引言

青島國真智慧科技有限公司是青島天人環(huán)境股份有限公司的全資子公司，是一家專業(yè)從事環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開發(fā)和運(yùn)營的科技創(chuàng)新企業(yè)。

在國家大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的背景下，為了解決環(huán)境企業(yè)效益低、安全差、監(jiān)管難等痛點(diǎn)，公司在國內(nèi)率先研發(fā)成功第一個(gè)環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)——Eiiplat。依托環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，利用實(shí)現(xiàn)設(shè)備增效的三步法(找點(diǎn)位、建邏輯、尋規(guī)律)，公司構(gòu)建基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床，將設(shè)備的生產(chǎn)、操作、管理數(shù)據(jù)有效融合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，構(gòu)建環(huán)境產(chǎn)業(yè)的設(shè)備增效模型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)額外的效益增收目標(biāo)。公司對(duì)增效進(jìn)行重新定義，率先提出設(shè)備增效（效益）新概念，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本、增效（效率）、提質(zhì)的目標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)生態(tài)共贏。

一、關(guān)鍵詞

環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 增效 智能化 數(shù)字工廠

二、測試床項(xiàng)目承接主體

2.1.發(fā)起公司和主要聯(lián)系人聯(lián)系方式

2.2.合作公司

青島天人環(huán)境股份有限公司

泰爾實(shí)驗(yàn)室科技（無錫）有限公司

三、測試床項(xiàng)目目標(biāo)

本測試床面向環(huán)境產(chǎn)業(yè)，環(huán)境產(chǎn)業(yè)目前主要面臨效益低、監(jiān)管難、安全差等問題。環(huán)保產(chǎn)品的公共屬性導(dǎo)致環(huán)境工程項(xiàng)目運(yùn)行效率低、效果差，許多項(xiàng)目靠政府補(bǔ)貼勉強(qiáng)維持，或偷工減料以犧牲環(huán)境為代價(jià)獲取盈利。以餐廚項(xiàng)目為例，處理成本約200-300元/噸，政府補(bǔ)貼一般為260元/噸，提取油脂和產(chǎn)生沼氣可獲得收益約100元/噸，在沒有政府補(bǔ)貼的情況下企業(yè)不能盈利，補(bǔ)貼低的話很難盈利。國家對(duì)環(huán)境越來越重視，因?yàn)椴荒塬@得企業(yè)真實(shí)有效的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致政府雖然投入了大量的人力、物力，卻很難對(duì)企業(yè)生產(chǎn)排放進(jìn)行有效監(jiān)管。環(huán)衛(wèi)工人傷亡事故時(shí)有發(fā)生，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國環(huán)衛(wèi)工人死亡率為0.16‰，而我們中國以哈爾濱為例，環(huán)衛(wèi)工人死亡率為1.35%，是美國的100多倍，可以說我國環(huán)衛(wèi)工作是高危職業(yè)。

國家大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的背景下，為了解決環(huán)境企業(yè)效率低、安全差、監(jiān)管難等痛點(diǎn)，青島國真智慧科技有限公司在國內(nèi)率先研發(fā)成功第一個(gè)環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)——Eiiplat。本測試床面向環(huán)境產(chǎn)業(yè)五大行業(yè)（固廢、污水、大氣、噪音、輻射）內(nèi)的處理企業(yè)、政府監(jiān)管部門用戶，提出設(shè)備增效三步法(找點(diǎn)位、建邏輯、尋規(guī)律)及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)，滿足設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測預(yù)警和性能優(yōu)化的需要，解決設(shè)備使用壽命短、能耗高、故障多、運(yùn)維成本高等問題。以工業(yè)設(shè)備連接、運(yùn)行和狀態(tài)數(shù)據(jù)采集能力為基礎(chǔ)，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、容器技術(shù)，搭載產(chǎn)業(yè)專屬的軟件模型庫，實(shí)現(xiàn)環(huán)境產(chǎn)業(yè)工業(yè)生產(chǎn)高效節(jié)能運(yùn)行、智能化運(yùn)維管理、增加生產(chǎn)收入。

測試床主要測試目標(biāo)為驗(yàn)證環(huán)境產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目設(shè)備的增效空間，在達(dá)到行業(yè)排放標(biāo)準(zhǔn)的前提下，分析設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景，測試增效模型有效性，同時(shí)根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)不斷更新、迭代模型庫，提供持續(xù)的增效運(yùn)維服務(wù)。以固廢行業(yè)為例，從垃圾處理設(shè)施入手，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)封裝成模型后，與各細(xì)分行業(yè)頭部企業(yè)合作，快速復(fù)制到環(huán)境產(chǎn)業(yè)內(nèi)各細(xì)分行業(yè)。

