   據相關資料統計，2010年~2017年我國城鎮污水排放量由4502763噸增長至5936872萬噸。污水處理率由78%提升至93.8%。目前，城市污水處理率較高，2017年達到94.7%，已接近《“十三五”全國城鎮污水處理及再生利用設施建設規劃》中關于城市污水處理達到95%的目標。
   作為污水處理的主體，2010年~2017年我國城鎮污水廠處理能力逐年提升，2017年達到18749.2萬噸/日。污水處理廠數量亦逐年增加，2017年城鎮污水處理廠數量3740座。
   在污水處理設施及能力不斷提升的過程中，作為污水治理的主要主體之一，污水處理企業同時面臨著總體運行費用高，運行效率偏低的挑戰。代表性的問題包括：單位電耗過高、設備管理粗放、藥劑投加不精確、人員技能不足以及出水水質達標困難等方面。基于此，污水處理企業對于大數據的需求體現在四個方面：第一解決最核心的電耗、藥耗問題;第二實現工藝的優化運行，提升出水水質;第三能夠對生產各個環節進行實時監控，結合監控的數據即時調整后續工序;同時還希望對生產數據進行全面實時分析，實現企業的精細化管理。
   大數據在污水治理行業的深入應用，為支持污水處理企業應對挑戰提供了有力的支撐。其應用已經由最初用于特定指標統計、定制開發固定指標報表，發展到當下對生產環節的各個方面進行實時分析，并結合大數據模型，做出預測預判，為業務運營提出科學建議。未來的數據分析平臺，則可以實現企業級數據建模，全方位整合企業數據，并引入社會經濟、天氣氣象等外部數據源，為企業自身和相關方面提供預測預判服務。
   目前污水處理大數據的主要應用場景包括，支持污水處理企業進行收益分析、成本分析及安全分析。在工藝流程方面，可以實現清渣耙運行優化、刮泥機運行優化、精確化藥劑投加、精準曝氣。在設備管理方面，通過設備故障預警、設備效能評價，實現準準化維修保養。另外，還可以通過身份認證、狀態跟蹤、人效分析、知識共享，在提升員工工作效率的同時，實現能力提升，保證安全生產。

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