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水處理智能化技術 應用案例

水資源回收中心A2O生物處理系統
為了保護自來水水源,該市鎮採用了具有去磷除氮效果的A2O生物處理系統,在處理流程中運用厭氧、缺氧及好氧三個階段,營造不同生化反應的適當環境,以利於污染物的去除。本案廠污水處理量達5,000CMD,以 DO/MLSS/ORP/PH 等為主要操作參數,透過 online 的水質監測設施及傳訊設備,經過智能化軟體的運算後,把最適的操作條件回傳至控制端。受控制的設備包括:鼓風機、硝化液迴流泵及污泥回流泵。智能化控制始放流水的總氮含量更低、水質更穩定,對於系統的能耗,可節省達20%。


石化業廢水生物處理出流水水質預測

國內外企業日益重視企業社會責,對於污染的排放尤其重視。該石化廠平日污水量達10,000 CMD,備有UASB 厭氧生物處理及後續好氧生物處理單元。為了預先知道污水去除的效果,避免未達排放標準的放流水污染環境,該企業委託工研院以大數據及AI人工智慧進行放流水水質預測,可預知16小時後的放流水水質。如果有超標的可能,智能化系統會提出早期預警,並提示可能造成的原因及應變對策,使企業有足夠的時間處理,降低環境風險。對於COD、SS及重要水質參數,平均預測準確度 R2>0.92。


工業區污水處理廠放流水NF膜回收

台灣雖是降雨豐沛的海島,但因地形陡峭,河川流短湍急,水資源不易存留,加上端氣候的影響,水資源再利用成為企業維持正常生產的重要課題。薄膜過濾運用在水資源再利用上日益普遍,工研院團隊以出水量及壓力之間的變化關係,推算出最佳的藥洗時機,同時考慮系統的最大產水量。薄膜過濾智能化,改善了一般依時間排程進行藥洗程序中過與不及的缺點。


自來水淨水廠智慧加藥

混凝沉澱程序中加藥量的決定,一般以 Jar-test 瓶杯試驗進行,耗時且費工,且僅能決定加藥量與濁度之間的關係。透過大數據分析,可以將多維度的參數一併進行演算,不但可以得到更精確的加藥關係,還可以進行進流原水的水質的預測。該淨水場經過混凝沉澱智能化控制,大幅減少操作人員的投入,在乾季原水低濁度的情況下,可節省加藥量15%以上。


印度清奈 BioNET 模廠

IoT 突破了地域的限制,透過 WIFI 可以將跨國,甚至跨洲的數據傳到遠端水務中心進行水質數據及操作狀態的顯示。當異常發生時,遠端的技術支援因有即時的數據及訊息,能快速提供正確的判斷及異常解決方案。IoT 在水處理產業的應用上,使技術與設備的推廣無遠弗屆。




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羅英維 博士

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