本測試目標(biāo)是打造行業(yè)內(nèi)首個(gè)以設(shè)備增效功能驗(yàn)證為核心的測試床，促進(jìn)環(huán)境產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化設(shè)備管理體系的新技術(shù)、新基礎(chǔ)和新業(yè)態(tài)的建設(shè)。本測試床的價(jià)值在于可檢測設(shè)備排放是否達(dá)到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，為企業(yè)降本、增效、提質(zhì)及提供設(shè)備增效技術(shù)驗(yàn)證，為政府提供及時(shí)可靠的監(jiān)管數(shù)據(jù)。

四、測試床方案架構(gòu)

4.1.測試床應(yīng)用場景

構(gòu)建基于云計(jì)算的設(shè)備數(shù)據(jù)匯聚、分析和服務(wù)平臺(tái)，打造環(huán)境產(chǎn)業(yè)專屬基于設(shè)備增效管理方面的軟件模型庫，提供持續(xù)增效服務(wù)。本測試床主要面向兩大應(yīng)用場景，包括設(shè)備故障診斷維護(hù)和設(shè)備協(xié)同增效。

1.設(shè)備故障診斷維護(hù)基于設(shè)備健康的評(píng)估模型和故障預(yù)測模型分析設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的異常狀態(tài)，并提前對(duì)異常狀態(tài)采取恰當(dāng)?shù)念A(yù)測性維護(hù)，模型下發(fā)運(yùn)行決策和維護(hù)建議至邊緣層執(zhí)行，由定期計(jì)劃維護(hù)改為基于設(shè)備健康模型分析的精準(zhǔn)維護(hù)，提高設(shè)備運(yùn)行維護(hù)效率和可靠性，減少用工和停機(jī)時(shí)間并提高整個(gè)工廠的效率。

應(yīng)用價(jià)值：維保費(fèi)用降低近20%以上，設(shè)備故障率降低近50%以上。

2.設(shè)備協(xié)同增效

通過搭建環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，構(gòu)建設(shè)備的最優(yōu)運(yùn)行模型，并按照效率、能耗、安全、健康度等目標(biāo)，輸出最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)下發(fā)至邊緣層執(zhí)行，一方面能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登樾?，優(yōu)化生產(chǎn)過程中能源消耗，大大降低能耗成本；另一方面能夠提升廢棄物的利用率，增加產(chǎn)品數(shù)量質(zhì)量與生產(chǎn)收入；同時(shí)根據(jù)海量運(yùn)行數(shù)據(jù)不斷更新、迭代增效模型庫，依據(jù)本測試床群體知識(shí)，設(shè)備及設(shè)備集合可進(jìn)行持續(xù)的增效優(yōu)化。舉例如下：

（1）濕垃圾預(yù)處理設(shè)備提油增效

粗油脂作為濕垃圾處理中預(yù)處理系統(tǒng)的主要產(chǎn)品，其提取效率受進(jìn)料溫度、流量、含油率、三相轉(zhuǎn)速等多個(gè)預(yù)處理設(shè)備（見圖4-1）因素的影響，傳統(tǒng)油脂提取工藝參數(shù)的設(shè)置多采用經(jīng)驗(yàn)值，粗油脂的品質(zhì)和產(chǎn)量不可控，油脂回收率較低。針對(duì)以上問題基于現(xiàn)有項(xiàng)目工程運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過分析油脂提取工藝設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和效果，建立油脂回收增效模型，綜合能耗、售價(jià)等經(jīng)濟(jì)因素智能匹配運(yùn)行工藝參數(shù)，達(dá)到提升產(chǎn)油量的目的。

應(yīng)用價(jià)值：預(yù)處理設(shè)備油脂提取提升8%。

圖4-1 預(yù)處理設(shè)備

（2）厭氧設(shè)備產(chǎn)氣增效

沼氣作為厭氧設(shè)備（見圖4-2）系統(tǒng)的主要產(chǎn)品，其產(chǎn)氣效率受進(jìn)料溫度、流量、VFA、ALK、PH、TS、VS等多個(gè)因素的影響，傳統(tǒng)厭氧產(chǎn)氣工藝參數(shù)的設(shè)置多采用經(jīng)驗(yàn)值，沼氣產(chǎn)量及沼氣中甲烷含量不可控，沼氣產(chǎn)氣率較低。厭氧設(shè)備產(chǎn)氣模型根據(jù)大量歷史數(shù)據(jù)，通過厭氧設(shè)備的自變量（進(jìn)料量、進(jìn)料頻次、溫度、攪拌頻率）對(duì)因變量（產(chǎn)氣量）的影響進(jìn)行擬合分析，綜合能耗等經(jīng)濟(jì)因素匹配最優(yōu)運(yùn)行工藝參數(shù)，達(dá)到提升產(chǎn)氣量的目的。

