信息技术智慧城市城市污水处理过程智能预警系统技术要求(T-CESA 1042—2019).pdf

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1、ICS 35.240 L 70 团 体 标 准 T/CESA 10422019 信息技术 智慧城市 城市污水处理过程智能预警系统技术要求 Information technology-Smart city-Specification of intelligent early-warning system for municipal wastewater treatment process 2019-04-01 发布 2019-04-01 实施 中国电子工业标准化技术协会 发 布 T/CESA 10422019 I 目 次 前 言.II 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1

2、4 缩略语.2 5 系统架构.2 6 预警状态信息感知.2 6.1 预警状态传感器布置.2 6.2 预警状态数据获取.4 6.3 预警状态数据传输.4 6.4 预警状态数据存储.4 6.5 预警状态数据预处理.5 7 预警状态信息智能处理.5 7.1 预警状态特征提取.5 7.2 软测量.6 8 预警状态信息智能预测.6 8.1 预测变量分析.6 8.2 预警状态智能预测.6 8.3 预警状态多步预测.7 9 运行状态智能预警.7 9.1 分类预警.7 9.2 分级预警.8 9.3 预警输出.8 T/CESA 10422019 II 前 言 本标准按照GB/T 1.12009标准化工作导则 第

3、1部分：标准的结构和编写给出的规则起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本标准由中国电子技术标准化研究院提出并归口。本标准起草单位：北京工业大学、中国电子技术标准化研究院、中南大学、华东理工大学、东北大学、浙江大学、北京工商大学、华南理工大学、广州中国科学院沈阳自动化研究所分所、北京城市排水集团有限责任公司科技研发中心、中国科学院生态环境研究中心、中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院、南京大学、安徽国祯环保节能科技股份有限公司等。本标准主要起草人：韩红桂、董建、张群、马珊珊、乔俊飞、张璐、汪小娟、王燕妮、阳春华、李勇刚、钟伟民、周平、吴争光、

4、王小艺、许继平、刘乙奇、苑明哲、于广平、常江、孙德贵、齐嵘、安伟、任洪强、黄辉、唐晓丽、卢薇、侯红勋、张辉等。T/CESA 10422019 1 信息技术 智慧城市 城市污水处理过程智能预警系统技术要求 1 范围 本标准规定了城市污水处理过程智能预警技术要求，包含预警状态信息感知、预警状态信息智能处理、预警状态信息智能预测、运行状态智能预警。本标准适用于城市污水处理过程中进水水质变化、环境因素变化、过程变量变化、出水水质变化、设备运行状态变化的智能预警。2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本

5、（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 18919-2002 城市污水再生利用 分类 3 术语和定义 GB/T 18919-2002 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1 城市污水处理过程 municipal wastewater treatment process 使城市污水达到水质排放要求的净化过程。3.2 特征提取 feature extraction 应用人工智能技术从原始特征集合中提取代表性特征。3.3 软测量 soft sensor 针对难测量或者暂时不能测量的变量，应用人工智能技术，通过构造其与易测量相关变量之间的数学关系实现推断或者估计。3.4 智能预警系统 int

6、elligent early-warning system 应用人工智能技术，利用传感器采集的过程检测数据监测风险因素的变化趋势，评价各种风险偏离预警线的等级，发出预警信号的系统。T/CESA 10422019 2 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。ORP：氧化还原电位(Oxidation-Reduction Potential)5 系统架构 城市污水处理过程智能预警系统架构见图1，应包含预警状态信息感知、预警状态信息智能处理、预警状态信息智能预测、运行状态智能预警。预警状态信息智能处理预警状态信息智能处理特征提取软测量预警状态信息智能预测预警状态信息智能预测预测变量分析预测模型多步预测运行

7、状态智能预警运行状态智能预警分类预警分级预警预警输出预警状态信息感知预警状态信息感知预警状态传感器布置预警状态数据传输预警状态数据存储预警状态数据获取预警状态数据预处理 图1 城市污水处理过程智能预警系统各部分关系图 城市污水处理过程智能预警是针对进水水质变化、环境因素变化、过程变量变化、出水水质变化、以及设备运行变化进行智能分类和分级预警。智能预警系统各部分功能要求包括：a)应具备预警状态信息感知的能力，包括：合理布置预警状态传感器，获取进水水质、环境因素、过程变量、出水水质、以及设备运行预警状态数据；利用无线或有线进行预警状态数据传输，实现预警状态数据存储；以及预警状态数据预处理等，保证数

