KR20240105565A - AI-based integrated water purification plant operation system - Google Patents
AI-based integrated water purification plant operation system Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240105565A KR20240105565A KR1020220186788A KR20220186788A KR20240105565A KR 20240105565 A KR20240105565 A KR 20240105565A KR 1020220186788 A KR1020220186788 A KR 1020220186788A KR 20220186788 A KR20220186788 A KR 20220186788A KR 20240105565 A KR20240105565 A KR 20240105565A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- water purification
- artificial intelligence
- unit
- purification plant
- data
- Prior art date
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 171
- 238000000746 purification Methods 0.000 title claims abstract description 139
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 22
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 19
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000005189 flocculation Methods 0.000 claims description 3
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000011403 purification operation Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000008213 purified water Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000018044 dehydration Effects 0.000 description 1
- 238000006297 dehydration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000016615 flocculation Effects 0.000 description 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 239000008399 tap water Substances 0.000 description 1
- 235000020679 tap water Nutrition 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32335—Use of ann, neural network
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32351—Visual, graphical animation of process
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Marketing (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에 관한 것으로, 지역적으로 분산된 복수의 정수장 운영을 통합 관리하는 자율 운영부 및 정수 처리 공정을 자율적으로 운영하기 위한 인공지능 모델을 구비하는 인공지능 분석부를 포함하는 정수장 통합 운영부와 정수처리 공정을 위한 실시간 데이터 수집 및 제어 수단을 구비한 지역정수장 운영부로 이루어지는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system, which includes an autonomous operation unit that integrates and manages the operation of a plurality of regionally distributed water purification plants and an artificial intelligence analysis unit equipped with an artificial intelligence model to autonomously operate the water purification process. It is about an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system consisting of a water purification plant integrated operation department and a regional water purification plant operation department equipped with real-time data collection and control means for the water purification process.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수도 운영 데이터를 통합관리하고 시각화하는 통합 운영서버와 인공지능 기반의 정수처리 공정을 자율적으로 운영하는 AI 운영서버를 구비하여 지역정수장의 정수처리 공정을 자율적으로 제어하는 플랫폼을 제공할 수 있는 인공지능 기반의 통합운영시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an integrated operation system for a water purification plant based on artificial intelligence. More specifically, it is equipped with an integrated operation server that integrates and visualizes water operation data and an AI operation server that autonomously operates an artificial intelligence-based water purification process. It is about an artificial intelligence-based integrated operating system that can provide a platform to autonomously control the water treatment process of a local water purification plant.
수도 시설은 지역적으로 분리된 단위 사업장에서 취수원으로부터 공급되는 원수를 정수처리 공정을 통해 정수한 후 송수관로를 통해 일반 국민들에게 보급되는 일련의 시설이다.Water supply facilities are a series of facilities that purify raw water supplied from water sources at regionally separated business sites through a water purification process and then distribute it to the general public through water pipes.
최근까지도, 수도 운영시스템은 수도시설 및 설비에 대해 중앙조정실에서 운영관리자가 실시간으로 원격감시제어를 수행하고 있고, 설비의 모니터링 및 제어가 제한되어 인공지능이나 빅데이터와 같은 신기술을 적용하기가 매우 어려운 문제점이 있다.Until recently, the water operation system was operated by an operation manager performing real-time remote monitoring and control of water facilities and equipment from a central control room. Monitoring and control of facilities were limited, making it very difficult to apply new technologies such as artificial intelligence or big data. There is a difficult problem.
도 1은 종래의 수도 운영시스템의 구조를 나타낸 도면으로, 중앙조정실에서 관리자가 현장감시 제어설비 및 중앙감시제어 설비를 통해 원격으로 관제하는 형태로 댐, 하천이나 지역정수처리 시설에 구비되는 제어 설비로부터 실시간 데이터를 수집하고 이를 모니터링하면서 제어하는 시스템으로 구성되어 있다.Figure 1 is a diagram showing the structure of a conventional water supply operation system. Control facilities installed in dams, rivers, or local water treatment facilities are controlled remotely by managers in the central control room through on-site monitoring and control equipment and central monitoring and control equipment. It consists of a system that collects real-time data from and monitors and controls it.
또한, 최근에서 딥러닝 기술의 부각하면서 인공지능에 의한 최적의 상태 제어 기술이나, 빅데이터 관리 및 사물인터넷의 보급이 확대되면서 정수장의 맞춤형 인공지능 플랫폼으로 재구축하려는 노력도 진행되고 있다. In addition, with the recent emergence of deep learning technology, optimal state control technology using artificial intelligence, and the expansion of big data management and the Internet of Things, efforts are being made to rebuild water purification plants into customized artificial intelligence platforms.
특허문헌 1은 인공지능을 이용한 물공급의 생산량 및 공급량 예측 시스템에 관한 것으로, 이를 위해, 상수도에 필요한 물공급의 생산량과 공급량을 예측하는 시스템에 있어서, 날짜정보, 날씨정보, 과거실적정보 및 사업소의 각종 계측데이터 정보에 기초하여 일별생산량 및 일별 공급량을 신경망 모델을 이용하여 추론하는 것을 특징으로 한다. 하지만 수처리를 위한 세부 공정에 대한 자율적인 제어 수단을 개시하고 있지 않다.Patent Document 1 relates to a system for predicting the production and supply amount of water supply using artificial intelligence. For this purpose, in the system for predicting the production and supply amount of water supply required for water supply, date information, weather information, past performance information, and business office It is characterized by inferring daily production and daily supply using a neural network model based on various measurement data information. However, autonomous control measures for detailed processes for water treatment are not disclosed.
