技術文章
【JD-LSZ06】,【競道科技專注水質監測設備的生產,適用水產養殖、污水治理、水庫、河道等各個場所的多種類型,總有一款適合你!產品參數可定制,推薦監測方案,更多優惠歡迎垂詢!!!】
自來水水質監測系統需從“硬件堆砌"轉向“軟硬協同",通過數據整合、智能分析、場景應用與生態構建,深度挖掘數據價值,實現從“監測"到“決策"的跨越。當前,多數系統存在“重硬件輕軟件"問題,傳感器雖能采集海量數據,但缺乏深度分析能力,導致數據閑置、價值流失。以下從具體路徑展開分析:
一、數據整合:打破“信息孤島",構建統一數據中臺
自來水監測涉及原水、出廠水、管網水、末梢水等多環節,數據分散在不同部門或系統中。需建立統一的數據中臺,整合SCADA系統、實驗室檢測、在線監測設備等多源數據,形成“全流程、全參數"的數據資產庫。例如,某市水務集團通過數據中臺,將原水pH值、出廠水余氯、管網壓力等200余項指標實時關聯分析,發現某區域管網老化導致余氯衰減過快,為管網改造提供精準依據。
二、智能分析:AI賦能,挖掘數據潛在規律
傳統分析依賴人工經驗,難以處理海量異構數據。需引入機器學習、深度學習等AI技術,構建水質預測、異常檢測、風險評估等模型。例如,通過LSTM神經網絡預測未來24小時出廠水濁度變化,提前調整絮凝劑投加量;利用聚類算法識別管網水質的時空分布特征,定位潛在污染源。某水務公司應用AI模型后,水質異常預警時效從“小時級"縮短至“分鐘級",漏報率降低70%。
三、場景應用:從“數據展示"到“業務賦能"
數據價值需通過具體場景落地。例如:
生產優化:根據原水水質動態調整混凝、消毒工藝參數,降低藥耗成本;
應急指揮:突發污染事件時,通過數字孿生技術模擬污染物擴散路徑,制定優截流方案;
公眾服務:開發水質查詢小程序,實時公示末梢水檢測結果,增強公眾信任。
四、生態構建:開放數據接口,推動行業協同創新
水務企業可開放部分脫敏數據接口,與科研機構、設備廠商共建創新生態。例如,與高校合作研發新型傳感器算法,提升低濃度污染物檢測靈敏度;與互聯網企業聯合開發智能水表,通過用水行為分析間接反推水質異常。某省“水務大腦"平臺已接入30余家企業數據,孵化出管網漏損定位、二次供水智能調控等10余項應用場景。