信息物理系統(CPS)在供水管網監管系統中的應用初探

張 智， 尹學銳， 朱多林

(1.天津華新水務有限公司，天津300453；2.天津三博水科技有限公司，天津300100；3.長安大學建筑工程學院，陜西西安710061)

近年來，傳感器、智能設備、執行器網絡及互聯網大數據等新興技術在供水系統中的應用，為城市供水管網中數據收集和應用搭建了信息化平臺，也為提高水質保障、降低產銷差提供了可能性。但是由于供水系統的多變性和復雜性，傳統的基于信息和通信技術(ICT)的管理平臺并不能實現對供水管網現狀的動態監控和管理[1]。針對這一問題，提出了一種能夠將計算、通信、感知和驅動與物理系統結合，并通過與環境 (含人) 進行不同程度的交互，以實現有時間要求的功能的信息物理系統(cyber-physical systems，CPS)。

1 信息物理系統

1.1 信息物理系統概念

信息物理系統是一個綜合計算、網絡和物理環境的多維復雜系統，通過3C(computation、communication、control)技術的有機融合與深度協作，實現大型工程系統的實時感知、動態控制和信息服務[2]。

CPS自提出以來就受到廣泛關注，尤其在制造業領域，發展CPS已經成為美國、德國等發達國家實施“再工業化”戰略，搶占制造業新一輪競爭制高點的重要舉措[3]。在國內，CPS作為支撐兩化深度融合的一套綜合技術體系，技術研發和應用推廣發展迅速[4]。為加強對CPS這一概念的理解，《信息物理系統白皮書 (2017)》總結了一些國內外專家學者的觀點和認識[5]，見表1。

表1 各國機構及專家對 CPS 的認識

續表1 (Continue)

1.2 CPS技術架構

按照層次性的不同，CPS可劃分為單元級、系統級、SoS級，其技術架構如圖1所示。

圖1 CPS的技術架構

1.2.1單元級

單元級是具備可感知、可計算、可交互、可延展、自決策功能的CPS最小單元，一個智能部件、一個工業機器人或一個智能機床都可能是一個CPS最小單元。

1.2.2系統級

系統級是在單元級的基礎上實現組件之間的互通，并實現各組件的實時、動態信息控制，實現信息空間和物理空間的統一，同時對集成的計算、感知和控制系統進行統一管理。

1.2.3SoS級

SoS級能夠對數據進行深度分析，挖掘其潛在價值，從而提供更強大的決策、洞察和優化能力。

1.3 技術體系

針對不同層次的技術架構和技術需求，將其分為總體技術、支撐技術和核心技術三類，如圖2所示。

圖2 CPS技術體系

可將上述體系進一步歸納總結為四大核心技術要素，即“一硬、一軟、一網和一平臺”[6]。

其中“一硬”包括傳感器、智能感知和自動控制技術，如圖3所示。

圖3 多層循環控制

“一軟”指嵌入式軟件技術，包括NMD技術、CAX/MES/ERP軟件技術等。

“一網”包括現場總線技術、工業以太網技術、無線技術、SDN，如圖4所示。

圖4 CPS網狀互聯網絡

“一平臺”包括邊緣計算、霧計算、大數據，如圖5所示。

圖5 CPS平臺構建計算技術

2 CPS在供水管網管理系統中的應用研究

2.1 供水管網監管系統

傳統的供水系統主要由水源、水廠、輸水系統、配水系統和用戶端組成。將供水管網監管系統分為9個主要組成部分[7]，具體結構如圖6所示。

圖6 供水管網監管系統

2.2 系統框架研究

用于自動監管供水管網的CPS會從傳感設備中產生大量異構數據，這將導致錯誤的決策和報告，需要以有效的方式進行分析和處理。一種以人為中心的CPS框架架構，在智能化決策之后加入人為的決策分析，能提高整個系統運行的安全和穩定性。如圖7所示，它由相互連接的六層組成。

圖7 管網監管物理信息系統的工作流程

2.2.1感知層

該層包括管道流量、壓力以及水質的傳感器。這些傳感器分為靜態傳感器和動態傳感器。其中，靜態傳感器包括管道周圍環境溫度檢測傳感器以及閥門、水泵工作狀態傳感器等，動態傳感器包括管道內部狀態持續檢測系統和節點地理位置檢測系統。傳感器傳輸的數據先在節點層級進行簡化處理，再傳輸到專門的數據處理器。

