LAS (직쇄알킬페닐황산나트륨) 는 공업 및 시정오수의 전형적인 오염물로서 그 온라인감시측정설비의 안정적인 운행은 수질관리통제의 관건이다.전통적인 모니터링 설비의 현장 운영 원가가 높고 고장 응답이 뒤떨어진 문제점을 겨냥하여 원격 운영과 스마트 경보 체계를 구축하면 전 과정 관리 통제를 실현할 수 있으며, 그 핵심 실현 경로는"데이터 상호 연결","지능 진단","경보 연동"의 3대 모듈로 나눌 수 있으며, 국산 모니터링 설비의 규모화 응용에 적합하다.

1. 데이터 상호 연결: 전체 링크 원격 통신 아키텍처 구축

원격 운영의 기초는 데이터와 설비 상태의 실시간 전송을 모니터링하는 것이며,"장치-에지-클라우드"의 데이터 링크를 뚫어야 한다.

1.터미널 데이터 수집:에서LAS 표면활성제 온라인 모니터링다차원 센서가 내장되어 LAS 농도 데이터 수집 외에 설비의 펌프체 회전 속도, 시약 여유량, 광로 청정도 등 운행 매개변수를 동시에 모니터링하여 485 버스를 통해 데이터를 통합한다;야외 네트워크 없는 장면에 NB-IoT 또는 LoRa 모듈을 탑재하여 저전력 데이터 전송을 실현하여 외진 모니터링 지점의 데이터가 중단되지 않도록 한다.

2.에지 엔드 프리 프로세싱: 모니터링 사이트에 에지 컴퓨팅 게이트웨이를 배치하여 수집된 원시 데이터를 필터링하고 노이즈를 줄이며 전자기 간섭으로 인한 잘못된 데이터를 제거하는 동시에 장치 실행 매개변수와 LAS 농도 데이터를 프로토콜 변환 (예: Modbus에서 MQTT) 하여 클라우드 데이터 처리 압력을 낮추고 전송 효율을 보장합니다.

3.클라우드 플랫폼 통합: 통일된 사물인터넷 관리 플랫폼을 구축하고 각 모니터링 사이트의 데이터를 연결하여 LAS 농도 곡선, 설비 운행 상태의 시각화 전시를 실현하고 권한 등급 관리를 지원하며 운영자는 컴퓨터 또는 모바일을 통해 원격으로 설비의 실시간 작업 상황을 볼 수 있으며 현장에 도착하지 않고도 모니터링 전모를 파악할 수 있다.

2. 스마트 진단: 설비 고장 예판 모델 구축

스마트 경보의 핵심은 수동적인 응답이 아니라 알고리즘을 통해 고장을 미리 식별하는 것이다.

1.특징 파라미터 측정: 역사적 운영 데이터에 기초하여, 측정 설비 고장의 전형적인 특징, 예를 들면 시약 잔량이 10% 미만이면 검측 중단을 초래할 수 있고, 광로 투광률이 85% 미만이면 데이터 표류를 유발할 수 있으며, 펌프체 전류 이상 파동은 기계 고장을 예시하며, 이러한 특징을 알고리즘 식별 임계값으로 전환한다.

2. AI 알고리즘 모델링: 클라우드 플랫폼에서 기계 학습 모델에 접속하여 장치 운행 매개변수에 대한 지속적인 학습을 통해 자동으로 이상 추세를 식별한다.예를 들어 광로 투광률이 매일 3% 의 속도로 떨어질 때 모델은 5일 후에 검측 고장이 발생할 것을 예단하여 미리 청결 알림을 촉발할 수 있다;LAS 검사 데이터의 변이 계수가 갑자기 커지면 시약 실효 또는 센서 표류로 자동 판정되어 자체 검사 프로그램을 시작할 수 있습니다.

3.원격 진단 연동: 모델이 이상을 식별할 때 원격으로 자체 검사 지령을 하달하여 제어 설비가 0시 교정, 파이프라인 세척 등 기초 유지보수를 진행할 수 있다;원격으로 해결할 수 없는 고장에 대해 자동으로 운송장 작성, 고장 지점, 원인 및 해결 방안 표시, 운송원 단말기로 푸시하여 고장 위치 추적 시간을 단축한다.

3. 조기경보련동: 다급대응과 위험관리통제 실현

지능조기경보는 업무장면과 련동하여 설비운수와 수질위험관리통제를 고루 돌보아야 한다.

1.등급별 경보 메커니즘: 이중 경보 임계값을 설정하고, 설비 차원은"경미한 이상 (예를 들면 시약 여유량 부족)","중도 고장 (예를 들면 광로 오염)","중도 고장 (예를 들면 센서 파손)"3급으로 나누어 각각 알림, 원격 간섭, 현장 긴급 수리 명령을 촉발한다;수질 차원에서는 LAS 농도가 기준치를 초과할 때 동시에 환경보호 감독관리단과 기업 운영단에 경고를 푸시하여 오염 위험의 신속한 대응을 실현한다.

2.폐쇄 루프 운영 관리: 경보-처리-피드백의 폐쇄 루프 프로세스를 구축하고, 운영 인력이 고장 처리를 완료한 후, 플랫폼에 처리 기록을 업로드해야 하며, 모델은 처리 효과에 따라 경보 임계값을 최적화하고, 자체 반복적인 운영 체계를 형성하며, 후속 예판 정확도를 높인다.

3.국산화 적합 최적화: 국산 LAS 모니터링 설비의 하드웨어 특성에 맞추어 통신 프로토콜과 알고리즘 모델을 맞춤형으로 제작하여 설비 개조 문턱을 낮추는 동시에 현지화 클라우드 플랫폼에 의탁하여 데이터 저지연 전송을 실현하고 국내의 복잡한 모니터링 네트워크 환경에 적합하다.

위 경로를 통해LAS 표면활성제 온라인 모니터링"인공순검" 에서"원격지능관리통제"로의 전환을 실현할수 있으며 운수원가를 낮출수 있을뿐만아니라 수질위험의 예방통제효률도 제고하여 수질환경감시측정의 지능화승격에 복제할수 있는 방안을 제공할수 있다.