Reglerteknik för resurseffektiv rening i

Underhåll och feldetektering av givare –
viktigt för resurseffektiv drift
Linda Åmand, IVL Svenska Miljöinstitutet
Bengt Carlsson, Uppsala universitet
Underhåll av givare och utrustning behövs för att uppnå
– God övervakning
– Resurseffektiv process
– Ändamålsenlig styrning
Innehåll
1. Motivering – ammoniumåterkoppling
2. Feldetektion av givare
3. Exempel 1: Analys av ”tvättdata” från syregivare
4. Exempel 2: Kvotmetoden
5. Slutsatser
1. Motivering: vad kostar underhåll?
Exemplet ammoniumåterkoppling
Resultat
• Förenklad övervakning och styrning
• Minskad energiförbrukning
• Opåverkat reningsresultat
Energibesparing (%)
Återbetalningstid (år)
20
15
10
5
0
Henriksdal
Käppalaverket
Himmerfjärdsverket
Kostnads‐nyttoanalys
Energibesparing (1 kr/kWh): 5‐15 %
NH4‐givare: 75 000 kr + 25 % installation + 0,5 h underhåll/v
Programmering: 10 000 kr
Ökad energibesparing
Minskad storlek på anläggningen
Kostnads‐nyttoanalys
Återbetalningstid (1 ammoniumgivare)
20
Inget underhåll
18
30 min underhåll/v
16
60 min underhåll/v
14
12
10
NH4‐givare: 75 000 kr + 25 % installation + 0/0,5/1 h underhåll/v
Programmering: 10 000 kr
8
Underhåll av NH4‐givaren
6
4
2
0
100 000
Energibesparing (1 kr/kWh): 10 %
300 000
500 000
700 000
900 000 1 100 000 1 300 000 1 500 000
Årlig elförbrukning (kWh, 1 linje)
Minskad storlek på anläggningen
Berör många anläggningar
Återbetalningstid (1 ammoniumgivare)
10
9
Sternö
8
7
6
5
Västerås
4
3
2
Uppsala
Käppala
Henriksdal
1
0
100 000
600 000
1 100 000
1 600 000
Årlig elförbrukning (kWh, 1 linje)
2 100 000
Tänk på
• Reglerteknik kan bidra till säkrare drift och energivinster – men glöm inte kostnaderna
• Extra viktigt för mindre anläggningar – kan vara svårare att räkna hem investeringar
• Läs mer i en kommande SVU‐rapport!
2. Feldetektion av givare på reningsverk
Viktigt att upptäcka ”fel” (onormala situationer) i sin process:
‐ Givarfel
‐ Fel i ställdon och övrig utrustning
‐ Processtörningar
Datorbaserad feldetektering kan:
‐ Förbättra datakvalitén
‐ Minska risken för dålig reglering (se avsnitt 1)
‐ Minska effekter av mänskliga fel
•
‐
‐
‐
‐
Önskemål för feldetekteringsmetoder:
Intuitiva
Få och lättinställda parametrar
Få falskalarm
Snabb detektion av fel
• För att kunna hitta fel måste man ha kunskap om den normala driften. • Ofta används en matematisk modell som kan förutsäga processens beteende under normaldrift.
Blockschema för en typisk feldetektor
H 0 

h
H1

  h?
4. Detektion av fel i syregivare genom analys av ”tvättdata”
Resultat från EU‐projektet DIAMOND
Syre‐signal vid ”tvättning”
Strategi
• Skatta karakteristiska egenskaper hos ”stegsvaret”, t ex amplitud
• Bestäm hur dess egenskaperna ser ut när givaren är hel (referensdata)
• Om stegsvaret egenskaper skiljer sig signifikant från referensdata => Möjligt givarfel
Metod/Resultat
• Tre binära klassificeringsmetoder har
utvärderats med data från en syregivare vid Bromma reningsverk.
• Metoder: k‐Nearest Neighbours (k‐NN), Radial Basis Function (RBF) och Random Forest (RF classifiers
Classifier
4 parameters
2 parameters
RF
0.99
0.99
k‐NN
0.98
0.97
RBF
0.77
0.72
Andel data som klassificerats korrekt
Kommentarer
• “Tvättdata” kan ge användbar information för
att avgöra givarstatus.
• Binär klassificering kan vara användbart men enklare metoder (titta på stegsvaret) kan ge
“good enough “ resultat.
• Mera info om resultaten finns för den intresserade.
4. Kvotmetoden Resultat från EU‐projektet Diamond
Förutsättningar
• Vi har en linje som består av ett antal luftade zoner i serie.
• Luftflödet till varje zon styrs av en återkoppling från uppmätt syrehalt i zonen.
Konsekvens
• Det går normalt inte att avgöra från mätningar från syregivaren om den har en
bias (systematiskt fel)
Princip
• Under ”felfri” drift beräknas kvoter av luftflöden (eller ventillägen) till olika luftade zoner. • En konservativ gräns sätts för max/min kvoterna.
• Under vanlig drift: beräkna kvoter och jämför med gränserna ovan. Resultat (exempel)
Ett biasfel på ‐0.5 mg/l infördes på syregivaren i zon 2 i en linje vid Bromma reningsverk. Kvotmetoden detekterade felet efter ca 3 timmar.
Kommentarer
• Kvotmetoden fungerar bättre än att bara övervaka enskilda luftflöden (ej visat i denna presentation)
• Metoden kan lätt utvidgas till att även studera kvoter mellan zoner i olika linjer.
• Hur stor är risken för falskalarm vid kraftiga förändringar i belastningen?
• Ändringar i syrebörvärden måste beaktas
5. Slutsatser
• Viktiga motiv för underhåll och feldetektering:
‐ Hårdare renings‐ och resurskrav som gör det allt viktigare att hålla koll på sin process
‐ Användning av automatisk reglering kräver fungerande givare
• Utmaning: Ta fram utvärderade, intuitiva och robusta metoder
• Mera detaljer? Besök konferensen IT & Water, Rotterdam 8 ‐ 10 Feb 2015.