智慧水廠概念
自從2010年ibm首次正式提出智慧城市的概念之后，智慧水務作為其中一部分也應運而生。智慧水廠作為智慧水務的基礎，近幾年來備受關注，但是，關于智慧水廠，目前還沒有一個比較正式、描述比較準確的定義。
智慧水廠是以傳統的自動化制水技術為基礎，通過進一步增“智”，在實現水廠全自動化運行的基礎上，通過信息通信技術（ict）、建模與決策支持系統的集成應用，實現水廠的智慧化運營。在美國，智慧水廠更側重于“自動化”、“智能化”和“交互性”。
智慧水廠發展現狀及存在問題
發展現狀
經過幾年的發展，業界基本上形成了一個共識，智慧水廠≠全自動水廠/無人水廠。但不可否認，全自動水廠/無人水廠是智慧水廠的基礎。
從工業1.0到工業4.0，工廠逐漸通過技術創新不斷提高生產力，實現了從工業化、電氣化到自動化再到智慧化的發展，水廠的發展也不例外，電、電機、水泵的發明，使水廠能夠工業化、電氣化，而繼電器技術、plc的發明，則使自動化成為可能。目前，國內不少老舊水廠還走在實現自動化的路上，而一些新建水廠則通過先進技術的應用，已經打造出了初具雛形的智慧水廠，例如深圳光明智慧水廠目前已投入運營，盡管后續還有待完善。
智慧水廠建設存在的問題
與電力領域相比，水務領域的信息化、智慧化建設一直比較落后，智慧水務是近十年才逐漸受到政府、企業的重視。
目前智慧水廠的建設企業主要有三類，一是大型水務集團，他們擁有強大的資金實力投資信息化系統研發，也非常熟悉水廠運營，但是他們研發的系統通常都是定制化，主要供內部使用；二是傳統制水系統制造商，即為水廠建設及設備自控系統施工方，他們了解制水過程，擁有大量的實際經驗，但對智慧水廠方面入門晚，信息技術薄弱；三是信息技術公司，這類企業通常掌握的信息化技術較為全面，但缺乏水務專業技術支撐，導致開發的系統有很多功能成為“雞肋”。
從當前已經建成的智慧水廠來看，通常都存在以下幾個問題：
（1）缺少頂層設計：傳統的智慧水廠建設往往根據水廠現狀進行信息化升級，這樣做的優勢是可以充分利用現有資源，但缺點在于缺少自上而下的頂層設計，雖然結合當下熱門的人工智能、大數據、區塊鏈等技術，但仍然難以實現水廠管理、服務的全面智慧化；
（2）標準不統一：智慧水廠通常由不同企業開發的多個系統組成，每個系統都有自己的標準，不同廠家、不同系統，軟硬件難兼容；
（3）為“智慧”而“智慧”：軟件智慧化功能很強，但是往往沒有結合水廠實際運行模式和軟硬件情況進行設計，實用性不強。
智慧水廠建設思考
以實用為核心的智慧水廠系統
從自動化、信息化、數字化概念的發展來看，不同的名稱突顯的只是不同的技術實現手段，但其應用性的本質是沒有改變的。智慧水廠系統的建設必須以實用為核心，根據水廠的實際需求進行建設，在解決行業或企業本身存在的運行、管理難題基礎上，深度挖掘大數據價值，通過信息化系統軟件和管理軟件的高度融合，實現水廠整體的智慧化運營。
建立統一標準
智慧水廠涵蓋生產工藝、運行保障、原材料管理、設備維護、構筑物維護、環境管理、人員管理、安全保障等涉及水廠運行方方面面的一系列系統，這些系統可能由不同的企業開發，因此需要建立統一的數據標準、協議標準、接口標準、通信協議，使所有系統之間的數據可以整合共享，由此組成的智慧水廠成為一個有機整體。
智慧水廠建設內容
智慧水廠的建設應從底層的基礎硬件出發，向上逐步構建數據處理的智慧大腦，最后通過多個智慧化應用打造一個完善智慧化水廠。
第一層：自動化
水廠工藝流程自動化：從取水泵站取水通過管網輸送到水廠進行加藥、混凝、沉淀、過濾、加氯凈化處理后，由供水泵房加壓輸送至供水管網的全過程實現自動化控制，這是實現智慧水廠的硬件基礎。
安防自動化：通過周界防范系統、視頻安防監控系統、門禁系統、出入口控制系統等構筑的安全防范系統，對水廠建筑群及其內部的人員、設備、區域實現安全防范。
環境自動化：通過構筑物監測系統，實現對水廠溫度、濕度、有害氣體、設備接點溫度、水位、煙霧信號、明火信號等環境數據監測，環境參數超標自動警告及自動排障功能，警情管控、故障定位等功能。通過自動綠化養護系統，利用多種定制化灌溉策略，實現定時智能循環澆灌，感應土壤含水量自動澆水，根據氣象數據、土壤蒸騰量調節灌溉制度；通過植物數據庫和專家系統后臺，提出病蟲害防治預案及科學養護建議。
