L’ambiente nell’era digitale: l’utilizzo di KPI e decision support system nella gestione dei depuratori di Piave Servizi

Reggio Emilia, 26 settembre 2019
DOTT. GIORGIO SERRA, ING. FRANCESCA SCANDOLO - PIAVE SERVIZI SRL
L’AMBIENTE NELL’ERA DIGITALE:
L’UTILIZZO DI DECISION SUPPORT SYSTEM, KPI E CONTROLLO DEL
PROCESSO NELLA GESTIONE DEI DEPURATORI DI PIAVE SERVIZI

IWS – ITALIAN WATER TOUR – APERITIVO TECNOLOGICO
Ciclo di seminari su Macro indicatori di qualità tecnica, buone pratiche, opportunità di R&S
Delibera 917/2017/R/idr del 27.12.2017
Regolazione della qualità tecnica del servizio integrato
EFFICIENZA
(Consumi energetici)
KWh/A.E. e KWh/mc
EFFICACIA
(Rendimenti depurativi)
Registri su analisi di autocontrollo
Macro
indicatore M6
QUALITA’
DELL’ACQUA
DEPURATA
SETTORE TRATTAMENTO ACQUE REFLUE:
- 1.220 km di condotte
- 356 stazioni di sollevamento
- 43 impianti di trattamento
- Circa 345.000 abitanti serviti
FOCUS SU 27 IMPIANTI DI TRATTAMENTO PRINCIPALI
con n. 7 applicazioni attive
Pianificazione degli
interventi previsti da
PIANO D’AMBITO Gestione dei periodi
TRANSITORI
Sistemi di
OTTIMIZZAZIONE PROCESSO

PIANIFICAZIONE DEGLI INVESTIMENTI
METODO PROPOSTO
4- CREAZIONE DI UN DECISION
SUPPORT SYSTEM PER LA
VALUTAZIONE DELLA TIPOLOGIA DI
INTERVENTO
1 - ANALISI DEI DATI DI
PERFORMANCE ALLO
SCARICO
5- INDIVIDUAZIONE DEGLI IMPIANTI
EFFICIENTABILI SENZA INTERVENTI STRUTTURALI
2 - DEFINIZIONE DI n.8 KPI –
INDICATORI DELLO STATO DI
FUNZIONAMENTO
DELL’IMPIANTO
3 - ASSEGNAZIONE
AUTOMATICA DI PUNTEGGI
IN BASE AI KPI DEFINITI
6- DEFINIZIONE DEI TEMPI DI RITORNO
DELL’INVESTIMENTO PER GLI
INTERVENTI DI EFFICIENTAMENTO

PARAMETRI DI
VALUTAZIONE
TRAMITE
INDICI PRESTAZIONALI
(KPI)
1 - A.E. COD
(120 gr. COD/a.e. d)
A.E. IDR
(200 l/A.E.)
AMMONIACA OUT
(< 3 mg/l)
iQ – KWh/mc
(<0,30 kwh/mc)
iAE – KWh/A.E. y
(< 20 KWh/A.E. Y)
iD – indice di diluizione
iDN – indice capacità residua

COME PIANIFICARE GLI INVESTIMENTI PER IL MIGLIORAMENTO DELLA QUALITA’ ALLO SCARICO E
L’EFFICIENTAMENTO DEI COSTI GESTIONALI?
PROTOCOLLO DI ANALISI DEI DATI DI
FUNZIONAMENTO DEGLI IMPIANTI
IMPIANTI EFFICIENTABILI FACILMENTE CON CONTROLLORE DI PROCESSO
TEMPO DI RITORNO
DELL’INVESTIMENTO < 2 ANNI

IMPLEMENTAZIONE DEI PRIMI 5 CONTROLLORI DI
PROCESSO E DI 7 OSCAR DASHBOARD CON KPI
1
2
2
2
Priorità adeguamento ai limiti
Transitorio all’ampliamento
Priorità Risparmi energetici
Priorità Controllo Real-Time

Reggio Emilia, 26settembre 2019
APPLICAZIONI CONTROLLORI E DASHBOARD
IN PIAVE SERVIZI

Potenzialità di progetto: 18.000 AE
Obiettivo: RISPETTO DEI LIMITI SUL PARAMETRO AZOTO TOTALE
Data avviamento OSCAR®: 12/12/2018
Modalità di controllo: ammoniaca e ossigeno (OSCAR® STD)
Oderzo (TV) loc. Spinè
*con incremento di piovosità media del 23% nel
2019 rispetto al 2018
PAY BACK PERIOD 6 ANNI
Pre-OSCAR® OSCAR® riduzioni
CONSUMO ENERGETICO [kWh/d] 1.836 1.689 8%*
CONSUMO ENERGETICO [kWh/mm] 600 446 26%
AZOTO TOTALE out [mg/l] 18,3 7,9 57%

