廢水處理不可缺少但大部分不可見，全天候運行，消耗大量能源，並造成大量溫室氣體排放量。在英國，數十年的投資不足、需求上升和氣候變化使老化的設施推動了老化的設施到極限，並將綠色基礎設施放在行業議程的首位。
在斯特朗福德，在 Ofwat 創新基金的支持下，Severn Trent 正在將其廢水處理廠轉換為該行業的旗艦藍圖，證明可以通過實際的創新來解決過程排放。該公司正在整合和改造一套實體低碳技術以及高保真度 Digital Twin 進入該設施，以減少環境影響並支持其實現淨零排放的旅程。
污水處理工程的數位雙胞胎
Severn Trent 在其旗艦 Strongford 工廠部署了基於物理的數字雙胞胎和 AI 驅動的軟件，以減少氧化氮排放，減少能源使用並實現淨零。
數字模型 + 現實數據 + 基於物理的規則 = 少 N₂O
氧化氮（N₂O）比二氧化碳強度 273 倍 並且最多可佔工廠總碳足跡的一半。為了減少這種強效氣體，Severn Trent 探索物理和數位技術。除了試用先進的 N₂O 破壞技術之外，Strongford Net Zero Hub 項目還研究了一個突破性的解決方案-第一個使用真實數據和物理驅動的虛擬複本的氧化氮模型-使用我們的技術。
Digital Twin 與 AI 驅動的軟體解決方案共同合作，為傳統上難以評估的廢水流程提供即時洞察。它們利用 60,000 個動態和靜態數據點和 29,000 種不同的方程式來模型化從水進入到植物存在時發生的複雜生物、化學和物理過程。
AI 驅動的軟體解決方案提供即時監控
「SIWA 處理優化器的作用是為操作員提供建議的控制設定值，以便他們以最大程度地減少這些排放的方式執行其流程，」之前領導我們的水和廢水軟件策略的 Adam Cartwright 解釋。
除了斯特朗福德項目之外，人工智能驅動的 SIWA 應用程序，例如 SIWA 漏洞探測器 和 SIWA 阻塞預測器還使用即時和歷史數據來區分水網中的正常情況和異常狀況。
數位化推動生態和能源效益
基於軟體的模型或軟感測器，即使無法進行直接測量，即使無法進行直接測量，也可以使用可用的資料估算關鍵變數（例如生物氧需求和氧化氮排放）。這讓營運商更深入了解效能，並支援法規遵循。
SIWA 應用與即時水質監測結合，使操作員可以微調曝氣和氯劑量，以減少不確定性以及能源和化學品消耗。
Severn Trent 戰略創新主管 Jess Alce 表示：「我們真正想要做的是提供這種模擬能力，讓我們的營運團隊能夠平衡他們當今所擁有的所有競爭力驅動程序。
將基礎架構現代化，同時提供持續服務並不容易。紐卡斯爾安德萊姆和特倫特河畔斯托克大約有 400,000 人依賴斯特朗福德水處理。我們很自豪能將我們數十年的製程經驗帶到這個項目中，幫助提供更清潔、更可持續的營運，並為我們非常關心的行業提高標準。