應(yīng)用價(jià)值：厭氧設(shè)備產(chǎn)氣提升10%。

圖4-2 厭氧設(shè)備

（3）厭氧設(shè)備降耗增效

厭氧設(shè)備攪拌系統(tǒng)受液體粘度、濃度、槳葉角度、槳葉數(shù)量、罐體直徑、液面高度等各方面的影響。通過厭氧系統(tǒng)設(shè)備降耗模型可以降低設(shè)備潛在的過多能源消耗，同時(shí)根據(jù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整參數(shù)，維持厭氧系統(tǒng)整體穩(wěn)定。根據(jù)設(shè)備的健康狀況，提高厭氧設(shè)備運(yùn)行維護(hù)效率和可靠性，減少停機(jī)時(shí)間并提高整個(gè)工廠的效率。

應(yīng)用價(jià)值：厭氧設(shè)備運(yùn)行能耗降本至少20%。

4.2.測試床架構(gòu)

本測試床符合AII工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu), 由邊緣層、IaaS層、PaaS層及SaaS層組成，同時(shí)由安全防護(hù)體系保駕護(hù)航。包括設(shè)備增效模型、設(shè)備參數(shù)控制、設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控、設(shè)備預(yù)警、設(shè)備工藝優(yōu)化為核心功能的重點(diǎn)測試技術(shù)，建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)下的設(shè)備互聯(lián)體系。

4.3.測試床方案

通過5G技術(shù)提高邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳速率，同時(shí)降低延時(shí)。微服務(wù)架構(gòu)（見圖4-3）確保后期設(shè)備數(shù)量及設(shè)備接入數(shù)據(jù)量增加時(shí)快速的進(jìn)行橫向擴(kuò)展，在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、容器技術(shù)的支撐下，高效、穩(wěn)定的進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的分析和存儲(chǔ)。通過人工智能對(duì)設(shè)備安全、增效、能耗、運(yùn)維等進(jìn)行預(yù)測，同時(shí)引用3D/VR技術(shù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。

圖4-3 測試床軟件架構(gòu)

4.4.方案重點(diǎn)技術(shù)

首次利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)解決環(huán)境產(chǎn)業(yè)效益低、監(jiān)管難和安全差的問題，并創(chuàng)造性提出設(shè)備增效方法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)。基于設(shè)備控制點(diǎn)位描述技術(shù)，通過對(duì)工廠運(yùn)行設(shè)備、工藝參數(shù)的數(shù)據(jù)采集，實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備、工藝參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)，充分了解工藝設(shè)備作業(yè)過程中不同狀態(tài)下的運(yùn)行規(guī)律。

以獲取的大量設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合設(shè)備維修歷史數(shù)據(jù)、工藝配方數(shù)據(jù)，利用設(shè)備增效模型構(gòu)建技術(shù)，通過人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，抽取運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，如發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、油溫、油壓、工作時(shí)間，厭氧發(fā)酵的溫度、PH、攪拌機(jī)頻率等，構(gòu)建裝備故障分析模型、裝備故障預(yù)測模型，以及產(chǎn)品增產(chǎn)模型等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障原因的快速定位和維修措施，以及工藝系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化的建議。

通過物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)對(duì)運(yùn)行設(shè)備、工藝參數(shù)進(jìn)行全面的分析和洞察，給出系統(tǒng)性的預(yù)測性維護(hù)、故障診斷和系統(tǒng)優(yōu)化解決方案，在確保安全的前提下，提高物質(zhì)利用率、轉(zhuǎn)化率和生產(chǎn)效率是本測試床的聚焦點(diǎn)。

4.5.方案自主研發(fā)性、創(chuàng)新性及先進(jìn)性

環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)利用天人環(huán)境近30年的行業(yè)沉淀，結(jié)合信通院泰爾實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)優(yōu)勢，通過建立實(shí)時(shí)、系統(tǒng)、全面的環(huán)境產(chǎn)業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集體系，構(gòu)建基于云計(jì)算的設(shè)備數(shù)據(jù)匯聚、分析和服務(wù)平臺(tái)，打造環(huán)境產(chǎn)業(yè)專屬基于設(shè)備增效管理方面的軟件模型庫。

設(shè)備增效實(shí)現(xiàn)沒有可參考案例和理論指導(dǎo)，經(jīng)過多年實(shí)踐總結(jié)提煉出實(shí)現(xiàn)設(shè)備增效的三步法（見圖4-4），即找點(diǎn)位、建邏輯、尋規(guī)律。在設(shè)備控制點(diǎn)位描述技術(shù)方面，引入點(diǎn)位圖+點(diǎn)位表，先找點(diǎn)、再定位，利用點(diǎn)位控制圖和功能表來進(jìn)行設(shè)備點(diǎn)位描述及控制技術(shù)分析；分析行業(yè)物質(zhì)、資金、數(shù)據(jù)與其影響因素關(guān)系，在特征提取、建模、模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)設(shè)備增效模型構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新；在廢棄物全產(chǎn)業(yè)鏈溯源方面，綜合物質(zhì)流、區(qū)塊鏈、設(shè)備標(biāo)識(shí)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)新設(shè)備標(biāo)識(shí)技術(shù)應(yīng)用。

