基于GIS 和AI 技術的城市智慧供水系統管理與服務分析

牟旭陽

(成都同飛科技有限責任公司)

隨著城市化進程的不斷加速，城市供水系統的信息化建設和智能化管理已經成為當前城市供水領域的一項重要任務。GIS 技術作為一種空間信息管理和應用工具，在城市供水管網規劃、運行監測和空間數據管理方面發揮著重要作用[1]。AI 技術憑借其視覺識別與深度學習算法等方面的能力，為城市智慧供水系統的動態調度、自動抄表、廠區安防等管理，提供了高效、精準的智能化改造方案。當前，城市供水系統的管理面臨著智慧化提升的迫切需求，GIS技術與AI 技術的融合，將在城市供水領域提供巨大的發展潛力，為供水管理帶來更加精準、高效地管理方法，提升城市供水系統的智能化水平，從而滿足城市安全用水及可持續發展的需求。

本文旨在探討和分析如何將GIS 和AI 技術結合應用于城市供水系統管理與服務，以提升城市供水行業的智能化水平和服務質量。

1.GIS 技術在城市供水中的應用

GIS（地理信息系統）技術在城市供水領域的應用是十分廣泛的，其主要包括管網管理、水資源管理、供水設施管理、供水監測等方面。

通過GIS 技術，可以建立城市供水管網及設施設備的數字化地圖，對供水管線、閥門、水泵、水箱、水源等進行準確位置標注和屬性信息管理。可以基于地圖對供水網絡監測數據進行可視化在線監管，實現供水網絡運行數據的全面感知和實時調度，及時發現供水網絡運行數據的異常并報警，提高整個城市供水系統的運行效率和安全穩定性[1]。

同時，GIS 技術可以對城市供水系統中相關水資源進行管理和動態監測，包括河流湖泊、水庫、取水口、供水廠、加壓站等的位置和水量情況，結合綜合分析能力和設備監測數據，對城市水量需求有效地評估，并為合理分配水資源進行調度，保障城市供水系統的水量充足和穩定供應，這對城市供水管理工作具有重要意義[2]。還可以結合遙感技術，對水質監測數據、水環境模型及高光譜影像分析結果進行綜合分析，對供水水質的變化趨勢及時采取措施，保障供水水質安全[3]。

2.AI 技術在城市供水中的應用

AI（人工智能）技術已經在城市供水等很多業務領域得到了充分的運用，隨著技術的不斷進步和應用的不斷擴大，AI技術在城市供水領域中的應用前景也會越來越廣闊。

AI 技術在城市供水的智能供水和用水管理工作中正逐步凸顯價值。利用先進的AI 技術對城市供水系統的運行數據進行實時分析，結合歷史資料以及預測模型對城市用水需求進行智能預測，并據此確定合理的調度方案，從而保證供水系統的運行與維護，并給城市穩定用水提供有力保障[4]。

AI 技術在城市供水的管網漏損治理中也起到了關鍵作用，如利用噪聲監測儀器持續收集管網運行過程中的聲音數據，通過AI 算法對收集到的聲音數據進行分析，識別出與漏損有關的特定聲音模式，如水流聲或滴水聲等，從而確定管網中是否存在漏損，再結合人工現場查漏的方式，大幅縮短發現漏損并定位修復的時間，從而解決漏損治理定位漏點困難的問題[5]。

AI 技術還可應用于抄表自動讀數以及水廠智能視頻識別中。抄表自動讀數將水表的讀數通過集成深度學習算法和計算機視覺技術來實現自動識別的，從而減少人工抄表的工作量。水廠智能視頻識別則是通過圖像識別分析技術，自動識別水廠各區域的異常情況，如發現擅自進入、行為異常、設備運行不正常或出現故障等情況及時報警，大大提高水廠安全防范能力。

綜上所述，在城市供水方面，AI 技術主要應用在提高城市供水調度系統監測與預測的精確度；改善抄表智能識別的精確性和速度；在智能安防報警系統中實現對供水安全突發事件的快速響應和處置。隨著技術的不斷創新與發展，AI 技術在城市供水領域的應用也會得到進一步的拓展和深化。

3.GIS 技術與AI 技術融合應用分析

很多城市的供水系統面臨著管網老化、供水設備維護困難、用戶服務不細致等問題，影響了城市居民的生活質量。為解決這些問題，越來越多的城市供水公司在現有信息化系統的基礎上，通過GIS 與AI 技術相融合進行城市供水系統的智能化改造。

3.1 智能管網與設備運維管理

利用GIS 技術建設供水管網地理信息系統，建立城市供水管網、供水設施設備的數字化專業圖層，標注管線、閥門、水源、供水設施設備等信息。在系統中融合AI 技術，實現對供水網絡中運行數據（如關鍵點位流量、壓力等）的實時監測和分析，自動識別出供水網絡中的異常情況，如漏水、管網破損、設備故障等。同時，AI 算法還可以較為準確的預測供水網絡中未來可能出現的問題及出現問題的位置，并提出相應的調整方案。通過融合AI 技術的供水管網GIS 系統，供水公司可以及時發現管網、設備問題并采取措施，提高供水的安全性。