8、据的有效性，供预警状态信息智能处理和预警状态信息智能预测调用；b)应具备预警状态信息智能处理的能力，包括：特征提取、软测量等，供预警状态信息智能预测和运行状态智能预警调用；c)应具备预警状态信息智能预测的能力，包括：预测变量分析，获取预测变量与相关易测变量间的关系，利用预测模型实现预警状态预测；运用多步预测描述进水水质、环境因素、过程变量、出水水质、以及设备运行状态在未来一段时间内的变化趋势，供运行状态智能预警调用；d)应具备运行状态智能预警的能力，包括：分类预警、分级预警以及预警输出等，实现对城市污水处理过程运行状态的智能预警。6 预警状态信息感知 6.1 预警状态传感器布置 6.1.1 性

9、能要求 预警状态传感器布置技术要求如下：a)预警状态传感器的测量误差值不大于5%；b)预警状态传感器的放置和使用方法应严格按照产品使用说明，保证正常使用；T/CESA 10422019 3 c)预警状态传感器走线规范；d)预警状态传感器便于检测、清洗与置换。预警状态传感器布置见表1。表1 预警状态传感器布置 预警过程 传感器名称 数量 安装位置 作用 进水状况 液位传感器 至少 2 个 进水泵与格栅附近 实时测量进水水量 pH 传感器 至少 1 个 格栅附近 检测进水 pH 值 ORP 传感器 至少 1 个 格栅附近 表征污水中的氧化还原电位 氨氮传感器 至少 1 个 进水口附近 检测进水氨氮

10、浓度 流量计 至少 1 个 进水管道附近 检测进水流量 环境因素 温度传感器 至少 1 个 格栅附近 检测当前温度 雨量计 至少 1 个 进水泵附近 检测降雨量 过程变量 溶解氧传感器 至少 3 个 均匀分布于反应器中 检测反应器的好氧状态 ORP 传感器 至少 1 个 反应器附近 表征污水中的氧化还原电位 氨氮传感器 至少 3 个 均匀分布于反应器中 检测反应器的氨氮浓度 硝态氮传感器 至少 1 个 反应器附近 检测反应器的硝态氮浓度 总磷/正磷酸盐传感器 至少 1 个 反应器附近 检测反应器的总磷/正磷酸盐浓度 污泥浓度计 至少 1 个 反应器附近 检测反应器的污泥浓度 pH 传感器 至少

11、 1 个 反应器附近 检测反应器的 pH 温度传感器 至少 1 个 反应器附近 检测反应器的温度 出水水质 ORP 传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的氧化还原电位 pH 传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的 pH 值 温度传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端反应系统的温度 固体悬浮物浓度传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的悬浮物浓度 氨氮传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的氨氮浓度 硝态氮传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的硝态氮浓度 总磷/正磷酸盐传感器 至少 1 个 出水端 检测出水端的总磷/正磷酸盐浓度 设备运行状态 电流传感器 至少 1 套 相应泵的

12、附近 判断泵的异常 转速测量传感器 至少 1 套 风机附近 判断风机的异常 电机扭矩传感器 至少 1 套 电机附近 判断电机的异常 6.1.2 功能要求 预警状态传感器布置功能要求如下：a)应支持对进水水质检测的功能；b)应支持对环境因素检测的功能；c)应支持对过程变量检测的功能；d)应支持对出水水质检测的功能；T/CESA 10422019 4 e)应支持对设备运行状态检测的功能。6.2 预警状态数据获取 6.2.1 性能要求 预警状态数据获取技术要求如下：a)数据获取频率与数据采样频率一致；b)支持多通道数据获取方式；c)数据获取过程中具有多种数据格式。6.2.2 功能要求 预警状态数据获

