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人工智能賦能數(shù)字水務(wù)解決方案的總體架構(gòu)

（圖源《人工智能賦能數(shù)字水務(wù)》白皮書）

當(dāng)水務(wù)行業(yè)遇上AI，在智慧水務(wù)不斷發(fā)展的背景之下，AI又有哪些應(yīng)用場(chǎng)景呢？

供水調(diào)度優(yōu)化

隨著習(xí)總書記“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”治水思路的提出，水資源管理也變得越發(fā)重要——如何精 確調(diào)度，精 準(zhǔn)供水，節(jié)能減排成了水務(wù)行業(yè)的一大難點(diǎn)問題。由于城市管網(wǎng)的高復(fù)雜性、不穩(wěn)定性和高隨機(jī)性，無論是長(zhǎng)期還是短期的管網(wǎng)流量都是不易預(yù)測(cè)的，人工智能算法打破了傳統(tǒng)的計(jì)算模式，為解決城市供水優(yōu)化調(diào)度問題提供了全新的思路。



比如墨爾本的WInneke水廠，為了確保水廠水泵泵在最 高 效率下運(yùn)行，同時(shí)仍能達(dá)到所需的流量，墨爾本水務(wù)公司使用定制開發(fā)的人工智能（AI）程序。該程序通過挖掘水泵歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)來計(jì)算給定泵的最有效的配置時(shí)間，以此確定最節(jié)能的泵組合以及相關(guān)的運(yùn)行速度，達(dá)到設(shè)計(jì)流量[1]。



此系統(tǒng)能夠通過歷史數(shù)據(jù)分析出一些獨(dú)特的系列因素，在運(yùn)行模式下確定最 佳泵組合設(shè)置參數(shù)，并將其直接發(fā)送到水泵系統(tǒng)，實(shí)時(shí)應(yīng)用無需任何人為干預(yù)。

水廠運(yùn)維

飲用水處理和污水處理是多工藝組合的過程，涉及多種過程控制，比如曝氣、藥劑投加、氨氮調(diào)控等。針對(duì)水處理運(yùn)營(yíng)效率低、藥耗高、能耗高、生產(chǎn)成本居高不下等問題，人工智能賦能智慧水務(wù)，以工藝機(jī)理為基礎(chǔ)，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能算法，搭建符合業(yè)務(wù)特征的智能模型穩(wěn)定工藝指標(biāo)，可以大大降低運(yùn)行成本，減少環(huán)境污染，提高水處理企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率[2]。



例如西班牙某飲用水廠將傳感器收集的大量數(shù)據(jù)整合到一個(gè)環(huán)境決策支持系統(tǒng)中，基于中央合成設(shè)計(jì)-響應(yīng)面分析(CCD-RSM)的增強(qiáng)混凝模型，在特定要求下建議操作的最 佳pH值和混凝劑投加量，幫助操作人員控制工藝過程以減少出水的天然有機(jī)物濃度并提高處理效率。

SCADA系統(tǒng)架構(gòu)

同時(shí)，飲用水廠的出水通常需要保證一定含量的余氯，以確保輸配過程中的消毒效果。一般水中的游離余氯量和化合態(tài)余氯量都會(huì)隨著管網(wǎng)的延伸而降低，一旦減少至一定濃度，微生物繁殖機(jī)率增大，降低飲用水安全，產(chǎn)生健康風(fēng)險(xiǎn)。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行參數(shù)建模和預(yù)測(cè)可以分析水質(zhì)和評(píng)估各水質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)系，包括三鹵甲烷的形成預(yù)測(cè)，余氯濃度預(yù)測(cè)以及殘余氯、底物和生物質(zhì)濃度隨時(shí)間變化的預(yù)測(cè)等[3-4]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展脈絡(luò)

通過訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以處理水質(zhì)特征及多變量水質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)系，再結(jié)合貝葉斯序貫分析反復(fù)根據(jù)最新觀測(cè)到的數(shù)值優(yōu)化決策，工作人員即可預(yù)測(cè)潛在的污染事件。

管網(wǎng)漏損控制

據(jù)估計(jì)，由于漏損、偷水和運(yùn)營(yíng)效率低下，世界上每天約有3.46億立方米的飲用水作為無收益水量(NRW)被損失，而其中至少有50%的損失發(fā)生在發(fā)展中國(guó)家，這無疑是對(duì)水資源的巨大浪費(fèi)[5]。