특허문헌 2는 지능형 원격 단말장치를 이용한 사물인터넷 기반의 상수도 관리 시설 자율 점검 및 운영 관리 시스템에 관한 것으로서, 지능형 원격 단말장치를 상수도 관리시설마다 설치하여, 점검 대상체들의 동작상태를 자율 점검하고, 점검 결과에 따른 점검 대상체별 고장 정보를 생성하여 사물인터넷 통신망을 통해 지능형 중앙플랫폼 서버에 제공하는 것으로, 사물인터넷 기반의 원격감시를 특징으로 할 뿐 자율 운영을 위한 인공지능 기반의 플랫폼은 제시하고 있지 않다.Patent Document 2 relates to an autonomous inspection and operation management system for water supply management facilities based on the Internet of Things using intelligent remote terminal devices. Intelligent remote terminal devices are installed at each water supply management facility to autonomously inspect and inspect the operating status of inspection objects. It generates fault information for each inspection object according to the results and provides it to the intelligent central platform server through the Internet of Things communication network. It only features Internet-based remote monitoring and does not present an artificial intelligence-based platform for autonomous operation. .
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 정수장의 정수처리 공정을 자율화하기 위한 기계학습 기반의 인공지능 모듈을 제공하고 정수처리 공정의 동작 전반을 시각화하여 보여줄 수 있는 통합 운영 플랫폼의 구조를 갖는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the above problems, the present invention provides a machine learning-based artificial intelligence module to automate the water purification process of a water purification plant and has the structure of an integrated operating platform that can visualize and display the overall operation of the water purification process. The purpose is to provide an integrated water purification plant operation system based on artificial intelligence.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템은, 지역적으로 분산된 복수의 정수장 운영을 통합 관리하는 자율 운영부(100)와 정수 처리 공정을 자율적으로 운영하기 위한 인공지능 모델을 구비하는 인공지능 분석부(200)를 포함하는 정수장 통합 운영부(10), 상기 정수처리 공정을 위한 실시간 데이터 수집 및 제어 수단을 구비한 지역정수장 운영부(30) 및 상기 정수장 통합 운영부(10)와 상기 지역정수장 운영부(30)를 인터넷으로 상호 연결하는 유무선 통신망(20)으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention to achieve the above purpose includes an autonomous operation unit 100 that integrates and manages the operation of a plurality of regionally distributed water purification plants, and an artificial intelligence system for autonomously operating the water purification process. A water purification plant integrated operation unit 10 including an artificial intelligence analysis unit 200 equipped with an intelligent model, a local water purification plant operation unit 30 equipped with real-time data collection and control means for the water purification process, and the water purification plant integrated operation unit 10 ) and a wired and wireless communication network (20) that interconnects the local water purification plant operation unit (30) via the Internet.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 자율 운영부(100)는 상기 정수 처리 공정을 HMI 기반의 그래픽으로 표시하는 시각화 서비스부(110)와 HTTP 통신 기반의 표준 API 인터페이스(120)를 통해 연동되는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the autonomous operation unit 100 includes a visualization service unit 110 that displays the water purification process in HMI-based graphics and a standard API interface 120 based on HTTP communication. It is characterized by being linked through.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 표준 API 인터페이스(120)는 시각화 서비스부(110)를 통한 서비스를 제공하기 위해 자바 플랫폼인 스프링 프레임워크, 인터넷을 통한 정보를 안정하게 교환하기 위한 REST API, JNA및 JWT 인증서버로 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operating system according to the present invention, the standard API interface 120 stably exchanges information through the Java platform Spring Framework and the Internet to provide services through the visualization service unit 110. It is characterized by consisting of REST API, JNA, and JWT authentication servers for this purpose.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 인공지능 분석부(200)는 지역정수장 운영부(30)로부터 정수처리 공정을 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부(210), 상기 데이터 수집부(210)에서 수집된 데이터를 저장, 관리하는 데이터 관리부(220), 정수장 통합 관리를 위한 소프트웨어의 버전 및 소스코드를 관리하는 형상 관리부(230), 및 상기 정수처리 공정을 자율적으로 동작시키는 딥러닝 신경망을 기반으로 하는 인공지능 모듈부(150)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the artificial intelligence analysis unit 200 includes a data collection unit 210 that collects data for the water purification process from the local water purification plant operation unit 30, and the data collection unit. A data management unit 220 that stores and manages the data collected at (210), a configuration management unit 230 that manages the version and source code of the software for integrated management of the water purification plant, and a deep learning system that autonomously operates the water purification process. It is characterized by including an artificial intelligence module unit 150 based on a neural network.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 데이터 관리부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수집된 데이터를 데이터 저장소에 Hive 기반의 메타 정보 기반으로 정형화하여 아파치(Apache) 하둡 파일 시스템(HDFS, Hadoop File System)으로 저장하고, 분석 결과별로 데이터베이스로 관리하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the data management unit 220 formalizes the data collected from the data collection unit 210 based on Hive-based meta information in a data storage file into an Apache Hadoop file. It is stored in a system (HDFS, Hadoop File System) and managed in a database for each analysis result.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 인공지능 모듈부(150)에서 상기 정수처리 공정을 위한 기계학습 및 시험은 통합 운영서버(11)에서 수행되고, 학습된 인공지능 모델을 이용하여 실시간 정수처리는 AI 운영서버(12)에서 수행되는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, machine learning and testing for the water purification process in the artificial intelligence module unit 150 are performed in the integrated operation server 11, and the learned artificial intelligence model is used. Real-time water purification processing is characterized by being performed in the AI operation server 12.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 데이터 수집부(210)는 실시간 데이터 전송부(320)로부터 카푸카(KAFKA) 모듈을 통해 데이터를 수신하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the data collection unit 210 is characterized in that it receives data from the real-time data transmission unit 320 through the KAFKA module.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 상기 지역정수장 운영부(30)는 정수처리 공정에서 발생하는 데이터를 주기적으로 수집하고 상기 시각화 서비스부(110)에서 요구하는 형태로 전처리한 후 CSV 파일 형태로 저장하는 실시간 저장부(310), 상기 실시간 저장부(310)에 저장된 데이터를 정수장 통합운영부(10)에 전달하는 실시간 데이터 전송부(320), 및 상기 정수처리 공정을 자율적으로 동작시키는 상기 인공지능 모듈부(240)로부터 수신되는 제어 데이터를 통해 정수처리 공정을 자율적으로 제어하는 자율 제어부(330)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the local water purification plant operation unit 30 periodically collects data generated in the water purification process and preprocesses it in the form required by the visualization service unit 110. A real-time storage unit 310 that stores data in the form of a CSV file, a real-time data transmission unit 320 that transmits the data stored in the real-time storage unit 310 to the water purification plant integrated operation unit 10, and autonomously operates the water purification process. The system is characterized in that it includes an autonomous control unit 330 that autonomously controls the water purification process through control data received from the artificial intelligence module unit 240.
