在水处理中，我们的许多日常决定取决于不断变化的变量。天气如何，水泵是否停止工作，以及—— 也许是 最重要的—— 进水的特征。
不良事件通常要求我们以不寻常的方式操作我们的系统。当然，我们规避风险的本能可能会过于正确，但在这些事件中，运营设施的成本会随着时间的推移而增加。一家公用事业公司大约30%的运营预算都花在了水泵的能源成本上，而且这个数字加起来很快。俄勒冈州波特兰市这样大小的城市每年仅在抽水方面就花费2000万美元。只要减少2%，他们每年就能节省40万美元的能源成本。与能源使用相关的成本与化学品剂量的过度补偿成本或由于意外后果导致水质超过限制时可能受到的严重违规处罚的影响无关。
你可以使用预测控制来削减这些成本，它利用机器学习来发现模式和预测场景，这样你就可以评估针对成本优化算法和化学反应优化策略采取的最佳控制措施。我们将两个场景放在一起，向您展示如何使用Emagin预测两个典型事件。
第一天:为比赛时间做好准备
明晚有一场职业曲棍球比赛。当这些重大体育赛事发生时，它们在历史上增加了城市网络中各自压力区域的水需求。当其他系统需求继续影响城市有效满足水和能源需求的能力时，这一重大体育赛事必须举行。该市意识到在高峰时段泵需要额外的输出，已投资于可靠的设备和控制逻辑，以确保满足需求。在需求高峰期间的运营成本被认为是标准业务费用。
使用Emagin，他们可以预测即将到来的需求，并根据成本优化算法评估成本和制备程序，同时还可以监控以确保使用最高效的设备。在作业开始前，作业团队可以监控和审查埃马金对泵的预测控制建议，并制定所需的控制计划。
在这种情况下，Emagin最大的好处是评估您可以快速实时地进行的网络调整。存储可以优化以满足需求，泵可以按特定顺序运行，以最有效地减少高峰电价期间的运行时间。但也许同样有用的是，这样的预测性人工智能建议可以有效地在可变电价系统中减少高达20%的能源支出。
第二天:适当剂量的化学药品来应对风暴
一场强烈的风暴正在逼近一家水处理厂。本周上游水质异常，虽然即将到来的风暴的影响尚不清楚，但该市感觉自己有一个有效的计划来处理峰值和冲击负荷。在为风暴做准备时，操作人员打开闸门来管理流量，并确保化学品的最大库存可用于处理。操作人员知道，工厂的头部设备通常需要对此类事件进行额外的关注，因此他们为化学剂量站设置了更高的点限制，并让它们无人看管，以应对潜在的高负荷事件。
使用Emagin，他们可以预测即将到来的冲击负荷，并根据预测的水质参数评估处理操作。他们还可以监控他们的设备，以确保可以在线有效地管理流量。在影响电站的事件发生之前，操作团队会收到预测负荷条件的警报。装载条件下的最佳操作实践以数字进度表形式提供，使操作人员能够直观地了解何时操作设备，以及最佳加药点。
这种情况需要一种规范的方法来处理冲击负载，同时保持合规性并以尽可能低的成本运行。通过模拟最可能的水质场景的化学反应曲线，Emagin可以帮助您限制过量的剂量，优化设施中的存储，最小化设备的开/关周期，并管理流量。像这样的人工智能建议已经被证明可以有效地降低与化学品使用、设备生命周期以及水和废水处理厂的能源费用相关的运营成本。
最大的好处是……
实施Emagin后，可以提前确定工厂的 关键注意区域，从而避免了确定最佳设定值的猜测。团队可以专注于关键领域，有效和高效地识别潜在植物干扰的来源，这可以帮助他们获得更有价值的东西——时间。
准备好了解更多关于Emagin AI的工作原理了吗?请听我们的一个关于水的演讲，我们谈论如何使用Emagin将任何工艺示意图抽象为实时预测模型。
