基于IOT技術的城市智能供水管網監管平臺的設計與應用

文｜上海隧道工程股份有限公司 劉立慧 王守強/上海城建市政工程（集團）有限公司 沈君華/上海水務建設工程有限公司 蔣煒

一、智能供水管網監管平臺建設的必要性

習近平總書記在黨的十九大報告中明確提出了網絡強國建設目標，2018年中央一號文件明確提出了實施智慧農業林業水利工程，2020年在全國水利工作會上再次強調了“水利工程補短板，水利行業強監管”的水利發展總基調，要求借助于信息技術盡快補齊水利行業管理短板，抓好智慧水務頂層設計，構建安全使用、智慧高效的城市水務信息大系統，以水利數字化驅動水利現代化。城市水務管理要以互聯網+“智慧水網”建設為核心，構造以水務信息共享、跨職能業務協同、智能監管為核心的智能供水管網。

二、智能供水管網監管的現狀及問題分析

目前各大城市供水管網都面臨著一系列的問題：（1）水務管理部門的SCADA 管理系統與收費系統、供水管網健康平臺都是獨立建設，數據不具備交互分析能力；（2）在終端很多設備在建設初期并未安裝傳感監測，無法進行遠程監控，有些泵房中的設備老舊，數據傳輸無法聯網，需要大量的人力物力進行后期檢查保養，不僅增加了運維成本，有些故障也無法及時排除，降低了整體的管養效率；（3）缺少從供給側到需求側整體的管網智能化監測的手段，解決煙囪式的孤島系統之間數據的流轉和分析。因此需要為水務管理部門設計一個合理的、科學的監管平臺，以提高供水的可靠性和安全性，利用大數據分析算法來降低管理成本，提升城市整體供水效率，為城市可持續發展提供有力的保障。

三、基于物聯網技術的智能供水管網平臺的設計方案

本項目基于目前城市供水管理現狀，從供水源頭到用水終端建立一套實時監測的管網運管平臺，通過對各大泵房設備的實時監控，利用動態規劃算法對城市供水狀態進行實時統計分析，優化成本策略，提高供水效率；建立城市供水管網中各大管網節點中設施的安全性能評估，得到管網風險預警模型，實現城市供水管網的智能化運行。

3.1 系統設計概述

該系統服務的對象主要是供水公司和管道運維保養單位以及水務管理部門，系統架構如圖1所示。借助于物聯網采集技術、大數據分析技術、人工智能算法技術等信息技術主要為以上三家單位提供如下服務：

（1）水質、水量過程監督：系統的部署采用B/S 架構，通過互聯網和移動互聯網架構的環境傳感器和水壓、水位傳感器自動感知，實現供水公司對水量的實時監測并上傳到智能分析平臺。

（2）管網風險預警：根據運營過程中采集的參數，在故障發生前第一時間捕獲傳感器報警信息，并觸發報警告知運維管道運維保養單位，從而有效降低設備超負荷運行激增的設備損耗，消除設備超荷可能會帶來的隱患，降低設備更新成本，提高設備保養、使用效率；加強供水管網中每個環節的質量控制，減少跑冒滴漏可能會帶來的重大隱患，降低水管爆管的概率。

圖1 智能供水管網監管內容設計

（3）針對分區、分段的居民用水、行政事業用水、工業用水的時段和管網壓力，探索去中心化的自動運營和中心化監管運營情況的模式，提升水務管理部門對城市供水管網的監管能力，保障城市居民安全用水。

3.2 系統架構設計

系統平臺的建設主要分為大屏展示、產銷差分析、爆管（漏損）事件分析、設備動態監測、管網水質情況預警，管網安全預警等功能。主要從三個層面來體現：

（1）建立了城市供水立體感知體系

在現有的SCADA 系統、產銷分析系統等基礎上，利用各種感知設備完善管網全網檢測-預警-維修等管理閉環，為智能監管提供全面、質量可靠的感知數據。

（2）建立了供水管網數據匯集和治理常態

完成了供水公司、水務管理部門、管網保養維修單位之間的數據匯集和治理，形成輔助城市供水管網決策的關鍵性數據支撐，形式水務治理新常態。

（3）建立了城市供水管網數據標準體系

建立基于整個城市供水管網檢測-運維的管理標準，為物聯網采集的設備數據、水務數據提供統一的規范和指導，降低區塊盲目建設和重復性建設，提升了水務數據的分析和共享效率。

四、智能供水管網平臺的實際應用效果

本項目以管網整體運維效果為最終目的，利用層次分析法對管網運維過程中的風險評估建立風險預警模型，并建立四級預警指標，通過對管齡、管材、接口等參數的分析得出管網存在的漏損、爆管風險概率，為管網運管單位提供可靠的評估結果，指導維修部門及時開展檢修，以降低管道爆裂可能帶來的風險。通過蟻群算法對水資源和城市用水數據進行調優，從而得到資源利用的最優策略，實現城市智能供水管網成本控制和節能功效。

