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      基于新技術的長江大保護智慧水務系統應用
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      基于新技術的長江大保護智慧水務系統應用

      在“十五”到“十二五”之間,智慧水務的發展經歷了起步萌芽、基本建設、業務應用3個重要階段[1]。發展至今,國內已出現了很多比較成熟的,能滿足基本業務的智慧水務系統。謝善斌等[2]深入討論了智慧水務的業務需要與應用價值,楊哲等[3]對其在城市中的應用進行了詳細的效益分析。
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        引言

        在“十五”到“十二五”之間,智慧水務的發展經歷了起步萌芽、基本建設、業務應用3個重要階段[1]。發展至今,國內已出現了很多比較成熟的,能滿足基本業務的智慧水務系統。謝善斌等[2]深入討論了智慧水務的業務需要與應用價值,楊哲等[3]對其在城市中的應用進行了詳細的效益分析。

        “十三五”期間,國家大力提倡新基建、數字中國,加上5G技術、物聯網、云計算、大數據、人工智能的飛速發展,智慧水務也迎來了新的發展機遇。傳統的水務管理模式逐步發生改變,形成了技術驅動管理模式、業務驅動管理模式、服務驅動管理模式的趨勢[4]。

        鄭浩等[5]提出了基于物聯網的設備最佳自動運營管理,遠程控制維護等業務應用。劉勛等[6]介紹了智慧水務物聯網的實際應用成果。趙藝璇等[7]、舒秀霞等[8]對大數據的智慧水利應用與實踐進行了探討。張勝雷等[9]提出了能適應不同業務,持續改進的面向服務(SOA)的智慧水務大數據中心的構建思路。本文結合長江大保護智慧水務規劃、實施中的思考與實踐,對新技術飛速發展下的業務新應用進行探討。

       

        監測感知數字

        隨著數字化的發展、新基建的建設完善,智慧水務的監測感知從以往的抽樣監測、重要典型區監測向著全覆蓋、全感知的數字孿生發展。

       

        遙感解譯

        隨著5G、云計算、遙感自身技術等的發展,遙感解譯最高可以實現cm級的精度,并可以做到分鐘級的刷新速率,保證信息實時且準確。

        基于人工智能圖像識別等,可以直接依靠遙感影像,分析出土地利用類型。結合人口分布、工業農業分布等大數據分析,可以得到各分區污染源類型及其污染量。通過光譜分析、設定算法等,可以從面的程度對水體水質進行分級、定性分析。

        通過遙感解譯,可以做到對全流域、全水體的現狀分析與實時定性監測,水體異常時可以第一時間發現,并分析溯源,為其他業務提供支持。

       

        無人巡檢船

        傳統的水質取樣一般有兩種,沒有測站時,依靠人工采樣,選取典型點位進行檢測,往往只能實現有限的點位,有限的時間覆蓋;有測站時,在典型、重要斷面上建立水質站,獲取水質信息,可以做到時間全覆蓋,但依然只能監測有限點位。

        基于5G、物聯網、無人駕駛等技術的發展,無人巡檢船應運而生。無人巡檢船可以自動水上巡檢,實時傳輸水質、水下地形等數據,實現整片水域的時間與空間的全感知、全覆蓋,實現監測從點到面的突破。還可以對水中的垃圾、漂浮物等進行清理,遇到大型雜物時,自動發送信號,通知人工進行處理,提高巡河效率,節省成本。

       

        水指紋圖鑒

        基于數字孿生、大數據分析技術,建立水指紋圖鑒分析庫,可以從龐大的數據要素中,提取出有用的信息加以利用。

        水環境污染有多種來源,比如農業、工業、生活、大氣、底泥等,每種來源所造成的水污染會有一定的特征,比如光譜特性,各水質指標含量百分比等,可以根據這些不同的特征,建立水指紋圖鑒分析庫。在水質監測實時全感知的基礎上,結合周邊企業分布、人口密度、環境情況等進行大數據分析,做到快速分類定位、第一時間識別污染來源。

        隨著數據的積累與技術進一步發展,識別精度可以進一步提升,杜絕居民自排、企業偷排等傳統監測難以識別的點狀不定時排污情況。

       

        巡檢運維新應用

        傳統的智慧水務巡檢、運維,借助BS、MS系統與GPS等技術,比傳統水務服務有了大大提升,但還是存在人員過多、操作繁瑣、業務不夠智能等問題?;谛录夹g的發展,對于巡檢、運維的智慧化應用有了更多的可能。

