LAS (Straight Chain Alkyl Benzenesulfonate Sodium) là một chất gây ô nhiễm điển hình trong nước thải công nghiệp và đô thị, hoạt động ổn định của thiết bị giám sát trực tuyến của nó là chìa khóa để kiểm soát chất lượng nước. Nhằm vào chi phí vận hành hiện trường của thiết bị giám sát truyền thống cao, phản ứng sự cố bị chậm lại, xây dựng hệ thống vận hành từ xa và cảnh báo thông minh có thể thực hiện kiểm soát toàn bộ quy trình, đường dẫn thực hiện cốt lo@@ ̃i của nó có thể chia thành ba mô - đun lớn "kết nối dữ liệu", "chẩn đoán thông minh", "kết nối cảnh báo", thích hợp với ứng dụng quy mô hóa thiết bị gia

Video tổng hợp tin tức tuân theo luật sử dụng hợp lý – Fair use for news reporting (

Cơ sở của vận hành từ xa là giám sát việc truyền tải dữ liệu và trạng thái thiết bị trong thời gian thực, cần mở liên kết dữ liệu "Thiết bị - rìa - đám mây".

1. Thu thập dữ liệu đầu cuối: trongGiám sát trực tuyến chất hoạt động bề mặt LASCảm biến đa chiều được nhúng trong đó, ngoài việc thu thập dữ liệu nồng độ LAS, đồng bộ hóa tốc độ cơ thể bơm, phụ cấp thuốc thử, độ sạch đường quang và các thông số vận hành khác của thiết bị giám sát, tích hợp dữ liệu thông qua xe buýt 485; Đối với các tình huống không có mạng trong thực địa, hãy sử dụng mô-đun NB-IoT hoặc LoRa để truyền dữ liệu công suất thấp và đảm bảo dữ liệu điểm giám sát từ xa không bị gián đoạn.

2. Tiền xử lý cạnh: triển khai cổng điện toán cạnh tại trang web giám sát, lọc giảm nhiễu dữ liệu thô thu được, loại bỏ dữ liệu không hợp lệ do nhiễu điện từ, đồng thời chuyển đổi các thông số hoạt động của thiết bị với dữ liệu nồng độ LAS theo giao thức (như Modbus sang MQTT), giảm áp lực xử lý dữ liệu đám mây và đảm bảo hiệu quả truyền tải.

3. Tích hợp nền tảng đám mây: Xây dựng nền tảng quản lý IoT thống nhất, kết nối dữ liệu trang web giám sát khác nhau, thực hiện hiển thị trực quan đường cong nồng độ LAS, trạng thái hoạt động của thiết bị, hỗ trợ quản lý phân cấp quyền hạn, nhân viên vận hành và bảo trì có thể xem điều kiện làm việc thời gian thực của thiết bị thông qua máy tính hoặc thiết bị di động từ xa, không cần trình diện để nắm bắt toàn cảnh giám sát.

II. Chẩn đoán thông minh: Thiết lập mô hình dự đoán lỗi thiết bị

Cốt lõi của cảnh báo sớm thông minh là các thuật toán cho phép xác định sớm các lỗi thay vì phản ứng thụ động.

1. Đánh dấu thông số tính năng: Dựa trên dữ liệu hoạt động và kích thước lịch sử, các đặc điểm điển hình của lỗi thiết bị được đánh dấu, chẳng hạn như phụ cấp thuốc thử dưới 10% sẽ gây gián đoạn phát hiện, tốc độ ánh sáng của photolure dưới 85% sẽ gây ra sự trôi dạt dữ liệu, biến động bất thường của dòng điện cơ thể bơm báo hiệu sự cố cơ học, chuyển đổi các đặc điểm này thành ngưỡng nhận dạng thuật toán.

2. Mô hình thuật toán AI: Truy cập vào mô hình học máy trên nền tảng đám mây để tự động xác định xu hướng bất thường thông qua việc học liên tục các thông số hoạt động của thiết bị. Ví dụ, khi tốc độ ánh sáng của photolure giảm với tốc độ 3% mỗi ngày, mô hình có thể dự đoán rằng sau 5 ngày sẽ có lỗi phát hiện, kích hoạt nhắc nhở làm sạch trước; Nếu hệ số biến thiên của dữ liệu phát hiện LAS tăng đột ngột, nó có thể được tự động xác định là tác nhân thất bại hoặc cảm biến trôi dạt và bắt đầu quy trình tự kiểm tra.

3. Liên kết chẩn đoán từ xa: Khi mô hình được xác định là bất thường, hướng dẫn tự kiểm tra có thể được gửi từ xa, thiết bị điều khiển thực hiện hiệu chuẩn điểm không, rửa đường và bảo trì cơ bản khác; Đối với sự cố không thể giải quyết từ xa, tự động tạo ra đơn hàng vận hành và bảo trì, đánh dấu vị trí, nguyên nhân và giải pháp sự cố, gửi đến đầu cuối nhân viên vận hành và bảo trì, rút ngắn thời gian định vị sự cố.

Ký hợp đồng cung cấp Phần mềm tính toán định lượng rủi ro ngoài khơi – Safeti Offshore cho Trung tâm nghiên cứu và phát triển An toàn và Môi trường Dầu khí (CPSE) (

Cảnh báo thông minh cần kết nối với cảnh tượng nghiệp vụ, chiếu cố kiểm soát rủi ro chất lượng nước và vận hành thiết bị.

1. Cơ chế cảnh báo sớm phân loại: thiết lập ngưỡng cảnh báo kép, cấp thiết bị được chia thành "bất thường nhỏ (chẳng hạn như không đủ phụ cấp tác nhân)" "thất bại vừa phải (chẳng hạn như ô nhiễm đường quang)" và "thất bại nặng (chẳng hạn như hư hỏng cảm biến)" ba cấp, tương ứng kích hoạt nhắc nhở, can thiệp từ xa, sửa chữa khẩn cấp tại chỗ; Mức độ chất lượng nước Khi nồng độ LAS vượt quá giá trị cảnh báo, cảnh báo được đẩy đồng bộ đến đầu giám sát bảo vệ môi trường và đầu vận hành của doanh nghiệp, nhận ra phản ứng nhanh chóng đối với rủi ro ô nhiễm.

2. Quản lý vận hành khép kín: Thiết lập quy trình vận hành khép kín cảnh báo - xử lý - phản hồi, sau khi nhân viên vận hành hoàn thành xử lý sự cố, cần phải tải lên bản ghi xử lý trên nền tảng, mô hình sẽ tối ưu hóa ngưỡng cảnh báo theo hiệu quả xử lý, hình thành hệ thống vận hành tự lặp đi lặp lại, nâng cao độ chính xác dự đoán tiếp theo.

3. Tối ưu hóa phù hợp nội địa hóa: Đối với các đặc tính phần cứng của thiết bị giám sát LAS trong nước, giao thức truyền thông tùy chỉnh và mô hình thuật toán, giảm ngưỡng cải tạo thiết bị, đồng thời dựa vào nền tảng đám mây bản địa hóa để đạt được truyền dữ liệu có độ trễ thấp và phù hợp với môi trường mạng giám sát phức tạp trong nước.

Qua những con đường trên,Giám sát trực tuyến chất hoạt động bề mặt LASCó thể thực hiện chuyển đổi từ "tuần tra nhân tạo" sang "kiểm soát thông minh từ xa", vừa giảm chi phí vận chuyển và bảo trì, vừa nâng cao hiệu quả kiểm soát và kiểm soát rủi ro chất lượng nước, cung cấp một chương trình có thể sao chép để nâng cấp thông minh hóa giám sát môi trường nước.