乍一看,智能水资源管理(SWM)和循环经济听起来像是灵丹妙药。 水安全的竞赛——为健康、生计和生产提供可接受数量和质量的水的可靠可用性——引发了大量的理论和解决方案。 我们不应忘记,水危机既是治理危机,也是系统性危机。 此外,需要作出广泛的改进,以确保水安全,无论是在技术方面还是在管理方面。

在这篇文章中,我回顾了影响水的两个趋势主题:智能水管理和循环经济。 但首先,重要的是要了解水资源管理及其对环境和经济的影响。

水资源管理

最初,水资源管理主要是为人类消费而开发的。 这种思维方式在世界各地创造了一个线性的水资源管理过程。

传统阶段是集水区、处理、消费、废水处理和处置。

集水区

这些水资源管理步骤中的每一个都存在挑战。 在集水区步骤中,水是由自然景观收集的,水资源压力在许多地区是一个大问题。 水的分布不均。 以人口密度高为标志的城市中心缺水。 影响水资源压力的另一个因素是 水体质量差

水处理

在第二阶段,水在水处理厂(WTP)中处理。 保守的水规划和管理计划的线性思维模式意味着重点是实现清洁水的消费标准。 在一些国家,按照饮用水标准处理的水用于饮用以外的其他目的,例如工业用途。 将饮用水用于不同目的会造成经济,能量和环境损失。

配水

在配水阶段,大量的水在到达水龙头之前会流失。 在一些国家,大约40%的水因管道泄漏和爆裂而流失. 网络故障可能导致供水中断。 服务损失可能会产生 重大的经济影响:处理水的损失、维护预算的增加、服务人员的加班时间、交通和业务中断以及私人财产的损坏。

负责供水网络的公司付出了巨大的努力,以优化规划其关键资产(如管道、阀门、泵站和水表)的维修。

在配水阶段,大量的水在到达水龙头之前会流失。

水回收

在分配和消耗后,水进入水回收阶段(也称为废水处理阶段),最终被丢弃在废水处理厂中。 废水处理是一种用于从废水中去除污染物并将其转化为可返回水循环的废水的过程。 废水的处理并不总是发生在集水区所在的同一流域。 从远处转移大量水也对环境 和经济产生了重大影响


观看 Elisa Stefan 关于集成数据重要性的采访:

水再利用是解决方案吗?

合国水与环境国际会议 1992年举行的国际妇女理事会会议代表了上述线性思维方式的转变,其原则确立了水资源管理的基本标准:”淡水是一种有限和脆弱的资源,对维持生命、发展和环境至关重要”和”水在其所有竞争用途中具有经济价值,应被承认为一种经济利益”。

这两项原则塑造了随后关于水资源管理的决策,刺激了对水的节俭使用,并赋予了黄金或石油等”商品”的内涵。

这引发了思维方式的转变,从我上面解释的传统线性观点。 然而,这一概念尚未得到广泛接受。

汤姆·弗雷伯格(Tom Freyberg)在他的帖子中解释了这一点: 为什么水再利用是循环未来的关键。 事实上,当引入水再利用系统时,上面列出的几个问题可能会得到解决,例如:

  • 采用再利用的水系统对流域的供水产生了积极影响,因为它们直接减少了取水需求并减少了返回的污水量。 这允许更大的水量可用于流域中的其他用途。 经过处理的卫生废水不再是处置,而是一种可能用于特定目的的水资源。
  • 另一个积极影响是环境效益,即废水处理厂的水不再排放到河流中,这主要减少了营养物质对受体体的输入,从而增加了其他用途的水质供应。

因此,为了提高水的可用性,考虑水的再利用至关重要。 然而,水的再利用并不是唯一的选择。 来自圣保罗大学的作者José Carlos Mierzwa和Ivanildo Hespanhol对此发表评论:

“(…)不应将再利用实践视为水和废水管理模式的主要目标(… 这也是有道理的,因为需要投资使污水的特征适应水质要求,以及要处理的流量。 此外,所讨论的做法并不像人们想象的那么直接,因为重复使用的水必须具有适合每种用途的物理,化学和生物特性。 还应考虑到,在每个再利用周期中,某些污染物的浓度可能会增加。 如果不遵守这些要点,并且无论如何都采用再利用实践,则所有应用再利用水的活动都会受到损害。

循环经济的概念基于经济和环境的可持续性。 因此,水的再利用并不总是最好的选择。 需要分析每个城市,以确定最适合它的解决方案。 这不仅是需要从线性到循环的过程,也是思考解决方案的方式。 有必要以非线性和非简化的方式思考。 需要根据解决方案是否确保最高水平的可持续性来整合和选择解决方案。

水的再利用解释。 图片来源:美国环境保护署

智能水管理

为了支持决策过程,评估数据至关重要。 这是循环经济和智能水管理(SWM)之间的汇合点。 水管理是在线性过程中发展起来的,这是在没有充分了解整个过程的情况下进行的决策过程的结果。 为了解决这个问题,智能水管理系统(SWMS)正在被世界各地的水务公司采用。

智能水管理系统是否智能?

有各种各样的SWMS有助于解决上述各种水问题。 使用SWMS的一些优点是:大数据分析以改进决策过程,提高数据质量,集成和更高的敏捷性。

但是,如果不考虑一些关键点,SWMS可能会带来更多的问题而不是解决方案:

1) 可用性

在制造新问题的同时解决问题是不值得的。 某些系统可能很复杂且难以使用。 需要聘请专门使用该系统的专业人员可能表明它的设计不佳。 否则,它可能只是放在你架子上的另一项技术。 因此,在将给定的 SWMS 包含在项目中之前,评估其可用性非常重要。

2) 技术支持

同样,如果出现任何问题,技术支持至关重要。 支持可以有不同的格式:顾问团队,机器人/人工智能,论坛或博客。 因此,在采用 SWMS 之前,请检查完整的支持可用性。

3) 持续改进

最终,您会发现自己在使用智能水管理系统时说了以下句子:“如果这一步不同就好了”。 一个好的SWMS是不断更新以满足用户需求的SWMS。 评估系统是否提供持续改进计划。

4) 集成/开放数据

系统必须与您使用的其他工具集成。 最好是它具有自动集成。 毕竟,为了能够使用它们而必须转换数据格式可能是浪费时间。 分析完成后,系统必须允许您以不同的格式轻松导出数据,以满足不同的用例。

智能水资源管理和循环经济是流行语吗?

是的,这两个概念都是流行语,但也是必要的改变。 它们促进解决各种水管理问题,从而提高水的可用性,经济和环境效率。 但是,重要的是要小心趋势主题,并避免以会导致更多问题而不是解决方案的方式实现它们。 如果实施得当,它们有助于更好的水管理,并为每个人提供水安全。

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