污水处理厂利用人工智能将曝气能耗降低26%
赛莱默解决方案帮助客户减少能源足迹并提高可持续性
位于德国库克斯港的一家污水处理厂想要在满足法规要求的前提下，减少曝气过程中的能耗和对化学品的使用。因此，该厂选择了赛莱默的BLU-XTM污水处理厂优化技术。该技术利用人工智能(AI)来分析该厂数据采集与监控系统(SCADA)的数据。BLU-X系统对操作曝气机的最佳设定点做出预测，将工厂的曝气能耗降低了26%，从这一案例可以看出赛莱默是如何与客户通力合作，帮助他们大幅提高效率和可持续性的。
库克斯港污水处理厂由德国西北部最大的污水处理公司之一EWE WASSER GmbH（简称EWE）负责运营，EWE主要通过23个现代化的污水净化厂对污水进行运输和净化。库克斯港厂能够为这个海边小镇的近40万居民和游客提供污水净化服务。
优化能耗并提升安全性
与大多数城市一样，在库克斯港，泵送和处理是水循环中能耗最大的环节。而曝气通常占污水处理能耗的50%以上，主要是因为其中所使用的机械曝气机、鼓风机和空气扩散器都是能耗较大的技术。
作为一家有预见力的污水处理公司，EWE希望用一种系统来优化与曝气相关的能耗，并通过对化学品的使用进行更有效的系统控制来加强安全性。尽管EWE想要通过这些优化措施来降低运营成本，但实施控制系统仍需要确保排污浓度在法定范围内。
在计算机环境中进行性能建模
2017年初，EWE与赛莱默达成合作，将赛莱默的决策智能(Decision Intelligence)方法运用到库克斯港污水处理厂中。此举旨在通过在计算机环境中建立性能模型，帮助更好地理解、控制和提高该厂曝气流程的效率。在此之前，库克斯港污水处理厂用手动控制的方法来操作工厂的系统传感器，缺乏优化策略。
EWE与赛莱默携手开发并部署了BLU-X污水处理厂优化技术，该技术利用机器学习，并根据该厂SCADA系统中的数据来创建除碳、除氮和除磷过程的模型。BLU-X还构建出整个工厂的实时数字化孪生模型，为每个流程确定最合适的曝气和化学品使用方案，从而与所需的化学品和生物需氧量达到一致。
由于EWE没有能够实时测量进水浓度的在线传感器，因此用多个“虚拟传感器”来估算进水的碳、氮和磷负荷。在没有传统传感器数据的情况下，这些虚拟传感器可帮助EWE准确估算进水浓度并以最有效的方式来操作曝气过程，同时满足法规要求。
2017年8月，在工厂实施了几个月的手动操控后，赛莱默为该厂部署了BLU-X，根据五个并联生物处理罐的曝气机的操作需求，预测并计算出最佳设定点。
节约下来的能源可满足64户家庭一年的用电需求
2017年底，赛莱默与EWE一同将第一阶段的优化结果与库克斯港厂之前手动操作得出的数据进行了对比，后者为模型的创建提供了数据支持。去除一公斤负荷的具体能耗是衡量效果的一个关键参数。大多数污水处理厂没有进行这项计算，而这可能导致工厂的能耗出现不必要的波动。优化该厂的运营可大幅减少这些波动，避免能耗因环境影响出现峰值。
自实施BLU-X污水处理厂优化技术以来，库克斯港厂的曝气能耗降低了26%，相当于每年节约110万度电，足以满足64户家庭一年的用电需求。此外，工厂的所有排污浓度均符合相关法规要求。
用数字解决方案实现卓越性能
BLU-X污水处理厂优化技术只是赛莱默致力于帮助水务公司在为社区服务时实现卓越性能的一个例子。赛莱默的数字解决方案还可以帮助公用事业单位改善现金流量和服务成本、确保合规性和运营绩效，同时提高系统的弹性和可持续性。
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