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서, 지역 정수운영부(30)는 SCADA 서버(31)에 의해 운영되는 것을 특징으로 한다.In addition, in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, the local water purification operation department (30) is operated by the SCADA server (31).
또한 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템에서 자율적으로 운영되는 상기 정수처리 공정은 착수공정, 약품 투입 공정, 혼화 응집 공정, 침전 공정, 소독 공정, 여과 공정 및 오존 공정의 7단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the water purification process, which is operated autonomously in the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention, consists of seven steps: starting process, chemical input process, mixing and flocculation process, precipitation process, disinfection process, filtration process, and ozone process. It is characterized by
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 정수처리공정을 위한 인공지능 기반의 자율 운영방법에 의하면, 정수장에 대한 종합적인 관리 즉, 정수처리 공정의 자율운영, 에너지 관리, 설비관리 및 SW 형상 관리가 가능한 인공지능 기반의 통합 플랫폼을 제공할 수 있다는 이점이 있다.As described above, according to the artificial intelligence-based autonomous operation method for the water purification process according to the present invention, comprehensive management of the water purification plant, that is, autonomous operation of the water treatment process, energy management, facility management, and SW configuration management. It has the advantage of being able to provide an integrated platform based on artificial intelligence.
또한 본 발명에 따른 정수처리공정을 위한 인공지능 기반의 자율 운영방법에 의하면, 인공지능 플랫폼과 정수장 자율운영 등 인공지능 기술을 접목하여 휴먼 에러 저감 등 안정적인 정수처리 공정과 수도 운영비용 절감 및 고품질의 수돗물을 생산할 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the artificial intelligence-based autonomous operation method for the water purification process according to the present invention, by combining artificial intelligence technologies such as the artificial intelligence platform and autonomous operation of the water purification plant, a stable water purification process such as reduction of human errors, reduction of water supply operation costs, and high quality of water are achieved. It has the advantage of being able to produce tap water.
도 1은 종래기술에 따른 수도 운영시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 정수장 통합운영부의 기능을 나타낸 기능 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장의 자율 운영을 위한 시각화 화면의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 여과 공정의 전체 현황을 시각화하여 보여주는 화면을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장 운영부의 구성을 나타내는 기능 블럭도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장 운영부과 정수장 통합운영부 간에 데이터 연계, 수집 및 흐름을 도시한 도면이다.Figure 1 is a diagram showing the structure of a water supply operation system according to the prior art.
Figure 2 is a diagram showing the configuration of an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to a preferred embodiment of the present invention.
Figure 3 is a functional block diagram showing the functions of the water purification plant integrated operation unit according to a preferred embodiment of the present invention.
Figure 4 is a diagram showing an example of a visualization screen for autonomous operation of a local water purification plant according to a preferred embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram showing a screen that visualizes the overall status of the filtration process according to a preferred embodiment of the present invention.
Figure 6 is a functional block diagram showing the configuration of a local water purification plant operation unit according to a preferred embodiment of the present invention.
Figure 7 is a diagram showing data linkage, collection, and flow between the local water purification plant operation department and the water purification plant integrated operation department according to a preferred embodiment of the present invention.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있는 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, with reference to the attached drawings, an embodiment by which a person skilled in the art can easily carry out the present invention will be described in detail. However, when explaining in detail the operating principle of a preferred embodiment of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.In addition, the same reference numerals are used for parts that perform similar functions and actions throughout the drawings. Throughout the specification, when a part is said to be connected to another part, this includes not only cases where it is directly connected, but also cases where it is indirectly connected through another element in between. In addition, including a certain component does not mean excluding other components unless specifically stated to the contrary, but rather means that other components may be further included.
이하, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템을 첨부한 도면들을 참고하면서 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템의 구성을 나타낸 도면이다.Figure 2 is a diagram showing the configuration of an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to a preferred embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템은 정수장 통합운영부(10)과 지역정수장 운영부(30)로 구분된다.As shown in Figure 2, the artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system according to the present invention is divided into a water purification plant integrated operation department (10) and a local water purification plant operation department (30).
먼저, 정수장 통합운영부(10)는 통합 운영서버(11), AI 운영서버(12), 빅데이터 저장서버(13)를 포함하고, 지역정수장 운영부(30)는 지역정수장에 구비되는 SCADA 서버(31)와 정수처리를 위한 정수설비(32)를 포함하고 정수장 통합운영부(10)와 복수의 지역정수장 운영부(30)들은 데이터 송수신이 가능한 유무선 통신망(20)으로 연결된다.First, the water purification plant integrated operation department (10) includes an integrated operation server (11), an AI operation server (12), and a big data storage server (13), and the regional water purification plant operation department (30) includes a SCADA server (31) provided at the regional water purification plant. ) and a water purification facility 32 for water purification treatment, and the water purification plant integrated operation unit 10 and a plurality of regional water purification plant operation units 30 are connected to a wired and wireless communication network 20 capable of transmitting and receiving data.
