Treat Smart
Avloppsrening påverkas av ständigt föränderliga hydrauliska belastningar, inkommande vattens sammansättning och yttre förhållanden.
Guard Treat Smart använder maskininlärning och befintliga driftsdata för att optimera doseringen av fällningskemikalier, förutse inkommande avloppsflöden och uppskatta inläckage och tillskottsvatten. Resultatet är en mer välgrundad processtyrning utan behov av ytterligare instrumentering.
Bättre beslut börjar med bättre prognoser
Genom att kombinera processdata i realtid, historiska mönster och externa faktorer ger Treat Smart doseringsrekommendationer och prediktiva insikter i förändrade reningsförhållanden.
Optimering av reningsprocessen
Behovet av fällningskemikalie varierar med det inkommande vattnets förhållanden. Treat Smart analyserar driftsdata och externa påverkansfaktorer för att beräkna rekommenderade doseringsnivåer som speglar dessa variationer.
Modellen anpassar sig kontinuerligt till driftmönster och säsongsvariationer, vilket stöder en stabilare reningsprestanda och minskad kemikalieförbrukning.
Att förstå vattnet innan det anländer
Nederbörd, snösmältning och markens vattenmättnad påverkar hur mycket avloppsvatten som når ett reningsverk – och när.
Treat Smart förutser inkommande volymer och uppskattar inläckage och tillskottsvatten utifrån befintliga mätningar. Förklarbar AI hjälper operatörerna att förstå vilka faktorer som ligger bakom prognoserna och att förbereda sig för förändrade hydrauliska belastningar.
Viktiga fördelar
- Optimerad dosering av fällningskemikalier utifrån processförhållanden
- Minskad kemikalieförbrukning
- Prediktiv analys av inkommande flöde
- Kontinuerlig uppskattning av inläckage och tillskottsvatten
- Virtuella mätningar utan ytterligare sensorer
- Förklarbara prognoser och beslutsstöd för driften
Så fungerar det
Reningsprocessen är en del av ett större system
Utforska hur samspelet mellan inkommande vattens förhållanden, driftsdata och prediktiv analys kan stödja en mer välgrundad avloppshantering.