國內(nèi)智慧水務(wù)建設(shè)研究進展

中圖分類號：TU99 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）13-0005-05

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2025.13.002

Abstract：Inthedigital economyenvironment，smart water managementsystemhasledthewaterconservancyindustryintoa newstageofdevelopment.Basedonthe domesticwatersystemresearchresultsandenginering practice，thedevelopmenthistory ofdomesticsmartwatermanagementsystemfromdigitalconstructiontointelligntsensingandintellgentmanagementandcontrol issummarized.Thedevelopmentofsmart watermanagementsystematthisstageiselaboratedandanalyzedfrom fouraspects： watersuply，sewagetreatment，floodcontrol，andpipenetworkleakagecontrol.Finally，wesummarizetheshortcomingsof development at the current stage and look forward to the future development trend.

Keywords：smartwater managementsystem;；watersupplyanddrainage；floodcontrolanddrainage；pipenetwork health management and control; integration

隨著城市化進程的加快，城市水環(huán)境面臨的壓力日益增大。傳統(tǒng)水務(wù)管理模式在應(yīng)對復(fù)雜多變的城市水問題時顯得力不從心，亟需一種全新的解決方案。智慧水務(wù)應(yīng)運而生，其通過集成現(xiàn)代信息化、數(shù)字化技術(shù)手段，實現(xiàn)對城市水資源的智能化監(jiān)測、調(diào)度和利用。這為解決水環(huán)境問題找到了新出路，特別是對城市水環(huán)境治理的污水處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其有效實施直接關(guān)系到城市水環(huán)境的改善和水資源的可持續(xù)利用。自黨的十八大以來，智慧水務(wù)成為智慧城市建設(shè)的一項重要內(nèi)容，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《國家水網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃綱要》強調(diào)，到2025年，建設(shè)一批國家水網(wǎng)骨干工程，提升水網(wǎng)工程智能化水平，基本形成國家水網(wǎng)總體格局，國家水網(wǎng)主骨架和大動脈逐步建成。在人類需求、國家政策和行業(yè)要求的三重驅(qū)動下，國內(nèi)智慧水務(wù)建設(shè)初具成效。為促進后續(xù)智慧水務(wù)良性發(fā)展，本文基于國內(nèi)行業(yè)調(diào)研與智慧水務(wù)工程實踐，總結(jié)國內(nèi)智慧水務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析存在的不足與可能的發(fā)展趨勢。

1國內(nèi)智慧水務(wù)發(fā)展歷程

從整體看來，我國智慧水務(wù)發(fā)展大體歷經(jīng)3個階段。第一階段為數(shù)字化建設(shè)階段?；谠O(shè)計過程中產(chǎn)生的圖紙、信息表，利用GPS精確測量供水管線、排水管線及設(shè)施的地理位置，得到數(shù)字化管網(wǎng)信息，由此建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫；與空間屬性數(shù)據(jù)集成，以建立區(qū)域給排水管網(wǎng)GIS地理信息系統(tǒng)。如2001年，武漢開展供水管網(wǎng)的普查工作，運用GIS集成 的供水管網(wǎng)圖形與屬性數(shù)據(jù)，這樣的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，為市區(qū)供水管網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計、水資源調(diào)配與決策提供依據(jù)3]。

第二階段為智能感知階段。不同于數(shù)字化建設(shè)階段，該階段基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)采集、運用與展示。利用傳感器收集監(jiān)測點的雨量、流量、流速、水質(zhì)等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)接口或通信協(xié)議的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)管網(wǎng)生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)的實時采集，建立與各種驅(qū)動器、馬達控制器間的數(shù)據(jù)通信；依托移動通信技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)對采集數(shù)據(jù)進行存儲、管理與分析;最終通過數(shù)據(jù)中臺、移動應(yīng)用、短信網(wǎng)關(guān)平臺等方式開展服務(wù)。如2015年，針對農(nóng)村生活污水處理問題，運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將智能監(jiān)控設(shè)備與現(xiàn)場水處理設(shè)備相連接，并運用3G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)服務(wù)器與智能監(jiān)控設(shè)備的遠程連接，實現(xiàn)100個污水點現(xiàn)場數(shù)據(jù)的實時采集和遠程控制，活性污泥參數(shù)COD減排量增加，出水水質(zhì)達標率得以提高。

