智慧汙水處理系統的最佳實踐
作者：阿里雲MVP 王俊傑
一、專案介紹
1.1 目前現狀及存在問題
近年來，我國汙水處理行業逐漸進入迅速發展的階段，中國城市汙水處理無論在數量還是質量上都得到了迅速的發展。現如今大部分的汙水處理廠都處於自動化、人工化、半自動化等生產模式，很多在執行管理模式上仍存在很多弊端。
由於汙水處理企業下屬廠區分佈零散，很多生產環節需要依靠人工來運營維護，無法遠端對各水廠自動化裝置進行管理，需要相關人員跑場操控，人工巡視成本高，工作效率低。同時汙水處理廠相關的執行資料統計源頭不一，導致多頭統計，不僅造成資源浪費，相關管理人員也無法清晰掌控各廠區的水質、產量、能耗、裝置維修等資料。
另外，汙水處理過程中藥品新增的劑量，以及裝置啟停的管控，都是依靠人工經驗操作，缺乏科學的指導，很大程度上造成藥品、電力能耗的資源的浪費，不僅增加汙水處理廠的執行管理成本，還會因為人為判斷失誤導致出水水質超標，讓企業承擔鉅額的罰款。
1.2 未來發展趨勢
為了應對汙水處理面臨的挑戰，水資源的控制和管理都應朝著更加智慧化方向發展，這對汙水處理系統的可持續發展的能力提出了更高要求，我們創博提出智慧化汙水處理系統。
智慧化汙水處理系統是依靠阿里雲IOT雲平臺，藉助大資料、GIS、移動網際網路等新一代資訊科技，打造智慧汙水處理綜合運營管理平臺，為汙水運營企業安全管理、生產執行、水質化驗、裝置管理、日常辦公等關鍵業務提供智慧化統一業務資訊管理操控平臺，
二、 專案技術
通過物聯網技術、依託阿里IOT平臺、大資料雲端計算、人工智慧等技術，對汙水廠的工業流程（預處理-CSS生化池-接觸池-加藥間-鼓風機房-汙泥房）進行實時監控、自動管理，從而建立無人值守監管的智慧汙水處理系統。
2.1 阿里雲IoT平臺
主要依託阿里雲IoT平臺結合第三方合作伙伴提供多行業多場景的整體解決方案，主要包含邊緣計算平臺和工業雲平臺兩大能力主體。邊緣計算平臺主要實現複雜多樣的工業現場裝置的快速接入，資料優化，實時控制，資料安全以及消除資訊孤島等問題。工業雲平臺經過大資料運算生成模型，以實現生產過程中的預測性維護、良品率提升和能源節省等智慧應用場景，並下發模型至邊緣計算平臺指導現場生產。
2.1.1 硬體生態
依託阿里雲強大的paas平臺和多種開發除錯工具，幫助生產製造企業和開發者快速實現裝置聯網和智慧化。提供多種裝置維度的資料定義，故障展示，遠端控制能力。使的裝置從出廠到最終下線的一切狀態，盡在掌握。
2.1.2 雲端接入
具有億級裝置連線能力的阿里雲IoT Hub能幫助訊息進行路由轉發，實現M2M、端到雲、雲到端等多樣化訊息互通場景；並且提供裝置級的許可權粒度，保證訊息的安全性；提供規則引擎，與阿里雲豐富的雲產·品無縫銜接，幫助您方便快捷的構建自己的IoT應用
2.1.3 裝置接入
提供多環境裝置端SDK，方便客戶快速連線阿里雲IoT Hub；提供裝置端安全的認證方法，確保裝置在雲端的安全以及合法性；支撐億級裝置全球低延時接入，從而方便我們水廠工業裝置的接入
2.2 大資料雲端計算技術
（1）資料處理：ETL工具負責將分佈的、異構水廠執行資料來源中的資料如關係資料、平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉庫或資料集市中，成為聯機分析處理、資料探勘的基礎。
（2）資料儲存：關係資料庫、NOSQL、SQL等將水廠執行中的開工狀態、指標濃度等資料儲存。
（3）基礎架構：雲端儲存、分散式檔案儲存等，快速規範儲存相關資料。
（4）統計分析：水廠執行資料假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、迴歸分析、簡單迴歸分析、多元迴歸分析、逐步迴歸、迴歸預測與殘差分析、嶺迴歸、logistic迴歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）等等，從而得到最優的汙水處理指標。
