废水处理不可或缺，但基本上看不见，它全天候运行，消耗大量能源，并造成很大一部分温室气体排放。在英国，数十年的投资不足、不断增长的需求和气候变化已将老化的设施推向了极限，并将绿色基础设施牢牢地置于行业议程的首位。
在斯特朗福德，在Ofwat创新基金的支持下，塞文·特伦特正在将其污水处理厂转变为该行业的旗舰蓝图，这表明可以通过实际创新来解决过程排放问题。该公司正在整合和改造一套物理低碳技术以及高保真技术 Digital Twin 进入该设施以减少环境影响并支持其实现净零排放的进程。
污水处理工程的数字双胞胎
塞文·特伦特在其旗舰斯特朗福德工厂部署了基于物理的数字双胞胎和人工智能驱动的软件，以减少一氧化二氮的排放，减少能源使用并实现净零排放。
数字模型 + 现实世界数据 + 基于物理的规则 = 减少一氧化二氮
一氧化二氮 (N²O) 的效力是二氧化碳的 273 倍 并且可以占工厂总碳足迹的一半。为了减少这种强效气体，塞文·特伦特探索了物理和数字技术。除了试用先进的氮气销毁技术外，Strongford Net Zero Hub项目还利用我们的技术研究了一种突破性解决方案——第一个使用由真实数据和物理驱动的虚拟副本的氧化二氮模型。
Digital Twin 和人工智能驱动的软件解决方案协同工作，为传统上难以评估的废水过程提供实时洞察。它们利用60,000个动态和静态数据点以及29,000个不同的方程来模拟从水进入植物的那一刻起发生的复杂生物、化学和物理过程。
人工智能驱动的软件解决方案提供实时监控
曾领导我们水和废水处理软件战略的亚当·卡特赖特解释说：“SIWA 处理优化器的作用是为操作人员提供推荐的控制设定值，使他们能够以最大限度地减少排放的方式运行流程。”
除了 Strongford 项目外，还有 AI 驱动的 SIWA 应用，例如 SIWA 泄漏查找器 而且 SIWA Blockage Predictor 还使用实时和历史数据来区分供水网络中的正常和异常状况。
数字化推动生态和能源效率
即使在无法直接测量的情况下，基于软件的模型或软传感器也可以使用可用数据估算关键变量，例如生物需氧量和一氧化二氮排放。这使运营商可以更深入地了解绩效，并支持合规性。
结合实时水质监测，SIWA 应用使操作员能够微调曝气和氯气剂量等，从而降低不确定性以及能源和化学品消耗。
Severn Trent战略创新负责人杰西·阿尔斯说：“我们真正想要做的是提供这种仿真能力，让我们的运营团队能够平衡他们当今的所有竞争对手。”
在提供持续服务的同时实现基础设施现代化并非易事。莱姆河畔纽卡斯尔和特伦特河畔斯托克大约有40万人依赖斯特朗福德的水处理。我们很自豪能够将数十年的流程经验带入该项目，帮助实现更清洁、更可持续的运营，并提高我们深切关注的行业的标准。