供了一種快速、可靠和更有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法來測量水體中的 BOD 和COD。結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能的力量，現(xiàn)成的數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成可操作的智能，使水處理設(shè)備能夠運用智能管理模型，該模型的操作和維護管理將采用預測分析法。

萬和水處理技術(shù)是一個分析應用程序，它使用大數(shù)據(jù)分析來預測 BOD 和COD。 這種預測性方法消除了實驗室結(jié)果的漫長等待，并及時通知維修計劃，從而減少了停機時間，降低了維護成本， 延長了關(guān)鍵設(shè)備的使用壽命，確保合規(guī)性并提高了總體運營效率。

該應用程序首先通過跟蹤和分析有機碳水平隨時間的變化與工藝參數(shù)（如流速、儲罐容積、環(huán)境溫度、流體溫度、pH、NH₃、堿和其他化學添加劑）的關(guān)系來學習，以建立它們與 BOD/COD 值的關(guān)系。然后，建立了一個強大的預測模型，在各種情況下，以 88%的準確率預測水體中的 BOD 和COD。并提供模型分析。

借助萬和水處理技術(shù)應用程序預測的情報，設(shè)備操作人員可以迅速決定需要采取的行動（是否進一步稀釋、允許更長的處理時間等），以確保高效的系統(tǒng)性能，最終降低運營成本。此外，該應用程序易于使用，因為結(jié)果可顯示在 PC 或移動應用程序上可定制的 HMI 的 web 界面上，無需安裝大量軟件包。

它是如何工作的？

基本分析模型將對每個工藝步驟的下列過程變量進行詳細說明:

· 流速

· 容器體積

· 外界溫度

· 流體溫度

· pH 值

· NH₃ 含量

· 堿含量

· 化學添加劑預測:

· BOD

· COD.

· 預測:

· BOD

· COD.

該模型需要經(jīng)過一個培訓階段，然后是驗證階段和運行應用程序之前的最終測試階段。首次培訓 是由萬和集團的專家在現(xiàn)場執(zhí)行。輸入數(shù)據(jù)集分為三個子集：一個為培訓（預測指標的確定）， 一個可供選擇（證實），最后一個是測試（預測）。在培訓階段，用戶應收集樣品進行實驗室試 驗，并確保將實驗結(jié)果與取樣廢水的特定點嚴格關(guān)聯(lián)，這樣就可以采用無偏數(shù)據(jù)進行數(shù)值模型訓 練。此校準階段是根據(jù)特定的時間表要求進行，取決于原材料的變化，工藝過程的修改，傳感器 更換、增加、減少的頻率；但是，校準工作可以由廠里的自動化工程師在特定應用軟件中完成， 或由萬和專家遠程支持下完成。