作为污水处置的主体，2010年~2017年我国城镇污水厂处置能力逐年提升，纯水设备 2017年达到18749.2万吨/日。污水处置厂数量亦逐年增加，2017年城镇污水处置厂数量3740座。

污水处置设施及能力不时提升的过程中，作为污水治理的主要主体之一，污水处置企业同时面临着总体运行费用高，运行效率偏低的挑战。代表性的问题包括：单位电耗过高、设备管理粗放、药剂投加不*人员技能缺乏以及出水水质达标困难等方面。基于此，污水处置企业对于大数据的需求体现在四个方面：*解决最核心的电耗、药耗问题;第二实现工艺的优化运行，提升出水水质;第三能够对生产各个环节进行实时监控，结合监控的数据即时调整后续工序;同时还希望对生产数据进行全面实时分析，实现企业的精细化管理。

大数据在污水治理行业的深入应用，为支持污水处置企业应对挑战提供了有力的支撑。其应用已经由最初用于特定指标统计、定制开发固定指标报表，纯水设备 发展到当下对生产环节的各个方面进行实时分析，并结合大数据模型，做出预测预判，为业务运营提出科学建议。未来的数据分析平台，则可以实现企业级数据建模，全方位整合企业数据，并引入社会经济、天气气象等外部数据源，为企业自身和相关方面提供预测预判服务。

目前污水处置大数据的主要应用场景包括，支持污水处置企业进行收益分析、利息分析及安全分析。工艺流程方面，可以实现清渣耙运行优化、刮泥机运行优化、*化药剂投加、*曝气。设备管理方面，通过设备故障预警、设备效能评价，实现准准化维修保养。另外，还可以通过身份认证、状态跟踪、人效分析、知识共享，提升员工工作效率的同时，实现能力提升，保证平安生产。

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