第三階段為智慧管控階段?；谏弦浑A段的發(fā)展，進一步應(yīng)用新型傳感技術(shù)，綜合運用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能算法等技術(shù)，深入挖掘采集數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)水系統(tǒng)從智能到智慧的轉(zhuǎn)變，提升水資源的處理與利用效率。國內(nèi)在該階段的研究主要體現(xiàn)在給排水、防汛排澇、管網(wǎng)健康管控3個方面。

2智慧水務(wù)背景下的給排水

目前，國內(nèi)智慧水務(wù)發(fā)展尚處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索階段，多基于業(yè)務(wù)管理需求，運用軟件、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動通信技術(shù)構(gòu)建水資源調(diào)度系統(tǒng)或管網(wǎng)地理信息系統(tǒng)，嘗試以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新技術(shù)賦能，深入挖掘海量信息，以動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。如陳方亮基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立基于B/S架構(gòu)的二次供水遠程監(jiān)控平臺，通過通用接口與供水設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)備等現(xiàn)場設(shè)備連接，以交換機作為終端設(shè)備，運用鋪設(shè)的光纖將收集數(shù)據(jù)傳輸至總監(jiān)控中心，實現(xiàn)現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)與設(shè)備運行狀態(tài)的實時動態(tài)顯示，為集中管理提供便利。隨著水系統(tǒng)的運行發(fā)展，水務(wù)數(shù)據(jù)的來源越發(fā)廣泛、量級持續(xù)增長，數(shù)據(jù)的科學管理成為推動智慧水務(wù)建設(shè)的關(guān)鍵一環(huán)。謝晉等綜合考慮業(yè)務(wù)場景、應(yīng)用需求、行業(yè)特點等內(nèi)容，提出了智慧水務(wù)大數(shù)據(jù)初步構(gòu)建標準及智慧水務(wù)大數(shù)據(jù)分析標準。其中大數(shù)據(jù)標準體系包含技術(shù)、應(yīng)用、管理在內(nèi)的7類指標，分析標準中包含4類一級指標，每類設(shè)置若干3級指標，為大數(shù)據(jù)技術(shù)與水務(wù)管理的深度融合提供了標準化參考。

污水處理是水務(wù)行業(yè)的又一重要組成部分，污水處理廠通過自動控制系統(tǒng)全面監(jiān)控和調(diào)控整個處理過程，實現(xiàn)對水質(zhì)、處理效率、運營成本的控制。但以往引入的管控平臺難以實現(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的信息融合，整體性較差。鑒于此，齊鳴等運用BIM與大數(shù)據(jù)技術(shù)建立某污水處理廠的運營監(jiān)測、設(shè)備資產(chǎn)、BIM數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；運用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、多源信息融合技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與多源信息融合；運用云計算、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)對外部數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化識別與內(nèi)部數(shù)據(jù)的識別、處理與分析；最終將數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)集成于微信小程序與C/S客戶端，解決了污水處理廠的信息孤島問題?？紤]到傳統(tǒng)PLC自動控制系統(tǒng)存在布局復(fù)雜、難以智能控制算法、缺乏加密機制等不足，張璐晶等8自主研發(fā)新型智能控制系統(tǒng)，以新型系統(tǒng)架構(gòu)、硬件與軟件配置實現(xiàn)設(shè)備數(shù)字化，系統(tǒng)信息化、自動化，最終實現(xiàn)智能化管理。某再生水廠經(jīng)過升級改造，成功提高了污水處理廠的運行效率。

隨著國家對水務(wù)行業(yè)重視程度的提升，新興技術(shù)不斷與傳統(tǒng)水務(wù)管理方法融合，水務(wù)治理主體逐漸多元化，管理模式趨于系統(tǒng)性，逐步向供排水一體化、廠網(wǎng)河一體化、源網(wǎng)站廠河等一體化水務(wù)管理邁進。如李芳芳等建立了城市水管家智慧調(diào)度系統(tǒng)。以廠站現(xiàn)地監(jiān)控單元實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集與就地控制；通過城市集控中心實現(xiàn)全市一體化運營的遠程監(jiān)視、控制、管理；通過環(huán)保集團數(shù)據(jù)中心支撐系統(tǒng)云災(zāi)備服務(wù)和水務(wù)生產(chǎn)過程監(jiān)控能力，及數(shù)字化標準建設(shè)、智慧化決策服務(wù)等核心運營管理能力。并應(yīng)用于供水場、污水處理廠，實現(xiàn)供排水全過程、系統(tǒng)性的聯(lián)調(diào)連控。