（5）資料探勘：通過資料分析，建模技術，將水廠各項資料分類、估計、預測、相關性分組或關聯規則、聚類、描述和視覺化、複雜資料型別挖掘(Text, Web ,圖形影象，視訊，音訊等)
（7）模型預測：多組資料虛擬分析，及資料標準分析從而構造預測模型、機器學習、建模模擬。
（8）結果呈現：雲端計算、標籤雲、關係圖、視覺化圖形圖示等，豐富呈現相關業務及資料結果。
2.3 物聯網相關技術
（1）感測器技術
能感受規定的被測量，並按照一定的規律轉換成可用輸出訊號的器件或裝置，這也是計算機應用中的關鍵技術。到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字訊號，從而可將實時獲取裝置狀態資料儲存，並通過資料共享，多端同步實時更新。
（2）RFID標籤
也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景。
（3）嵌入式系統技術
綜合了計算機軟硬體、感測器技術、積體電路技術、電子應用技術為一體的複雜技術。使作業系統和功能軟體集成於計算機硬體系統之中。簡單的說就是系統的應用軟體與系統的硬體一體化。
2.4 人工智慧技術
人工智慧作業系統具有學習、推理等認知能力的特性，如：安裝智慧攝像頭，可通過視訊識別技術判斷廠水廠執行情況、安全情況實時進行監控分析；自動採集、分析汙水處理工藝運營資料，利用ET大腦、結合資料學習分析等，對監控工藝執行（預處理-CSS生化池-接觸池-加藥間-鼓風機房-汙泥房）狀態分析作出自動控制，如更換裝置狀態、調整加藥濃度、生化池相關資料濃度控制及時預警超標、異常事件等，無需人工監控及操作，機器自動操作，從而代替人工。
2.5 開發環境
後臺執行環境：Win 系列、Linux；
所依賴的資料庫：Mysql；
開發工具：Java開發工具Eclipse；
APP開發技術：採用混合模式；
PC客戶端：IE瀏覽器、360瀏覽器、Chrome瀏覽器。
2.6 結構設計
1) 資料支撐平臺
資料支撐平臺提供標準的資料交換與共享介面，包括了封裝的資料訪問服務，資料管理、資料交換和資訊註冊服務，同時包括了資料介面平臺，即基於XML為基礎的資料層交換管理，Web Service的應用介面及交換管理。特別地，資料支撐平臺將與下屬單位各種業務管理系統的業務資料庫進行資料交換，進行業務資訊自動採集彙總。總部資料交換中心起到彙總各個下屬單位的檔案、資料與資訊的作用，同時向各下屬單位分發總部的檔案、資料與資訊。
2) 應用支撐平臺
應用服務支撐包括能夠為業務流程、業務過程提供相關業務排程的服務；能夠遍歷資料、文件、多媒體資訊等資料庫的檢索服務；能夠自動生成各種資料資訊統計報表的報表中心。能夠支援統大屏介面管理的服務；實現各大業務管理系統單點登入；沉澱審批過程與業務過程中的各種內容資訊庫；為各種業務流程的一體化運轉提供支援的工作流引擎。安全服務實現使用者管理、許可權管理、日誌監控等安全保障。
2.7 效能設計
考慮到本專案的內容是企業的基礎管理平臺，所以在系統設計時必須要考慮到效能問題，以下將通過幾個方面描述系統在效能方面的設計：
1) 支援使用者訪問
系統將按照1200個使用者線上的訪問進行設計，10萬條資料環境下，單頁面開啟的速度在3秒，流程開啟速度5秒。
2) 支援365*24的平臺運作要求
考慮到系統是核心應用，系統將保證以365*24模式進行運作，在滿足備份要求的情況下，故障恢復的時間在30分鐘之內。
3) 支援每分鐘100個事務的觸發運作
系統設計考慮到內部使用者的訪問數量，因此，需要實現每分鐘100個事務例項的觸發要求，即每分鐘支援100個業務流程和事務的處理併發要求。