第二層：智慧大腦
物聯網平臺：將現代信息技術物聯網與水廠深度融合，實現整個智慧水廠從計劃、生產、管理、物料、倉儲、采購、維修等各個環節所產生的各類數據的集中采集、存儲和分析，進而從大量數據中挖掘得到有價值的新信息，從而促進水廠生產管理的創新、提升經營水平和生產運作效率，是實現智慧水廠的數據基礎。
智能視頻監控平臺：采用圖像處理、模式識別和計算機視覺技術，通過智能視頻分析模塊，借助計算機強大的數據處理能力，自動對視頻監控畫面進行快速高效的分析，判斷監控畫面中的異常情況，并以最快和最佳的方式發出警報或觸發其它動作，大幅提升傳統依賴人工檢查視頻畫面的效率和效果。
人工智能平臺：基于spark機器學習庫和tensorflow深度學習框架，建立高級智能算法，搭建水廠的知識圖譜和神經網絡結構，讓機器有能力“思考”，形成具有智慧決策能力的人工智能大腦。
第三層：智慧應用
智慧安防：通過人臉識別、車輛識別管理、非法侵入位追蹤、無人機巡檢、ar眼鏡監測、遠程在線設備故障診斷處置、重點區域闖入預警構建水廠全面、立體的安保系統，通過云計算、無線覆蓋、移動終端、人員識別、人員定位等技術手段，通過事先確定的路線和活動范圍，規范人員的活動，并提供照明、通風空調以及說明、講解、應急聯絡等服務，保證生產安全、人員安全。
智慧生產：通過對水廠生產過程的數據采集、清洗、存儲、分析和輸出展現，實現對水廠數據進行遠程集中化的水廠運行綜合管理，讓各級管理人員應能通過系統能夠及時、準確、全面、直觀的了解和掌握生產狀況。
智慧運營：通過建立水廠運行關鍵績效指標評估機制，從管理質量、能耗分析、藥耗分析、設備運行效率、環境效益、運行工藝參數、績效考核等多個方面定期對自來水廠的運行管理狀況進行綜合評定。
智能運維：基于水廠的產生運維需求，定制個性化巡檢路徑，結合巡檢點、設備和傳感器實時數據、視頻監控、機器人、ar，實現高效運維巡檢。
設備資產管理：基于先進的資產全生命周期管理理論，通過核心臺賬對企業中各類設備及資產的生命周期進行一元化管理，并有機結合歷史管理、庫存管理、預算管理、統計分析、工作流等功能，提供完整的日常性設備/資產管理平臺，同時與iot及大數據分析等應用技術進行融合對接，實現設備實時狀態監控，按需維保，預防性維保等高級別應用。
智能監盤：基于水廠智能化建模手段，將運行規程和安全規程知識化，利用智能知識庫協助監盤人員對運行中的各類參數和設備狀態進行監測，并根據重要程度依次將異常預警信號呈現給監盤人員。監盤人員可以實時監視水廠各工藝流程、系統、設備的健康狀態，查看故障預警、設備健康狀態和故障報警信息。
智慧辦公：利用云計算技術對辦公業務所需的軟硬件設備進行智能化管理，通過建立個人辦公、公共信息、行政事務、公文流轉、知識管理、幫助、系統管理等模塊，實現水廠人事管理、財務管理、資產管理、科研管理等信息化和自動化。
智慧環境控制：根據不同設備、不同人員的不同需求，通過對水廠照明、通風、空調等等制定精準的控制策略，并與其他系統的配合，在滿足人員的舒適性、設備的安全性等前提下，達到節能、減排、減少污染的目的。
智慧養護：根據氣象信息、植物檔案信息，通過自動澆灌系統、植物管理系統對水廠綠植實現自動澆灌，并提供養護計劃，適時安排施肥、修剪等養護工作。
智慧構筑物監測：針對重要構筑物，建立構筑物健康監測系統，監測構筑物應力、變形、沉降等敏感參數，與設計參數進行比較，實時評估構筑物安全狀況。
數字孿生：通過bim、傳感器等技術，搭建一個高度鏡像化的數字水廠，通過物理信息系統(cyber-phyical system,cps)，實現物理水廠與數字水廠的交互與融合，從而實現水廠的透明化管理，全面提升管理效率。
總結
智慧水廠建設是一項龐大而復雜的工程，需要站在智慧城市的高度，自上而下做好頂層設計，再結合水廠的實際情況，分步完成各個系統的建設，最終實現智慧水廠的目標，而其成熟的標志就是人工干預越來越少。
來源：中國水網
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