Severn Trentは、主力のストロングフォード工場に物理ベースのデジタルツインとAIを活用したソフトウェアを導入して、亜酸化窒素の排出量を削減し、エネルギー使用量を削減し、ネットゼロを実現しました。
不可欠でありながらほとんど目に見えない廃水処理は、24時間365日稼働し、かなりのエネルギーを消費し、温室効果ガス排出量のかなりの部分を占めています。英国では、何十年にもわたる投資不足、需要の高まり、気候変動により、老朽化した施設は限界に達し、グリーンインフラストラクチャは業界の最重要課題となっています。
ストロングフォードでは、Ofwatイノベーション基金の支援を受けて、セバーン・トレントは自社の廃水処理プラントをこの分野の主力設計図に変えています。プロセス排出は実践的なイノベーションによって対処できることを実証しています。同社は、高忠実度に加えて、一連の物理的な低炭素技術を統合し、改良しています Digital Twin 環境への影響を減らし、正味ゼロエミッションに向けた取り組みを支援するために、施設に組み込んでください。
デジタルモデル+現実世界のデータ+物理ベースのルール=N₂Oが少ない
亜酸化窒素 (N₂O) は二酸化炭素の273倍の効力があります そして、プラントの総二酸化炭素排出量の最大半分を占めることができます。この強力なガスを減らすために、セバーン・トレントは物理技術とデジタル技術の両方を探求しています。Strongford Net Zero Hubプロジェクトでは、高度なN₂O破壊技術の試験とは別に、私たちの技術を使った画期的なソリューション、つまり実際のデータと物理学によって駆動される仮想レプリカを使用する最初の亜酸化窒素モデルも検討しています。
Digital Twin とAI搭載のソフトウェアソリューションは連携して、これまで評価が困難だった廃水プロセスに関するリアルタイムの洞察を提供します。彼らは60,000の動的および静的データポイントと29,000の異なる方程式を利用して、水が入った瞬間から植物が存在するまでに起こる複雑な生物学的、化学的、物理的プロセスをモデル化します。
AI搭載のソフトウェアソリューションはリアルタイムの監視を提供します
「SIWA Treatment Optimizerが行うことは、オペレーターがこれらの排出量を最小限に抑える方法でプロセスを実行できるように、推奨制御セットポイントを提供することです」と、以前当社の上下水道ソフトウェア戦略を率いていたアダム・カートライトは説明します。
ストロングフォード・プロジェクト以外にも、AIを活用したSIWA アプリケーションなど SIWA リークファインダー また、SIWA Blockage Predictorは、ライブデータと履歴データを使用して、水道網全体の正常状態と異常状態を区別します。
デジタル化は環境効率とエネルギー効率を促進します
Software ベースのモデル、またはソフトセンサーは、直接測定できない場合でも、入手可能なデータを使用して、生物学的酸素要求量や亜酸化窒素排出量などの主要な変数を推定します。これにより、オペレーターは業績についてより深い洞察を得ることができ、規制コンプライアンスをサポートします。
SIWA アプリケーションを、リアルタイムの水質モニタリングと組み合わせることで、オペレーターは曝気や塩素の投与などを微調整でき、不確実性だけでなく、エネルギーや化学物質の消費量も減らすことができます。
「私たちが本当にやりたかったのは、そのシミュレーション機能を提供して、運用チームが現在持っているすべての競合ドライバーのバランスをとれるようにすることです。」Severn Trentの戦略的イノベーション責任者であるJess Alceは言います。
継続的なサービスを提供しながらインフラストラクチャを近代化するのは簡単なことではありません。ニューカッスル・アンダー・ライムとストーク・オン・トレントの約40万人がストロングフォード水処理を利用しています。私たちは、このプロジェクトに数十年にわたるプロセス経験を生かし、よりクリーンで持続可能な操業を実現し、私たちが深く関心を持っている業界の水準を引き上げることを誇りに思っています。