无组织排放管控治一体化平台

产品视频讲解

       

无组织排放治理与监控总体思路

企业无组织排放源数量多、分布广、阵发性强,污染扩散相互影响和干扰,且与生产过程关系紧密,因此无组织排放治理要采取源头治理、过程控制和系统管控的综合控制措施。

1.源头减排。

排查梳理无组织排放源,优化生产工艺流程、设备和作业方式,减少无组织排放源的数量和排放强度。

2.过程控制。

应对生产过程的无组织污染行为和治理过程实时记录和精细化管控。

3.系统管理。

应采取全厂系统治理,结合全厂颗粒物监测网络,建设系统化管理平台,实现无组织排放的“有组织化”集中管控。

无组织排放管控治一体化平台介绍

无组织排放管控治一体化平台通过对厂区内有组织排放、无组织排放的实时监测,结合厂区主要节点空气质量微站的设置,附以视频监控手段,将各类数据接入管、控、治一体化平台中,有效掌握并科学分析有组织和无组织排放分布、浓度、变化规律等数据,并依据分析结果进行智能化、科学化的治理,实现污染物源头监控、车辆动态管理、效果实时检验的协同管控过程,为提高企业整体治理效率和降低治理工作管控难度提供有力支撑。

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1、排放监控体系

有组织排放、无组织排放监控及数据上传。有组织监控包括烟气排放监控、废水排放监控、以及站房视频等;无组织排放监控包括排放过程监控、治理设施运行监控、产尘点TSP监控、厂区环境质量监控。

2、数据对接/接收

研发监测数据接收系统,用于实时接收现场端直接上传的监测数据和对接已有的数据。

3、集中监控平台

将各类数据接入无组织排放管控治一体化平台中,有效掌握并科学分析有组织和无组织排放分布、浓度、变化规律等数据,并依据分析结果进行智能化、科学化的治理,实现污染物源头监控、车辆动态管理、效果实时检验的协同管控过程,为提高企业整体治理效率和降低治理工作管控难度提供有力支撑。

4、智能管控应用

利用大数据、人工智能、机器学习、虚拟现实等技术,实现对有组织排放、无组织排放的预测预警、趋势分析、溯源分析、污染贡献分析等,实现污染排放的智能化自动管控和治理。

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实施方案

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1.定制化无组织排放清单深度调研及详细清单制作

组织无组织行业的专家团队,对于全厂定制化无组织排放清单进行全维度深度调研。后期根据全厂的污染状况,必需的监测需求和治理措施,梳理和建立无组织定制化详细排放清单,并建立系统逻辑框架结构。

对全厂无组织排放源进行全面排查,按照生产工艺过程、物料密闭储存、物料密闭输送、物料封闭储存、物料封闭运输五个方面分别建立全覆盖的无组织排放源清单。无组织排放源清单至少每年更新一次。

1).生产工艺过程源清单。以生产工序、车间进行分类,并明确对应生产工艺环节各无组织排放源的治理设施和监控设施, 注明治理设施主要性能参数和监控设施安装位置。

2).物料密闭储存和密闭输送源清单。按照物料种类进行分类,明确各储存和输送设施的工艺参数。

3).物料封闭储存源清单。各封闭储存设施分别建立清单,明确储存面积、封闭方式、存放物料种类、堆取料作业方式、治理和监控设施、主要出入口数量及配套车辆清洗装置情况等。

4).物料封闭输送源清单。从物料输送起点到终点建立清单,明确各排放源对应的生产工艺环节、治理及监控设施,注明治理设施主要性能参数及监控设施安装位置。

2.数据接入及调试

调研全厂的无组织数据现状情况,梳理出需要接入的点位数据,包含但不限于监测设备数据、治理设备数据、生产运行数据等。通过http、212和db连接等方式将数据接入和调试。

3.建设全厂集中管控平台

1)、全厂集中管控平台对厂内无组织排放源清单中所有监测、治理设备进行集中管控,并记录各无组织排放源点相关生产设施运行状况、收尘、抑尘、清洗等治理设施运行数据、颗粒物监测数据和视频监控历史数据。所有数据保存一年。

2)、根据生产设施运行情况和产尘点无组织排放监测数据,运用物联网、大数据、机器学习等技术手段,实现对无组织排放的智能化自动管控和治理。