专家报告 | 杨卫民：市政污水处理厂数字孪生技术研究及应用

2023年6月5日， 2023数字水务创新论坛 在上海国家会展中心洲际酒店成功举办，论坛聚焦国内外数字水务的发展与转型路径，致力于促进国际、行业内数字水务建设的技术和经验交流，推动水务行业数字化转型与智慧化发展。

英国皇家工程院院士、中国工程院院士、哈工大教授等众多行业知名专家、领军水务企业数字水务建设负责人 作主题分享，给行业同仁们在数字水务建设中提供了新思路，获得大家的一致好评。水务加现将专家演讲视频回顾及干货总结整理成系列文章，分享给大家。

本期为大家带来的是：

报告题目

市政污水处理厂数字孪生技术研究及应用

报告人：武汉科迪智能环境股份有限公司技术总监杨卫民

点击查看视频

以下为本期演讲内容分享：

要了解数字孪生系统，首先要明白数字孪生是什么。

数字孪生常见的两个认知误区是：①认为BIM 3D模型=数字孪生；②认为传统机理模型=数字孪生。

针对数字孪生错误认知，2019年初，SWAN召集并汇聚了全球水务行业的40多家相关单位和80多名国际专家建立了数字孪生统一架构工作组，并于2022年发布了《Digital Twin Readiness Guide水务行业数字孪生实施指南白皮书》（以下简称白皮书），旨在使水务行业对数字孪生技术形成完整且统一的理解并提供一个数字孪生技术实现的基本框架和实施路线图。

白皮书中指出，数字孪生有诸多的优势，包括但不限于 优化、协调与透明、整体运营监督和预测性分析 等等。

数字孪生有 五 大特征： ①对应物理实体；②实时数据连接；③机理模型自动更新方法；④数据挖掘；⑤预测分析。

除了五大特征，白皮书还规定了数字孪生的四大支柱：

白皮书中清楚介绍了传统的机理模型与数字孪生的区别。传统的机理模型是以静态数据集为主的数据模型，决策支持的速度较慢，需要定期使用静态数据去更新模型；数字孪生更强调的是实时数据，方便动态监测，提供实时警报、见解和行动。

数字孪生的优化系统主要包括三个部分： 3D模型、机理模型和数据驱动模型 。其中，3D模型十分重要。对于用户而言，许多理论性的知识生涩难懂，而三维模型的直观性更有利于用户认知理解。再好的技术也是服务于人，只有被运用了的技术才有价值和意义。

机理模型是数字孪生系统的基础，而要对机理模型的准确度（拟合度）建立一个标准，专家们众说纷纭，标准始终难以确定。美国国防部是最早提出建议规范的官方组织，具有一定的参考价值。

KDDOS-MWTP1000市政污水处理厂数字孪生决策优化系统（Digital twin optimization system for municipal ）是武汉科迪智能环境股份有限公司联合华中科技大学人工智能与自动化学院精心研制的物理信息系统。

系统运用过程建模、工况预测和运行参数优化等功能，辅助市政污水处理厂降低运行成本、提升运行效率，满足市政污水处理厂生产运行控制及参数优化的需求。

同时，系统还能够对生产过程运行状态进行跟踪，并对未来时段输入和输出结果进行预测。通过生产策略分析和模拟优化生产运行控制参数，达到降低生化反应曝气能耗、优化脱氮处理碳源投加策略、节省化学除磷，沉淀、絮凝和助凝剂PAM、PAC投加成本的目的。

市政污水处理厂数字孪生决策优化系统的五个层次分别是： 应用层、算法层、模型层、数据层和数据源 。它们层层呼应，紧密联系。

市政污水处理厂数字孪生决策优化系统符合IWA国际水协会标准，运用全球唯一的基于任务流部署模式的迅模SUMO作为建模工具。迅模SUMO可以进行多元化的模型搭建，控制模块和工艺流程代码开源，便于系统的模型优化校准。

市政污水处理厂数字孪生决策优化系统具有以下特点：

支持基准模拟、实时在线模拟优化和离线历史数据动态连续模拟优化三种工作模式。

采用人工智能机器学习技术，对进水水量、水质在线仪表数据进行数据清洗，消除因为扰动、传输、故障、传感器堵塞导致的仪表测量误差，同时可以自动插值弥补上述原因导致的数据异常。

市政污水处理厂数字孪生决策优化系统采用人工智能机器学习算法，参考历史进水水量水质数据和天气预报等进行污水处理进水水量、水质预测，并通过模拟仿真计算预测未来对应时刻出水水量和水质，提前反应冲击负荷、高温旱季、高温雨季、低温旱季、低温雨季等异常工况下出水指标变化状态以及对运行参数合理性评估。

采用人工智能机器学习技术，结合设备运行参数、实时数据、历史数据或者化验室化验数据通过对仿真模型的模拟计算并和实际运行参数比对，获得当前工况下的最优或者次优运行调节参数，在满足出水指标合格的前提下达到减少曝气量。

基准模拟可以同步跟踪模拟真实工艺运行状态，并及时警示在线仪表数据缺失、扰动、故障现象提醒运行人员及时维护；当模拟结果和实际运行结果拟合度超过限值时，及时给出报警提示并自动对模型进行修正。

采用数据驱动AI人工智能机器学习技术对实际运行参数进行连续动态模拟优化。在满足出水指标合格和实际运行参数边界条件约束下，获得运行可调节变量的最优或者次优解，达到节能降耗的目的，优化计算最小时间小于5分钟。

结合历史运行数据、化验室化验数据对运行工况进行模拟、对比和参数调优。以评估特定进水参数条件下，生产处理工艺的应对能力。

经过评估可信的优化结果可以存入专用运行策略库，便于后续调用和查阅。

前文对市政污水处理厂数字孪生决策优化系统做出了相应介绍，接下来以武汉北湖污水处理厂作为典型案例展示。

北湖污水处理厂近期主要服务于武吕沙湖、二郎庙、落步咀、自玉山污水系统，服务面积为 130.35km ² ，近期服务人口约为177.5 万人，日处理规模80万吨。北湖污水处理厂采用的处理工艺是40x104m ³ /d（A/A/0+深度处理）+40x104m ³ /d（MBR）组合工艺，为传统污水处理和膜工艺的组合工艺路线。污水厂尾水在满足再生水利用后，早季利用尾水箱涵和自排闸自排至长江，雨季利用尾水泵站抽排至长江。

除却市政污水处理厂数字孪生决策优化系统，武汉科迪智能环境股份有限公司还对数字孪生方面有持续探索。例如考虑进水最优动态分配的A/A/O+MBR复合生化处理模拟仿真最优策略研究，结合水力学模型的厂网站一体化数字李生模拟优化等等。

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