羅英維 / 工研院材化所
本文介紹《水處理智慧化管理與控制系統建置規範指引》，旨在協助業主及系統商於推動智慧水務時，有一致的建置流程與驗收依據。智慧水處理的核心在於讓處理系統具備「感知、分析、預測與自動調控」能力，以提升處理效率、降低能耗與藥耗、穩定放流水質，並減少人為操作風險。指引依物聯網架構分為三層：感知層負責蒐集水質、水量與設備狀態等即時數據；網路層確保資料傳輸安全、穩定與可整合；應用層則透過資料庫、AI模型與智慧控制策略，實現自動化決策與操作優化。此外，文件強調資料品質、模型再訓練與操作績效比較等實務要點，並提出系統導入流程，包括資料串接、功能測試、教育訓練與驗收標準。智慧水務不僅是技術導入，更是營運思維的升級，透過持續數據回饋與優化，逐步達成永續與高效的水處理管理目標。當感測、控制與學習形成穩定迴路，水處理設施便能從自動化邁向自我優化，實現真正的智慧化營運。
【內文精選】
前言
為了有效推動智慧水務(Digital Water)、降低業界參與的門檻，並讓業主及系統商有參考依循的準則，台灣水務發展協會擬訂《水處理智慧化管理與控制系統建置規範指引（草案）》，該指引由工研院及業界會員共同研商，以行政院公共工程委員會《施工綱要規範及編碼》及內政部國土管理署《污水處理廠重要設備規範解說》為基礎編訂，其內容建議進行智慧水務相關工作應遵守之程序、步驟、方法及應達到的品質，業主或所委託之技術服務機構，可參照本指引依實際需要酌予修正，以作為發包及驗收的依據。智慧水務配合的相關機構繁多，各自扮演不同角色（見圖一）
圖一、智慧水務參與的單位及其屬性
智慧化水處理系統的執行、驗證與運轉導入要點
智慧化水處理系統的簡易工作流程請參閱圖二，以下進行詳細說明。
圖二、智慧水務工作流程
1. 資料串接
智慧化系統的核心在於數據驅動，現場即時數據經由PLC與SCADA系統穩定傳遞至AI伺服器，以供模型推論與分析使用。在實務上，資料串接有數種方式：
(1) 直接撈取模式
AI伺服器透過內網或直通網路，連接SCADA之SQL或no-SQL資料庫，設定抓取頻次、錯誤檢測機制與資料格式，確保撈取後能自動回覆成功訊息，避免重複取樣或占用記憶體。
(2) 反向寫入模式
由圖控系統主動將資料寫入AI伺服器的資料表，使資料流更具主動性。
(3) 第三方資料庫轉載
當SCADA主機負荷高時，可設置中繼伺服器，集中儲存資料，再由AI伺服器讀取，降低主系統壓力。
(4) PLC與感測器直傳
PLC可透過Modbus TCP/IP或OPC UA通訊協定直接傳輸至AI主機；部分設備或感測器也可經由閘道器(Gateway)，以模擬訊號(Analog Output; AO)形式傳送。在資料返回端，AI伺服器的推論結果可再以相同協定傳回SCADA或PLC系統，形成「智慧控制回饋迴路」---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》470期，更多資料請見下方附檔。