戴元良、羅英維、李庭熙 / 工研院材化所
智慧水務與Water 4.0代表著以工業4.0智能化核心技術策略為骨幹，連結線上傳感器採集的巨量即時資料，利用物聯網與智慧運算技術，形成一個符合工業4.0之虛實整合系統特性的水資源智慧水務管理網絡系統。水處理的數位化升級可在現有的軟體及硬體基礎上，外加智慧化的功能，自原有的SCADA系統中擷取數據，進一步以機器學習與演算模型輸出的最適操作參數，達到即時控制的目的。在生物處理流程上可經由進階邏輯控制、AI演算、學理計算或整合的方式，針對曝氣量、硝化液迴流、污泥迴流、廢棄污泥、加藥系統等進行智能化操作，以達到最佳化處理效能，並減少能耗。另用於出流水質預測與預警、混凝沉澱加藥控制，可以穩定出水水質、降低操作成本。
【內文精選】
智慧水務IoT系統架構
智慧水務的推動，物聯網扮演關鍵角色。物聯網由三大部分組成，分別為感知層、網路層與應用層。感知層由可以感測水質、水量等的裝置所組成，常用的感測器包括：pH、DO(溶氧)、溫度、SS(懸浮固體物)、ORP(氧化還原電位)、流量、水位、電流、電壓、功率、影像等，可以即時得知水質及操作狀況。如何能夠縮短水質分析的時間，以低設置成本及操作成本取得相對準確的數據，時常是業者導入智慧水務的關鍵考量因素。
水處理過程中，最直接的感應層元件是抽水泵及鼓風機的變頻設施，其次為加藥機、控制閥等，藉由對水質的變異做出反應，以達到即時調控的效果。此外，透過數據顯示板(Dashboard)，使用者可以在任何時間、地點取得相關資訊，甚至連結雲端服務平台，達到與其他物件協同運作的功能。圖一為典型智慧水處理設施IoT的架構示意圖。
圖一、智慧水處理IoT架構示意圖
數位水務發展與趨勢
而Water 4.0變革中，技術供應者及使用者、用水或製水者、水資源產業，甚至消費者都具有一定的角色。圖二整理由產業及技術供應者的角度來闡釋Water 4.0發展中產業與用水者之需求，以及相對應的技術發展領域分類。
圖二、Water 4.0發展中產業與用水者需求，以及相對應的技術發展領域分類
1. 智慧水務技術與平台建置
雖然企業界了解數位化與智能化的重要性，但是鑒於產業投入水處理數位化與智能化之技術門檻與心理障礙，使領導階層往往躊躇不前，因此可以設立智能化技術平台或入口網站，例如工研院的「智慧水處理技術平台」(iWaterNet)，提供產業界污水處理設施管理及操作人員有關數位水務與智能化導入的資訊。比如實施智能化案場分享介紹或對於本身處理設施數位化與智能化程度的自我評估；另外，數據貯存與互通在工業4.0扮演重要角色，對於數據傳輸規格、水質資料命名、存取頻率與建檔、數據庫架構等，亦可提供標準方法作為數據存取與資料庫布建的依據。此類智慧水務平台也可以利用雲端運算的功能，由使用者上傳水質資料，經由模擬後產生智能化操作參數，供使用者作為系統操作的依據。
2. 傳感器布建與數據蒐集處理
隨著工業4.0與Water 4.0的腳步及變革，Digital Water，即廣義的智慧水務已經成為水資源產業與環境發展的重要核心。無論在水資源管理、環境污染防治、淨水與污水處理及回收各領域，傳感器(Sensor)（包括水質(如COD、SS)、水量與環境條件(如溫度、壓力)感測器等）扮演感知層不可取代的角色。在淨水場、污水處理廠等場域已經不再單獨依靠採樣與實驗室分析來取得水質資料，而是利用水質傳感器的布設來取得更即時的數據。將即時水質、水量數據甚至影像，利用序列埠、乙太網路或I/O連接裝置，經由互聯網或電信網路(GSM/GPRS/4G/5G)傳輸至中控室數據庫，操作人員可由儀表板或SCADA介面隨時掌握場內水質狀況。
5. 人工智慧污水處理模組化與邊緣智慧開發
污水廠智能化操作常要用到機器學習來執行大量水質數據的模擬與預測，尤其是面對複雜、多參數、大量的水質數據，通常需要在具有高效能運算能力的伺服器或雲端運算中心執行，但是由於數據傳輸到雲端運算，有可能造成資料遺失、延遲及侵害隱私權問題，而專用智能化伺服器的投資對於小型應用場域，也可能不適合或緩不濟急。近年來由於系統晶片(Systems on Chip; SoC)以及圖形處理器GPU的應用，利用靠近感測端的邊緣裝置來完成機器學習與預測，直接輸出操作係數 ---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。
★本文節錄自《工業材料雜誌》440期，更多資料請見下方附檔。