圖4-4 設(shè)備增效實(shí)現(xiàn)三步法示意圖

（1）找點(diǎn)位

通過物料流轉(zhuǎn)去向及氣、液、渣產(chǎn)出占比，明確降本增效點(diǎn)，通過設(shè)備增效影響因素分析（見圖4-5、圖4-6、圖4-7、表4-1），確定增加傳感器的類型、規(guī)格、數(shù)量、位置等具體參數(shù)。

圖4-5 物料平衡圖

圖4-6 因素分析圖

圖4-7 點(diǎn)位控制圖

表4-1 點(diǎn)位功能表

（2）建邏輯

從單因素、多因素、系統(tǒng)因素三個(gè)方面分析物能損耗（降本）和增產(chǎn)（增收）及效益（增效）與其影響因素之間的關(guān)系，用方程式或模型和線圖（即邏輯分析圖，非示意圖，見圖4-8）描述表示。  

圖4-8建邏輯

（3）尋規(guī)律

通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，尋找大數(shù)據(jù)中的規(guī)律，見圖4-9。

圖4-9尋規(guī)律

本測試床可實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測預(yù)警、性能優(yōu)化；可檢測設(shè)備排放是否達(dá)到行業(yè)排放標(biāo)準(zhǔn)；根據(jù)設(shè)備健康模型創(chuàng)新設(shè)備維修保養(yǎng)服務(wù)，避免過度維修保養(yǎng)的同時(shí)提升設(shè)備使用壽命；結(jié)合生產(chǎn)作業(yè)要求選擇最優(yōu)設(shè)備運(yùn)行模型以控制設(shè)備運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、節(jié)能服務(wù)；根據(jù)不同設(shè)備和故障信息選擇恰當(dāng)?shù)脑O(shè)備分析模型，提高設(shè)備故障分析的準(zhǔn)確性和安全性。

本測試床解決設(shè)備使用壽命短、能耗高、故障多、安全差、運(yùn)維成本高等問題，打造行業(yè)內(nèi)首個(gè)以設(shè)備增效功能驗(yàn)證為核心的測構(gòu)床，構(gòu)建環(huán)境產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化設(shè)備管理體系的新技術(shù)、新基礎(chǔ)和新業(yè)態(tài)。

4.6.方案安全風(fēng)險(xiǎn)控制

隨著本測試床的應(yīng)用推廣，設(shè)備接入數(shù)據(jù)量隨之增加，數(shù)據(jù)處理不及時(shí)會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)丟失、設(shè)備數(shù)據(jù)分析不準(zhǔn)確等問題，造成能耗損失或設(shè)備損壞，采用微服務(wù)架構(gòu)，行業(yè)PAAS層部分成熟算法模型下沉至邊緣層，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、預(yù)處理、緩存等操作，減輕數(shù)據(jù)通訊壓力。

大數(shù)據(jù)正逐漸演變?yōu)樾乱淮A(chǔ)性支撐技術(shù)，設(shè)備數(shù)據(jù)安全成為設(shè)備大數(shù)據(jù)與環(huán)境產(chǎn)業(yè)融合領(lǐng)域安全的重要影響因素，針對(duì)不斷變化演進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊形態(tài)，設(shè)計(jì)建構(gòu)更加完善的大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全保護(hù)體系，為上層跨行業(yè)應(yīng)用提供基礎(chǔ)性安全保障。

設(shè)備控制安全方面，識(shí)別和抵御安全威脅，加強(qiáng)設(shè)備控制安全預(yù)警，增加應(yīng)急處理策略，增強(qiáng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、控制等安全保障能力。

五、測試床實(shí)施部署

5.1.  測試床實(shí)施規(guī)劃

2021年05月-2021年09月：有機(jī)廢棄物處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證（初試）。

2021年10月-2021年12月：有機(jī)廢棄物處理設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證（中試）。

2022年01月-2022年03月：有機(jī)廢棄物處理設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證（終試）。

2022年04月-2022年07月：固廢處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試。

2022年08月-2022年11月：污水處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試。

2022年12月-2023年03月：大氣污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試。

2023年04月-2023年07月：噪音污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試。

2023年08月-2023年11月：輻射污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)，設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試。

2023年12月-2024年03月：有機(jī)廢棄物、固廢、污水、大氣、噪音、輻射污染處理項(xiàng)目設(shè)備增效實(shí)現(xiàn)復(fù)核，測試床發(fā)布正式版、線上運(yùn)營。

