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W
水務
WATER
價值描述
典型案例
某水廠原水輸配智能調度決策支持系統
基于Tempo大數據分析平臺,搭建“原水輸配智能調度決策支持系統”,結合業務構建需水量預測模型、泵站機組效率分析模型、峰谷經濟用能梯級調度優化模型,為企業制訂經濟合理的運行調度方案提供數據支撐。
價值:
300
多萬/年
節約電費
3
人
節省人力
適用場景:
泵站機組運營效能優化
泵站機組狀態檢修
需水量預測
查看詳情
粵海水務精準投藥智能應用平臺
通過挖掘分析構建水濁度預測模型、日均進水濁度與日均投藥量線性方程等,開展投藥量近似最優解分析,采用云邊協同模式將最佳投藥量推薦值輸入邊端系統,實現智能實時控制投加口變化,完成精準投藥,兼顧經濟性與安全性,避免人工飽和式投藥帶來的經濟損失。
價值:
20%
左右
投藥量降低
20%
實際出水渾濁度降低
50
萬元左右
運行成本每年可節約
適用場景:
精準投藥
水質監測
水質分析
查看詳情
某水務集團污水精準曝氣
利用大數據、人工智能技術形成可供推理的精準曝氣數理模型,通過算法迭代計算出最優曝氣量。結合污水處理廠工藝流程,通過數學建模,建立污水廠精準曝氣機理模型,通過大數據分析平臺、云邊協同平臺實現曝氣的精準預測與物聯網設備智能控制,在提質增效的前提下,大大節省人工成本。
價值:
30%
左右
曝氣量平均節省
上百萬元
每年節約電能消耗
約50萬
年節約人力成本
適用場景:
污水處理
精準曝氣
查看詳情
更多案例
能源某重點企業用能環保監測分析
能源某重點企業用能環保監測分析
根據企業的用電特征,從“電力大數據+環境監測”視角,積極推進污染企業生產運行趨勢、環保政策執行、生產異常等監測分析工作,構建環保監測預警分析模型,實現重點企業環保管控執行情況的監測及精準辨識。
以數據挖掘技術賦能環境水質分析
以數據挖掘技術賦能環境水質分析
傳統的水文治理監測方法需要投入較大的人力物力成本,時間跨度長,且無法快速挖掘探索深層次價值信息。隨著大數據與機器學習技術的日益成熟,或許我們可以借助大數據挖掘,去提高水質分析工作的效率和質量。
基于云邊協同的水廠精準曝氣應用
基于云邊協同的水廠精準曝氣應用
美林數據的精準曝氣解決方案在傳統曝氣的基礎上,充分利用大數據、人工智能技術,建立精準曝氣模型,讓曝氣更智能、更省心,更加貼合實際業務流程,具體表現在以下幾個方面。
模型驅動的水廠精準投藥應用
模型驅動的水廠精準投藥應用
美林數據基于水廠運行大數據,通過挖掘分析進水流量、進水濁度、進水PH、投藥量與出水濁度之間的關系,構建水濁度預測模型、日均進水濁度與日均投藥量線性方程等,開展投藥量近似最優解分析,并采用云邊協同模式將最佳投藥量推薦值輸入邊端系統,實現智
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