        智能派單

        工單派發是在水務運維日常工作中至關重要的一部分。在傳統的水務運維場景中,巡檢、問題申報、檢修、維修等繁瑣的派發流程,需要多人申請、批準、執行,往往導致不能第一時間解決問題。

        結合大數據分析,對在崗的檢修、維修人員建立人才能力庫,錄入并分析出每個人的技能(比如管網維修能力、泵站維修能力等)、解決不同問題的估計時長等;還可以將多人進行組合,形成小組的能力分析庫。對管網等設施的問題進行建庫,針對監測數據的不同異常情況,可以自動分析出是由哪種問題造成的。

        結合GIS與物聯網,對管網設施進行定位,分析問題所需要的相關維修設備;對在崗的檢修、維修人員進行定位,并記錄其當前的工作狀態(比如空閑、正忙預計還需多久完工等)。

        結合人工智能,當發現管網設置出現問題后,系統會結合問題類型,檢修與維修人員的技能、工作狀態、距離遠近等進行綜合分析,將最合適的人員或小組與問題進行匹配,實現智能派單。

        智能派單技術,不僅節省人力物力、節約溝通成本、減少返工,還大大提高了工作效率,可以保證問題可以快速、安全地得到解決,使水務運維真正智能化。

       

        設備智慧輔助維護

        在設施維護、維修場景中,對維修工程師的技能要求很高。傳統的水務公司,一名新員工往往需要花費長時間的培訓與實際鍛煉之后,才能成長為一名能獨當一面的能手。借助物聯網、大數據、人工智能等技術,可以建立一套傻瓜式輔助維護系統,一步一步地對維修過程進行提示。新員工借助輔助維護系統,相當于擁有一個經驗豐富的師父,可以使其快速成長,掌握各類問題的解決方法。不僅可以縮短新員工的培訓周期,也可以提高工作效率,減少成本。

        還可以借助AR/VR技術,對地下管網及設施進行建模及直觀展示??梢缘谝粫r間快速看清問題本質,提高檢修效率,減少運維成本,減少實地開挖檢修對生態環境的破壞。

       

        污泥智慧管控系統

        國內外眾多學者,已對污水廠的污水管控系統做了研究,如陳賀添等[10],對污水處理智能化運營建設思路進行了探討。隨著時代的發展,在水環境治理中,除了傳統的污水治理,對污泥治理的相關問題漸漸浮現出來。比如,污水廠污水收集、處理后,產生的污泥可能含有有害物質;污泥沒有合理的去向及配套的產業鏈等。長江大保護智慧水務深度實踐“泥水并重”的科學治水理念,要求對污泥處理實現智慧化管控。

        污泥智慧管控系統,對污泥處理形成智慧化、流程化管控,實現節能增效、為技術決策提供支持。

       

        污泥設施管理

        對污水處理廠、污泥收集點、污泥處置廠、污泥去向等污泥全生命周期所有相關設施進行數字孿生,實現統一管理。

       

        污泥數據庫

        構建污泥樣品庫,建立城鎮多源污泥泥質、泥量數據庫,建立污泥特征圖譜。對不同城市、不同區域、不同來源的污泥進行建庫分析,識別有機質含量、含砂量、重金屬、有毒有害物質等的分布、濃度水平及變化規律。

       

        污泥處置與評估

        建立污泥處置工藝庫,闡明典型污泥處理處置工藝流程中污泥重金屬及有毒有害物質的削減規律和去除效果。建立評估知識庫,對不同污泥處置工藝應對不同特征的污泥的處置效果進行分析,實現對污泥特性和處置效能的全面評估。

       

        污泥一張圖

        實現污泥的收集、過程處理、再利用全流程跟蹤,一張圖展示污泥設施、污泥流向、污泥特性、污泥處置效能等信息,可直觀了解城市污泥處置總體情況,為城鎮污泥統一管理提供依據。

       

        結語

        智慧水務在中國已有十幾年的發展,產生了很多成熟的業務、功能。隨著新基建、新技術的發展,智慧水務業務也會越來越智能化、高效化。真正做到實時監測的全覆蓋、全感知;實現運維的智能派單、少人值守、智慧輔助;實踐“泥水并重”,對污泥全流程進行一張圖展示,全過程跟蹤,以確保高效處理,變廢為寶。

      關鍵詞:
      污泥
      可以
      智慧
      水務
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      問題
      發展
      監測
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