基于大数据的工业废水处理解决方案分享

“⼯业沼⽓智能优化与预警系统”是基于物联⽹和云计算的在线监控和数据分析云平台，包扩数据采集终端(硬件)、web客户端和管理平台(软件) ，为集团分布式⽣物质燃⽓⼯程的⼯艺运⾏和 ⽣产管理提供全天候监控 。客户端⾯向⼯程运⾏过程提供在线参数监测、⼤数据分析、⼯艺参数 的预测预警及异常应对服务；管理平台(⼤屏)通过周报、⽉报、季度报告及同⽐、环⽐等各类数据 报表和分析， 向管理部门提供基于原料、反应器类型、产⽓量与产⽓质量等多维度分析报告。

方案简介

以数据分析为核心，建立基于物联网的远程智能监控系统。以全流程分析方式，一体化解决污水处理过程中数据分散、利用率低、过度依赖人工经验， 信息传递脱节、工艺孤岛、协同性差等问题，并以可交互方式提升问题处置效率，形成适合工艺特点和管理模式的个性化问题处置库，突出对处理能力的动态评估和运行异常的预测预警，并将可能出现的指标超限、波动等控制在处理能力范围内，降低运行风险，提升管理的专业化水平。

工业沼⽓智能优化与预警系统特点和优势

1）7×24⼩时全天候运⾏监控，⽆惧⼈员变动，⼤⼤降低企业运营成本和⼈员培训成本。

2）基于浏览器使用和管理，打通不同程不同控制平台间的数据分析瓶颈，次投成本和 后期维护成本都很低。

3）实时监控⾼值设备运⾏状态，预警故障，减少由于机械故障导致的各类损失。

4）数据采集终端可选WLAN和4G两种接⼊⽅式，也可将传统传感器升级为智能传感器直接上 传数据 ，不影响现有控制系统，硬件投资少。

5）4个专业团队，5年连续开发，6项规模化沼程的实际运数据参与测试，国内创实现 规模化物质能源程运技术与管理双提升。

工业沼⽓智能优化与预警系统功能优化

⼀ 、集团管理⼤屏

通过管理⼤屏动态监控各项⽬运⾏状态，提供基于原料、反应器类型、产⽓量与产⽓质量等 多维度分析报告。向集团及各管理部门提供各项⽬运⾏状况的周报、⽉报、季度报告及同⽐、环 ⽐等各类数据报表和分析，实现管理的透明化和⾼效率。

⼆、web客户端数据分析服务

1）提供⼯艺流程及相关参数的可视化展⽰、查询、数据导出， 分析运⾏模式，对关键参数进 ⾏预测预警，并可通过web端和⼿机端实时查看相关数据及接收告警信息； 实时监控关键设备运 ⾏状态，降低故障率和因为故障引发的各类损失。

2）对在线数据进⾏实时监控，包括物位、pH、温度、流量等， 在线数据⼀旦发⽣异常，即时 向⼿机客户端推送告警信息；对传感器状态、健康度实时评估，通过算法识别偏移、漂移、突变 等异常状况，辅助识别数据造假等操作。

3）周期性的⽣产效率评估，通过能耗评估、功耗分析、同⾏业其他⼯程数据参考、同⽐环⽐ 等多维度分析，为管理部门提供相关监测报告，也促使企业不断提升⽣产过程的效率，降低能耗。

4）本系统除可采集在线数据外，也可以通过web客户端的⼈机交互实现离线检测数据输⼊、 相关检测报告上传。

三、⼤数据及深度挖掘

1、通过对物料基础属性库数据和各类⼯程运⾏数据的综合分析，形成基于物料、反应器的⽣ 物天然⽓⽣产运⾏数据库，识别标杆⼯程，为⾏业提升全⾏业运⾏管理⽔平，制定或修订相关⾏ 业规范、标准的提供数据⽀撑。

2、在线、离线数据采集后，经数据清洗、⼆次计算、数据挖掘等过程， 为⽣产过程关键参数

3、通过统计分析参数易发异常， 分析⼯艺瓶颈，通过同⾏业同类型运⾏数据的⽐对，对低效 率、⾼能耗的企业提供问题分析、瓶颈诊断。

做异常预测、预警和告警，通过⼈机交互和后台评估，形成适合于个体⼯程的参数异常处置措施 库；周期性输出各类报表，同⽐、环⽐、类⽐等分析报告。

数据挖掘平台工具分享

TipDM大数据挖掘建模平台是集可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台。平台采用可视化操作方式，通过丰富内置算法，帮助用户快速、一站式的进行数据分析及挖掘建模。可应用于处理海量数据、高复杂性的数据挖掘任务，提供准确、高精度的计算结果。

TipDM大数据挖掘建模平台平台底层算法基于R语言、Python、Spark等引擎，使用JAVA语言开发，采用B/S结构，用户不需要下载客户端，可通过浏览器进行访问。用户可在没有编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估等环节通过流程化的方式进行连接，达到大数据挖掘与智能分析的目的。TipDM大数据挖掘建模平台的产品功能是怎样的？

1、可视化建模，零编码低门槛轻松上手支持通过拖拉拽方式拼接算法组件快速搭建数据挖掘或人工智能流程，交互配置算法组件参数，以零编码模式实现业务逻辑，极大地降低数据挖掘和人工智能应用的技术门槛。界面友好，简单直观，轻松上手。

2、一站式服务，打通“数据到模型，模型到应用”全链路支持CRISP-DM数据挖掘标准流程，功能一站式覆盖数据接入、数据预处理、特征工程、模型训练调试、模型评估比较、模型应用部署的建模全流程，实现数据到模型应用各环节中数据连接、数据源、算法组件、工程、模型、调度任务统一集中管理，有助于快速挖掘数据价值。

3、全场景算法，兼备文本图像处理能力支持多租户、多角色权限管理。对于优秀的数据、建模流程等资源，支持一键共享至指定用户或公共空间，便于提升资源优化配置。优秀资源可一键fork进行优化，助您站在巨人的臂膀上。

4、协同共享，资源互通互用除传统成熟的机器学习算法外，平台还内置丰富的自然语言处理和图像处理领域算法，Word2Vec、文本生成、图像识别等满足各类细分场景与应用方向。同时支持使用者自定义算法，具备强大的灵活性和拓展性。

5、多计算引擎与混合式编排，实现跨语言的模型开发底层算法开发支持R、Python、Spark等多种计算引擎，平台独创多计算引擎混合编排，提供实时计算、离线分析、机器学习算法、人工智能算法互相调用能力，可实现一体化、跨语言的模型开发。

6、多元数据交互，提升应用价值支持多方式多类型的数据输入输出，包括各类数据库、接口文件和数据文件等，实现企业各类数据统一接入与管理，为模型开发和应用奠定坚实的数据基础。