引言：传统水务治理的“粗放之痛”

在城市化进程加速与水资源短缺矛盾日益突出的背景下，水务治理正面临前所未有的挑战。传统模式下，水务系统普遍存在“数据分散、人工依赖、响应滞后、决策粗放”四大痛点：

数据孤岛化：供水管网压力、污水厂进水水质、泵站运行状态等关键数据分散在不同系统中，难以实时关联分析；

人工经验主导：加药、曝气、管网调度等核心操作依赖人工巡检与经验判断，误差率高达15%-20%；

问题发现滞后：水质超标、管网漏损等异常事件往往在用户投诉或环保检查时才被察觉，错失最佳处置窗口；

全局调控薄弱：供水、排水、污水处理各环节独立运行，缺乏全流程协同优化能力。

以某县级水务局为例，其管辖的8座污水厂、230公里管网因缺乏统一管理平台，年均因管网漏损造成的水量损失达120万吨，因加药过量产生的药剂浪费超50万元，更因出水氨氮偶尔超标面临环保处罚。这种“被动应对、低效运行”的模式，已成为制约水务行业高质量发展的关键瓶颈。

而中铁城际智慧水务可视化管理平台的落地，正以“数字化、智能化、协同化”为抓手，重新定义供排水精细化管理的新范式。

一、中铁城际平台的核心技术架构：从“数据碎片”到“全局可视”

中铁城际智慧水务可视化管理平台的设计逻辑，围绕“全要素感知-全流程可视-全业务智能”展开，通过三大核心技术模块构建底层支撑：

1. 物联网感知层：让水务“耳聪目明”

平台接入三类智能终端，实现对供排水全要素的实时监测：

供水侧：部署压力传感器（精度±0.1MPa）、流量计（电磁/超声波双冗余）、余氯在线分析仪（响应时间＜30秒），覆盖水厂、泵站、管网关键节点；

排水侧：安装COD/氨氮在线监测仪（量程0-500mg/L）、浊度传感器（精度±0.5NTU）、水位计（超声波+雷达双测），实时追踪污水厂进水负荷与管网运行状态；

设备侧：加装振动传感器、温度传感器、电流监测模块，实现水泵、风机、加药泵等设备的健康状态诊断。

所有终端通过5G/4G+边缘计算网关接入平台，数据采集频率最高达1秒/次，确保关键指标“零延迟”上云。例如，在某乡镇污水厂改造中，平台通过管网压力传感器发现某段管道压力异常波动，结合历史数据AI分析，精准定位到0.8公里外的暗漏点，避免了日均300吨的水量损失。

2. 数字孪生层：构建水务“虚拟镜像”

平台基于BIM+GIS技术，构建与物理水务系统1:1映射的数字孪生体，将管网拓扑、水厂工艺、设备布局等静态信息与实时监测数据深度融合：

空间可视化：在三维地图中直观展示管网走向、泵站位置、污水厂处理单元，支持“点击查看”任意节点的实时数据（如某DN300管道当前流量120L/s、压力0.3MPa）；

工艺仿真：通过数字孪生模型模拟不同工况下的水流路径与处理效果（如暴雨期间管网水位上涨对污水厂进水负荷的影响），提前预测潜在风险；

参数关联分析：利用图数据库技术挖掘数据间的隐含关联（如温度升高→微生物活性增强→曝气量需同步调整），为智能决策提供依据。

某县级水厂应用后，管理人员通过数字孪生界面可快速掌握“水源-水厂-管网-用户”全链路状态，原本需要2小时人工排查的“某片区水压低”问题，现在通过平台“压力热力图”5分钟即可定位到泵站变频器故障。

3. AI智能层：让决策“自动优化”

平台搭载自研AI算法集群，覆盖供水、排水、污水处理三大场景，实现从“被动响应”到“主动优化”的跨越：

（1）供水场景：精准调度与漏损控制

需求预测：基于历史用水数据、天气、节假日等变量，通过LSTM神经网络预测未来24小时用水量（误差率＜5%），指导水厂优化生产计划；

管网优化：结合压力传感器数据与用户用水模式，动态调节泵站出口压力（如夜间低峰期降低0.1MPa），年均降低漏损率3-5个百分点；

应急响应：当检测到管网压力骤降或水质异常时，AI自动生成“关阀-排查-修复”处置方案，并推送至相关人员移动端。

（2）排水场景：负荷预测与工艺调控

进水负荷预测：根据气象预警（如暴雨）、工业排水分时数据，预测污水厂未来6小时进水水量与污染物浓度（COD波动范围预测精度±10%），提前调整生化池曝气量；

工艺参数优化：联动DO（溶解氧）、MLSS（污泥浓度）等传感器数据，通过强化学习算法动态调节曝气机频率与污泥回流比，降低能耗15%-20%；

出水达标保障：实时监测出水氨氮、总磷等指标，若预测可能超标，自动触发“加药量增加”或“工艺单元切换”指令。

（3）设备管理：从“故障维修”到“预测性维护”

