洋地黄膜
像任何技术或组件接触水、反渗透(RO)膜在海水淡化厂时代。
帮助保持水的质量和生产的连续性,有机会来预测膜何时犯规,随后必须清洁。
利用这个机会,2020年3月,威立雅水务技术与亚马逊网络服务(AWS)。
Covid-19全球大流行的发生不是最好的时机意味着一个新的伙伴关系——远程协作必须执行。
然而,在八周内,团队创建了一个原型系统来预测膜老化和预测维护,如下详细的视频从AWS:
利用现有数据所需的概念,结合人工智能(AI)。
试验工厂是200000立方米/天关于海水淡化厂,拥有并经营Sharqiyah海水淡化公司署在苏尔,阿曼。
“联合开发团队的使命是支持客户在项目的早期阶段,使用AWS服务的实际实现,“说Stephane Paccaud EMEA原型订婚经理AWS。
饮用水希望克莱尔Ventresque补充道:“这是挑战不是在同一个房间。但是项目的结果证明了团队的奉献。”
使用机器学习
开始,三年的关于海水淡化厂的数据预处理和美联储到亚马逊DeepAR算法,利用其SageMaker服务。
这是以前学习模式和预测未来的进化污染指标,如差压或水的电导率,使团队预测维护“提前几周或天”。
“我们打扫这对机器学习处理数据和准备,“Paccaud补充道。
威立雅报道,解决方案导致了膜的减少停机时间和避免过度消耗能源和化学。
搬到测试
苏尔设施,发展过程超过200000立方米/天的海水从其独特的beach-well流域——世界上最大的。
超过97%的机械能是恢复和保存多出40%的能量比传统反渗透装置,根据威立雅。
业务经理根据Aditya Akella威立雅中东,现在计划短期预防性维护的能力意味着植物可以优化水存储容量和减少“不可避免的负面影响关闭”。
原型的解决方案目前正在测试,用户验收测试正在进行,计划推出开始在中东地区。
法国威立雅水曾经在AWS公共云,它允许建立虚拟数据中心和操作系统没有任何约束。
“利用数据和人工智能已经改变,”奥德省Giard说,首席数字官威立雅水务技术。“我们已经创建了一个实质性的边缘值我们可以交付给我们的客户,尤其是提高水厂的操作弹性。”
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