13、取功能要求如下：a)应支持不同格式数据获取的功能；b)应支持多通道数据获取的功能；c)应支持多源数据获取的功能；d)宜支持不同格式数据间转换的功能。6.3 预警状态数据传输 6.3.1 性能要求 预警状态数据传输技术要求如下：a)数据传输过程中每秒所传的数据不低于 100 兆(Mb)；b)每个数据采集点数据传输速率不低于 30 千比特率(kbps)；c)数据传输过程中丢包率不高于 2%；d)数据传输过程中的误码率不高于 10-6；e)支持一对一和一对多通信；f)可传输开关信号或脉冲信号。6.3.2 功能要求 预警状态数据传输功能要求如下：a)应具有无线/有线传输的功能；b)应具有多通道传输的功

14、能；c)应具有传输校验的功能；d)应具有多串口传输的功能；e)应具有实时数据传输的功能；f)应具有通信断线重连的功能；g)应具有固定 IP 或域名解析的功能。6.4 预警状态数据存储 6.4.1 性能要求 预警状态数据存储技术要求如下：a)数据的存储时间不少于半年；b)数据的存储量应不小于 500 太(TB)；T/CESA 10422019 5 c)储存的数据可通过通信接口导出到外部存储介质；d)在不间断电源的支持下实现不小于 6 小时的不间断存储。6.4.2 功能要求 预警状态数据存储功能要求如下：a)应具有多通道数据存储的功能；b)应具有完整保存所获取数据的功能；c)应具有用户可修改数据存

15、储模块的功能；d)应具有数据历史记录、查询与调用的功能；e)应具有数据备份的功能；f)宜支持预警状态数据存储校准的功能。6.5 预警状态数据预处理 6.5.1 性能要求 预警状态数据预处理技术要求如下：a)利用小波分析等人工智能技术消除数据噪声，保证数据的信噪比不低于 95 分贝(dB)；b)利用模糊聚类等人工智能技术保证数据的完整性不低于 99%；c)利用深度学习等人工智能技术保证数据格式的一致性；d)利用数据融合技术对多源数据进行集成处理，保证数据重复率不高于 2%。6.5.2 功能要求 预警状态数据预处理功能要求如下：a)应具有数据噪声处理的功能；b)应具有数据无效值与缺失值处理的功能；

16、c)应具有数据正确率和完整性评估的功能；d)应具有数据格式转换的功能。7 预警状态信息智能处理 7.1 预警状态特征提取 7.1.1 性能要求 预警状态特征提取技术要求如下：a)利用专家知识等人工智能技术获得城市污水处理过程易测变量和难测变量；b)利用模糊神经网络等人工智能技术挖掘出易测变量，每个难测变量相关的易测变量不少于 3个；c)利用卷积神经网络等人工智能技术提取特征变量，每个难测变量的特征变量不少于 2 个。7.1.2 功能要求 预警状态特征提取功能要求如下：a)应具有过程变量检测与特征分类的功能；b)应具有过程变量特征挖掘的功能；T/CESA 10422019 6 c)应具有难测变量

17、相关特征变量提取的功能。7.2 软测量 7.2.1 性能要求 软测量技术要求如下：a)利用径向基神经网络等人工智能技术实现难测变量的软测量；b)软测量输入变量个数不少于 2 个；c)软测量的输入数据频率不小于输出数据频率；d)软测量的可校正参数不少于 2 个；e)软测量的精度不小于 95%。7.2.2 功能要求 软测量功能要求如下：a)应具有软测量输入变量和输出变量个数可调的功能；b)应具有软测量输入数据频率可调的功能；c)应具有软测量输出步长可调的功能；d)应具有软测量参数自校正的功能。8 预警状态信息智能预测 8.1 预测变量分析 8.1.1 性能要求 预测变量分析技术要求如下：a)利用专

18、家知识等人工智能技术确定智能预警所需的预测变量；b)利用模糊神经网络等人工智能技术挖掘出预测变量的易测变量，每个预测变量相关的易测变量不少于 3 个；c)利用卷积神经网络等人工智能技术挖掘出预测变量的特征变量，特征变量不少于 2 个。8.1.2 功能要求 预测变量分析功能要求如下：a)应具有预测变量检测与特征分类的功能；b)应具有预测变量特征挖掘的功能；c)应具有预测变量相关特征变量提取的功能。8.2 预警状态智能预测 8.2.1 性能要求 预警状态智能预测技术要求如下：a)利用深度置信网络等人工智能技术建立预警状态的预测模型；b)利用遗传算法等人工智能技术校正预测模型参数；c)预测模型的输入