5.2.  測試床實(shí)施的技術(shù)支撐及保障措施

1.部署基于阿里云ECS服務(wù)器，安全、高效、彈性伸縮。

2.軟件采用微服務(wù)架構(gòu)，并發(fā)量高、容錯(cuò)性高、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、獨(dú)立部署、復(fù)雜度可控，測試床實(shí)施部署架構(gòu)參見圖5-1。

圖5-1 測試床實(shí)施部署架構(gòu)圖

3.大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)分析、3D/VR等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，為協(xié)同制造、智能生產(chǎn)、供應(yīng)鏈融合提供強(qiáng)有力的應(yīng)用支撐。對(duì)各單元設(shè)備處理量、利用率、蒸汽量、耗電量、人工成本、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、優(yōu)化工藝。對(duì)各單元設(shè)備處理量、運(yùn)行時(shí)間、藥劑量、設(shè)備參數(shù)、溫度、pH、耗電量、污染物進(jìn)出指標(biāo)等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析優(yōu)化工藝，保障處理效果的同時(shí)降低能耗提高效率。

4.邊緣計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)緩存等預(yù)處理以及邊緣實(shí)時(shí)分析，降低網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)載和云端計(jì)算壓力。將云端訓(xùn)練驗(yàn)證完善的設(shè)備增效模型下沉至邊緣測，在邊緣測就近計(jì)算，降低通訊資源消耗。將云端訓(xùn)練驗(yàn)證完善的設(shè)備增效模型下沉至邊緣測，在邊緣測就近計(jì)算，降低通訊資源消耗，邊緣側(cè)實(shí)施部署參見圖5-2。

圖5-2 邊緣側(cè)實(shí)施部署架構(gòu)圖

5.3.  測試床實(shí)施的自主可控性

1. IAAS基礎(chǔ)設(shè)施：國產(chǎn)阿里云等眾多云廠商技術(shù)已經(jīng)非常成熟，比購買硬件自主搭建效率高而且易于運(yùn)維。

2. PAAS基礎(chǔ)軟件：操作系統(tǒng)Linux、關(guān)系數(shù)據(jù)庫Mysql、物理網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫Cassandra、消息代理服務(wù)器EMQ、大數(shù)據(jù)Hadoop、機(jī)器學(xué)習(xí)Tensorflow等軟件都屬于開源項(xiàng)目。國產(chǎn)優(yōu)秀開源軟件用戶量逐漸占領(lǐng)中國市場，項(xiàng)目中使用較多。

3. SAAS 服務(wù)：自主設(shè)計(jì)、編碼、編譯、打包、運(yùn)行，完全自主可控。

4. 安全防護(hù)：從感知層到網(wǎng)絡(luò)層再到應(yīng)用層，通過密鑰管理機(jī)制、數(shù)據(jù)加密、路由安全、認(rèn)證及訪問控制等多種方式進(jìn)行安全管理。

六、測試床預(yù)期成果

6.1.測試床的預(yù)期可量化實(shí)施結(jié)果

1. 申請(qǐng)?jiān)O(shè)備增效軟件著作權(quán)5項(xiàng)、相關(guān)專利3項(xiàng)。

2. 搭建一個(gè)環(huán)境產(chǎn)業(yè)設(shè)備增效功能測試平臺(tái)

基于大數(shù)據(jù)，建立設(shè)備增效功能樣本數(shù)據(jù)庫，采用專家診斷與人工智能診斷相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備增效功能評(píng)估。

3. 編寫一套環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

公司牽頭，在中國城市環(huán)境衛(wèi)生協(xié)會(huì)指導(dǎo)下，聯(lián)合測試床合作伙伴（天人環(huán)境、信通院泰爾實(shí)驗(yàn)室）、行業(yè)頭部企業(yè)共同起草編寫環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，其中設(shè)備增效相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是其重要組成部分。

6.2.測試床的商業(yè)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)效益

1. 商業(yè)價(jià)值

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床為企業(yè)、政府、高校、研究院所、制造商、工業(yè)服務(wù)商提供了一個(gè)共享的技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，充分利用現(xiàn)有的高校、研究院、制造商、使用方等單位的專家資源和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，為企業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)維服務(wù)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持，為政府監(jiān)管提供及時(shí)可靠的數(shù)據(jù)支持，這一技術(shù)服務(wù)模式和共享服務(wù)平臺(tái)具有廣闊的應(yīng)用市場，商業(yè)價(jià)值巨大。

