随着污染源在线监测行业市场需求的转变及人工智能大模型的快速发展，污染源在线监测运维单独靠运维+设备销售的模式已经不能满足行业发展及市场竞争的要求。面对传统在线监测运维存在的数据查阅不便及应用难、运维效率低下、运维成本高昂等问题，已经难以满足当前环保监管和企业管理的需求。污染源在线监测运维企业急需进行转型，运维企业转型中开展数智化方面相关业务也是大势所趋。针对在线监测运维企业数智化转型的思路和关注要点，在线大数据分析从污染源在线监测运维信息化、运维数字化、运维智能化和运维数智化四个方面，详细探讨污染源在线监测运维数智化转型的思路及关注要点，便于广大在线监测运维单位对行业及公司业务转型的思考和借鉴。
运维信息化
运维信息化是污染源在线监测运维数智化转型的基础。通过信息化手段，实现监测数据的实时查阅、数据超标报警信息的推送以及运维台账的电子化，可以显著提高运维效率和数据管理水平。运维信息化自2017年以来开始推行尝试，基本上实现了运维设备监测数据的查询和展示，而报警推送方面还存在较多问题，无法得到有效应用，同时运维台账电子化部分已经实现数据采集，对台账数据的分析和应用还有较长的路。在线监测运维信息化主要表现在监测数据信息化手段查阅、数据超标报警信息推送和运维台账电子化。
1.监测数据信息化手段查阅
传统的监测数据查阅方式往往依赖于纸质报表或人工录入系统，不仅查阅不便，还容易出错。通过构建污染源在线监测数据平台，实现数据的实时采集、存储和展示，运维人员可以随时通过手机、电脑等终端设备查阅监测数据。数据平台应具备以下功能：
实时数据展示：以图表、曲线等形式实时展示各项监测指标的数据，方便运维人员直观了解污染源排放情况。
历史数据查询：支持按时间范围、监测指标等条件查询历史数据，为数据分析提供依据。
数据对比分析：提供同一监测点不同时间段、不同监测点同一时间段的数据对比分析功能，帮助运维人员发现异常数据。
- 数据超标报警信息推送
设定科学合理的报警阈值，当监测数据超出设定范围时，系统自动触发报警机制。通过短信、邮件、APP推送等多种方式及时通知相关人员，确保运维人员能够迅速响应。报警信息应包含超标的具体指标、时间、地点以及初步的分析建议，为运维人员提供明确的处理方向。报警信息推送应包括以下内容：
超标数据详情：包括超标指标、超标值、超标时间等信息。
超标原因分析：根据历史数据和工艺参数，初步分析超标原因。
应急处理建议：提供针对性的应急处理建议，如调整工艺参数、检查监测设备等。
3.运维台账电子化
运维台账是记录运维过程、运维结果和运维成本的重要资料。将传统的纸质运维台账转化为电子化形式，记录设备的基本信息、安装调试情况、日常维护记录、故障维修记录等详细内容。电子化台账便于存储、查询和统计分析，能够实现对运维全过程的追溯和管理，提高运维工作的透明度和规范性。运维台账电子化应包括以下内容：
运维任务记录：记录每次运维任务的名称、时间、地点、运维人员、运维结果等信息。
运维设备记录：记录运维设备的名称、型号、安装位置、维修记录等信息。
运维耗材记录：记录运维过程中使用的耗材名称、数量、价格等信息。
运维数字化
在线监测运维数字化是在运维信息化的基础上，通过数据量化、分析和管理，实现运维过程的数字化和智能化。运维数字化旨在提高运维效率、降低运维成本，并为运维决策提供数据支持。在线监测运维数字化主要体现在运维任务数据量化、运维台账数字化、运维人员考核绩效数字化、运维成本数字化和运维质量数字化。
1.运维任务数据量化
对运维任务进行量化管理，明确各项任务的工作量、工作标准和完成时间等指标。通过数字化手段记录运维任务的执行情况，包括任务的开始时间、结束时间、工作内容、工作质量等，以便对运维工作进行客观评价和考核。运维任务数据量化应包括以下内容：