19、变量不少于 2 个；d)预测模型的输入数据频率不小于输出数据频率；T/CESA 10422019 7 e)预测模型的可校正参数不少于 2 个；f)预测模型的精度不小于 95%。8.2.2 功能要求 预警状态智能预测模型功能要求如下：a)应具有预警状态智能预测模型输入变量和输出变量个数可调的功能；b)应具有预警状态智能预测模型输入数据频率可调的功能；c)应具有预警状态智能预测模型输出步长可调的功能；d)应具有预警状态智能预测模型参数自校正的功能；e)宜支持关于预警状态智能预测模型计算速率和精度评价的功能。8.3 预警状态多步预测 8.3.1 性能要求 预警状态多步预测技术要求如下：a)利用模糊神

20、经网络等人工智能技术建立预警状态预测的多步预测模型；b)预测步长不少于 2 小时；c)评估指标不少于 2 个；d)多步预测精度不小于 75%。8.3.2 功能要求 预警状态多步预测功能要求如下：a)应具有预警状态多步预测模型输入变量和输出变量个数可调的功能；b)应具有预警状态多步预测模型输入数据频率可调的功能；c)应具有预警状态多步预测模型输出步长可调的功能；d)应具有预警状态多步预测模型参数自校正的功能；e)应具有智能预警结果可视化的功能；f)宜支持关于预警状态多步预测模型计算速率和精度评价的功能。9 运行状态智能预警 9.1 分类预警 9.1.1 性能要求 分类预警技术要求如下：a)利用知

21、识推理等人工智能技术完成预警分类设计，包括进水水质变化、环境因素变化、过程变量变化、出水水质变化和设备运行状态变化等；b)利用显著性分析等人工智能技术确定分类预警阈值置信范围；c)预警阈值的置信度达到 90%以上。9.1.2 功能要求 分类预警功能要求如下：a)应具有预警分类的功能；T/CESA 10422019 8 b)应具有预警阈值置信范围设计的功能；c)应具有预警阈值置信范围自适应调整的功能；d)应具有智能预警分类可视化的功能。9.2 分级预警 9.2.1 性能要求 分级预警技术要求如下：a)利用智能决策等人工智能技术完成不同预警类型的级别设计；b)利用显著性分析等人工智能技术确定分级预

22、警阈值置信范围；c)分级级别数不小于 4 种；d)分级预警阈值的置信度达到 90%以上。9.2.2 功能要求 分级预警功能要求如下：a)应具有不同预警类别分级的功能；b)应具有预警分级自适应的功能；c)应具有分级预警阈值置信范围设计的功能；d)应具有分级预警阈值置信范围自适应调整的功能；e)应具有智能预警分级可视化的功能。9.3 预警输出 9.3.1 性能要求 预警输出技术要求如下：a)预警输出包括进水水质、环境因素、过程变量、出水水质和设备运行状态等预警级别的不间断显示；b)预警趋势不小于 2 小时；c)不同预警级别差异化警示。9.3.2 功能要求 预警输出功能要求如下：a)应具有预警分类分

23、级显示的功能；b)应具有良好人机交互的功能；c)应具有应急处理决策接口的功能。_ T/CESA 10422019 9 中国电子工业标准化技术协会（CESA）是全国电子信息产业标准化组织和标准化工作者自愿组成的社会团体。广泛联系全国电子信息产业标准化机构和标准化工作者，协助政府部门搞好电子信息产业标准化工作，开拓信息技术领域的标准化工作是中国电子工业标准化技术协会的主要工作内容之一。中国境内从事科研开发、制造、营销和服务的企事业单位、高等院校、社会组织和个人均可随时向中国电子工业标准化技术协会团体标准工作部提出团体标准项目建议。中国电子工业标准化技术协会标准按照 电子工业标准化技术协会协会团体标准管理办法 进行制定和管理。在本标准实施过程中，如发现需要修改或补充之处，请将意见和有关资料寄至中国电子工业标准化技术协会，以便修订时参考。