大数据技术在循环水系统节能方面的应用

摘 要：随着互联网、物联网、云计算等大数据技术的不断发展和应用，万物互联已经不再是畅想或者空谈，而是切实体现在我们生活的方方面面。近年来，大数据技术在工业领域的应用逐渐深入，在帮助企业实现生产转型和效率提升的同时，也为企业的节能减排工作提供了强有力的支撑。本文对工业生产中循环水系统所面临的问题，以及能耗监测云平台所起到的作用进行讨论与分析。

关键词：大数据技术;循环水系统;主要问题

一、 冷却循环水系统

（一）基本概念

冷却循环水系统是以冷却水为换热媒介，经输送、换热、降温和再循环的一套给水系统，按照运行方式主要可分为敞开式和密闭式两大类。本文主要讨论在工业生产领域中应用最为广泛的敞开式冷却循环水系统（以下简称“循环水系统”）。

循环水系统主要包括循环水泵、风机、冷却塔、集水池、输送管道、控制阀门和换热器等设备和设施。循环水系统在石油、化工、钢铁和水泥等重点用能单位的生产过程中，承担着重要的辅助功能，是不可或缺的环节，所以对该系统实施有效的节能改造，可以帮助企业节约能源成本、提高综合竞争力。

（二）研究趋势

对于工业循环水系统节能降耗问题，我国有许多学者进行了讨论与分析。其中，邓鸣研究发现，我国工业循环水用量约占全部工业用水总量的70%，且循环水系统能耗普遍较高，运行效率比发达国家低约20%。郭雷等基于某多晶硅厂循环水系统的运行现状和能耗分析，提出了更换高效水泵的节能建议，改造后综合节电率约为31%。刘国亮等从我国循环水系统存在的问题出发，探讨了系统优化方案，对循环水系统的节能改造具有一定的指导意义。

二、 存在的主要问题

（一）设备选型不匹配。部分企业的循环水系统存在选型盲目、供需不匹配等现象，高扬程、低流量、“大马拉小车”等状况时有发生，进而造成流速慢、换热差、效率低等不良后果，能源浪费较为明显。

（二）运行工况不经济。大量企业在调整循环水系统运行模式时，往往以冷却水最远端的需求为量纲，确定投运水泵机组的数量，这一方式最为简单，却也往往造成了近端管压较高、换热温差小等现象，不利于循环水系统的经济运行。

（三）参数监控存盲区。传统的循环水系统监控参数主要包括：进出口压力、进出口温度、主管流量、支管流量等，监测点较少、数据较为笼统，对于各单元的实际需求和冷却效果存在一定的监控盲区。

（四）巡检维护凭经验。基本上所有企业对于循环水系统的巡检维护仍停留在“头痛医头脚痛医脚”的阶段，对于反复出现的故障或者损坏，缺乏系统性的判断与分析。

三、 能耗监测云平台优势——以A平台为例

（一）云平台概况简介

A平台依托于CFD软件Fluent源程序，并通过与国内外行业专家合作，以及多达百余家高能耗用能企业现场实验与论证，从而研发出应用于流体、热传递和化学反应等工业能耗数学模型。该模型通过采集温度、压力、流量、电流等一系列工艺参数和能耗数据，高精度还原出边界范围内生产运行状况，评估出各部分的用能需求，准确查找出能源浪费的节点，并提出具有针对性的节能建议，帮助企业提高能源利用效率，降低能源成本。

（二）云平台主要功能

1. 设备能效监测，实时显示出企业耗电设备的电力参数，主要包括：电压、电流、功率和功率因素等，实现设备能效的实施监控。

2. 节能概况总览，直观展示出项目节能改造前后的负荷对比和用能量，并可以显示出单位节能量、累计节能效益及减少二氧化碳排放量等数据。

3. 电量监测分析，对接入平台用户的日耗电量、月耗电量进行连续统计，并实现同期对比和环比分析等功能，为企业用电的精细化管理提供保障。

4. 智能报警系统，以多节点传感器监测为基础，实现目标企业的全面生产管理（TPM），对于系统异常、设备故障等突发状况进行有效的监控和预警，保障企业生产的安全稳定运行。

四、 实例应用——以某企业X车间循环水系统为例

（一）X车间循环水系统运行现状

该车间循环水泵运行方式为2用1备;供水平均温度为32.2℃，回水平均温度为34.6℃;回水总管分两路上塔，阀门开度分别为50%和40%。根据采集的设备和运行参数进行建模分析可知：系统中循环水泵运行工况不经济，供水系统阻力较大，运行电耗较高;若通过调节阀门开度来缩减系统阻力，又可能导致水泵电机超电流，进而造成设备损坏。因此，该循环水系统能效较低，有较大提升空间。

（二）节能改造措施

在X车间循环水系统的供水、回水和主要换热设备处，加装温度、压力等传感设备，采集基础数据上并传至A平台。在此基础上，结合底库数据建立流体换热模型，并提出具体的节能措施：对原循环水系统3台循环水泵中的2台实施高压变频改造;剩余1台转为备用应急泵，在高压变频装置等设备出现故障或者运行维护期间启动，保障循环水系统的正常运行。

改造后，在遵循系统安全的前提下，根据云平台数据监测和系统模型的分析结果，对循环水系统中的母管主阀、換热调节阀门、水泵运行工况等进行精确调控，替代原有的粗放管理模式，在满足换热要求的前提下，尽可能做到系统能效最优化，节电率保守评估约为25%。与此同时，A平台数据每秒更新一次，对于系统异常和设备故障均有实时报警功能，实现了全天候监控，为企业的安全生产保驾护航。

五、 结论

随着经济社会的飞速发展，能源资源日趋紧张，各企业对于节能降耗、降本增效的意愿也愈发强烈，如何挖掘节能潜力，并提出切实有效的节能措施，成为企业关注的重点。大数据技术为人们指明了方向，它可以实现实时监测、动态平衡、系统优化和整体提升，未来在工业节能领域大数据技术会得到更多的应用和发展。

作者简介：张祥，南京市节能技术服务中心。