运维任务次数：统计每个监测点、每台设备的运维任务次数，分析运维频率和运维需求。
运维任务周期：根据运维任务的历史数据，制定合理的运维周期，避免过度运维或运维不足。
运维任务数据：记录每次运维任务的数据，如设备状态、监测数据、维修记录等，为后续数据分析提供依据。
2.运维台账数字化
运维台账数字化不仅可以提高台账管理的效率，还可以为运维数据分析提供丰富的数据源。进一步细化运维台账的数字化内容，除了基本的设备信息和维护记录外，还应包括运维次数、周期、运维数据等详细信息。通过对这些数据的统计分析，可以了解设备的运行状态和运维工作的规律，为优化运维策略提供依据。运维台账数字化应包括以下内容：
运维台账电子化存储：将运维台账以电子形式存储，方便查询和统计。
运维数据统计分析：对运维台账中的数据进行统计分析，如运维次数、运维成本、运维效率等，为运维决策提供依据。
运维数据可视化展示：通过图表、曲线等形式展示运维数据，直观反映运维情况。
3.运维人员考核绩效数字化
运维人员的考核绩效是评价运维工作质量和运维效率的重要指标。建立数字化的考核指标体系，对运维人员的工作绩效进行量化考核。考核指标可包括任务完成率、故障处理及时率、数据准确性、用户满意度等，通过系统自动统计和分析相关数据，生成客观公正的考核结果，激励运维人员提高工作效率和质量。运维人员考核绩效数字化应包括以下内容：
考核量化指标：制定明确的考核量化指标，如运维任务完成率、运维质量合格率、运维成本节约率等。
绩效数字量化：根据考核量化指标，对运维人员的绩效进行数字量化，如得分、排名等。
自动统计输出：系统应自动统计运维人员的绩效数据，并生成考核报告，方便管理人员查阅和决策。
4.运维成本数字化
运维成本是在线监测运维企业环保管理的重要成本之一。对运维成本进行详细分类和量化，包括人工成本、耗材成本、管理费用等。通过数字化手段记录和分析成本数据，了解各项成本的构成和变化趋势，为成本控制和预算编制提供科学依据。同时，通过对成本与运维效果的对比分析，评估运维工作的经济效益。运维成本数字化应包括以下内容：
运维成本分类：将运维成本分为人工费、耗材费、管理费等类别，方便分类统计和分析。
运维成本统计：统计每个监测点、每台设备的运维成本，分析成本构成和成本变化趋势。
运维成本控制：根据运维成本统计结果，制定合理的成本控制措施，如优化运维流程、降低耗材消耗等。
5.运维质量数字化
运维质量是衡量运维工作效果的重要指标。通过数字化手段，实现运维质量的量化、分析和评估，可以提高运维质量，保障污染源在线监测数据的准确性和可靠性。以运维工作的有效率、运维事件次数及合格率、异常处置率及环保检查情况等指标为核心，对运维质量进行数字化评估。通过对这些指标的长期监测和分析，及时发现运维工作中的问题和不足，采取针对性的改进措施，不断提高运维质量。运维质量数字化应包括以下内容：
运维质量指标：制定明确的运维质量指标，如运维有效率、运维事件次数及合格率、异常处置率等。
运维质量评估：根据运维质量指标，对运维质量进行评估，分析运维过程中存在的问题和不足。
运维质量改进：根据运维质量评估结果，制定针对性的改进措施，提高运维质量。
运维智能化
运维智能化是在运维数字化的基础上，通过人工智能、大数据等技术手段，实现运维过程的智能化和自动化。运维智能化可以提高运维效率、降低运维风险，并为企业环保管理提供智能化决策支持。在线监测运维智能化应涉及监测数据合规性分析、运维事件&监测数据&工艺逻辑分析、在线监测设备健康度分析、运维事件/风险预警。
1.监测数据合规性分析