통합 운영서버(11)는 정수장 통합운영부(10)를 구동하는 하나의 서버로, 지역 지역정수장 운영부(30)에 구비된 SCADA 서버(31)로부터 각종 정수처리에 관련된 상태 정보 데이터를 수집 및 저장하고, 관리자 인터페이스, 통합 관제를 위한 시각화 및 인공지능 기반의 자율 운영을 위한 기능을 수행한다.The integrated operation server 11 is a server that runs the water purification plant integrated operation unit 10, and collects and stores status information data related to various water purification treatment from the SCADA server 31 provided in the local water purification plant operation unit 30. , performs functions for administrator interface, visualization for integrated control, and artificial intelligence-based autonomous operation.
AI 운영서버(12)는 지역정수장의 정수처리 공정을 자율 운영하는 인공지능 모델을 구비하여 실시간 정수 설비(32)인 밸브, 펌프 등을 제어하는 기능을 수행한다.The AI operation server 12 is equipped with an artificial intelligence model that autonomously operates the water purification process of the local water purification plant and performs the function of controlling valves, pumps, etc., which are the real-time water purification equipment 32.
빅데이터 저장서버(13)는 정수처리에 관련된 실시간 데이터 및 인공지능을 통한 기계학습을 위한 빅데이터를 수집 저장하는 기능을 수행한다.The big data storage server 13 performs the function of collecting and storing real-time data related to water purification and big data for machine learning through artificial intelligence.
또한, 지역정수장 운영부(30)는 서로 다른 취수원을 갖는 복수의 지역정수장을 운영하는 것으로 정수장 통합운영부(10)과 상호 연동하며 각종 정수설비(32)의 상태 및 제어 데이터를 취합하여 전송하거나 운영관리에 필요한 데이터를 수신하여 각종 정수설비(32)에 전달하는 SCADA 서버(31)를 구비하고 있다.In addition, the local water purification plant operation unit 30 operates a plurality of local water purification plants with different water intake sources, and is interconnected with the water purification plant integrated operation unit 10, and collects and transmits or operates and manages status and control data of various water purification facilities 32. It is equipped with a SCADA server (31) that receives the necessary data and transmits it to various water purification facilities (32).
도 2에서는 명확하게 도시하고 있지 않으나, 각각의 지역정수장 운영부(30)에 직접 연동되도록 AI 운영서버(12)를 매핑할 수도 있지만 AI 운영서버(12)가 복수의 지역정수장 운영부(30)을 운영할 수도 있어 이에 제한을 두지 않는다. 또한, AI 운영서버(12)를 물리적으로 구분하지 않고 통합운영서버에서 클라우드 컴퓨팅으로 관리할 수도 있어 이는 통상의 기술자 수준에서 다양한 변경이 가능할 것이다.Although not clearly shown in FIG. 2, the AI operation server 12 may be mapped to be directly linked to each local water purification plant operation unit 30, but the AI operation server 12 operates a plurality of local water purification plant operation units 30. You can do this, so there is no limit to this. In addition, the AI operation server 12 can be managed through cloud computing from the integrated operation server without physically dividing it, so various changes will be possible at the level of an ordinary technician.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 정수장 통합운영시스템의 기능을 나타낸 기능 블럭도로, 정수장 통합운영부(10)는 자율 운영부(100)와 인공지능 분석부(200)로 이루어진다.Figure 3 is a functional block diagram showing the functions of the water purification plant integrated operation system according to a preferred embodiment of the present invention. The water purification plant integrated operation unit 10 consists of an autonomous operation unit 100 and an artificial intelligence analysis unit 200.
도 3을 참조하면, 자율 운영부(100)은 HMI(Human-Machine Interface) 기반의 그래픽으로 표시하는 시각화 서비스부(110)와 HTTP 통신 기반의 표준 API 인터페이스(120)를 포함하는데, 시각화 서비스부(110)는 상용화된 시각화 툴, 즉 Vuetify, Highcharts, FineReport 등을 이용하여 지역정수장의 자율운영 상태, EMS(Energy Management System) 및 PMS(Power Management System)를 선택적으로 모니터링할 수 있도록 운영관리 메뉴를 포함하는 시각화 서비스 화면을 생성하여 제공한다. Referring to FIG. 3, the autonomous operation unit 100 includes a visualization service unit 110 that displays graphics based on an HMI (Human-Machine Interface) and a standard API interface 120 based on HTTP communication. The visualization service unit ( 110) includes an operation management menu to selectively monitor the autonomous operation status of local water purification plants, EMS (Energy Management System), and PMS (Power Management System) using commercialized visualization tools such as Vuetify, Highcharts, and FineReport. A visualization service screen is created and provided.
그리고, 시각화 서비스부(110)는 관리자에게 시각화 서비스 화면을 제공하는데, 서비스 화면의 메인 메뉴에는 메인 대시보드, 자율운영, 스마트 EMS, 스마트 PMS, 운영 관리의 메뉴로 구성되며, 자율운영과 운영관리의 세부적인 기능은 하위 메뉴를 구성하여 제공할 수 있다.Additionally, the visualization service unit 110 provides a visualization service screen to the manager. The main menu of the service screen consists of menus for main dashboard, autonomous operation, smart EMS, smart PMS, and operation management, and includes autonomous operation and operation management. Detailed functions can be provided by configuring submenus.
