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分表計電環保用電監控系統

更新時間:2020-07-09

簡要描述:

分表計電監控系統與常規人工監測相比,可準確、實時反映污染源的排污狀況,可大密度、全天候地監測污染物排放。同時,自動監控數據量是人工監測的幾十倍甚至幾百倍,僅一家排污單位每天的在線監控數據就有一千條以上,依托人工進行實時查看和分析,費時費力,易錯看漏看。因此,如何從海量的自動監控數據中發現更有用信息,為環境管理服務,是自動監控數據應用于環境管理亟須解決的問題。

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  分表計電系統-分表計電環保用電監控系統

  分表計電監控系統與常規人工監測相比,可準確、實時反映污染源的排污狀況,可大密度、全天候地監測污染物排放。同時,自動監控數據量是人工監測的幾十倍甚至幾百倍,僅一家排污單位每天的在線監控數據就有一千條以上,依托人工進行實時查看和分析,費時費力,易錯看漏看。因此,如何從海量的自動監控數據中發現更有用信息,為環境管理服務,是自動監控數據應用于環境管理亟須解決的問題。

  分表計電監控系統在建設、管理、運維、技術支撐等環節相當復雜,特別是污染源自動監控現場情況的復雜性,例如污水理化性質多變,設備的電磁干擾、意外斷電、雷擊等情況,導致數據出現異常,影響對整體數據的準確性判斷。分表計電監控系統與人工檢測相比較,取樣時間、分析方法等方面的差異導致數據會有所差別,分表計電環保用電監控系統可以全面掌握涉氣工業污染源生產設施及污染防治設施使用情況,通過電力監控查找污染防治設施不正常運行等違法行為,開展靶向性執法。

  一、分表計電監控系統

  可以接入現有環保監測設備的大氣環境和污染排放數據進行橫向對比佐證,實現對工業企業生產過程和治污過程的在線分析和監控,提供政府對企業的監管功能,從污染源頭控制企業的大氣污染排放。

  異動數據分析是以分表計電監控系統為核心,基于海量數據分析,建立數據模型,通過數據挖掘、數據倉庫等技術對數據進行分析處理,從中找出相應的正反規律,作邏輯判斷,用簡單化的語言描述排污行為、變化趨勢等情況正常與否,從而獲取更直觀、更全面的信息,為環境管理提供更高效服務。

  污染物排放具有一定的特點和規律,如在線監控數據在一定時間內出現非常態的變化,該階段數據為異動數據。實際應用中,異動數據的判定是一個復雜過程,需要通過科學方法和大量的數據分析,并在此基礎上建立數學模型,真正做到對異動數據的準確性判定,從而使在線監控數據發揮更多作用。根據數據的特點和特征,可將自動監控異動數據分為五類。

  1是超標異動

  超標異動是一種重要的數據異動方式,考慮到排污現場情況復雜,自動監控數據超標不能斷定就是企業排污超標。需要把可能引起數據超標的特殊情況過濾掉,然后對各類超標情況進行分類。按數據值可分為異常、臨界、超標、連續報警等類型。數據異常是無流量、數據校驗、管路堵塞時產生的報警數據;臨界報警是數據在設備誤差范圍內的數據;超標報警是除了數據異常、臨界報警外的超標數據;連續報警是數據連續出現儀器分析周期三次或三小時以上的超標報警。在軟件系統上,這四種數據超標類型可分別采用藍色、黃色、橙色、紅色表示。

  2是數據異動

  排污單位污染因子數值的變化有其一定的規律性,按照排污單位的排污標準和污染因子特征,可預定其數據浮動范圍,通過數據浮動范圍內連續出現的次數來判斷該監測因子是否符合常規,如不符合,則為數據異動。

  3是類比異動

  排污單位的生產狀況、工藝變化都對排污有影響,而且具有穩定性或周期性。對排污單位污染因子濃度、流量及總量進行同比及環比分析,超過一定的浮動范圍, 則為類比異動。橫向比較為環比異動,縱向比較為同比異動。

 

  4是排放異動

  一些排污單位是間歇性排放,其排污時間具有定期性或周期性。如該排污單位排污時間長期未在定期或周期時段排放,則判定為排放異動。另外,污染處理設施運 行與排污時間具有關聯性,處理設施運轉后會有一定的污染物排出。而工況監控能判斷處理設施是否運轉,因此,可將工況監控數據與流量、濃度 數據來判定污染處設施設備是否正常運轉,如沒有關聯性,則判定為排放異動。