在供水管網GIS 系統中應用AI 技術對未來出現的異常情況進行自動分析、識別和預測，具體方法如下：

3.1.1 管網及設備GIS 信息管理

利用GIS 技術，建立包括供水管網位置、屬性、狀態等信息以及水泵、水箱、閥門等設備的空間信息數據庫。將屬性信息與GIS 地圖相關聯，實現對管網和設備的空間定位和管理，便于水務部門運維人員管理和維護管網及設備，構建完整的供水網絡拓撲結構。

3.1.2 實時監測與數據采集

對管網和供水設備的運行狀態進行實時監測，將監測數據接入，如水壓、流量、水質、溫度、電流等參數。實現可視化在線監測供水管網運行數據，并將實時監控數據與地理空間數據相關聯。

3.1.3 搭建智能設備故障預測模型

（1）數據預處理與特征提取

對實時監測數據的預處理工作主要包括去除異常值、填補缺失值、數據結構化等，通過數據預處理來保證建模數據的質量和準確性，同時因為實時監測的數據量大，考慮到設備穩定性等因素，需要優先預處理收集到的運行數據。

在完成上述工作之后，需要進行供水網絡運行數據的特征提取。常見的特征包括供水網絡中關鍵節點的壓力和流量的最大值、最小值、均值、方差等特征，還包括數據采集的時序特征、頻域特征等。

（2）建立算法模型

利用第一步準備好的數據和特征，根據不同數據及特征情況，選擇不同的機器學習算法，然后利用訓練集對模型進行訓練。通過將訓練集的特征數據輸入到模型中，并調整模型參數，使模型能夠最大程度地擬合訓練數據。訓練過程中，主要采用交叉驗證的方法對模型進行調優，以提高模型的性能和通用能力。最后對模型進行評估，主要是通過將測試集的特征數據輸入到模型中，計算得到該模型的預測結果與實際結果之間的誤差，以確定模型的準確率。

3.1.4.管網與設備故障預測與維護

（1）模型部署及預測

將訓練好的模型部署到管網監測管理系統中，在管網監測管理系統中實現對實時運行數據的自動采集和整理，作為輸入參數，自動錄入故障預測模型中，利用搭建好的模型對實時數據進行故障預測分析，識別供水網絡中管網及設備可能出現的故障類型和發生概率。

（2）預警與維護

當模型計算出供水網絡中可能出現異常和故障時，系統可以自動發出預警推送，通過短信、APP 推送等方式提醒水司運維人員關注風險。水司運維人員可以根據預警信息，及時對設備安排巡查和檢修，預防供水網絡中故障與事故的發生，保障供水網絡正常運行。在系統中，可以根據模型推薦及經驗值設置閾值和警報機制。

（3）數據更新與模型優化

管網監控管理系統對設備運行狀況的實時數據進行持續采集并不斷對已有的模型進行更新訓練，以提高故障預測的精確度和可靠度，使預測模型在實際應用中能夠取得較好的效果；同時對模型進行不斷的測試和驗證，使預測的效果能夠得到更好的發揮；通過這套系統的持續運轉，為供水管網的正常運行提供有力的技術保障。

結合以上幾個步驟，運用GIS 和AI 技術，對供水管網及其設備的運行狀況進行實時智能監控和分析，對可能出現的故障進行提前預測，使總體故障率得以有效降低，從而為城市供水系統的穩定運行給予重要的技術支撐和保障。

3.2 用戶智能服務

利用GIS 技術建立城市供水用戶的空間分布專題圖層，以用戶用水行為數據（如用水量、用水時間等）為基礎，結合AI 技術，對用戶用水行為進行智能分析和預測，形成用水用戶畫像，為用水用戶提供更有針對性的服務。在客戶服務方面，AI 算法可以結合用戶反饋的信息和供水系統數據，實現對用戶電話或網絡平臺投訴、問題的智能回復和解決。通過智能用戶服務系統，城市供水公司可以提高用戶滿意度和服務質量，改善居民的用水體驗。

通過使用AI 技術建立用戶用水特征模型的具體步驟如下：

3.2.1 數據收集與整理

從各個供水業務系統中收集用戶用水行為數據，如日/月用水量、用水時間、用水頻率、繳費情況、服務歷史等信息。這些數據部分通過業務系統提供接口后計算得到，部分通過智能水表、傳感器等設備實時采集，也可以從歷史數據中獲取。

3.2.2 特征提取與分析

對用戶的用水行為數據（如用水時間、繳費時間等）進行特征提取，再利用這些特征進行用戶用水行為的分析，可以分析得到用戶的用水模式、用水習慣、用水趨勢等信息。

（1）數據預處理

在進行用水行為數據的特征提取之前，首先需要對第一步收集到的各類用戶用水行為數據進行預處理。該工作主要包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測和處理等。