또한, 표준 API 인터페이스(120)는 인공지능 분석부(200)로부터의 상태 정보 데이터를 API를 통해 시각화 서비스부(110)와 연동하도록 표준 인터페이스를 제공하고, 새로운 서비스의 추가나 삭제가 용이한 플랫폼을 제공하는 것을 목적으로 한다. In addition, the standard API interface 120 provides a standard interface to link the status information data from the artificial intelligence analysis unit 200 with the visualization service unit 110 through API, and provides a platform that makes it easy to add or delete new services. The purpose is to provide
다시 도 3에서, 인공지능 분석부(200)는 SCADA 서버(31)로부터 지역정수장의 데이터를 수집하는 데이터 수집부(210), 수집된 데이터를 저장하는 데이터 관리부(220) 및 각종 소프트웨어 소스코드 및 버전 관리 등을 위한 형상 관리부(230) 및 인공지능 모듈부(240)로 이루어진다. Again in FIG. 3, the artificial intelligence analysis unit 200 includes a data collection unit 210 that collects data on the local water purification plant from the SCADA server 31, a data management unit 220 that stores the collected data, and various software source codes and It consists of a configuration management unit 230 and an artificial intelligence module unit 240 for version management, etc.
데이터 수집부(210)는 SCADA 서버(31)로부터 Json 또는 CSV 파일 포맷의 원본데이터를 수집 적재하기 위한 인터페이스(Fleuntd -KAFKA)와 실시간 스트리밍 및 데이터 분석을 위한 스파크(Spark) 스트리밍 인터페이스를 포함한다.The data collection unit 210 includes an interface (Fleuntd - KAFKA) for collecting and loading original data in Json or CSV file format from the SCADA server 31 and a Spark streaming interface for real-time streaming and data analysis.
데이터 관리부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수집된 데이터를 데이터 저장소에 Hive 기반의 메타 정보 기반으로 정형화하여 아파치(Apache) 하둡 파일 시스템(HDFS, Hadoop File System)으로 저장하고, 분석 결과별로 별도의 데이터베이스로 구축하여 관리한다.The data management unit 220 stores the data collected from the data collection unit 210 in a data storage based on Hive-based meta information and stores it in the Apache Hadoop File System (HDFS). It is built and managed as a separate database.
형상관리부(230)는 소프트웨어의 배포 및 정수장 플랫폼을 구성하는 주요 소프트웨어의 소스코드 및 버전을 체계적으로 업데이트하면서 관리한다. 특히, 인공지능 기반으로 동작하는 제어 프로그램들은 주변 환경 변수나 설비의 교체 등으로 인해 수시로 재학습 및 테스팅을 반복하여야 하므로 이들의 버전 관리는 매우 중요한 형상관리에 해당할 수 있다The configuration management department 230 distributes software and systematically updates and manages the source code and versions of major software that constitutes the water purification plant platform. In particular, control programs that operate based on artificial intelligence must frequently repeat relearning and testing due to changes in surrounding environment variables or replacement of equipment, so their version management can be a very important form of configuration management.
인공지능 모듈부(240)은 딥러닝 기반의 신경망을 통해 정수장의 정수처리 공정을 위해 각종 설비의 자동제어를 위한 학습을 수행한다. 정수처리 공정에 관련된 입력 파라미터들은 다양한 범위의 값을 가지고 있으므로 이를 전처리하는 과정이 반드시 필요하고, 입력 파라미터의 조건에 따라 예상되는 제어 결과를 지도학습하기 위한 데이터 관리부(220)에 저장된 빅데이터를 이용하여 학습데이터의 구축이 필요하다. The artificial intelligence module unit 240 performs learning for automatic control of various facilities for the water treatment process of the water purification plant through a deep learning-based neural network. Input parameters related to the water purification process have a wide range of values, so a preprocessing process is necessary, and big data stored in the data management unit 220 is used to learn the expected control results according to the conditions of the input parameters. Therefore, it is necessary to construct learning data.
또한, 학습데이터를 이용하여 자가 검증 및 재학습을 통해 생성된 정수처리 공정별 AI 모델은 AI 운영서버(12)에 전달되어 실시간으로 정수처리의 자율 공정을 위해 제어 값을 산출할 수 있다.In addition, the AI model for each water purification process created through self-verification and re-learning using learning data is transmitted to the AI operation server 12 and can calculate control values for the autonomous process of water purification in real time.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장의 자율 운영을 위한 시각화 화면의 일 예를 나타낸 도면으로, 평택과 송산지역에 위치하는 정수장의 정수처리 공정의 자율적 운영상태를 그래픽 하면으로 표시하고 있다. Figure 4 is a diagram showing an example of a visualization screen for autonomous operation of a local water purification plant according to a preferred embodiment of the present invention. The autonomous operation status of the water treatment process of water purification plants located in the Pyeongtaek and Songsan areas is displayed on the lower graphical surface. there is.
도 4에 도시된 바와 같이, 정수처리 공정 중에서 착수 공정을 선택하면, 원수의 탁도, 정수 탁도, 원수유입유량 및 정수유출유량을 실시간 표시하고, AI 모델에 의해 제어되는 제1계열 및 제2계열의 유입밸브의 개도상태를 표시하고 있다. As shown in Figure 4, when a starting process is selected among the water purification processes, the turbidity of raw water, turbidity of purified water, raw water inflow rate, and purified water outflow rate are displayed in real time, and the first and second series controlled by the AI model are displayed. It indicates the opening status of the inflow valve.
뿐만 아니라, 착수공정이외에 약품, 혼화 응집, 침전, 여과, 오존, GAC여과, 소독, 송수, 탈수기동 공정을 선택할 수 있고, EMS, PMS의 상태도 시각화하여 제공할 수 있다.In addition, in addition to the start-up process, you can select chemicals, mixing, flocculation, precipitation, filtration, ozone, GAC filtration, disinfection, water supply, and dehydration start-up processes, and the status of EMS and PMS can also be visualized and provided.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 여과 공정의 전체 현황을 시각화하여 보여주는 그래픽 화면을 나타낸 도면이다.Figure 5 is a diagram showing a graphic screen that visualizes the overall status of the filtration process according to a preferred embodiment of the present invention.