监测数据的合规性是保障污染源在线监测数据准确性和可靠性的重要前提。运用智能化算法和模型，对监测数据的合规性进行分析。从方法逻辑性、操作合规性、工艺逻辑性、标记合理性等多个维度进行评估，及时发现数据异常和潜在的违规行为，保障监测数据的真实性和可靠性。监测数据合规性分析应包括以下内容：
方法逻辑性：检查监测方法是否符合相关标准和规范，确保监测数据的准确性和可比性。
操作合规性：检查监测过程中的操作是否符合相关要求，如采样位置、采样频率、采样时间等，确保监测数据的合规性。
工艺逻辑性：分析监测数据与生产工艺参数之间的关系，判断监测数据是否合理。
标记合理性：检查监测数据的标记是否合理，如异常数据、超标数据的标记是否准确。
2.运维事件&监测数据&工艺逻辑分析
通过对运维事件、监测数据以及工艺逻辑的综合分析，深入挖掘三者之间的内在联系。利用大数据分析和人工智能技术，预测潜在的运维风险和设备故障，提前制定预防性维护计划，降低运维成本和环境风险。例如，通过对设备运行数据和生产工艺参数的关联分析，提前发现设备的潜在故障隐患，及时进行维护保养，避免设备突发故障对生产造成的影响。运维事件&监测数据&工艺逻辑分析应包括以下内容：
运维事件分析：对运维事件进行分类、统计和分析，找出事件发生的规律和原因。
监测数据分析：对监测数据进行统计分析、趋势分析和关联分析，发现数据异常和变化规律。
工艺参数分析：分析生产工艺参数对监测数据的影响，找出影响监测数据的关键因素。
3.设备健康度分析
基于设备的运行数据和历史维护记录，建立设备健康度评估模型。通过对设备性能指标的实时监测和分析，评估设备的健康状态，预测设备的剩余使用寿命，为设备的维护和更换提供科学依据，确保设备的稳定运行。例如，通过分析设备的流量、温度、压力等运行参数，结合设备的维护历史和故障模式，建立设备健康度评估模型，实现对设备健康状态的实时监测和预警。设备健康度分析应包括以下内容：
设备运行参数监测：实时监测设备的运行参数，如电流、电压、温度、压力等，判断设备的运行状态。
设备故障预警：根据设备运行参数的变化趋势，预测设备的故障类型和故障时间，提前采取预防措施。
设备维护保养建议：根据设备健康度分析结果，提出针对性的维护保养建议，延长设备使用寿命。
4.运维事件/风险预警
利用智能化的预警系统，对运维事件和风险进行实时监测和预警。通过对设备运行状态、监测数据、环境因素等多维度信息的综合分析，提前发现潜在的问题和风险，及时发出预警信号，提醒运维人员采取相应的措施，避免事故的发生。例如，通过对设备的运行数据和环境监测数据的实时分析，建立风险预警模型，当设备运行状态出现异常或环境因素超出设定范围时，及时发出预警信息，提醒运维人员进行处理。运维事件/风险预警应包括以下内容：
运维事件预警：根据运维事件的历史数据和规律，预测未来可能发生的运维事件，提前制定应对措施。
风险预警：对运维过程中存在的风险进行评估和预警，如设备故障风险、数据异常风险等，为运维决策提供依据。
运维数智化
运维数智化是在运维信息化、数字化和智能化的基础上，通过整合多源数据、构建知识图谱和智能决策系统，实现运维过程的全面数智化和智能化。运维数智化可以为企业环保管理提供全方位的智能化决策支持，提高环保管理水平和经济效益。在线监测运维数智化应关注在线监测运行诊断报告、生产治理设施评估诊断、无人运维或共享运维辅助监督、基于监测数据的生产辅助优化系统、大气污染预警及评估、污水处理设施健康度评估及预警和污水处理管网监测诊断。
1.运行诊断报告
运行诊断报告是反映污染源在线监测运维情况的重要文件。定期生成详细的运行诊断报告，涵盖监测数据、运维事件、设备适用性、生产治理关联性、运行成本、风险隐患等多个方面的内容。通过对这些信息的综合分析，为环境管理部门和企业决策者提供全面、准确的决策支持，助力环境治理和企业生产的优化升级。例如，通过分析不同生产工况下的监测数据和运维事件，评估生产治理设施的运行效果，为企业调整生产工艺和优化治理方案提供依据。运行报告应包括以下内容：