  5是設備異動

  設備在正常運轉情況下數據是有變化的,或數值在一定范圍內變化。如在線監測儀器在損壞期間、調試期間或者在校驗期間數據無變化或者超過一定范圍,該時段 出現的異常數據則定義為設備異動。

  二、分表計電環保用電監控系統平臺

  分表計電平臺根據已經發生的事件特征、關系特征或事件屬性,基于環保業務領域和設備屬性,有根據地預測將要發生的事實,對事件提出具體的預測性信息。

  環境預警

  根據長期、海量的數據分析,發現異于常態特征的突發事件跡象,以不同方式進行態勢分析,提出對應的結論。例如,在超標異動中,根據數據超標分類,對不同的報警信息采用不同的處理方式,連續報警必須現場處理,超標報警有警示作用,而臨界報警是提示作用。

  事態預防

  根據已經發生類似的事件形成的因素和規律,結合具體事件構成和狀態,以及預測形成的分析結果,提前確定相應的控制手段、控制方法和控制區域。例如,在類比異動中,可預測出排污單位的生產規模、發展態勢以及污染設施運行狀態及質量,可輔助排污單位和環境管理人員掌控污染物排放大小,減少設施運行成本和污染物總量控制。另外,在設備異動中,系統將設備異動數據上報給設備管理或運維單位,有利于及時發現設備的運行情況,提高設施的正常運轉率。

  異動數據的作用一是提升環境監管水平

  異動數據的分析和處理,可快速抓取重要信息,減少人工分析工作量,在事故發生之前發現苗頭問題,避免污染事故發生,達到提前預警作用。例如,數據異動、類比異動、排放異動、設備異動情況,在結合企業實際情況后可綜合分析排污單位是否屬于偷排或是有其他類似行為的趨勢圖或關聯描述,達到提高執法效率的目的。另外,利用異動數據的臨界報警,可對排污單位進行提前警示,促使排污單位及時排查臨界超標問題,避免超標排放事故發生。

  此外,異動數據也為提高執法效率提供了一個較為可靠的應用,監督執法檢查部門可利用異動分析提供的數據對有異動企業進行針對性的檢查和管理。在進行異動分析時可結合各類參數得到企業一個實際的污染物因子排放量,從而為排污收費及總量控制提供科學數據。

  二是提高數據的利用率

  異動數據的分析和處理是運用數據挖掘技術對自動監控數據進行分析、整合、加工后,建立知識分類引擎,實現智能的知識發現功能,為環境管理和輔助決策提供所需的各類信息資源,對各級環境管理部門的管理者和決策者提供有效信息資源。并以實現資源共享為出發點,提高資源開發利用水平,保證大限度地為環境管理與決策提供支持和服務。

  異動數據分析和處理使自動監控系統進入了一個更高級的階段,不僅能對歷史數據進行查詢,并且能夠找出歷史數據之間的潛在的聯系,從而找到內在的未被發現的知識,讓數據真正成為對環境監管有用的信息,發揮數據價值。

  異動數據的上報

  異動數據可分級、分層進行管理和報送。根據信息的內容、頻率和數據高低進行分級,分為重大、重要等級別。環境管理部門和人員的工作分工、轄區范圍和職責不一樣,所獲得的信息應也有差別,根據管理范圍、工作性質將信息進行分層管理和處理。同時,系統將信息分析結果通過日報、周報、月報形式將結果自動分級分層上報環境管理有關人員,當出現異常時,系統會發出報警信號或給出未來趨勢預報。

  總之,分表計電系統,不僅省時省人,遇到設備問題也可以早發現、早處理。通過分表計電平臺的部署,方便監管部門實時掌握企業生產設施和環保設施的使用情況,杜絕企業“偷排偷產、治污設備不使用、治污設備不按規定使用”等問題。一旦出現異常情況如企業違規生產、不按規定進行錯峰生產或限產、治污設備不按規定開啟、治污設備需要維護等,監控平臺可自動觸發報警,通過平臺、APP等形式推送至執法人員,環境執法人員及時對交辦的問題做到核實、處置、反饋,把基層監管人員從“人海戰術”式的監督執法中解放出來,解決環保人力不足、監管難、一刀切等問題,提升環保管理執法水平,使得執法有據可查。

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