2. 經(jīng)濟(jì)效益

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床可以實(shí)現(xiàn)對(duì)污染物處理設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)測和故障診斷，充分利用制造商、高校、研究院所的技術(shù)專家，為工業(yè)企業(yè)設(shè)備管理提供技術(shù)指導(dǎo)，大幅降低企業(yè)設(shè)備維修成本近20%，解決當(dāng)前企業(yè)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)中存在的維修不足導(dǎo)致的故障頻發(fā)以及過維修導(dǎo)致維修成本高、效益低等問題，提高了企業(yè)設(shè)備管理效率、降低設(shè)備故障率近40%，為企業(yè)降本、增收、提質(zhì)30%左右。

6.3.測試床的社會(huì)價(jià)值

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床的應(yīng)用推廣，形成有效統(tǒng)一的頂層規(guī)劃、完整、科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)體系與合適的運(yùn)行管理模式，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間更大范圍的實(shí)施鏈接與智能交互融合，滿足環(huán)境行業(yè)及其上下游關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)多方共贏，最終推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)體系的可持續(xù)快速發(fā)展。

同時(shí)，測試床通過廢棄物全產(chǎn)業(yè)鏈溯源的設(shè)備標(biāo)識(shí)技術(shù)，從源頭保障數(shù)據(jù)真實(shí)性與可追溯性，為政府科學(xué)決策、有效監(jiān)管提供依據(jù)和入口，徹底解決環(huán)境監(jiān)管難的問題，確保人類擁有一個(gè)美好的生存環(huán)境。

6.4.測試床初步推廣應(yīng)用案例

1. 德清旺能生態(tài)餐廚廢棄物資源化處理廠設(shè)備增效測試

德清旺能生態(tài)餐廚廢棄物資源化處理廠，處理規(guī)模100t/d（實(shí)際餐廚50t/d+廚余50t/d），并配套相應(yīng)污水處置。采用“獨(dú)立預(yù)處理+聯(lián)合厭氧發(fā)酵+沼氣發(fā)電工藝”工藝路線，工程占地11畝。該項(xiàng)目是浙江省為數(shù)不多的集餐飲和廚余垃圾協(xié)同處置的項(xiàng)目。

項(xiàng)目運(yùn)行初期面臨產(chǎn)氣量低、能耗大、各工段無法實(shí)現(xiàn)集中管控等問題，運(yùn)用設(shè)備增效實(shí)現(xiàn)三步法進(jìn)行了智能化升級(jí)和平臺(tái)化運(yùn)營管理的改造，實(shí)現(xiàn)了從漿料產(chǎn)生、輸送到厭氧發(fā)酵全工藝流程設(shè)備的數(shù)據(jù)監(jiān)管與有序運(yùn)行，保障設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)留痕。

通過厭氧系統(tǒng)設(shè)備增效模型遠(yuǎn)程診斷及下發(fā)指令，基于厭氧設(shè)備增效特征提取、建模、模型訓(xùn)練，利用設(shè)備增效模型與大數(shù)據(jù)分析，使厭氧設(shè)備能耗投入產(chǎn)出比得到明顯的提升。連接環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)—Eiiplat測試，知其產(chǎn)出比由原來的3.88增大到4.31，提升比例為11%，設(shè)備故障率降低35%，綜合效益提升30%左右。

基于德清厭氧設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)形成增效功能測試報(bào)告，依據(jù)厭氧罐、攪拌機(jī)的實(shí)際運(yùn)行工況編寫完成設(shè)備測試床設(shè)計(jì)方案及部署說明等，為該項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性評(píng)估和發(fā)展規(guī)劃提供了數(shù)據(jù)支撐。

2. 平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)廚余垃圾處理廠設(shè)備增效測試

平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)餐廚垃圾處理廠，設(shè)計(jì)處理濕垃圾150噸（100噸廚余+50噸餐廚），主工藝流程為預(yù)處理＋干式厭氧發(fā)酵＋生物脫硫＋膜法脫碳，已獲住建部“環(huán)境衛(wèi)生科技示范項(xiàng)目”殊榮。

原工廠內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相互隔離，使得IT系統(tǒng)與現(xiàn)場的通信存在較多障礙，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)馁|(zhì)量提出了新的要求。一是各子系統(tǒng)設(shè)備（除臭、污水、厭氧工段等）的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)，與工廠信息網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)各異，難以融合互通；二是工業(yè)生產(chǎn)全流程設(shè)備存在大量“信息死角”，亟待解決；三是設(shè)備信息源較差，實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集、類型、精度以及頻率等方面存在較大提升空間。