（2）特征選擇

在特征提取的過程中，需要選擇合適的特征來描述用戶的用水行為。特征可以分為三類：統計特征、時序特征和頻域特征。統計特征包括用水用戶日/月用水量的平均值、最大值、最小值、標準差等。時序特征包括用戶用水的時間序列數據，如用戶的用水時間段、用水頻率等。頻域特征則是通過對用戶用水數據進行傅立葉變換等頻域分析，提取用戶用水的周期性特征。

（3）特征工程

在選擇特征后，需要進行特征工程，對特征進行進一步處理和轉換，以提高模型的性能和準確性。

（4）特征分析

在做完特征提取和工程之后，為了解特征之間的關聯性和重要性，提取到的特征需要進行細致的分析。通過運用統計分析、可視化等方法，有助于更好地理解數據與特征之間的關聯度，通過可視化深入分析特征。

經過以上步驟的處理即可得出描述用戶用水行為的特征集合。這些特征將成為建立用戶用水行為模型的一個重要輸入，從而對用戶的用水行為有更好的認識和預判。

3.2.3 模型持續優化與改進

將模型應用到用戶服務場景中，通過采集用戶用水行為相關數據，定期更新模型和特征，幫助提高模型的準確性，優化智能服務的效果。同時定期獲取用戶反饋和投訴信息，對智能推薦成果進行復盤和修正，持續優化系統的算法和服務流程，提高用戶滿意度和服務質量。

3.2.4 用戶智能服務

通過以上步驟完成建立AI 智能算法模型后，通過以下具體的應用場景來實現用戶智能服務：

（1）用水行為分析

利用提取的特征對用戶的用水行為進行分析，包括用水量的波動情況、用水的時間分布、用水的頻率等。分析結果可幫助水司人員了解用戶的用水習慣和模式，為后續的個性化服務提供支撐和依據。

（2）異常檢測預警及維護

大部分用戶用水行為的異常情況都可能由供水網絡故障導致，所以通過監測用戶用水特征的變化，可以及時發現可能存在的異常情況。

4.未來發展趨勢與展望

未來在城市供水中應用GIS 和AI 技術，將開拓出更廣闊的發展空間和更深入的業務應用，隨著科技的日新月異，兩者的結合將使城市供水體系達到更高程度的智能化和高效化，并由此為城市供水系統帶來可持續發展效應。

隨著GIS 和AI 技術的深度融合應用，城市供水系統的智能化管理水平將進一步得到強化。運用地理信息系統和人工智能技術融合，可以對城市供水系統進行全方位的監測和實時調度。人工智能技術可以對大量的供水數據進行分析和處理，對供水需求和水質變化趨勢進行預測，從而幫助供水部門更精確地制定供水計劃和調度方案，提高系統運行效率和管理水平[6]。

GIS 與AI 技術的融合應用，也會使未來城市供水體系的安全防范與應急處理得到進一步的加強，實現全智能化、精細化、網格化的城市供水體系安全監控與智能報警。目前應用AI 技術能對供水系統的運行狀態和水質狀況進行實時監測與預警，并采取相應措施加以應對已初有成效。

未來在城市供水方面，GIS 和AI 技術的相互融合。在信息化管理主管單位或部門水務業務流程、用水安全防范、應急管理等方面都會發揮不可估量的作用。這將給城市供水體系的高效可持續發展提供更加有力的支撐。

5.結語

本文主要對GIS 技術和AI 技術在城市供水領域融合應用進行了詳細的論述與分析。并對其今后的發展趨勢和前景進行了探討，最后得出如下結論：

在將來的城市供水領域，GIS 技術和AI 技術的相互融合會有更大的發展空間和更深度的應用場景。在技術不斷創新進步的推動下，兩者的技術融合會為城市智能供水體系帶來更高的智能化程度的增強和效率的提高，并以此為城市供水系統的健康與可持續發展打下堅實可靠的基礎。未來的融合應用會促進城市供水體系在智能化管理和水資源管理保護業務上的深化開發與應用，為進一步實現城市供水企業提質增效起到積極促進作用。因此，無論是當前還是將來，GIS 技術和AI 技術的相互融合都將在城市供水領域扮演舉足輕重的角色。

要使GIS 和AI 技術在城市供水領域得到更加充分的應用，就需要進一步強化技術的研究與創新力度，充分結合城市供水公司的實際情況，減少技術的落地難度和維護費用，并通過跨學科合作與產學研相結合的方式促進技術的轉化與應用，使城市供水體系的智能化程度提高和高效運轉得以持續進行下去，從而使城市的可持續發展能夠得到有效的促進。

綜上所述，GIS 和AI 技術在城市供水領域的融合應用具有重要意義，為城市供水體系的智能化管理、水資源管理和保護、安全防范和應急管理等方面帶來新的機遇和挑戰。