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电耗背后的水务管理 学:苔花如米小,也学牡丹开

分享: 发布日期:2019-05-02作者:1184 0

你是不是会经常遇到,一个水厂的单位电耗问题:如何计算?如何判断高低?这篇短文,可以给你一个非常明确的答案。但本文讨论的不仅仅是技术问题,更想说明的是:公式背后的水务管理学。



先看理论推导.,


推导过程,中学物理知识,足以理解,我们郑重来看一下,千吨水的电耗公式如下:







这个公式在现实中的意义是什么?

第一层次理解

在电机、水泵效率均为100%时:

每一千吨水,每提升一米,电耗是2.72度电。

第二层次理解

电机效率与水泵效率之间是相乘关系,只有一个效率不高,对电耗来讲都是致命的。

两者乘积,可以取0.6-0.8

则:每千吨水提升1米,电耗为4.53KWH(2.72/0.6)~3.2KWH(2.72/0.8)

第三层次理解:

客观上来提升泵口的压力,不仅仅取决于提升的高度,还在于水龙头的服务压力要求:

因此,用泵口压力来代替扬程数据,则基本可以得出泵口压力与电耗的换算关系:

与泵口压力的关系:泵口压力与提升高度的换算关系。以泵口压力0.45MPA为例,可以视同,提升高度为45米计,其电耗 在203KWH/KT(45*4.53)~144KWH/KT(45*3.2)之间。可以作为一个初步的测算。正常状态下,千吨水电耗基本在这个区间。

但是,这只是一个停留在中学水平的浅层认知。



 无论是在水务投资项目,或是水务公司运营管理过程中,我们经常会遇到一个指标:单位电耗。那么电耗水平高低如何判定?多少以上算高,多少以下算低,何为先进何为落后?

如果简单地用一个绝对数字来对比,来说明运营状况的优劣,显然是有失偏颇的。原因很简单:要看具体项目的运营条件。哪些条件影响单位电耗?

笔者没有丝毫探讨单位电耗的技术意图。

从以上公式可以看出,决定电耗水平的有三个主要因素:

扬程(或者说泵口压力)、电机效率、水泵效率;

因此,我们可以电耗的函数转变一下另一个描述方式:

很显然,推导出的电耗与三个要素之间,是一个精确函数。似乎对单位电耗,有了一个基本精准的认识。但且慢!!!


为什么要将一个精确函数,用一个f来表示中间的关系呢?


答案是:面现实中的问题时,我习惯用一句话来考察与反思:


世界的本质是模糊的,你凭什么能够用数学公式精准表达?


假设,有二个自来水厂,如果这三个参数一样的,你认为单位电耗就一样吗?我坚信:未必!!!!

电耗至少还与漏损相关。试想,同样的高程,同样的电机效率与水泵效率,如果管网中漏损越大,如果要保持同样的供水状态,是不是需要加大压力?加大压力,是不是就要提高电耗?

设漏损率为L,我们又可以把函数做另一个演变:


这个函数是模糊的,漏损率与电耗的关系,至少目前我尚未见到相关性上有精确的函数论述。我从WATEREYES.COM大数据年度分析中,偶尔看到其中的相关性,如图:

大家有兴趣可以打开我的个人网站,对相关项目印证浙江省内行业数据相关性,可供参考。至于要得出一个精确函数,一是没有太大意义,二是还缺乏更多的大数据支撑。

http://www.watereyes.com/data/index/id/1

(或关注本公众号,点击菜单"水务-统计年鉴”即可自由选择对比参数,寻找相关性)

但相关性如何,可以有一个直观的印象。

当然,这还不是本文的重点为,真正的重点是:如何从管理角度来理解一个公式,它的外延,才是根本。这是一个水务投资运营管理的关键。面对一个项目需要全面、客观的认识,才能真正运营管理好一个公司。这是我多年来的深刻体会。

总结一下,函数中的,自变量背后的管理意义:

H:这是一个客观指标,自来水污水需要提升,是用户源水,水厂所在高程所决定,非主观因素。如果说有一些主观因素的话,主要体现在水厂选址或工艺流程的决策。

N1、N2:为电机效率与水泵效率,这与设计阶段的合理选型、后期的调试与运营维护等因素息息相关。与此相关的业务有:能源合同管理、对关键工艺环节能耗监管,设备的全生命周期管理,故障监测等。

L:漏损率,则是一个非常综合的因素。许多水务公司纠结与统计口径的不同,行业内一般采用的是国际水协公布 的水平衡表作为统一口径。

在这个公式中,与其说漏损率作为自变量存在,不如说,漏损率事实上也是反映综合能耗的一个隐含要素。智慧水务对漏损的控制手段,如DMA分区计量管理,供水调度水平,检漏能力,抢修的及时性,流量计的管理等等许多环节,都是以此为中心展开各项精细管理业务。


再以两个简单的问题,来说明其中的内在运行机制:

1、用水量小时,需要降低压力,以减少管网中的漏损;

2、打开水龙头时,如果增加压力,则供水量增加。

对自来水公司而言,这是一对矛盾。

在这对矛盾体中,请问:压力调到多少是合适的?这就是智慧水务中模型的作用,也就是流行的“机器学习”的真正用武之地。这不是一个几个自变量的数学问题,而是是一个模糊的管理模型问题。

因此,一个公式实质是反映着一个公司的KPI指标,管理职责的分配,管理流程的设计等要素。业务部门分配的是自变量。


一个行业中,我们面临的自变量基本是一致的,但为什么结果是大相径庭?原因在于:F.研究一个企业,判断一个行业,首先就是看的这个“F".

即,对自变量的组合!这就是企业管理中的高管职责所在。

自变量之间的关系,是由高管决定的。所以会有1+1》2,也有1+1=0.因此,这个函数,我们又可以多一些模糊性的转变:


管理的过程 ,往往是在精确与模糊间徘徊,在理论与实践中游离,于是小到某项目标管理 ,大到行业的进程,都是在这种逻辑关系下,螺旋式上升。

大概这个公式,更能反映管理 的复杂性,但对现实反而失去了明确的指导意义。真正伟大的数学公式是非常简洁的,比如爱因斯 坦的相对论

这也算是“大道至简”的另一种诠释吧。


”白日不到处,青春恰自来。
苔花如米小,也学牡丹开。“


一个“如米小”的电耗公式,足以让水务管理者学一学“牡丹开”的精彩与绚丽。若能如此思维,你觉得你仅仅是在做水务吗?你仅仅是在做管理吗?






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