3智慧水務(wù)背景下的防汛排澇

防汛排澇是防災(zāi)減災(zāi)的關(guān)鍵內(nèi)容之一，相關(guān)洪水預(yù)報雨排水調(diào)度研究均離不開地面積水預(yù)測。這一地面積水預(yù)測問題可簡化為非恒定流動水模擬問題，在模擬過程中，可運用SWMM、MIKEFLOOD、InfoWorks等數(shù)值模擬工具，以基于非恒定流動的圣維南方程模擬管網(wǎng)中的水，以非線性水庫-運動波方程計算模式模擬地面徑流。隨著數(shù)值計算方法和計算機技術(shù)的發(fā)展，這種基于機理模型的數(shù)值模擬方法被廣泛應(yīng)用于地面徑流模擬，洪水、內(nèi)澇的預(yù)報。更進一步地，將河道水動力模型和排水管道模型耦合，可實現(xiàn)雨水徑流排放河道后城市河道水位、流量的動態(tài)展示，便于城市排水系統(tǒng)-河道的聯(lián)合調(diào)度。張彬等[基于感潮河網(wǎng)城市匯流特點，建立考慮管道排水和河道排澇的SWMM模型，對區(qū)域內(nèi)水文水利要素進行概化，模擬計算城市防水排澇過程，為相似區(qū)域排水防澇提供參考。陸敏博等利用MIKEFLOOD平臺，融合由Mike系列模型構(gòu)建的城市排水管網(wǎng)、河網(wǎng)及二維地表模型，建立城市排水防洪系統(tǒng)耦合模型；綜合運用推理公式法和數(shù)學模型法評估內(nèi)澇風險。更為精細地，李軍等2運用InfoWorksICM數(shù)值模擬工具建立某居住小區(qū)的一維管網(wǎng)水力模型耦合二維地面積水模型，以不同低影響開發(fā)（ID）組合方案的徑流總量控制率、徑流峰值削減率、積水面積削減率等作為效益表征量，對比分析各方案的成本效益，優(yōu)化LID雨水系統(tǒng)設(shè)計。

此外，基于非開源式的系統(tǒng)架構(gòu)（如CUAD）和開源式的模型系統(tǒng)架構(gòu)（如水動力模型系統(tǒng)HEC-RAS）的集成和二次開發(fā)，為城市內(nèi)澇風險評估、溢流控制及排水系統(tǒng)規(guī)劃的智慧決策提供了助力。金溪等[3建立了基于二維淺水方程的二維水動力模型，并利用二階Goduov格式的有限體積法求解；考慮排水管網(wǎng)在防汛排澇中起到的作用，將一維與二維水動力模型進行耦合模擬；同時引入CUDA并行計算架構(gòu)加速求解過程，利用CUDAMemcpy函數(shù)實現(xiàn)一維/二維模型間的地面水深數(shù)據(jù)交換，繼而得到一維/二維模型間雙向流量數(shù)值，實現(xiàn)模型耦合。

4智慧水務(wù)背景下的管網(wǎng)健康管控

供水管網(wǎng)經(jīng)長期運行常出現(xiàn)老化現(xiàn)象，進而增加管網(wǎng)漏損的可能。而漏損的管網(wǎng)因深埋地下往往不易被發(fā)現(xiàn)，不僅會造成水資源的浪費，同時也弱化了對污染物的隔離作用，增加水資源污染風險。為解決這一問題，國內(nèi)水務(wù)公司及相關(guān)研究人員主要從漏損識別與控制2個方面著手進行研究。

4.1 管網(wǎng)漏損識別

傳統(tǒng)的管網(wǎng)漏損識別往往通過視覺判斷可能的漏損位置，直接對該位置進行開挖和維護，不確定性較大，易帶來不必要的資源浪費。在智慧水務(wù)的背景下，多采用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型法來進行管網(wǎng)漏損識別，利用機器學習算法分析管網(wǎng)漏損位置的流量與壓力，進而鎖定漏損位置，以便后續(xù)進行管網(wǎng)漏損控制。基于壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)，吳文紅等4采用壓力數(shù)據(jù)，建立管網(wǎng)的水力模型，并通過MATLAB軟件調(diào)用EPANET工具箱計算不同工況下的漏損水力，構(gòu)建壓力相關(guān)漏損定位模型，對比分析布谷鳥算法（CS）與遺傳算法（GA）對模型的優(yōu)化效果，驗證了CS的優(yōu)越性，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的漏損定位模型精度與水壓監(jiān)測點數(shù)量成正相關(guān)。為便于將漏算定位方法應(yīng)用于大型真實管網(wǎng)，宋文軻等[15]運用改進的K均值聚類算法劃分供水管網(wǎng)區(qū)域，降低漏損識別問題的維度，綜合分區(qū)成果與真實漏損流量模型，利用遺傳算法優(yōu)化漏損流量在管網(wǎng)中的分布，以識別區(qū)域內(nèi)漏損情況，最終通過工程案例分析驗證了方法的可靠性。