Meolo (VE)
Potenzialità di progetto: 9.000 AE
Obiettivo: RISPARMIO ENERGETICO
Data avviamento OSCAR®: 14/02/2019
Modalità di controllo: ossigeno (OSCAR® Zero)
RIDUZIONE E.E. COMPLESSIVA PARI A € 10.700/anno
PAY BACK PERIOD < 1 ANNO
* Dati medi anno 2018
Pre-OSCAR® OSCAR® riduzioni
CONSUMO ENERGETICO [kWh/d] 1.386* 1.190 14,2 %
AZOTO TOTALE out [mg/l] 10,5* 5,5 48 %
Aerazione [ore/giorno] 24 16 32%
Miscela aerata [ore/giorno] 16 0 100 %

COME IMPLEMENTARE UNA GESTIONE TERRITORIALE AVANZATA PER IL RISPETTO DEGLI
INDICATORI ARERA?
SVILUPPO & INNOVAZIONE
SVILUPPO DI INNOVATIVI KPI DI PROCESSO PER IL SUPPORTO
IN REAL TIME ALLA CONDUZIONE DEGLI IMPIANTI
SELEZIONARE I DATI SIGNIFICATIVI ACQUISITI DA SCADA AZIENDALI
E RENDERLI FRUIBILI SU PIATTAFORMA ON-LINE  BIG DATA ANALYSIS

Reggio Emilia, 26settembre 2019
COME IMPLEMENTARE UNA GESTIONE TERRITORIALE AVANZATA PER IL RISPETTO DEGLI
INDICATORI ARERA?
1) MODELLAZIONE E TEST DEI KPI GESTIONALI
SU IMPIANTO QUARTO D’ALTINO COME PILOTA
-1.50
-1.00
-0.50
0.00
0.50
2) VALIDAZIONE INDICI SU IMPIANTI
CONEGLIANO, ODERZO, CORDIGNANO
3) ESTENSIONE KPI SU SCALA DI BACINO ED
IMPLEMENTAZIONE IN TELECONTROLLO
AZIENDALE

Sviluppo di indici gestionali KPI – IL RISULTATO

Sviluppo di indici gestionali
1) Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino (software WEST by DHI)
SI OTTIENE UN MODELLO IN CUI È POSSIBILE TESTARE QUALUNQUE SITUAZIONE DI CARICO O DI GESTIONE DELL’IMPIANTO

Sviluppo di indici gestionali
1) Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino
Ingressi
Misure in vasca
Calibrazione sull’uscita
SI OTTIENE UN MODELLO IN CUI È POSSIBILE TESTARE QUALUNQUE SITUAZIONE DI CARICO O DI GESTIONE DELL’IMPIANTO

Sviluppo di indici gestionali KPI
1) Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino
Reggio Emili, 26 settembre 2019
ISO (INDICE DI STABILITÀ OPERATIVA) : L’IMPIANTO E’ STABILE O CI SONO ANOMALIE?
IPRSP (INDICE DI PRIORITÀ DI SPURGO) : DEVO SPURGARE FANGO?
ISPECC (INDICE DI SPURGO ECCESSIVO) : HO SPURGATO TROPPO FANGO?
ISQ (INDICE SQUILIBRIO LINEE): LE DIVERSE LINEE DI TRATTAMENTO SONO EQUILIBRATE?
IE (INDICE ENERGETICO) : QUANTA ENERGIA STO SPRECANDO?
KPI: INDIVIDUANO E QUANTIFICANO UN’ANOMALIA

1) Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino - SIMULAZIONE
Evento simulato: Alto carico
(es. scarico anomalo)
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
ISO – indice stabilità operativa
TEST 5° 90° INDISTURBATO
Evento simulato: Basso carico
(es. evento piovoso)
-1.40
-1.20
-1.00
-0.80
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0.60
ISO – indice stabilità operativa
TEST 5° 90° INDISTURBATO

1) Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino - SIMULAZIONE
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
iPrSpTot – INDICE DI PRIORITA’ DI SPURGO
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
SST – solidi sospesi totali
Evento simulato:
eccesso di solidi sospesi totali nel comparto biologico  necessità di spurgo del fango
INDICE PRIORITA’ DI SPURGO – RANGE TRA O – 1 ADIMENSIONALE

Modellazione dinamica dell’impianto di Quarto d’Altino - SIMULAZIONE
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
SST - solidi sospesi totali
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
iSPecc – indice di spurgo eccessivo
Evento simulato:
Eccesso di spurgo di fango  necessità di fermare/ridurre supero del fango
INDICE DI SPURGO ECCESSIVO – RANGE TRA O – 1 ADIMENSIONALE

