Система автономного водоснабжения: Автономное водоснабжение | Статьи про водоснабжение

Повышение эффективности и снижение затрат:

• Предоставляет оперативные данные, ценную аналитику для бизнеса и оперативную информацию. Это повышает эффективность сетевых операций
• Перемещение воды обычно является самой высокой эксплуатационной стоимостью для предприятия водоснабжения. Ценность создается за счет снижения эксплуатационных расходов на потребление энергии насосами. Например, установка ИИ в Нидерландах повысила энергоэффективность операций на 5-10%.
• Эти технологии оптимизируют давление, что приводит к уменьшению количества разрывов и утечек. Взрывы и утечки, известные как недоходная вода, по сути являются потерянным продуктом и потенциальным упущенным доходом.

Повышение экономической, социальной и экологической ценности:

• Сокращает количество ошибок, связанных с человеческим фактором, возникающих из-за возможностей и противоречивых рабочих приоритетов, что приводит к повышению безопасности и уменьшению числа катастрофических отказов активов, таких как крупные взрывы.
• Обеспечивает более высокий уровень обслуживания клиентов благодаря постоянному давлению воды, снижению эксплуатационных расходов, уменьшению утечек и более надежному водоснабжению благодаря меньшему количеству разрывов магистралей.

Законодательство и регулирование: Регулирование как качества воды, так и управления активами может стимулировать внедрение этих интеллектуальных решений. Государственные постановления, социальная ответственность и цели в области устойчивого развития побуждают коммунальные предприятия быть более эффективными и устойчивыми в своей деятельности, чтобы сокращать выбросы и потери воды для борьбы с изменением климата и рисками водной безопасности.

Изменение возможностей рабочей силы: Требуется обучение и повышение квалификации работников для эффективного изучения рекомендаций ИИ в режиме реального времени, проверки этих рекомендаций (ИИ не может по-настоящему проверять чувства в его текущей форме) и выполнения рекомендаций, если это уместно.

Риск внедрения

Риск: Искусственный интеллект обучается на основе исторических данных. Однако если исторические данные имеют низкое качество (например, из-за коротких временных рамок данных, неправильно откалиброванных датчиков, пробелов в данных и т. д.), то и ИИ, скорее всего, будет низкого качества.

Смягчение последствий: любое надлежащее внедрение искусственного интеллекта требует наличия квалифицированных специалистов по обработке данных, программного обеспечения и специалистов по очистке воды для анализа исторических данных и обеспечения их точности и достаточного количества для обучения ИИ. ИИ также должен быть тщательно проверен посредством испытаний с операторами.

Риск: Автоматизация может создать потребность в переподготовке рабочих для эксплуатации, обслуживания и контроля автоматизированных систем и концентрации внимания на более стратегических видах деятельности, направленных на долгосрочное планирование технического обслуживания и эксплуатации сети.

Смягчение последствий: операторы сетей водоснабжения должны пройти повышение квалификации, чтобы научиться интерпретировать, осмысливать и действовать в отношении любой информации, предоставляемой ИИ.

Социальный риск

Риск: Искусственный интеллект обучается на основе исторических данных и может плохо обеспечивать поддержку принятия решений, если он получает данные, отличающиеся от исторических данных, на которых он обучался. Это может привести к неудовлетворительным результатам для клиентов с точки зрения низкого давления и качества воды, когда программное обеспечение ранее не наблюдало таких условий.

Смягчение: это можно смягчить с помощью высококвалифицированных операторов, которые могут понять поддержку принятия решений, предоставляемую ИИ, и убедиться, что это имеет смысл, основываясь на их знании системы.

Угроза безопасности и (кибер)безопасности

Риск: Системы управления, особенно расположенные в облаке, подвержены риску кибератак, которые могут сделать критически важную инфраструктуру уязвимой.

Смягчение последствий: обучение ИИ обычно проводится в облаке, однако после завершения обучения ИИ можно легко запустить на настольном компьютере. Следовательно, можно иметь ИИ на настольном компьютере в операционном центре и не подключать его к Интернету или иметь только ограниченный доступ к облаку.

