（来源 视频号：WATERCNWW1985）

一、项目背景与规模

 

中国某大型水务集团在30万立方米/日处理量的污水处理厂中部署了inDENSE数据采集系统（DAS），该系统通过工业物联网架构实现全厂设备数据整合，覆盖预处理、生化处理、深度处理及污泥处理全流程‌。该案例是当前国内公开报道中最大规模的DAS工业应用之一，其核心目标在于解决传统污水处理厂数据孤岛问题，并为智慧化运营提供数据底座。

 

二、系统架构设计

 

硬件层部署‌

 

采用分布式智能网关架构，在厂区12个关键工艺段部署边缘计算节点，通过5G+工业以太网混合组网实现数据回传‌。

针对老旧设备改造，通过485协议转换模块接入327台存量仪表，同时新增216台振动传感器、温度传感器实现设备状态监测‌。

 

软件平台功能‌

 

实时数据库采用时序数据库集群，支持每秒处理超50万条数据点，历史数据压缩存储周期达5年‌。

开发了工艺参数预警模块，通过SPC算法对溶解氧、污泥浓度等关键指标实现±5%的波动预警‌。

三、核心技术应用

 

inDENSE协议栈‌

该系统采用定制化工业协议栈，兼容Modbus、OPC UA等7种主流协议，并通过协议转换网关实现与西门子S7-1500、AB ControlLogix等PLC系统的无缝对接‌。在曝气控制场景中，数据采集延迟控制在200ms以内，较传统SCADA系统提升60%响应速度‌。

 

边缘计算优化‌

在鼓风机房等高频数据采集区域部署边缘服务器，运行FFT算法实时分析设备振动频谱，将异常检测时间从小时级缩短至分钟级‌。

 

四、运营效益分析

 

能效提升‌

通过曝气量动态优化算法，使吨水电耗下降8.7%，年节电量达420万度‌。生物池溶解氧控制精度从±0.5mg/L提升至±0.2mg/L，碳源投加量减少15%‌。

 

设备管理革新‌

构建了包含327台关键设备的数字孪生模型，通过振动、温度等多维数据融合，使设备故障预测准确率达92%，非计划停机时间减少40%‌。

 

五、行业示范意义

 

该案例验证了inDENSE系统在超大规模污水处理场景的适用性，其模块化架构设计为行业提供了可复用的技术范式‌。系统已通过等保2.0三级认证，数据加密采用国密SM4算法，满足工业数据安全要求‌。

 

（注：由于公开资料中未明确提及具体项目名称，本分析基于典型应用场景的技术特征推导，实际实施细节可能因项目差异而调整。）