針對(duì)上述問題，該項(xiàng)目致力于實(shí)現(xiàn)可視化、智能化和平臺(tái)化的廠區(qū)設(shè)備運(yùn)營管理模式，是國內(nèi)首個(gè)環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)—Eiiplat試點(diǎn)項(xiàng)目，經(jīng)過設(shè)備控制點(diǎn)位分析（點(diǎn)位圖+點(diǎn)位表），利用中央集中管控系統(tǒng)形成各設(shè)備信號(hào)傳輸，并自動(dòng)下傳廠區(qū)中控系統(tǒng)，分析廠區(qū)設(shè)備增效與其影響因素關(guān)系，通過全廠數(shù)據(jù)聚類、邊緣計(jì)算、算法模型等物聯(lián)網(wǎng)手段，形成了針對(duì)不同設(shè)備的增效模型，打通了各設(shè)備間的信息孤島，實(shí)現(xiàn)了干發(fā)酵厭氧罐設(shè)備降本增效。

測試結(jié)果表明厭氧設(shè)備降耗12%、產(chǎn)氣率提升4%，設(shè)備故障率降低35%，廠區(qū)實(shí)現(xiàn)綜合增效30%以上。利用差值計(jì)算、隨機(jī)化算法、最短路徑算法等大數(shù)據(jù)算法，解決了設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸精度不高、信號(hào)質(zhì)量差等弊端，將設(shè)備增效模型的準(zhǔn)確度提高20%以上，并編寫完成了厭氧設(shè)備增效功能測試使用說明書和測試報(bào)告，為該項(xiàng)目其它設(shè)備的智能化和平臺(tái)化升級(jí)改造提供了數(shù)據(jù)支撐。

七、測試床成果驗(yàn)證

7.1.測試床成果驗(yàn)證計(jì)劃

2021年05月-2021年09月：有機(jī)廢棄物處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證（初試），增效目標(biāo)10%。

2021年10月-2021年12月：有機(jī)廢棄物處理設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證（中試），增效目標(biāo)20%。

2022年01月-2022年03月：有機(jī)廢棄物處理設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證（終試），增效目標(biāo)30%。

2022年04月-2022年07月：固廢處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試，增效目標(biāo)30%。

2022年08月-2022年11月：污水處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試，增效目標(biāo)30%。

2022年12月-2023年03月：大氣污染處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試，增效目標(biāo)30%。

2023年04月-2023年07月：噪音污染處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試，增效目標(biāo)30%。

2023年08月-2023年11月：輻射污染處理設(shè)備增效數(shù)據(jù)驗(yàn)證測試，增效目標(biāo)30%。

2023年12月-2024年03月：有機(jī)廢棄物、固廢、污水、大氣、噪音、輻射污染處理設(shè)備增效實(shí)現(xiàn)復(fù)核（綜合增效目標(biāo)30%），測試床正式發(fā)布并線上運(yùn)營。

7.2.測試床成果驗(yàn)證方案

測試床針對(duì)環(huán)境產(chǎn)業(yè)處理設(shè)備進(jìn)行驗(yàn)證，以下以固廢行業(yè)餐廚廢棄物處理為例，搭建基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能驗(yàn)證環(huán)境，對(duì)下述場景（表7-1參數(shù)優(yōu)化增效，表7-2設(shè)備故障預(yù)測增效）進(jìn)行代表性驗(yàn)證：

表7-1設(shè)備參數(shù)優(yōu)化增效功能測試

表7-2設(shè)備故障預(yù)測增效功能測試

八、與已存在AII測試床的關(guān)系

通過與已有AII測試床比對(duì)，現(xiàn)有AII測試床沒有可以實(shí)現(xiàn)以“設(shè)備增效”、“先客戶后平臺(tái)”的盈利模式相關(guān)測試床，也沒有環(huán)境產(chǎn)業(yè)相關(guān)設(shè)備增效測試床。經(jīng)國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)檢索“設(shè)備增效”（見圖8-1），已有專利均屬于設(shè)備構(gòu)造設(shè)計(jì)類型專利，無本測試床軟件模型類設(shè)備增效知識(shí)產(chǎn)權(quán)。本測試床屬于首創(chuàng)。

圖8-1 國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)專利檢索

九、測試床成果交付

9.1.測試床成果交付件

測試床交付成果內(nèi)容見表9-1。

表9-1 測試床成果交付件

9.2.測試床可復(fù)制性

可復(fù)制的行業(yè)及應(yīng)用場景：環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以固廢行業(yè)為基礎(chǔ)，利用固廢行業(yè)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析與挖掘經(jīng)驗(yàn)，可以在環(huán)境產(chǎn)業(yè)行業(yè)內(nèi)包括固廢、污水、大氣、噪音、輻射等進(jìn)行快速復(fù)制，為行業(yè)的設(shè)備優(yōu)化、工藝的發(fā)展提供增效測試環(huán)境。還可將設(shè)備增效模型經(jīng)過適應(yīng)性的參數(shù)調(diào)整后，快速復(fù)制到建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的數(shù)字化智能工廠的設(shè)備增效模型分析。