도 5에 나타난 바와 같이, 혼화지의 유입/유출유량, 여과종별 수위, 탁도, 현재/예측 여과지속 시간, 역세시작시간 등을 일목요연하게 시각적으로 표시할 수 있다. 또한, AI를 통한 예측 결과에 따른 운영 스케쥴을 시간별로 한 화면에 시각적으로 표시해 줄 수 있다.As shown in Figure 5, the inflow/outflow flow rate of the mixed paper, water level by filtration type, turbidity, current/predicted filtration duration, backwash start time, etc. can be clearly displayed visually. In addition, the operation schedule according to the prediction results through AI can be visually displayed on one screen by time.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장 운영부(30)의 구성을 나타내는 기능 블럭도이고, 도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지역정수장 운영부(30)과 정수장 통합운영부(10)간에 데이터 연계, 수집 및 흐름을 도시한 도면이다.Figure 6 is a functional block diagram showing the configuration of the local water purification plant operation unit 30 according to a preferred embodiment of the present invention, and Figure 7 is a local water purification plant operation unit 30 and the water purification plant integrated operation unit 10 according to a preferred embodiment of the present invention. This is a diagram showing data linkage, collection, and flow.
먼저, 도 6을 참조하면, 지역정수장 운영부(30)은 실시간 저장부(310), 실시간 데이터 전송부(320) 및 자율 제어부(330)로 구성된다.First, referring to FIG. 6, the local water purification plant operation unit 30 is composed of a real-time storage unit 310, a real-time data transmission unit 320, and an autonomous control unit 330.
실시간 저장부(310)는 SCADA 서버로부터 실시간으로 수집되는 정수 처리의 운전데이터를 저장하는 히스토리언(historian)의 일종이다. 이러한 히스토리언은 대량의 데이터를 빠른 주기로 저장(1초에 수만 태그 이상 처리 가능)하고 관계형 DB(RDB)보다 적은 공간으로 복잡한 쿼리없이 빠른 시간내에 데이트를 읽을 수 있다.The real-time storage unit 310 is a type of historian that stores operation data of water purification treatment collected in real time from the SCADA server. These historians store large amounts of data at a rapid cycle (capable of processing tens of thousands of tags per second) and can read data quickly without complex queries in less space than a relational DB (RDB).
실시간 데이터 전송부(320)는 저장된 데이터를 카푸카(KAFKA) 모듈을 통해 정수장 통합운영부(10)의 데이터 수집부(210)로 전달하는 기능을 수행하는데, 카푸카 모듈은 데이터별 큐 관리 수단을 구비하고 실시간 분석 모듈을 통해 데이터관리부(220)에 데이터를 내용별로 분리하여 저장한다. 바람직하게는 1분 단위로 저장하지만 이에 제한을 두지는 않는다.The real-time data transmission unit 320 performs the function of transmitting the stored data to the data collection unit 210 of the water purification plant integrated operation unit 10 through the KAFKA module. The KAFKA module provides queue management means for each data. The data is separated by content and stored in the data management unit 220 through a real-time analysis module. Preferably, it is saved in 1-minute increments, but there is no limit to this.
특히, 실시간 저장부(310)는 SCADA 서버에 부하를 최소화하기 위해 최근 데이터를 주기적으로 수집하고 시각화부(110)에서 요구하는 형태로 전처리한 후 CSV 파일에 저장한다.In particular, in order to minimize the load on the SCADA server, the real-time storage unit 310 periodically collects recent data, preprocesses it into a format required by the visualization unit 110, and stores it in a CSV file.
실시간 데이터 전송부(320)는 실시간 데이터를 수집하고 이들 데이터를 사전에 분석용 데이터로 변환하여 정수장 통합운영부(10)에 전달하는 기능을 수행한다.The real-time data transmission unit 320 collects real-time data, converts this data into data for analysis in advance, and transmits it to the water purification plant integrated operation unit 10.
또한, 자율 제어부(330)는 정수처리내 각각의 자율 공정을 제어하기 위해 실시간으로 입력 파라미터 및 정수설비의 제어 값을 실시간 저장부(310)에 저장하고, 인공지능 모듈부(240)로부터의 제어 값을 실제 정수설비에 적용하는 기능을 수행한다.In addition, the autonomous control unit 330 stores input parameters and control values of the water purification facility in real time in the real-time storage unit 310 to control each autonomous process within the water purification treatment, and controls the control from the artificial intelligence module unit 240. It performs the function of applying the value to actual water purification equipment.
도 7을 참조하여 설명하면, 실시간 데이터 전송부(320)는 데이터를 이벤트 발생에 따른 타임 스탬프(시간기록)와 메시지를 구성하는 fluent bit로 표현하고, fluent bit에 들어가는 모든 이벤트에는 태그(Tag)가 부여된다.As explained with reference to FIG. 7, the real-time data transmission unit 320 expresses data as a time stamp (time record) according to the occurrence of an event and a fluent bit that constitutes a message, and all events entered into the fluent bit are tagged. is granted.
특히, 데이터관리부(220)에서 저장하는 데이터 저장소는 TAG 데이터, 외부 데이터, 분석 데이터, 분산 파일 시스템, 메타데이터 관리 및 하둡(Hadoop)에서 컬럼방식으로 저장하는 파케이(parquet) 파일로 구분하여 저장할 수 있다.In particular, the data storage stored in the data management unit 220 can be divided into TAG data, external data, analysis data, distributed file system, metadata management, and parquet files stored in column format in Hadoop. You can.
