SmartOps AI
机器学习节省了能源 在中东地区的大型SWRO项目
Turing 公司能够利用机器学习技术来 将其专利的 SmartOps 技术应用起来，可以节省多达 5% 的能源。 相当于数以十万计的美元，位于一处大型的海水库中 在中东地区建造的反渗透装置，同时保持在 严格的设计限制。国际化的性能测量 并应用了验证协议来确认测试结果。.
快速概览
地点中东
最终用户：ENGIE
解决方案海水淡化
行业市政与基础设施
供水来源海水
技术: SmartOps AI
系统配置25+1列火车，佩尔顿轮
系统容量>200,000 m3/天
在线约会: 2021
交付模式软件即服务（SaaS）
挑战
我们的客户ENGIE是一家法国跨国电力公司，该公司位于中东的一座大规模海水逆渗透（SWRO）海水淡化工厂面临着高能耗问题。由于几个关键原因，海水淡化对能源消耗量很大。海水淡化通常需要大量能源来泵送海水、使其达到压力并将其通过过滤或膜系统进行脱盐。能源成本是海水淡化整体成本的主要因素。优化多个逆渗透（RO）系统的性能也对操作人员提出了严峻的挑战，因为几乎不可能确定最佳运行参数和膜更换频率，以最大限度地节省能源。.
解决方案
格拉迪安特的 SmartOps 技术是一套强大的软件平台，利用机器学习优化工厂性能，并高效管理资产。该技术考虑到各种输入和输出参数，确保设施符合运营设计标准和机械限制要求，同时降低能耗并保持水质和生产目标。它在优化逆渗透系统中的水流方面特别有效，其效率各不相同。.
通过利用机器学习人工智能算法的力量，SmartOps可以增强和预测工厂运营，从而立即提高生产效率、节省成本，并减少碳和用水排放。.
历史数据审计显示，SmartOps数字技术可实现高达5%的能源节省，对于使用Pelton轮和手动供料控制阀的工厂，最大恢复率可达48%。.
为了验证这些节能效果，Gradiant 的 Turing 公司利用基于 ISO 国际性能测量和验证协议 (IPMVP®) 的仿真模型预测了在标准条件下能源使用情况，并与客户确认了节能效果。.
好处
机器学习为工厂所有者和运营人员带来了变革，帮助他们高效控制系统并根据数据做出决策。简单的日常设置建议使操作人员能够轻松输入最佳值，从而专注于为ENGIE工厂的60万最终用户提供高质量的水源。实现这些节省无需任何额外的设备或硬件投资。.
ENGIE的大规模（SWRO）设施仍然是机器学习技术应用领域的领导者。其成功已成为全球许多工厂的典范，使它们能够复制这些优势。机器学习的集成不仅节省了大量能源，还提高了系统控制和数据驱动决策的效率，从而惠及工厂运营人员和管理人员。.
格拉迪安特的 SmartOps 数字技术继续彻底变革海水淡化行业，引领着全球其他工厂实现节能并获得类似效益。.
影响统计
5%
节能
48%
最大
恢复率
>20万米
3
每日系统容量
<5%
差异
压力增大
99.95%
正常运行时间
12M
吨尼斯公司
每年都节省了
法律声明
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