监测数据报告：展示监测数据的统计结果、变化趋势和异常情况，分析监测数据对环保管理的影响。
运维事件报告：记录运维事件的发生时间、地点、原因和处理措施，分析运维事件对运维效率和运维质量的影响。
设备适用性报告：评估设备的运行状态和适用性，提出评估设备的运行状态和适用性，提出设备更新、改造或升级的建议，以提高监测数据的准确性和可靠性。
生产治理关联性报告：分析监测数据与生产工艺、污染治理设施之间的关联性，找出影响污染物排放的关键因素，为生产优化和污染治理提供依据。
运行成本报告：统计和分析运维过程中的各项成本，包括人工费、耗材费、管理费等，提出成本控制和优化建议，降低运维成本。
风险隐患报告：识别和分析运维过程中存在的风险隐患，提出针对性的预防措施和应急预案，确保运维过程的安全和稳定。
运行诊断报告应以图表、曲线、文字等多种形式呈现，直观、清晰、易懂。同时，报告应具有可定制性，可以根据企业需求和环保监管要求，灵活调整报告内容和格式。
2.生产治理设施评估诊断
生产治理设施是保障企业环保达标的重要基础设施。基于监测数据和生产治理设施的运行参数，建立评估诊断模型。通过对模型的分析和优化，为生产治理设施的参数调整、行业数据模型的建立、治理设施模型的完善以及监测设备方法模型的改进提供科学依据，提高生产治理设施的运行效率和环境效益。例如，通过对污水处理设施的运行数据和水质监测数据的分析，建立设施运行状态评估模型，为设施的参数优化和故障诊断提供支持。生产治理设施评估诊断应包括以下内容：
监测数据-生产治理设施参数调整：根据监测数据的变化趋势和异常情况，调整生产治理设施的运行参数，如风量、水量、药剂投加量等，确保设施的稳定运行和达标排放。
行业数据模型：构建行业数据模型，分析同行业企业的污染物排放情况和治理设施运行情况，为企业环保管理提供行业标杆和参考。
治理设施模型：建立治理设施的数字化模型，模拟设施的运行状态和治理效果，为设施的优化和改造提供依据。
监测设备方法模型：根据监测设备的特性和监测方法的要求，建立监测设备方法模型，评估监测数据的准确性和可靠性，为监测数据的合规性分析提供依据。
通过生产治理设施评估诊断，可以及时发现设施存在的问题和不足，提出针对性的改进和优化建议，提高企业的环保管理水平和经济效益。
3.无人运维或共享运维
随着人工智能、物联网等技术的不断发展，无人运维或共享运维已成为污染源在线监测运维的新趋势。探索无人运维或共享运维模式，借助流程化管理、知识库建设、监督评价系统以及辅助指导系统等手段，实现运维工作的自动化、智能化和高效化。通过资源共享和协同合作，降低运维成本，提高运维资源的利用效率。例如，建立区域性的运维服务中心，通过远程监控和诊断技术，实现对多个污染源在线监测系统的集中运维管理，实行运维耗材及运维人员共享，采用订单式运维模式，提高运维效率和质量，降低企业运维人工成本。无人运维或共享运维应包括以下内容：
流程化：制定标准化的运维流程和操作规范，确保运维过程的规范化和高效化。
知识库：建立运维知识库，收集、整理和分析运维过程中的常见问题、解决方案和典型案例，为运维人员提供知识支持和经验借鉴。
监督评价系统：构建运维监督评价系统，对运维过程进行实时监测和评估，确保运维质量和效率。
辅助指导系统：开发运维辅助指导系统，为运维人员提供智能化的运维指导和决策支持，提高运维人员的专业技能和水平。
通过无人运维或共享运维，可以降低运维成本、提高运维效率和质量，同时减轻运维人员的工作负担和压力。
4.基于监测数据的生产辅助优化系统
