Oczyszczalnie pod presją efektywności – od danych do decyzji w czasie rzeczywistym
Według danych Głównego Urzędu Statystycznego, zużycie wody przez gospodarstwa domowe w Polsce w 2024 r. wyniosło 1334,6 mln m³ i stale wzrasta. Ta skala generuje ogromne strumienie ścieków trafiających do oczyszczalni, które stanowią kluczowy element infrastruktury. Mimo rosnącej ilości danych i rozbudowanej automatyki, wiele decyzji operacyjnych nadal podejmowanych jest reaktywnie, co ogranicza efektywność i stabilność procesu. Niezbędne staje się więc nie tylko zbieranie danych, ale ich realne wykorzystanie w czasie rzeczywistym jako podstawa bieżących decyzji.
Rosnące koszty energii, zmienny dopływ ścieków i wyższe wymagania jakościowe sprawiają, że oczyszczalnie pracują dziś w trudniejszych warunkach niż jeszcze kilka lat temu. W 2024 r. w Polsce funkcjonowała rozbudowana infrastruktura kanalizacyjna – jej długość wyniosła 185,8 tys. km. Jednocześnie przeciętne zużycie wody w gospodarstwach domowych sięgnęło 35,5 m³ na mieszkańca , co przekłada się na duże i stałe obciążenie systemu. Mimo rozbudowanej automatyki i dużej ilości danych, ich wykorzystanie nie zawsze przekłada się na lepszą efektywność. W wielu obiektach decyzje nadal podejmowane są reaktywnie – po wystąpieniu problemu lub wzroście kosztów.
W praktyce jednym z najczęstszych problemów operacyjnych pozostaje nieoptymalne sterowanie napowietrzaniem, co prowadzi do niepotrzebnego zużycia energii i wzrostu kosztów eksploatacyjnych. Kluczowe nie jest jednak samo pozyskiwanie danych, ale ich szybkie wykorzystanie w podejmowaniu decyzji, zanim odchylenia procesu przełożą się na straty – wyjaśnia Alicja Olek, Industry Manager odpowiedzialna za branżę wodno-ściekową w Endress+Hauser Polska.
Największe rezerwy efektywności tkwią w sterowaniu procesem
Największy potencjał optymalizacji w oczyszczalniach dotyczy zwykle napowietrzania, które odpowiada nawet za 40–70% zużycia energii, więc nawet niewielka poprawa sterowania może przynieść istotne oszczędności. Wyzwanie polega na coraz bardziej zmiennych warunkach pracy: nieregularnym dopływie ścieków, wahaniach ładunku oraz zmiennej pogodzie, przez co klasyczne sterowanie oparte na regulatorach PID staje się niewystarczające — reaguje ono dopiero na zmiany, bez możliwości ich przewidywania.
Dlatego rośnie znaczenie rozwiązań opartych na modelach predykcyjnych i analizie danych procesowych. Nie zastępują one operatora, lecz wspierają go w szybszym podejmowaniu trafnych decyzji i stabilizacji procesu. Systemy te analizują trendy, przewidują zmiany obciążenia i dynamicznie dostosowują pracę urządzeń, takich jak napowietrzanie, recyrkulacja czy dozowanie chemikaliów, do aktualnych warunków pracy oczyszczalni.
Współczesne oczyszczalnie coraz mocniej opierają się na danych procesowych, które – wspierane narzędziami analitycznymi i elementami machine learning czy AI – zmieniają sposób zarządzania systemem wodno-ściekowym. W efekcie coraz większe znaczenie zyskuje podejmowanie decyzji w oparciu o bieżącą analizę danych, a nie wyłącznie reakcja na już występujące zdarzenia – dodaje Alicja Olek z Endress+Hauser Polska.
Dane coraz częściej wspierają decyzje operacyjne
Systemy oparte na analizie danych coraz częściej wspierają zarządzanie infrastrukturą wodno-ściekową, monitorując tysiące kilometrów sieci wodociągowych, wykrywając anomalie i znacząco skracając czas reakcji na awarie. Pokazuje to wyraźnie, że dane stają się realnym narzędziem wspierającym codzienne decyzje operacyjne. W praktyce oznacza to zmianę podejścia do efektywności oczyszczalni. Coraz mniejsze znaczenie ma liczba urządzeń czy sama ilość dostępnych danych, a coraz większe – zdolność do szybkiego podejmowania trafnych decyzji operacyjnych. To właśnie w tym obszarze kryją się dziś największe rezerwy efektywności.
Źródło: Endress+Hauser Polska
Dodaj komentarz