Пример: i-2O

Реализация: i2o используется в городе Кейптаун для оптимизации давления в критических точках сети, где это привело к 38% снижение потерь воды из-за утечек. По оценкам, срок службы объектов водопроводной сети был увеличен на 5 лет.

Стоимость: Экономия 300 000 фунтов стерлингов в год на затратах на эксплуатацию и техническое обслуживание.

Таймфрейм: Оптимизация давления AI обычно может быть достигнута в течение нескольких месяцев.

Реализация: Технология используется в нескольких филиппинских водных округах для мониторинга и оптимизации давления посредством управления насосами.

Стоимость: Водный округ Калумпит увеличил доход более чем на 2 миллиона филиппинских песо (филиппинских песо) за счет выставленных счетов и почти на 200 000 филиппинских песо затрат на электроэнергию. Тагайтайский городской водный район добился 70-процентного сокращения потерь воды из-за утечек и экономии энергии и эксплуатационных расходов на 1,4 миллиона филиппинских песо.

Сроки: Эти проекты могут быть реализованы в течение 2 месяцев и обеспечивают постоянное обслуживание.

Пример: Aquasuite By Royal HaskoningDHV

Реализация: Aquasuite OPIR широко признан голландскими органами управления водными ресурсами как ценный инструмент. В настоящее время OPIR предоставляет решения для управления более чем 50% всех систем водоснабжения в Нидерландах, включая водопроводную сеть Амстердама.

Стоимость: Было доказано, что Aquasuite OPIR улучшает качество воды на 20% и повышает эффективность использования энергии на 5-10%

Сроки: Сроки внедрения Aquasuite относительно короткие, но будут зависеть от конкретных объектов. Общее внедрение обычно занимает несколько месяцев, а затем обеспечивает непрерывное обслуживание.

Фото предоставлено MPJ Plumbing Group

Последнее обновление: 9 декабря 2020 г.

Цифровые решения E&P: автономным системам очистки воды все еще нужны люди0156 Разведка и разработка

Когда появится цифровое нефтяное месторождение, а оно уже есть, по крайней мере, в обозримом будущем все еще будет присутствовать значительная человеческая составляющая. В то время как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение могут обрабатывать огромные объемы данных для принятия оперативных решений (например, обнаружение полного бака и отключение насоса или перенаправление его потока), многие из этих решений требуют взвешивания слишком многих и часто субъективных приоритетов, чтобы оставить только искусственный интеллект и машинное обучение.

Однако эти постоянно растущие цифровые инструменты могут позволить небольшому количеству людей в центрах мониторинга отслеживать десятки колодцев на сотнях миль удаленного ландшафта, развертывая дополнительные ресурсы только тогда, когда с помощью этого устройства обнаруживается предполагаемая проблема. команда человеко-машинных операций.

Область автоматизации значительно продвинулась вперед за короткое время. Всего несколько лет назад на водоочистных сооружениях требовалось, чтобы люди на месте обслуживали клапаны, насосы и резервуары для шлама или управляли потоком транспортных средств, въезжающих и выезжающих из объекта. Они стояли на месте, делая две вещи: наблюдая за проблемой, чтобы сообщить о ней, или прислушиваясь к звонку, в котором говорилось, что нужно отрегулировать насос, покрутить клапан или провести тест на качество воды. Казалось бы, мало что может быть менее продуктивно по-человечески, чем эта устаревшая операция.

Ранние системы SCADA сократили количество полевого персонала, поскольку датчики начали выполнять мониторинг, отправляя данные на компьютеры, запрограммированные с помощью сигналов тревоги, которые предупреждали гораздо меньший персонал о необходимости внесения корректировок или ремонта. Взяв на себя самый монотонный и непродуктивный аспект человеческого труда, автоматизация сделала персонал более эффективным и ценным.

