设计、优化、运营。 

为水处理而打造,由机器学习和确定性模型提供支持的数字孪生技术。

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专为复杂设备管理而打造的水处理软件

水是一种珍稀的资源。水处理厂的周边社区对水处理和环境管理的期待日益增长。然而,水处理厂和设备通常都有数十年历史,不仅运营效能低,水质事故还很难预测、成本昂贵又会损坏商业声誉。 

EVS Water是一种结合了水建模和机器学习的数字孪生技术。对工程师、水厂运营商和资产管理者而言,它是一个强有力的助手,帮助您改善运营和环境绩效。 

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平台的特色功能

透过水建模和机器学习技术,提供运营上的精辟分析

EVS Water系列产品同时运用机器学习和最佳水建模方法,贯彻Envirosuite一致的理念:用世界领先的科技产业技术,帮助决策者做更有利的选择。

利用水处理软件节省您的设计时间

我们的产品界面能够连上网络,提供您自动优化的工具、协同变更控制和审核追踪等功能,为工程团队明显加快设计所需的时间。

运用数字孪生技术为运营场景建模

通过虚拟的分身,数位化地展演您执行工作流程和厂区的模拟情境,以改善您的资本和运营效率。在将水排放进水道之前,了解您的水质是否达标。

数字孪生技术每天发送水厂设置的合规相关email给您

在未来24小时内,每小时预测一次水厂最佳运营设定,以帮助您达到运营与水质目标。 

利用数字孪生技术实现多种应用的水处理软件

它使用了水建模的强大功能,助您达到合规性以及管理水处理资产。 

饮用水

为资产管理者和工程师打造的应用程序,专门处理地表水、海水淡化和地下水。 

工业水处理

管理锅炉进水和补给、冷却水补给和排污等工作流程,同时,也作为半导体、制药、食品和饮料制造业的水处理工具。

中水回收厂

专门提供给高级三代污水处理厂的管理员和操作员使用。 

配置水建模技术

适用于大多数水处理系统的水建模技术 

EVS Water配有超过60组不同的制程单元,包含:模拟常见情境、水处理膜、离子交换和热处理等流程,同时,也有传统的生物营养去除流程。这款水处理软件涵盖了超过60种、被侦测或管制的排出物参数,包含:生物、无机物、病原体和微污染物质等。 

了解EVS Water

超过60种操作单元

生物营养去除、常见情境、水处理膜、离子交换和热处理等流程。

单一平台多种参数

每个操作单元都具有测量设备尺寸、预测运营参数和计算流动性资产等不同的参数。 

多种水处理的应用程序

EVS Water系列产品适用于饮用水、工业用水和传统生物脱氮工艺 。 

产品设计时注入专业知识

我们将30年以上的工业制程和水处理设计经验,运用于我们的系列产品之中。

从今天开始尝试吧! 

1

联系我们

我们的专家团队,能够帮您解答任何您所遇到的设计、运营或者环境方面的难题。

2

设计您的解决方案

让我们帮您找到优先处理事项,了解您正面临的困难,以及找到最符合您需求的解决方案。 

3

安装

我们的团队会与您一起实施最佳的解决方案,展示产品性能并确保为成功的持续合作奠定基础。 

您准备好和我们聊聊了吗? 

以科技为后盾

一款专为世界顶尖工程师和水厂营运者打造的水处理软件

EVS Water系列产品根据Envirosuite的信念设计而成-“将世上最顶尖的水处理技术融入产品中,帮助企业做出更好的决策。”

我们的解决方案致力于向决策者提供实用、易于理解的信息。 我们的技术由高品质的模型和分析功能所支持,以快速又可靠地传达给运营者、工程师和设备资产管理团队。

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EVS解决方案

帮助您的厂区应对环境、运营和来自社区的挑战

我们一系列的环境智能解决方案,旨在帮助您应对环境挑战,扩展您的运营,以及与利益关系方和邻近社区建立信任关系。

机场环境管理软件

受到全球150个主要机场青睐,以向利益相关方展现符合环境法规,和提升工作效率。
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IoT硬件系列

通过我们的实时环境监测设备,为您使用我们软件解决方案的强大功能,跨出第一步。
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Omnis

一款专为工业运营者打造的强大软件,针对站点的排放问题采取行动、提前规划应对天气风险,以及和利益关系方互动。
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常见问答集

有关我们的EVS Water系列产品,请见这些常见问答。如果您没找到您想要的答案,今天就联系我们吧! 

目前,EVS Water仅能在Amazon Web Services (AWS)设施中运作,因为它和AWS所提供的机器学习和数据科学紧密相扣。当然,有在本地托管一些数据的可能性 ,但它高度依赖于项目的特定要求,将予以考虑,若有此需求请与我们的数据管理团队讨论可行性。 

EVS Water使用了由TensorFlow和Keras提供技术支援的循环神经网络(RNN),以校正确定性基线周围的模型。 

我们选择这些工具是因为它们是能够被广泛接受的框架 ,用于将RNN应用于需要识别复杂数据集中模式的挑战。 

这些框架以生产为中心 ,并集成到源代码中,以确保EVS Water应用程式有精准的预测能力,以实现在快速时间内安装与处理。在使用了您既有的和另行安装的装置后,RNN的输入特征可能包含:进料/混凝物pH值、溶解有机碳(DOC)、UV254、温度、进料/薄片、溢出的水质浊度和凝结剂等。 

确定性模型中使用的吸附容量也通过这一RNN模型进一步校准,以适应特定的场地条件。  RNN 模型的详细设计是与客户和现场人员密切合作的结果,并且取决于厂区的设计和拥有哪些可用的监测数据。

我们运用一款基于加法模型的时间序列数据预测程序 ,其中非线性的趋势图会和每年、每周、每日、每季以及假日效应相匹配。它最适用于具有强烈季节性影响的时间序列和几个季节的历史数据  ,能够拥有最佳的时间序。它对在面对缺漏的数据和趋势变化时,功能也相当稳健,通常可以很顺畅地处理异常值。

混凝物推荐的确定性基线,根据数个主要的模型而成,包含了基于Edwards(1997年)Langmuir模型所修正的版本,该模型运用铝和铁盐的混凝物,专为展现增强的混凝物开发而成,被视为现有模型中,对于在混凝物中移除溶解有机碳(DOC)最精确的模型(Tseng和Edwards,1999年)。 

这款模型的关键输入是进料的溶解有机碳[mg/L]和进料/混凝物pH值,从而根据最近的无机分析或在线碱度测量(如有),预测出混凝剂的剂量[mg/L]。

在安装工作一开始,需要您提供PID、PFD、监测点、代表性的监测数据、溶剂位置、设备的数据表等信息。同时,在工作初期,我们会跟您协定同意事项,在项目的运行阶段 ,至少每天要提供一次指定监测点的数据。 

另外,为了帮助您评估财务收益,项目开始时我们也会请您提供化学药剂的平均花费、电费、固体废弃物处理费和工厂的劳务成本等信息。

今天就联系我们、聊聊您对水处理软件的需求吧。
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