基于流量監(jiān)測數(shù)據(jù)，王彤等對城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)分區(qū)流量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行小波降噪處理后，運用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機流量預(yù)測模型，對比分析預(yù)測值與監(jiān)測值，提出誤差閾值和漏損量的估算方法，以便快速發(fā)現(xiàn)并確定漏損位置。楊輝斌等17利用遺傳算法優(yōu)化支持向量回歸的模型參數(shù)，構(gòu)建區(qū)域管網(wǎng)異常漏損檢測模型，對比分析預(yù)測水量與實際水量間的差異，快速識別和鎖定異常漏損區(qū)域，準確率超過 9 0 % ?；趬毫εc流量監(jiān)測數(shù)據(jù)，王珞樺等1通過監(jiān)測和分析管網(wǎng)漏損時多個位置的壓力與流量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習判斷漏損點位置，并通過小型管網(wǎng)試驗驗證了定位的準確性。彭燕莉等綜合運用粒子群算法和遺傳算法，建立基于流量和壓力數(shù)據(jù)的管網(wǎng)漏損檢測模型，通過改變擴散器系數(shù)對不同程度的漏損管道進行模擬，實現(xiàn)漏損位置及漏損程度的同步、高效且準確的預(yù)測。

4.2 管網(wǎng)漏損控制

在識別出管網(wǎng)漏損位置后，還需基于漏損致因，采取針對性措施來解決管網(wǎng)漏損問題。這些影響因素主要包括水文地質(zhì)條件、管材、接口、閥門、施工質(zhì)量和管網(wǎng)運行壓力等，影響因素多，產(chǎn)生的數(shù)量大，城市管網(wǎng)漏損整體控制難度大。為此，管網(wǎng)獨立計量分區(qū)（DMA）管理方法被提出并廣泛采用，這種方法通過閥門操作和加裝流量計等將供水管網(wǎng)分成相對獨立的區(qū)域，以局部最小夜間流量法作為評估的補充手段，結(jié)合區(qū)域管網(wǎng)基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)與管網(wǎng)壓力間的關(guān)系，對整個供水系統(tǒng)的漏損情況進行細致分析?？紤]到大量供水業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)帶來的存儲和處理壓力，馬金鋒等[20]利用ETL工具、Guzz持久層框架、BIRT報表工具打造DMA漏損控制處理模式，由Quartz作業(yè)調(diào)度器統(tǒng)一管理ETL作業(yè)，使原始存儲數(shù)據(jù)集遷移到HBase目標存儲數(shù)據(jù)庫;將漏損、評估、預(yù)警等計算組織成相互獨立的作業(yè)，以MapReduce程序的組織形式讀取數(shù)據(jù)執(zhí)行算法，所得結(jié)果被寫回HBase；該計算結(jié)果將被Web服務(wù)器和報表生成器讀取，以頁面或報表的形式反饋給用戶。該處理模式的實用性在實例中得到了驗證。龔瓏聰?shù)?將某小區(qū)設(shè)置為窄物聯(lián)網(wǎng)與DMA相結(jié)合的定量漏損控制試點，通過智能遠傳水表實時采集數(shù)據(jù)并傳送至管理平臺，對比由監(jiān)測數(shù)據(jù)確定的夜間最小流量檢測限，及時發(fā)現(xiàn)漏損點并修復(fù)。同時根據(jù)漏損維修記錄歸納分析常見的漏損形態(tài)及漏損分布情況，經(jīng)評估決策后進行戶改和局部管網(wǎng)改造，改造完成后月均和年均真實漏損率均低于 5 % 。