9.3.測試床開放性

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效模型測試床本身具備良好的開放及兼容能力，不僅適用于在環(huán)境產(chǎn)業(yè)內(nèi)對(duì)污水、大氣、噪音、輻射等環(huán)境領(lǐng)域進(jìn)行平滑對(duì)接，也適用于與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下數(shù)字化智能工廠設(shè)備的平滑對(duì)接，最終實(shí)現(xiàn)全行業(yè)的開放性，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備增效目標(biāo)。

十、其他信息

10.1.測試床使用者

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床建立完成后，非發(fā)起方的測試床參與者、公司需與發(fā)起方簽訂增效測試協(xié)議后，可將環(huán)境產(chǎn)業(yè)的處理設(shè)備利用本測試床進(jìn)行增效功能的驗(yàn)證，包括優(yōu)化設(shè)備運(yùn)營參數(shù)、故障預(yù)測分析等功能。

10.2.測試床知識(shí)產(chǎn)權(quán)說明

基于環(huán)境產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的設(shè)備增效功能測試床由青島國真智慧科技有限公司發(fā)起，合作者、生態(tài)伙伴共同打造。

項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的開發(fā)成果及其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，包括但不限于申請(qǐng)專利的權(quán)利、專利申請(qǐng)權(quán)、專利權(quán)、版權(quán)、商業(yè)秘密，均歸發(fā)起方及該成果的合作開發(fā)者與生態(tài)伙伴共建者擁有或共同擁有；未經(jīng)共同擁有者一方書面同意，另一方不可將本協(xié)議項(xiàng)目合作過程中產(chǎn)生的任何知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓、許可、泄露給任何第三方。

10.3.測試床運(yùn)營及訪問使用

選取內(nèi)蒙古赤峰、浙江富陽、福建平潭為本測試床測試地點(diǎn)，系統(tǒng)主要部署于阿里云中，環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)資源由青島國真智慧科技有限公司負(fù)責(zé)統(tǒng)一運(yùn)營管理，參與單位協(xié)助。訪問者可隨時(shí)向青島國真智慧科技有限公司申請(qǐng)授權(quán)賬號(hào)進(jìn)行使用。

10.4.測試床資金

環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)為自有資金，穩(wěn)定充足，同時(shí)也會(huì)爭取專項(xiàng)資金支持。

10.5.測試床時(shí)間軸

本測試床屬于歷時(shí)八年的研究項(xiàng)目，主要分為以下幾個(gè)關(guān)鍵的時(shí)間點(diǎn)：

2021年1月-2021年2月：按測試床要求完善平臺(tái)架構(gòu)與功能。

2021年2月-2021年4月，搭建設(shè)備增效測試系統(tǒng)。

2021年5月-2021年10月：有機(jī)廢棄物處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年6月-2021年10月：固廢處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年7月-2021年10月：污水處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年8月-2021年10月：大氣污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年9月-2021年10月：噪音污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年10月-2021年10月：輻射污染處理項(xiàng)目現(xiàn)場勘察，設(shè)備增效方案設(shè)計(jì)和設(shè)備數(shù)據(jù)增效驗(yàn)證測試。

2021年11月-2021年11月：有機(jī)廢棄物、固廢、污水、大氣、噪音、輻射污染處理項(xiàng)目設(shè)備增效初步實(shí)現(xiàn)復(fù)核。

2021年12月-2021年12月：有機(jī)廢棄物、固廢、污水、大氣、噪音、輻射污染處理項(xiàng)目設(shè)備增效功能測試床發(fā)布正式版、線上運(yùn)營。

10.6.附加信息

測試床成果將首先應(yīng)用于固廢行業(yè)的設(shè)備，通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)收集設(shè)備數(shù)據(jù)，將所有設(shè)備數(shù)據(jù)在本測試床中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，得到最優(yōu)的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集可為環(huán)境行業(yè)的處理設(shè)備提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)，幫助運(yùn)營方人員優(yōu)化廠區(qū)生產(chǎn)策略、工藝運(yùn)行參數(shù)，從而達(dá)到增強(qiáng)設(shè)備安全性能、降低設(shè)備能耗、提升設(shè)備運(yùn)行與生產(chǎn)效率，提高資源利用率和處理質(zhì)量。

環(huán)境產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以固廢行業(yè)為基礎(chǔ)，利用固廢行業(yè)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析與挖掘經(jīng)驗(yàn)，通過與污水、大氣、噪音、輻射等行業(yè)頭部企業(yè)合作，從平臺(tái)建設(shè)開始規(guī)劃測試功能與復(fù)制實(shí)施方案，為環(huán)境產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的工藝技術(shù)、設(shè)備生產(chǎn)和工程建設(shè)與運(yùn)營管控的優(yōu)化提供增效測試環(huán)境，為徹底解決環(huán)境產(chǎn)業(yè)效率低、安全差和監(jiān)管難的痛點(diǎn)提供技術(shù)支撐和測試保障。