4.1 智能供水管網監管大屏

為提高平臺監管效率，在首頁以DMA分區管理的模式來有效控制整個城市供水系統水量，將DMA 分區將管網劃分為多個小型區域方便管理，每塊分區都有區塊名稱、供水量、售水量、無收益水量、無收益水量占比、壓力、不可避免漏損量、可消減水量占比、ILI 指標等關鍵參數組成。并提供區塊分析和水量統計指標對各區使用水的情況進行分析，以便每月規劃下月計劃水量。

圖2 智能供水管網監管平臺分層模型

圖3 智能供水管網監管大屏

4.2 水量平衡分析

水量平衡分析是通過計量或估算各類用水量項，量化所有的用水項和漏損量，確定供水水量的結構組成，找出漏損水量的關鍵癥結，為確定消減產銷差的干預措施提供依據。系統設計根據管理實際將水費分為收益水費和無收益水費，其中收益水費主要來自于水務管理單位的收費計量用水和未計量用水，是已繳納水費的總和；無收益水費來自于產銷差分析水平衡表中的未收費的合法用水和漏損用水；根據用水管理單元劃分區域查看“用水分布情況”與“無收益用水情況”。該模塊統計了總供水量、收費計量用水量、收費未計量用水量、未收費計量用水量、未收費未計量用水量、非法用水量、漏損計量、輸配水管漏水量、支管線漏損水量等。通過直觀的圖形表示水量平衡分析，如圖4水平衡統計分析。

4.3 供水管網關鍵指標智能監管

圖4 水平衡統計分析

通過取自SCADA 系統實時的監測數據，在該平臺上記錄了水廠、管網的運行情況，主要對管網的瞬時壓力進行閾值判斷并預警，同時展示該位置的流量、余氯、濁度（余氯一般在0.5-3mg/L，高于或者低于都自動報警；渾濁度一般不高于3 度）。水務管理部門根據系統提示的報警數據辨識管道清洗和消毒狀態，告知供水公司關閉閥門并調整供水管道的開關，供水公司和管道保養單位及時檢測管道內壁潔凈狀態。

圖5 供水管網關鍵指標智能監管

4.4 安全預警和事件分析

圖6所示的兩個位置點壓力，其中一處（9.535Mpa/h）已經達到預警狀態，另一處尚處于（8.861Mpa/h）安全水平，通過平臺的實時報警來告知管理人員風險點。管理人員隨時可以通過檢索管網測點和水廠測點，查詢當前24 小時內的變化情況。

基于事件信息的匯總，根據事件嚴重程度劃分為一般、中等、嚴重、重大四個等級，根據管理層級進行事件預警。根據管網日常事件劃分為爆管、漏損、井蓋缺失等多個事件類型。通過構建風險指標體系，將管材、管齡、管網業務指標等數據進行評級的劃分，利用層次分析法（AHP）進行安全綜合風險評估，結合GIS 以熱力圖呈現方式展示。由于爆管的危害性較大，會嚴重影響工商業和人們的生活，因此以爆管為例，系統中詳細統計了爆管位置、爆管原因、管道材質、埋深、管徑、修復情況、漏失水量等內容，并根據不同區域爆管次數、不同材質爆管次數、不同管徑爆管次數以及不同管齡爆管次數等維度形成深度分析圖表，最后匯聚成歷史事件處置知識庫。

圖6 安全閾值預警和事件分析

圖7 事件預警統計分析

五、結論與建議

本項目所設計的城市智能供水管網監管平臺融合了傳感器自動采集技術、水質檢測技術，通過大數據分析技術精準預測管網漏損點，并及時預警供水設備超負荷運行情況，通過對居民生活用水、工業用水、經營服務用水、行政事業用水、特種行業用水等五種常用用水類型的分析統計匯總成每月、每年度產銷差分析，通過集約共享資源，提高了運維水平而大大降低了水務管理部門的運維成本，實現了現有資源最優化配置，促進基礎設施和應用實效效能最大化；通過跨平臺數據的整合，數據的分析，優化了原有的業務流程，提升了供水產業鏈協同效率；通過設備性能分析提高了城市供水管網的安全性，構建了健康、科學的城市智能供水管網監管體系。從平臺建設角度來說，未來還應與管理實際更加緊密結合，借助物聯網等數據采集技術，優化線下數據采集，不斷完善城市供水管網數據規則和數據標準，為智慧城市的建設提供輔助性決策數據。