2) Applicazione degli indici in real-time
Alto carico (es. scarico anomalo o eccesso solidi in vasca)
Basso carico
(es. evento piovoso)
Indice di Stabilità Operativa (ISO) - impianto di Conegliano
ISO  Consente di individuare in tempo reale scostamenti dal normale
funzionamento processistico dell’impianto

Indice di Squilibrio tra diverse linee - impianto di Conegliano
iSq  Consente di quantificare lo squilibrio tra diverse linee dello stesso impianto,
individuandone anche le cause (idrauliche o di processo)
Ossigeno L2
Ossigeno L1

Indice di squilibrio basato sull’ossigeno
indice di squilibrio basato sulla portata
Indice di squilibrio basato sui solidi in vasca
Squilibrio tra le linee dovuto a SOLIDI
SOSPESI IN VASCA diversi tra le 2 linee
Indice di squilibrio - impianto di Oderzo
iSqSST Consente individuare e quantificare lo squilibrio di gestione di processo
delle due linee (es. diverso spurgo) non dovute a squilibrio di carico

Indice di Priorità di Spurgo (iPrSp)
SST molto elevati
rispetto alla media
SST molto
bassi rispetto
alla media
Indici di spurgo - impianto di Oderzo
iPrSp Consente di capire priorità di spurgo, anche paragonando diversi impianti
iSPe Consente di indirizzare l’operatore nell’ evitare uno spurgo eccessivo
e Indice di Spurgo Eccessivo (iSPe)

Indice di spreco energetico - impianto di Conegliano
iE calcola in tempo reale lo spreco energetico, indirizzando manovre gestionali ed investimenti di
efficientamento ex ANTE .Utile nella verifica di investimenti EX POST (es. cambio compressori, diffusori, ecc…)

Indice di spreco energetico % prima e dopo l’avviamento dell’aerazione intermittente
AVVIAMENTO
OSCAR
AERAZIONE
INTERMITTENTE
Indice di spreco energetico - impianto di Oderzo
iE  con applicazione di OSCAR si è azzerato (EX ANTE circa 15-20%) –> impianto performante energeticamente

3) ESTENSIONE KPI SU SCALA DI BACINO ED IMPLEMENTAZIONE
NEL TELECONTROLLO AZIENDALE
ETC mette a disposizione OSCAR DASHBOARD con indicazione dei KPI per
l’interfaccia grafica su propria piattaforma ioT di facile accesso online.
L’obiettivo futuro è di far migrare la visualizzazione di DASHBOARD e KPI
direttamente nell’interfaccia grafica del nostro telecontrollo aziendale.

4) IMPLEMENTAZIONE DELL’ALBERO DECISIONALE SUGLI IMPIANTI
L’albero decisionale elaborato da
ETC è un algoritmo di pattern
recognition che fornisce
all’operatore, automaticamente ed
in continuo, una segnalazione delle
anomalie riscontrate sugli impianti
e un’indicazione delle loro cause.

L’albero decisionale ha permesso di identificare una condizione di funzionamento anomalo
della sonda di ammoniaca e di intervenire tempestivamente
• NH4 stabilmente >3 mg/l (soglia minima di
regolazione impostata)
• Ossigeno oltre i 5 mg/l

KPI sintetici e adimensionali:
Controllo e correlazioni su più
impianti anche a diverse tecnologie
Metodo più
performante per
calibrare la
fornitura d’aria
DAP e OSCAR® Dashboard:
CONTROLLO PROCESSO
giornaliero in real-time
il sistema proposto
seleziona tutti i dati
significativi raccolti dallo
SCADA aziendale
RISOLUTIVO E/O
PROPEDEUTICO
DAP e OSCAR® Dashboard:
PIANIFICAZIONE interventi da
PIANI D’AMBITO
NESSUN
INTEREVENTO SU
INFRASTRUTTURE
KPI sintetici e adimensionali:
riduzione dei costi gestionali
OpEx
ADEGUA AI LIMITI N TOT
IN TEMPI RAPIDI
ADATTO per impianti
con tecnologia ad
intermittenza o
denitro/nitro
IN SINTESI
I VANTAGGI
DECISION SUPPORT SYSTEMS:
- DAP e OSCAR® Dashboard
- controllori di processo OSCAR®
Sistema che sfrutta e ottimizza
le potenzialità residue e gli
scompensi idraulici (ad esempio
durante eventi meteorici)

GRAZIE PER L’ATTENZIONE
Giorgio Serra
Francesca Scandolo
Simone Mariuzzo
Pietro Spinato
Francesco Poletto
Alberto Zaro
Sabina Foltran
Graziella Morona
Elena Caronia
Personale operativo
Claudio Modena
Daniele Renzi
Francesca Bellamoli
Marco Vian
Elisabetta Fresta
Debora Agarossi
Francesco Gelmini
Robin Castellani

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