平台通过设备振动、温度等数据的时序分析，建立设备健康度模型，可提前7-15天预警泵机轴承磨损、电机绝缘老化等故障。例如，某污水厂提升泵因叶轮磨损导致振动异常，平台提前10天发出预警，避免了一次因泵机停机导致的污水外溢事故。

二、供排水全流程精细化运作的“实战密码”

中铁城际平台的落地，已在多个城乡水务项目中验证了其“精细化运作”的核心价值。以下从供水、排水、跨环节协同三个维度，解析其具体应用：

1. 供水环节：从“经验调度”到“精准智控”

案例：湖北某县级供水系统改造
该县原有供水管网覆盖12万居民，因管网老化、调度粗放，年均漏损率高达18%，水费回收率仅82%。平台部署后：

漏损控制：通过压力传感器与AI漏损识别模型，精准定位56处暗漏点，漏损率降至8%；

能耗降低：根据用水需求预测动态调节水厂泵机运行，吨水电耗下降12%；

用户满意度提升：因水压不稳导致的投诉量减少70%，水费回收率提升至95%。

2. 排水环节：从“被动应对”到“主动防控”

案例：江苏某工业园区污水厂提标改造
该园区污水厂服务200余家企业，进水水质波动大（COD浓度日均变化幅度达±40%），传统工艺难以稳定达标。平台应用后：

负荷预测：结合企业排班表与气象数据，提前3小时预测进水COD峰值（如某化工企业夜间排水时段），自动启动“应急曝气”模式；

工艺优化：通过强化学习算法动态调整PAC（聚合氯化铝）与PAM（聚丙烯酰胺）投加量，药耗降低22%，出水COD稳定低于50mg/L（一级A标准）；

成本节约：年药剂费用减少45万元，设备维修费用降低30%。

3. 跨环节协同：从“孤立运行”到“全局优化”

案例：四川某县域“供排水一体化”管理
该县过去供水与排水系统分属不同部门管理，数据不通、协同困难。平台上线后：

数据互通：供水管网的压力数据与污水厂的进水量数据实时共享，当供水管网压力过高时（如暴雨后），平台自动联动污水厂提升泵频率，增加污水收集量，避免管网溢流；

资源循环：污水厂尾水经深度处理后回用于工业冷却，平台通过协同模型优化回用水量（如夏季高温时增加回用），年节水120万吨；

管理提效：原本需要两个部门分别调度的“调水-排水”操作，现在通过平台统一界面完成，响应时间从2小时缩短至10分钟。

三、平台价值：经济效益、管理效益与环境效益的三重提升

中铁城际智慧水务可视化管理平台的落地，不仅解决了传统水务治理的“粗放之痛”，更带来了显著的三重价值：

1. 经济效益：降本增效看得见

直接成本降低：药耗、能耗、漏损率综合下降15%-30%，某中等规模污水厂年节约成本超80万元；

人力投入减少：远程监控替代70%人工巡检，单厂运维人员从6人减至2人，人力成本下降60%；

收益增长：通过漏损控制与再生水回用，年新增收入超50万元（如再生水售价2元/吨）。

2. 管理效益：从“经验驱动”到“数据驱动”

决策效率提升：关键指标实时可视化，突发问题处置时间从“小时级”缩短至“分钟级”；

责任追溯清晰：全流程数据留痕，设备故障、水质超标等问题可快速定位责任环节；

合规性保障：出水水质、能耗等数据自动上传至监管平台，规避环保处罚风险。

3. 环境效益：助力“双碳”与水资源可持续利用

减碳贡献：通过工艺优化与能耗降低，某污水厂年减少CO₂排放约120吨（相当于种植6500棵冷杉）；

水资源节约：漏损控制与再生水回用，年均节约地表水资源超500万吨；

生态保护：稳定达标的出水减少了对河流、地下水的污染，助力流域生态修复。

四、未来展望：从“精细化”到“智慧化”的进阶之路

随着AI、数字孪生、5G等技术的进一步融合，中铁城际智慧水务可视化管理平台将持续升级，向“自主决策、自我进化”的智慧化阶段迈进：

AI大模型赋能：引入水务垂直领域大模型，实现更精准的“水质-工艺-设备”关联预测（如提前3天预测管网生物膜滋生风险）；

数字孪生深化：构建“城市级水务大脑”，整合气象、交通、产业等多源数据，支撑城市级水资源综合规划；

低碳化管理：开发“碳足迹追踪”模块，量化供排水全流程碳排放，为水务企业参与碳交易提供数据支撑。

从“粗放治理”到“精细运作”，中铁城际智慧水务可视化管理平台不仅是一套技术工具，更是水务行业向数字化、智能化转型的“关键引擎”。它通过数据驱动的决策、全局协同的管控、持续进化的能力，为城乡水务治理提供了“可复制、可落地、可验证”的解决方案。在“双碳”目标与“智慧城市”建设的双重背景下，这样的平台必将成为未来水务行业高质量发展的标配，为水资源的可持续利用与水环境的根本改善注入强劲动力。

更多相关信息 还可关注中铁城际公众号矩阵 扫一扫下方二维码即可关注