傳統(tǒng)的聲學(xué)監(jiān)測(cè)方法不易監(jiān)測(cè)除一些微小漏損，并且背景噪聲、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的波動(dòng)以及數(shù)據(jù)分析的不及時(shí)也會(huì)給檢測(cè)帶來一定的誤差。

管網(wǎng)漏損控制體系

美國(guó)使用AI智能機(jī)器人來檢查下水道系統(tǒng)泄露和使用年限老化等問題。另外，針對(duì)大型或高層建筑物水管漏水的問題，位于美國(guó)內(nèi)華達(dá)州里諾市的亞特蘭蒂斯賭 場(chǎng)度假村使用WINT公司開發(fā)的AI解決方案，應(yīng)用人工智能檢測(cè)并阻止泄漏源。當(dāng)漏水時(shí)，它會(huì)發(fā)出警報(bào)并自動(dòng)關(guān)閉。智能實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)可以識(shí)別漏水和浪費(fèi)的來源，減少用水量，防止損壞。并且，此AI自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還可用于異地監(jiān)控[6]。

洪澇災(zāi)害預(yù)警管控

洪澇災(zāi)害依然是人類面臨的主要自然災(zāi)害。據(jù)聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)，洪水災(zāi)害發(fā)生次數(shù)約占全部自然災(zāi)害發(fā)生次數(shù)的三分之一。防御洪水災(zāi)害的核心就是能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)河流水位、排水管網(wǎng)內(nèi)的水位以及降水的變化過程。通過收集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的水位數(shù)據(jù)以及氣象部門發(fā)布的雨量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，再借助水文模型和人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警和管控。

Google淹沒模型可視化概念圖

Google就曾將AI與城市雨洪監(jiān)測(cè)結(jié)合起來，設(shè)計(jì)了一種新的淹沒建模方法，稱為形態(tài)淹沒模型，該方法將基于物理的建模與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）結(jié)合起來，以在實(shí)際環(huán)境中創(chuàng)建更準(zhǔn)確和可擴(kuò)展的淹沒模型。除了實(shí)時(shí)模擬水流的復(fù)雜行為外，Google還對(duì)高程圖的形態(tài)進(jìn)行計(jì)算，以使人們能夠使用簡(jiǎn)單的物理原理來模擬淹沒[7]。



這種方法摒棄了傳統(tǒng)物理學(xué)模型的一些現(xiàn)實(shí)約束，并且在現(xiàn)有方法難以解決的數(shù)據(jù)稀缺地區(qū)，該模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)正確的測(cè)深法并修復(fù)基于物理的模型敏感的各種錯(cuò)誤。這種形態(tài)學(xué)模型將準(zhǔn)確率提高了3％，可以顯著改善大面積區(qū)域的預(yù)測(cè)，同時(shí)還可以通過減少對(duì)手工建模和校正的需求來加快模型開發(fā)的速度。

智慧水務(wù)是供水行業(yè)的未來，但目前人工智能在供水行業(yè)中的硏究及應(yīng)用尚處于起步階段，相關(guān)人工智能技術(shù)也僅 限于弱人工智能甚至傳統(tǒng)的分析算法階段，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)尚未在水處理工藝優(yōu)化、健康診斷、漏損控制與節(jié)能等各個(gè)方面得到持續(xù)推廣和深度應(yīng)用。



我們應(yīng)當(dāng)清楚的認(rèn)識(shí)到，智慧供水未來必然是集感知-診斷-決策-控制為一體的智能體系[8]，需要結(jié)合供水業(yè)務(wù)需求，圍繞數(shù)據(jù)、算法和智能硬件等層面開展全 方 位理論探索與技術(shù)革新，更需要供水行業(yè)對(duì)智慧水務(wù)的現(xiàn)狀、發(fā)展路線和目標(biāo)形成共識(shí)，踐行人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的囯家戰(zhàn)略，共同努力以實(shí)現(xiàn)我囯供水行業(yè)由傳統(tǒng)保障型向新型智慧服務(wù)型的轉(zhuǎn)變。



在此大背景下，準(zhǔn)確剖析智慧水務(wù)發(fā)展中水務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，正確運(yùn)用AI技術(shù)，是未來打造水務(wù)行業(yè)新格局下數(shù)字水務(wù)體系的重要基礎(chǔ)和必要條件，WaterPlus AI作為水務(wù)行業(yè)專屬大語言模型平臺(tái)，愿與行業(yè)內(nèi)人士共創(chuàng)AI生態(tài)平臺(tái)，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

來源：深圳市供排水行業(yè)協(xié)會(huì)