Следующая эволюция автоматизации соединила приводы с регулирующими клапанами в полевых условиях, что позволило одному или двум техническим специалистам в местной диспетчерской реагировать на множество, часто одновременных, аварийных сигналов, сообщая компьютеру о необходимости внесения определенных корректировок.

Новейшие системы делают еще один шаг вперед, позволяя осуществлять весь мониторинг и управление за пределами площадки. Он делает это, добавляя камеры видеонаблюдения.

Например, если датчик уровня в резервуаре активирует сигнал тревоги из-за заполнения резервуара, новейшее программное обеспечение позволяет удаленным техническим специалистам получить доступ к изображению камеры, связанному с сигналом тревоги, для проверки ситуации.

Благодаря сложному оборудованию, программному обеспечению и системам связи небольшое количество людей в одной точке мониторинга, такой как круглосуточный удаленный операционный центр (ROC) SitePro, может отслеживать и контролировать объекты на нескольких полях по всему бассейну.

Ирония в удалении всех людей с объекта часто заключается в том, что за операцией на самом деле следит больше людей, чем было, когда люди находились на объекте, потому что эти сигналы тревоги могут быть отправлены сразу нескольким сотрудникам. Эти люди также могут получить все исторические данные, включая визуальные эффекты, чтобы затем решить, как действовать и нужно ли посетить сайт. Где-то от 60% до 80% проблем на месте можно решить удаленно.

Хотя этот вид технологии приносит пользу всем аспектам энергетической отрасли, он особенно подходит для сектора среднего течения воды, который включает в себя активы , широко разбросанные по бассейнам. Все существование Midstream вращается вокруг транспортировки воды на большие расстояния, что сделало бы личное наблюдение крайне неэффективным.

Кроме того, удаленный мониторинг значительно сокращает пробег, что повышает безопасность. Это означает, что технические специалисты, отправленные на объекты, с большей вероятностью будут полностью готовы к тому, что они обнаружат, с запасными частями, инструментами и опытом, и, следовательно, смогут восстановить и запустить систему без дополнительных поездок.

Даже когда все в порядке, такая система необходима для ежедневного или даже ежечасного управления потоком. Если уровень на входе в одном колодце достигает предела, персонал удаленного мониторинга может отвести соответствующее количество воды в другой колодец с доступной пропускной способностью.

Следующие шаги
Ближайшее будущее выглядит еще более радужным для удаленного агрегированного мониторинга и управления. Помимо обработки и анализа потоков данных, ИИ собирает информацию по мере ее поступления. Промышленность работает над обучением ИИ для оценки тенденций с точки зрения их прогностической ценности.

Одним из вариантов будет мониторинг потока воды в системе для определения источника наибольшего объема обезжиренного масла. Вооружившись этими данными, операторы или компании по утилизации могут направить наиболее богатую нефтью воду обратно через сепаратор, чтобы собрать и получить прибыль от продукта, который в противном случае был бы потерян в скважине для удаления соленой воды.

Эта система также может удаленно контролировать поток и качество воды, чтобы регулировать ввод химических веществ по мере изменения этих элементов в течение дня. Это может сэкономить на дорогостоящей закачке химикатов при снижении расхода, но при этом убедиться, что их достаточно для защиты пласта при увеличении расхода или уровня загрязнения.

Поскольку система ROC от SitePro также отслеживает обширный список информации о насосе, помимо расхода и напряжения (например, температура, ход, коды неисправности и т. д.), планируется использовать эти данные для регулировки насоса, чтобы максимизировать эффективность и прогнозировать потребности в техническом обслуживании. . Таким образом, сокращая время простоя, производители сталкиваются с меньшим риском резервного копирования попутной воды, что в худшем случае может потребовать закрытия скважин на время решения проблемы.

Автономный мониторинг и итоговый результат
В связи с тем, что частные инвестиционные компании меняют свои требования с роста на текущую прибыльность и денежный поток, все в нефтяном секторе, включая компании, занимающиеся переработкой воды, изучают способы, с помощью которых технологии могут снизить затраты и повысить эффективность.