Rosnące koszty energii, zmienny dopływ ścieków i coraz wyższe wymagania jakościowe sprawiają, że oczyszczalnie ścieków muszą działać dziś znacznie efektywniej niż jeszcze kilka lat temu. Kluczowe staje się nie tylko gromadzenie danych procesowych, ale ich wykorzystanie w czasie rzeczywistym – tak, by szybciej podejmować decyzje operacyjne, ograniczać zużycie energii, stabilizować proces i poprawiać parametry środowiskowe.

Według danych Głównego Urzędu Statystycznego, zużycie wody przez gospodarstwa domowe w Polsce w 2024 r. wyniosło 1334,6 mln m³, a przeciętne zużycie na mieszkańca sięgnęło 35,5 m³. W tym samym czasie długość sieci kanalizacyjnej w Polsce wzrosła do 185,8 tys. km. To oznacza stale rosnącą skalę obciążenia dla infrastruktury wodno-ściekowej i samych oczyszczalni, które muszą pracować w warunkach coraz większej zmienności dopływu, wahań ładunku zanieczyszczeń oraz presji kosztowej.

Choć wiele obiektów dysponuje dziś rozbudowaną automatyką i dużą ilością danych procesowych, w praktyce nie zawsze przekłada się to na wyższą efektywność. W wielu oczyszczalniach decyzje operacyjne nadal podejmowane są reaktywnie, dopiero po wystąpieniu problemu, odchyleniu parametrów lub wzroście kosztów. Tymczasem największe korzyści pojawiają się wtedy, gdy dane wspierają operatorów wcześniej: pozwalają przewidywać zmiany procesu, ograniczać ryzyko strat i szybciej reagować na odchylenia.

- W praktyce jednym z najczęstszych problemów operacyjnych pozostaje nieoptymalne sterowanie napowietrzaniem, co prowadzi do niepotrzebnego zużycia energii i wzrostu kosztów eksploatacyjnych. Kluczowe nie jest jednak samo pozyskiwanie danych, ale ich szybkie wykorzystanie w podejmowaniu decyzji, zanim odchylenia procesu przełożą się na straty - mówi Alicja Olek, Industry Manager odpowiedzialna za branżę wodno-ściekową w Endress+Hauser Polska.

 Największe rezerwy efektywności są w sterowaniu procesem

Jednym z obszarów o największym potencjale optymalizacji w oczyszczalniach jest napowietrzanie, które może odpowiadać nawet za 40–70 proc. całkowitego zużycia energii. W praktyce oznacza to, że nawet niewielka poprawa sposobu sterowania tym procesem może przełożyć się na zauważalne oszczędności kosztowe. Jednocześnie ma to znaczenie nie tylko ekonomiczne, ale również środowiskowe – mniejsze zużycie energii oznacza niższy ślad emisyjny całego obiektu i lepszą efektywność pracy instalacji.

Wyzwanie polega na tym, że oczyszczalnie coraz częściej pracują w warunkach dużej zmienności: nieregularnego dopływu ścieków, zmiennego ładunku zanieczyszczeń czy wpływu warunków pogodowych. W takich realiach klasyczne sterowanie oparte wyłącznie na regulatorach PID bywa niewystarczające, ponieważ reaguje dopiero na zaistniałe zmiany, a nie pozwala ich przewidywać.

Dlatego rośnie znaczenie rozwiązań opartych na analizie danych procesowych, modelach predykcyjnych oraz elementach machine learning i AI. Takie systemy nie zastępują operatora, ale wspierają go w podejmowaniu trafniejszych decyzji i w stabilizacji procesu. Mogą analizować trendy, przewidywać zmiany obciążenia i dynamicznie dostosowywać pracę urządzeń – takich jak układy napowietrzania, recyrkulacja czy dozowanie chemikaliów – do aktualnych warunków pracy oczyszczalni.

- Współczesne oczyszczalnie coraz mocniej opierają się na danych procesowych, które  wspierane narzędziami analitycznymi i elementami machine learning czy AI, zmieniają sposób zarządzania systemem wodno-ściekowym. W efekcie coraz większe znaczenie zyskuje podejmowanie decyzji w oparciu o bieżącą analizę danych, a nie wyłącznie reakcja na już występujące zdarzenia - dodaje Alicja Olek.

Efektywność to dziś także kwestia parametrów środowiskowych

Znaczenie danych w czasie rzeczywistym nie ogranicza się wyłącznie do redukcji kosztów operacyjnych. Coraz większą rolę odgrywa ich wpływ na poprawę parametrów środowiskowych pracy oczyszczalni. Lepsze sterowanie procesami biologicznymi i chemicznymi może przekładać się na stabilniejsze utrzymanie wymaganych parametrów ścieków oczyszczonych, ograniczenie ryzyka przekroczeń oraz bardziej racjonalne zużycie energii i reagentów.

W praktyce oznacza to możliwość jednoczesnej poprawy dwóch kluczowych obszarów funkcjonowania oczyszczalni: **efektywności kosztowej i efektywności środowiskowej**. To szczególnie istotne w czasie, gdy sektor wodno-ściekowy działa pod rosnącą presją cen energii, wymogów regulacyjnych i oczekiwań dotyczących ograniczania wpływu infrastruktury komunalnej na środowisko.

Coraz więcej rozwiązań opartych na analizie danych wspiera dziś zarządzanie infrastrukturą wodno-ściekową – od monitoringu pracy oczyszczalni po nadzór nad tysiącami kilometrów sieci wodociągowych i kanalizacyjnych, wykrywanie anomalii czy skracanie czasu reakcji na awarie. Pokazuje to wyraźnie, że dane przestają być wyłącznie zasobem archiwalnym, a stają się realnym narzędziem wspierającym codzienne decyzje operacyjne.

To właśnie w tym obszarze kryją się dziś największe rezerwy efektywności oczyszczalni. Coraz mniejsze znaczenie ma bowiem sama liczba urządzeń czy ilość dostępnych informacji, a coraz większe – zdolność do szybkiego przełożenia danych na konkretne działania operacyjne, które poprawiają stabilność procesu, ograniczają koszty i wspierają osiąganie lepszych wyników środowiskowych.

Źródło danych: GUS, Infrastruktura komunalna – wodociągowa i kanalizacyjna w 2024 r., 27 czerwca 2025 r.