20個智慧水務案例詳解（下）

時間：2017-09-22 09:41

來源：中國水網

作者：毛茂喬

評論（）

導讀：經過一個月的申報、收集、審核，E20匯總遍布全國的20個智慧水務案例，供業內參考交流。上輯包含以給水廠和給水管網為主的相關案例，下輯包含以排水管網、污水廠、供排一體化為主的相關案例。上輯已于9月18日發布，本文為下輯。

(注：下文按案例申報單位首字母排序)

I．數礦?服務云平臺（東莞寮步竹園污水處理廠）

案例申報單位：北京金控數據技術股份有限公司

效果圖片

案例簡介

數礦?服務云平臺（東莞寮步竹園污水處理廠）由北京金控數據技術股份有限公司建設，為東莞市寮步竹園常青水務有限公司服務，案例廠區為東莞寮步竹園污水處理廠。廠區位于寮步鎮西北端的竹園管理區內，總設計規模25萬噸/日，首期建設規模10萬噸/日，處理工藝采用微曝氧化溝，占地面積約為125001.81平方米。廠區配套截污干管服務整個寮步鎮，服務面積77.5km2，服務人口為42.70萬（2020年預測人口）。

案例亮點

數礦?服務云平臺以合作的方式管理水務企業數據，以數據采集、存儲、處理為基礎，逐步構建水務環保行業的大數據平臺。數礦?服務云平臺（東莞寮步竹園污水處理廠），以互聯網與廠區運營相結合，為廠區管理提供標準化模塊功能，以及具有獨創性的工程服務、節能服務、運營服務、數據服務等增值模塊功能，眾多客戶對數礦?服務云平臺，均給予較高的評價。數礦?服務云平臺提供的KingTrol污水處理信息化服務在2015年獲得北京市新技術新產品（服務）證書；“污水處理廠信息化管理系統”獲得2013年中國環保行業信息化優秀應用軟件；“污水處理廠智能控制與信息化管理系統”獲得2010信息北京十大應用成果入圍成果獎等。

效果評估

數礦?服務云平臺（東莞寮步竹園污水處理廠）可以解決傳統污水廠運行監控無法遠程查看問題，實現遠程監控、設備全周期管理、能耗分析、節能建議、專家決策支持等功能；預期通過數礦?服務云平臺實現廠區節能5%~15%，實現廠區出水穩定、達標；提供線上專家支持功能，為廠區運行異常提供原因分析、決策建議；提供短信報警功能，保持異常信息及時發送、準確送達；并將實現智能巡檢功能，為廠區運營管理提供全面的信息化管理服務。

效益評價

數礦?服務云平臺采用入口+長尾的商業模式，進行水務信息化管理系統的推廣，低成本、快速復制，可以更快的占領市場；配合商業模式的創新，具有較好的變現能力。

數礦?服務云平臺（東莞寮步竹園污水處理廠）建立體系化的智慧水務服務系統，有利于提供廠區運營的產能效益，引領企業的信息化發展，推動企業向“互聯網+”轉型發展，專家決策支持系統更有利用提升廠區運營人員對廠區運營的把控、調節能力，培養行業優秀人才。

數據處理能力

數礦?服務云平臺建立標準化的數據體系，對廠區運營產生的龐大數據量，進行數據分類，對數據進行準確的編碼，實現快捷管理、統計、查詢數據；通過多種數據分析技術，提供多維數據分析方式，為用戶展示最為直觀的數據分析結論。

數礦?服務云平臺支持數據在線傳輸并發吞吐量不低于5G，http請求連接數不少于10240，在線用戶數不低于5000人，在線并發用戶數不低于200人，平臺服務器可用性達99.95%，云盤數據可靠性不低于99.999%，支持不少于10G的緩存數據存儲，并支持不少于2臺的緩存數據備份。

II. 番禺水務公司智慧水務綜合平臺

案例申報單位：廣州市康明科技有限公司

案例推薦單位：廣州市番禺水務股份有限公司

效果圖片

供水運行保障中心

排水運行保障中心

案例簡介

番禺水務公司是供排水一體化企業，其中，供水板塊屬下共有5間制水廠，設計生產規模為128萬噸/日，本部及各子公司營業網點10個。排水板塊屬下共有6大污水處理系統，上游排水管網約1500多公里，上游排水泵站13座，日均污水處理量約為37萬噸，截污閘10座。

自2016年來，該公司就開始了“三個中心、一個總部”的智慧水務建設計劃包括：供水運行保障中心、排水運行保障中心、客戶服務中心，以及集團公司的指揮總部。其中供水板塊的運行保障中心，在2017年初完成了第一階段的建設。其目標是實現SCADA、GIS、營收、熱線、巡檢等基礎業務支撐系統的整合，繼而通過數據挖掘實現對供水運行與服務的全局掌控。排水板塊的運行保障中心，在2017年8初完成了第一階段的建設。其目標是實現SCADA、GIS、巡檢等基礎業務支撐系統的整合，繼而通過數據挖掘實現對排水運行與服務的全局掌控。

案例亮點

1、實現生產自控、SCADA、GIS、營收系統、熱線工單系統等多個獨立子系統的數據整合和深層次信息互動，提供全局關鍵信息的提煉和掌控；

2、以“數據與時空融合的大數據可視化挖掘”為核心理念，通過地圖→場景→環節的三層位置數據可視化呈現運行狀況，并在“數據時光機”中查看數據的歷史變遷——透過可視化的數據，為決策提供支持；

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編輯：徐冰冰

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