而考慮到分區(qū)時要關(guān)閉邊界閥門，將增大水頭壓力損失，使管網(wǎng)壓力降低，此時的末稍節(jié)點往往難以滿足最小服務(wù)水壓[22]。故牟天蔚等[23]基于供水管網(wǎng)水力模型，建立節(jié)流閥開啟度相關(guān)的節(jié)流閥實時調(diào)度模型。通過FCM模型對管網(wǎng)進行動態(tài)分區(qū)，將Matlab隨機生成的分區(qū)閥門開啟度導(dǎo)人水力模型，將EPANET工具箱、C#聯(lián)合編程得到的適應(yīng)度函數(shù)嵌人CS算法，計算某市供水管網(wǎng)漏失費；經(jīng)優(yōu)化調(diào)度，該市的漏失費（即漏失率）降低了近 12 % 。李紅艷等將DMA分區(qū)邊界閥門替換為減壓閥，以實現(xiàn)分區(qū)內(nèi)部壓力精細化調(diào)控。同時考慮管網(wǎng)的高程信息，耦合高程鄰域信息與管網(wǎng)節(jié)點壓力敏感度，將高程距離引入FCM算法中的目標函數(shù)里的距離，建立包含高程鄰域信息的聚類目標函數(shù)，解決大高程差引起的漏損問題。同時在分區(qū)入口處布設(shè)減壓閥，并采用GA實時優(yōu)化減壓閥閥后壓力，實現(xiàn)對分區(qū)節(jié)點壓力的精細化管理。

5不足與未來發(fā)展

現(xiàn)階段，在人工智能、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的加持下，智慧水務(wù)向智慧化、一體化快速發(fā)展的同時，也暴露出多方面的不足，主要體現(xiàn)在：

1）信息化系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)，逐漸應(yīng)用于供水、排水、污水處理、防洪、管網(wǎng)健康監(jiān)控等產(chǎn)業(yè)鏈。但相對分散，各基層單位的子系統(tǒng)獨立運行，內(nèi)外部信息共享不足，“信息孤島”現(xiàn)象仍未得到有效緩解。亟須進行系統(tǒng)集成與資源整合，構(gòu)建區(qū)域一體化的智慧水務(wù)管理平臺，以優(yōu)化管理流程、提升管理能力。

2）信息采集點布設(shè)不夠均衡，布設(shè)密度和深度難以滿足水務(wù)精細化管理的需求。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仍需優(yōu)化，目前多為分散建設(shè)，且重建設(shè)而輕運維，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備陳舊且缺乏有效安全措施，影響生產(chǎn)安全，且運維管理效率低，應(yīng)急預(yù)警能力弱。

3）實際應(yīng)用中的智能化水平不高。多數(shù)水務(wù)企業(yè)的設(shè)施仍未完成自動化改造，信息化普及中缺乏對應(yīng)的支撐業(yè)務(wù)，無法靈活運用信息化的成果來支撐決策。系統(tǒng)中缺少有效的數(shù)據(jù)挖掘與分析功能，導(dǎo)致數(shù)據(jù)僵化，對管理決策的支持較弱。且缺乏統(tǒng)一的水務(wù)信息數(shù)據(jù)標準規(guī)范，水務(wù)資源數(shù)據(jù)難以及時互通共享，無法實現(xiàn)高效配置。

針對當前智慧水務(wù)研究的不足，未來智慧水務(wù)將朝著以下幾個方向發(fā)展：

1）深度融合新一代信息技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，智慧水務(wù)將更加注重技術(shù)的集成與創(chuàng)新。通過深度融合這些新一代信息技術(shù)，實現(xiàn)水務(wù)管理的自動化、數(shù)字化、協(xié)同化、智能化和科學決策化，全面提升水務(wù)管理的效率和效益。

2）建設(shè)一體化水務(wù)信息管理平臺。未來，智慧水務(wù)將推動建設(shè)集源網(wǎng)站廠河于一體的水務(wù)信息管理平臺，打破信息孤島，實現(xiàn)信息的互聯(lián)互通。通過集成和整合各基層單位的信息系統(tǒng)，形成全局性、協(xié)同化的管理模式，提升整體管理效率和決策水平。

3）加強數(shù)據(jù)采集與分析能力。智慧水務(wù)將進一步提升數(shù)據(jù)采集的密度和深度，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院桶踩?。同時，加強數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，運用機器學習、優(yōu)化算法等先進技術(shù)，實現(xiàn)對水務(wù)數(shù)據(jù)的深度處理和分析，為科學決策提供更加有力的支持。

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