在水資源供需矛盾加劇、水環(huán)境治理要求提升的背景下，傳統(tǒng)水利管理模式面臨監(jiān)測(cè)滯后、調(diào)度被動(dòng)、效率低下等痛點(diǎn)。水利物聯(lián)網(wǎng)管控解決方案以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)為支撐，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)水利要素全感知、數(shù)據(jù)全貫通、管理全智能，為智慧水務(wù)建設(shè)注入核心動(dòng)力。

一、方案架構(gòu)

水利物聯(lián)網(wǎng)管控解決方案遵循“感知-傳輸-平臺(tái)-應(yīng)用”四層架構(gòu)，層層遞進(jìn)構(gòu)建全鏈條管控體系：

1.感知層：水利要素全量感知

作為數(shù)據(jù)采集“神經(jīng)末梢”，感知層通過(guò)部署各類物聯(lián)網(wǎng)終端，實(shí)現(xiàn)對(duì)水情、雨情、工情、水質(zhì)、能耗等核心要素的實(shí)時(shí)采集。

- 水文監(jiān)測(cè)終端：水位計(jì)、流量計(jì)、雨量計(jì)等，精準(zhǔn)捕捉江河湖庫(kù)、管網(wǎng)的水量變化;

- 水質(zhì)監(jiān)測(cè)終端：pH傳感器、溶解氧傳感器、濁度傳感器等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水體污染物指標(biāo);

- 工情監(jiān)測(cè)終端：視頻攝像頭、滲壓計(jì)、位移計(jì)等，監(jiān)控水利工程(水庫(kù)、水閘、堤壩)運(yùn)行狀態(tài);

- 能耗監(jiān)測(cè)終端：電表、水表等，統(tǒng)計(jì)泵站、水廠等設(shè)施的能源消耗數(shù)據(jù)。

2.網(wǎng)絡(luò)層：數(shù)據(jù)安全穩(wěn)定傳輸

網(wǎng)絡(luò)層承擔(dān)數(shù)據(jù)“橋梁”作用，結(jié)合場(chǎng)景需求選擇多樣化傳輸方式，保障數(shù)據(jù)高效互通：

- 廣域場(chǎng)景：采用4G/5G、NB-IoT、LoRa等無(wú)線通信技術(shù)，覆蓋偏遠(yuǎn)水庫(kù)、河道等區(qū)域;

- 局域場(chǎng)景：通過(guò)以太網(wǎng)、WiFi等有線+無(wú)線結(jié)合方式，連接水廠、調(diào)度中心等近距離設(shè)備;

- 安全防護(hù)：部署防火墻、加密網(wǎng)關(guān)，防范數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的泄露、篡改風(fēng)險(xiǎn)。

3.平臺(tái)層：數(shù)據(jù)中樞智能處理

平臺(tái)層是解決方案的“大腦中樞”，基于云計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚、存儲(chǔ)、分析與建模：

- 數(shù)據(jù)匯聚：整合感知層多源數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源池，解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分散問(wèn)題;

- 數(shù)據(jù)處理：通過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換、融合技術(shù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為決策提供可靠支撐;

- 智能建模：運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建水量預(yù)測(cè)、水質(zhì)預(yù)警、設(shè)備故障診斷等模型。

4.應(yīng)用層：精準(zhǔn)管控場(chǎng)景落地

應(yīng)用層面向水利管理實(shí)際需求，打造多場(chǎng)景智能化應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)說(shuō)話、智能決策”：

- 水情雨情預(yù)警系統(tǒng)：實(shí)時(shí)推送暴雨、洪水等預(yù)警信息，輔助開(kāi)展防汛抗旱調(diào)度;

- 水利工程監(jiān)控系統(tǒng)：遠(yuǎn)程查看堤壩、水閘運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)裂縫、滲漏等安全隱患;

- 供水管網(wǎng)管控系統(tǒng)：監(jiān)測(cè)管網(wǎng)壓力、流量，定位漏水點(diǎn)，降低管網(wǎng)漏損率;

- 污水處理管控系統(tǒng)：實(shí)時(shí)跟蹤污水處理流程，優(yōu)化曝氣、加藥等工藝，提升處理效率;

- 調(diào)度指揮系統(tǒng)：整合多場(chǎng)景數(shù)據(jù)，通過(guò)可視化大屏展示，支持遠(yuǎn)程下達(dá)調(diào)度指令。

二、應(yīng)用價(jià)值

1.從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”到“主動(dòng)預(yù)判”

通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能建模，提前預(yù)判水旱災(zāi)害、管網(wǎng)漏損、水質(zhì)超標(biāo)等風(fēng)險(xiǎn)，將管理模式從“事后補(bǔ)救”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)警、事中管控”。例如，暴雨來(lái)臨前，系統(tǒng)可根據(jù)雨量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，提前調(diào)度水庫(kù)預(yù)泄，降低洪水風(fēng)險(xiǎn)。

2.從“人工巡檢”到“遠(yuǎn)程管控”

取代傳統(tǒng)人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢模式，通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控、自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，減少人力投入，提升管理效率。以供水管網(wǎng)為例，系統(tǒng)可自動(dòng)定位漏水點(diǎn)，巡檢效率提升80%以上，漏損率降低5%-10%。

3.從“經(jīng)驗(yàn)決策”到“數(shù)據(jù)決策”

基于海量數(shù)據(jù)的分析建模，為水利調(diào)度、工程維護(hù)、資源配置提供科學(xué)依據(jù)。例如，水廠可根據(jù)用水高峰預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，優(yōu)化制水、供水流程，保障供水穩(wěn)定的同時(shí)降低能耗。

4.從“分散管理”到“協(xié)同治理”

打破部門、區(qū)域間的信息壁壘，實(shí)現(xiàn)水務(wù)、環(huán)保、應(yīng)急等部門數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建協(xié)同治理體系。例如，水質(zhì)超標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)可同步推送信息至水務(wù)、環(huán)保部門，快速溯源污染源頭，協(xié)同開(kāi)展治理。

三、應(yīng)用場(chǎng)景

1.水庫(kù)智能化管控

中型水庫(kù)部署水利物聯(lián)網(wǎng)管控系統(tǒng)后，通過(guò)水位、雨量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合降雨預(yù)測(cè)模型，自動(dòng)生成調(diào)度方案。汛期時(shí)，系統(tǒng)提前預(yù)警強(qiáng)降雨風(fēng)險(xiǎn)，調(diào)度人員遠(yuǎn)程開(kāi)啟溢洪道，避免水庫(kù)超汛限水位運(yùn)行，保障下游群眾生命財(cái)產(chǎn)安全。

2.城市供水管網(wǎng)漏損控制

城市供水管網(wǎng)引入該解決方案后，通過(guò)壓力、流量傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)算法分析異常數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位漏水點(diǎn)。實(shí)施一年后，管網(wǎng)漏損率從18%降至11%，年節(jié)約水資源近百萬(wàn)立方米。

3.污水處理廠效能提升

污水處理廠通過(guò)部署水質(zhì)、能耗監(jiān)測(cè)終端，實(shí)時(shí)掌握進(jìn)水濃度、曝氣池溶解氧含量等數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整加藥量、曝氣量。不僅使出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)率從95%提升至99%，還降低了12%的藥劑消耗和8%的電耗。

水利物聯(lián)網(wǎng)管控解決方案的落地，不僅破解了傳統(tǒng)水利管理的諸多難題，更推動(dòng)水務(wù)行業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型，為水資源可持續(xù)利用、水安全保障提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。