构建基于监测数据的生产辅助优化系统，实现多模态生产故障预警排查、多模态生产质量评估诊断、生产治理设施安全事故预警以及生产治理能耗评估及优化等功能。通过对生产过程的实时监测和分析，为企业的生产优化和环境管理提供有力支持，促进企业的可持续发展。例如，通过对生产过程中的能耗数据和污染物排放数据的分析，建立能耗优化模型，为企业制定节能降耗措施提供依据。基于监测数据的生产辅助优化系统应包括以下内容：
多模态生产故障预警排查：利用监测数据和机器学习算法，构建多模态生产故障预警模型，实时监测生产过程中的异常情况和潜在故障，提前采取预防措施，避免生产事故的发生。
多模态生产质量评估诊断：结合监测数据和生产工艺参数，构建多模态生产质量评估模型，对产品质量进行实时监测和评估，及时发现质量问题并追溯原因，提高产品质量和市场竞争力。
生产治理设施安全事故预警：利用监测数据和风险评估方法，构建生产治理设施安全事故预警系统，实时监测设施的运行状态和安全隐患，提前采取安全措施，防止安全事故的发生。
生产治理能耗评估及优化：根据监测数据和能耗模型，评估生产治理过程中的能耗情况和节能潜力，提出节能降耗的优化建议，降低企业的生产成本和环境负担。
通过基于监测数据的生产辅助优化系统，可以实现生产过程的智能化管理和优化，提高企业的生产效率和环保水平。
- 大气污染预警及评估
大气污染是当前环境保护面临的重要挑战之一。利用先进的监测技术和数据分析模型，实现大气污染的精准预警和评估。通过对大气污染物的实时监测和分析，结合气象条件和地理信息等因素，制定精准精细的减排控制策略，提高大气污染治理的针对性和有效性。例如，通过建立大气污染扩散模型，预测污染物的扩散范围和浓度变化，为环境管理部门制定应急减排措施提供科学依据。大气污染预警及评估系统应包括以下内容：
实时监测：利用大气污染物在线监测设备，实时监测大气污染物的浓度和变化趋势，掌握大气污染状况。
预警模型：构建大气污染预警模型，根据监测数据和气象条件，预测大气污染物的浓度变化趋势和超标风险，及时发布预警信息。
减排策略：根据预警信息和污染源排放情况，制定精准精细的减排控制策略，如调整生产工艺、限制排放时间等，降低大气污染物的排放量和浓度。
评估报告：对大气污染预警及评估系统的运行效果进行评估和分析，提出改进和优化建议，不断完善系统的功能和性能。
通过大气污染预警及评估系统，可以实现对大气污染的实时监测和预警，为精准精细的减排控制策略提供科学依据，保障大气环境质量和人民群众的健康权益。
6.污水处理设施健康度评估及预警
污水处理设施是企业环保管理的重要组成部分。通过数智化手段，对污水处理设施进行健康度评估和预警，可以及时发现设施存在的问题和不足，提出改进和优化建议，确保设施的稳定运行和达标排放。污水处理设施健康度评估及预警应包括以下内容：
关键参数监测：实时监测污水处理设施的关键参数，如进水水质、处理效率、出水水质等，掌握设施的运行状态。
健康度评估模型：构建污水处理设施健康度评估模型，根据监测数据和历史运行数据，评估设施的健康度和运行状态。
预警机制：根据健康度评估结果和预设的阈值，触发预警机制，及时发布预警信息，提醒运维人员采取措施进行处理。
优化建议：根据健康度评估和预警结果，提出针对性的优化建议，如调整处理工艺、更换损坏部件等，提高设施的处理效率和稳定性。
通过污水处理设施健康度评估及预警，可以及时发现设施存在的问题和不足，提出改进和优化建议，确保设施的稳定运行和达标排放，提高企业的环保管理水平和经济效益。
- 污水处理管网监测诊断