또한, 데이터 수집부(210)는 실시간 TAG 데이터 및 제어 데이터를 자율 운영부(100)의 표준 API 인터페이스(120)를 통해 HTTP 통신으로 전달할 수 있다. Additionally, the data collection unit 210 can transmit real-time TAG data and control data through HTTP communication through the standard API interface 120 of the autonomous operation unit 100.
여기서, 표준 API 인터페이스(120)는 시각화부(110)를 통한 서비스를 제공하기 위해 3개층 즉 자바 플랫폼인 스프링 프레임워크(Spring framework), 인터넷을 통한 정보를 안정하게 교환하기 위한 REST(Representation State Transfer) API 와 JNA(Java Native Access) 및 JWT(Json Web Token) 인증서버로 나누어진다. Here, the standard API interface 120 has three layers to provide services through the visualization unit 110: Spring framework, a Java platform, and REST (Representation State Transfer) for stable exchange of information over the Internet. ) It is divided into API, JNA (Java Native Access), and JWT (Json Web Token) authentication servers.
지금까지 본 발명에 대해 구체적인 실시예들을 참고하여 설명하였다. 그러나, 본 발명이 속한 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주내에서 다양한 응용 및 변형을 수행하는 것이 가능할 것이다.So far, the present invention has been described with reference to specific embodiments. However, those skilled in the art will be able to make various applications and modifications within the scope of the present invention based on the above contents.
10: 정수장 통합운영부
11: 통합운영서버
12: AI 운영서버
13: 빅데이터 저장서버
20: 유무선 통신망
30: 지역정수장 운영부
31: SCADA 서버
32: 지역 정수설비
30: 지역정수장 운영부
100: 자율 운영부
110: 시각화 서비스부
120: 표준 API 인터페이스
200: 인공지능 분석부
210: 데이터 수집부
220: 데이터 관리부
230: 형상 관리부
240: 인공지능 모듈부
310: 실시간 저장부
320: 실시간 데이터 전송부
330: 자율 제어부10: Water purification plant integrated operation department
11: Integrated operation server
12: AI operation server
13: Big data storage server
20: Wired and wireless communication network
30: Local water purification plant operation department
31: SCADA server
32: Local water purification facility
30: Local water purification plant operation department
100: Autonomous Operations Department
110: Visualization Service Department
120: Standard API interface
200: Artificial Intelligence Analysis Department
210: data collection unit
220: Data management department
230: Configuration management department
240: Artificial intelligence module unit
310: Real-time storage unit
320: Real-time data transmission unit
330: autonomous control unit
Claims (10)
상기 정수 처리 공정을 위한 실시간 데이터 수집 및 제어 수단을 구비한 지역정수장 운영부; 및
상기 정수장 통합 운영부와 상기 지역정수장 운영부를 인터넷으로 상호 연결하는 유무선 통신망으로 이루어진 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.A water purification plant integrated operation department that includes an autonomous operation department that integrates and manages the operation of multiple regionally distributed water purification plants and an artificial intelligence analysis department that has an artificial intelligence model to autonomously operate the water purification process;
A local water purification plant operation unit equipped with real-time data collection and control means for the water treatment process; and
An artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system consisting of a wired and wireless communication network that interconnects the water purification plant integrated operation department and the regional water purification plant operation department via the Internet.
상기 자율 운영부는 상기 정수 처리 공정을 HMI 기반의 그래픽으로 표시하는 시각화 서비스부와 HTTP 통신 기반의 표준 API 인터페이스를 통해 연동되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 1,
An artificial intelligence-based water purification plant integrated operating system, wherein the autonomous operation unit is linked with a visualization service unit that displays the water purification process in HMI-based graphics through a standard API interface based on HTTP communication.
상기 표준 API 인터페이스는 시각화 서비스부를 통한 서비스를 제공하기 위해 자바 플랫폼인 스프링 프레임워크, 인터넷을 통한 정보를 안정하게 교환하기 위한 REST API, JNA및 JWT 인증서버로 이루어지는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 2,
The standard API interface is an artificial intelligence-based water purification plant, characterized in that it consists of Spring Framework, a Java platform, to provide services through the visualization service department, REST API, and JNA and JWT authentication servers to stably exchange information over the Internet. Integrated operating system.
상기 인공지능 분석부는 지역정수장 운영부로부터 정수처리 공정을 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에서 수집된 데이터를 저장, 관리하는 데이터 관리부;
정수장 통합 관리를 위한 소프트웨어의 버전 및 소스코드를 관리하는 형상 관리부; 및
상기 정수처리 공정을 자율적으로 동작시키는 딥러닝 신경망을 기반으로 하는 인공지능 모듈부를 포함하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 1,
The artificial intelligence analysis unit includes a data collection unit that collects data for a water purification process from the local water purification plant operation unit;
a data management unit that stores and manages the data collected in the data collection unit;
Configuration management department that manages the version and source code of software for integrated management of water purification plants; and
An artificial intelligence-based water purification plant integrated operating system including an artificial intelligence module unit based on a deep learning neural network that autonomously operates the water purification process.
상기 데이터 관리부는 데이터 수집부로부터 수집된 데이터를 데이터 저장소에 Hive 기반의 메타 정보 기반으로 정형화하여 아파치(Apache) 하둡 파일 시스템(HDFS, Hadoop File System)으로 저장하고, 분석 결과별로 데이터베이스로 관리하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 4,
The data management unit stores the data collected from the data collection unit in a data storage based on Hive-based meta information, stores it in Apache Hadoop File System (HDFS), and manages it in a database for each analysis result. Features an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system.