污水处理管网是城市污水收集和处理系统的重要组成部分。对污水处理设施的健康度进行全面评估和预警，通过对过程关键参数的调整与设置分析，提供优化指导。同时，加强对污水处理管网的监测和诊断，实现偷排溯源分析预警，保障污水处理设施的稳定运行和水质达标排放。例如，通过对污水处理设施的水质监测数据和运行参数的分析，建立设施健康度评估模型，及时发现设施运行中的问题和隐患，为设施的维护和优化提供支持。污水处理管网监测诊断应包括以下内容：
管网流量监测：实时监测污水管网的流量和流速，掌握管网的运行状况。
水质监测：定期对管网中的水质进行监测和分析，了解管网中污染物的种类和浓度。
偷排溯源分析预警：利用物联网技术和数据分析方法，构建偷排溯源分析预警系统，实时监测管网中的异常排放情况，及时发现并追溯偷排源头。
管网优化建议：根据监测诊断结果，提出针对性的管网优化建议，如加强管网维护、改造老旧管网等，提高管网的运行效率和污水处理效果。
通过污水处理管网监测诊断，可以及时发现管网存在的问题和隐患，提出改进和优化建议，保障管网的正常运行和污水处理效果，为城市污水收集和处理系统的稳定运行提供有力保障。
未来展望
随着科技的不断进步和社会对生态环境保护要求的日益提高，污染源在线监测运维数智化转型将面临更广阔的发展空间和更高的要求。未来，我们可以预见以下几个发展趋势：
1.智能化水平不断提升。人工智能、机器学习等技术将在污染源在线监测运维领域得到更广泛的应用，实现对监测数据的深度挖掘和智能分析。通过对大量历史数据的学习和分析，系统能够自动识别数据中的异常模式和潜在风险，提前发出预警并提供相应的解决方案，进一步提高运维工作的智能化水平。
2.数据共享与协同更加广泛。污染源在线监测数据将与其他环境管理数据实现更广泛的共享和协同，形成一个全方位、多层次的环境数据管理体系。通过对多源数据的综合分析和应用，可以实现对污染源的全生命周期管理，为环境决策提供更加全面、准确的依据。同时，数据共享与协同也将促进不同地区、不同部门之间的环境管理工作协同推进，形成合力，共同应对环境污染问题。
3.无人运维模式逐渐普及。随着机器人技术、自动化控制技术等的不断发展，无人运维模式将在污染源在线监测领域逐渐普及。通过部署智能机器人、自动化监测设备等，实现对污染源的无人值守监测和运维，降低人力成本和安全风险。同时，借助远程监控、智能诊断等技术，运维人员可以在远离现场的情况下对设备进行实时监控和故障处理，提高运维工作的效率和灵活性。
4.运维服务模式创新。污染源在线监测运维服务模式将不断创新，从传统的单一设备维护向综合环境管理服务转变。运维企业将不再仅仅是设备的维护者，而是为客户提供一站式的环境管理解决方案，包括污染源监测、数据分析、治理方案制定、效果评估等全方位服务。通过这种服务模式的创新，可以更好地满足客户的需求，提高环境管理的整体效能。
5.与社会公众的互动增强。污染源在线监测运维数智化转型将促进环境管理部门与社会公众之间的互动和沟通。通过建立公开透明的环境数据发布平台，社会公众可以实时了解污染源的排放情况和环境质量状况，增强公众的环境意识和参与度。同时，公众的反馈和监督也将为环境管理工作提供有益的参考和借鉴，推动环境治理工作的不断改进和完善。
结语
污染源在线监测运维数智化转型是当前环保管理及排污企业管理的重要趋势和发展方向。通过信息化、数字化、智能化和数智化手段的应用，可以实现运维过程的全面优化和智能化管理，提高在线监测运维企业的管理水平和经济效益。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，污染源在线监测运维数智化转型将为运维企业管理和业务模式带来更多的机遇和挑战。在线监测运维企业应积极拥抱数智化转型，加强技术创新和应用实践，推动在线监测运维管理的智能化和可持续发展。
文章来源：在线大数据分析微信公众号