상기 인공지능 모듈부에서 상기 정수처리 공정을 위한 기계학습 및 시험은 통합 운영서버에서 수행되고, 학습된 인공지능 모델을 이용하여 실시간 정수처리는 AI 운영서버에서 수행되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 4,
In the artificial intelligence module unit, machine learning and testing for the water purification process are performed on the integrated operation server, and real-time water purification processing using the learned artificial intelligence model is performed on the AI operation server. Water purification plant integrated operation system.
상기 데이터 수집부는 실시간 데이터 전송부로부터 카푸카(KAFKA) 모듈을 통해 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 4,
The data collection unit is an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system, characterized in that it receives data from the real-time data transmission unit through the KAFKA module.
상기 지역정수장 운영부는 정수처리 공정에서 발생하는 데이터를 주기적으로 수집하고 상기 시각화 서비스부에서 요구하는 형태로 전처리한 후 CSV 파일 형태로 저장하는 실시간 저장부;
상기 실시간 저장부에 저장된 데이터를 정수장 통합운영부에 전달하는 실시간 데이터 전송부; 및
상기 정수처리 공정을 자율적으로 동작시키는 상기 인공지능 모듈부로부터 수신되는 제어 데이터를 통해 정수처리 공정을 자율적으로 제어하는 자율 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 2,
The local water purification plant operation unit includes a real-time storage unit that periodically collects data generated in the water purification process, preprocesses it into a format required by the visualization service unit, and stores it in CSV file format;
a real-time data transmission unit that transmits the data stored in the real-time storage unit to a water purification plant integrated operation unit; and
An artificial intelligence-based water purification plant integrated operating system comprising an autonomous control unit that autonomously controls a water purification process through control data received from the artificial intelligence module unit that autonomously operates the water purification process.
상기 지역 정수운영부는 SCADA 서버에 의해 운영되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.According to paragraph 1,
The regional water purification operation department is an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system, characterized in that it is operated by a SCADA server.
자율적으로 운영되는 상기 정수 처리 공정은 착수공정, 약품 투입 공정, 혼화 응집 공정, 침전 공정, 소독 공정, 여과 공정 및 오존 공정의 7단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 정수장 통합운영시스템.
According to paragraph 1,
The autonomously operated water purification process is an artificial intelligence-based water purification plant integrated operation system characterized in that it consists of seven stages: starting process, chemical input process, mixing and flocculation process, precipitation process, disinfection process, filtration process, and ozone process.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220186788A KR20240105565A (en) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | AI-based integrated water purification plant operation system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220186788A KR20240105565A (en) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | AI-based integrated water purification plant operation system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240105565A true KR20240105565A (en) | 2024-07-08 |
Family
ID=91945997
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220186788A KR20240105565A (en) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | AI-based integrated water purification plant operation system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240105565A (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102290980B1 (en) | 2020-12-11 | 2021-08-23 | (주)그린텍아이엔씨 | Prediction System for the Production and Distribution of Water Supply Using Artificial Intelligence |
| KR102346377B1 (en) | 2020-11-27 | 2022-01-03 | 주식회사 이엘 | A self-audit and management system for water supply management facility based on IoT using intelligent remote terminal device |
-
2022
- 2022-12-28 KR KR1020220186788A patent/KR20240105565A/en unknown
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102346377B1 (en) | 2020-11-27 | 2022-01-03 | 주식회사 이엘 | A self-audit and management system for water supply management facility based on IoT using intelligent remote terminal device |
| KR102290980B1 (en) | 2020-12-11 | 2021-08-23 | (주)그린텍아이엔씨 | Prediction System for the Production and Distribution of Water Supply Using Artificial Intelligence |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Firouzi et al. | Iot fundamentals: Definitions, architectures, challenges, and promises | |
| CN104142664B (en) | Use the predictive maintenance of the industrial products of big data | |
| JP2022095964A (en) | Mobile device for remote access of process control data | |
| US20160182309A1 (en) | Cloud-based emulation and modeling for automation systems | |
| CN104950741A (en) | Multiple controllers configuration management interface for system connectivity | |
| CN104142663A (en) | Industrial device and system attestation in a cloud platform | |
| CN104635686A (en) | Targeted resource allocation | |
| CN108491626A (en) | Carry out system, method and the storage medium of the simulation of industrial automation system | |
| CN102681497A (en) | Remote monitoring system of sewage disposal process and implementation method thereof | |
| US11815863B2 (en) | Predictive modeling and control for water resource infrastructure | |
| CN103957228A (en) | Cloud based drive monitoring solution | |
| Srivastava et al. | Design and development of reverse osmosis (RO) plant status monitoring system for early fault prediction and predictive maintenance | |
| Nicolae et al. | Identifying data dependencies as first step to obtain a proactive historian: Test scenario in the water Industry 4.0 | |
| KR20240105565A (en) | AI-based integrated water purification plant operation system | |
| Flores et al. | An intelligent system for distributed control of an anaerobic wastewater treatment process | |
| Dargam et al. | Supporting operational decisions on desalination plants from process modelling and simulation to monitoring and automated control with machine learning | |
| CN117474523A (en) | Management method of intelligent sewage treatment plant | |
| KR20230054410A (en) | Plant-to-Plant Communication | |
| Sandeep et al. | CLIPS based decision support system for water distribution networks | |
| Mohani et al. | SCADA System Framework for Monitoring, Controlling and Data Logging of Industrial Processing Plants | |
| Macuada et al. | DM methodology for automating technology system in water treatment plants | |
| Puertas Pérez | Integrated management tool for a water supply system using artificial intelligence techniques: case study using the water supply system of A Coruña | |
| Lipenko et al. | Operationalizing Heterogeneous Data-Driven Process Models for Various Industrial Sectors through Microservice-Oriented Cloud-Based Architecture | |
| Goyal et al. | AI Innovation for Water Policy and Sustainability | |
| Protasov et al. | Implementation of Cloud Services for Smart Manufacture |