2.2.2處理層

在從傳感器獲取部分簡單簡化處理的數據后，處理層將實時執行廣泛的數據處理，還可以存儲數據以供歷史參考。

2.2.3模型層

將處理層處理后的數據傳輸到模型層，在這個功能層上建立水力模型，包括壓力控制模型、漏失檢測模型和水量、水質預測模型等。

2.2.4智能決策層

將模型計算結果傳輸給智能決策層后，根據標準的人工智能算法做出決策。這些決策是由網絡系統通過學習和訓練模型得到的，使得以后的決策更加科學、合理。

2.2.5人工決策層

信息網絡的智能決策不立即傳遞到執行層，會先將結果傳輸到人工決策層，通過相關人員做進一步的評估和分析，這也是該框架最重要的部分。這種加入人為反饋以及負責手動維護系統的人類代理，使得框架決策以人為中心。如果人類認為網絡系統傳遞的是一個假警報，可能會否決該決策。人類決策的結果還會被系統記錄和監控，并應用于學習模型來訓練整個智能決策系統。

2.2.6執行層

執行器包括能手動控制或自動控制的閥門和水泵等，用于控制管網的壓力、流量和優化管網漏損，并將執行結果傳遞給智能和人工決策層。

2.3 應用研究

CPS應用最廣泛的兩個模塊包括水質監管和漏損管理。

2.3.1水質檢測系統

Chang等[8]提出了一種利用先進的遙感和傳感器技術獲取大量數據，以捕獲管網沿線水質參數的變化的監管系統。該系統配備了網絡接口，建立了水質污染預警平臺。雖然該系統仍處于初始階段，但部署了大量先進的遙感技術用于實時測量，其實用成本是一個主要問題。Lambrou等[9]建立了一種低成本的水質參數實時監測系統，該系統使用傳感器陣列來獲取與濁度、氧化還原電位、溫度、pH、電導率和管道內流量相關的數據，還能通過ZigBee模塊提供傳感器讀數與處理中心的通信。Bhardwaj等[10]提出一種利用多傳感器陣列來實時測量供水管網中水質參數的方法，該傳感框架能夠獲取與pH、溶解氧濃度、氧化還原電位、電導率和溫度等相關的數據并在系統中集成了一個軟件的計算框架(使用Python和模糊邏輯)，用于建模運算和優化決策。Wang等[11]設計了一種能夠檢測并預測水質污染情況的系統，該系統由水質檢測傳感器、水力模型和能源收集平臺組成，其框架結構如圖8所示。

圖8 CPS水質檢測系統的框架結構

在該系統中，水質傳感器可以實時檢測管網水質污染情況，并將水質水力模型與傳感器的實時測量結果相結合，實現水污染情況的預測。預測模型產生的數據和傳感器的實時測量數據將傳輸到決策模塊，這就能夠實現在區域污染擴散前做出相應的決策，避免大范圍的污染。一般情況下，能通過關閉與受污染管道連接的特定節點處的閥門或關閉整個DMA分區入口的閥門來阻止污染的擴散。系統還設置了能源收集系統，以減少傳感器的能耗。

2.3.2漏失監測系統

Nasir等[12]提出了一種基于RFID的管道泄露檢測架構，利用一個實驗室中的小管網系統驗證了其適用性，但該系統在實際供水系統中的可行性還需考究，因為大多數供水管道都埋于地下，而RFID系統在地下環境中的信號強度較差。Lang[13]等提出了一種多分支管道泄漏定位的CPS框架，通過在管網系統中布置傳感器來獲取與管道內部壓力、流量和溫度有關的數據，并利用Wi-Fi、ZigBee和3G通信技術建立傳感器網絡和基站之間的通信。由于管道內部壓力變化頻繁且不平穩，在數據處理的過程中，采用了一種小波數據包對壓力信號進行分解和分析，來實現漏失的定位。他們在MATLAB和Flowmaster軟件環境中對該框架進行了仿真，結果表明該系統能夠很好地實現管網漏失的檢測和定位。然而，該系統的實際應用效果也尚未得到驗證，但該系統的一些計算方法和工具已經在實際應用中被用于分析平穩性差的壓力波信號。

3 面臨的問題和未來發展分析

3.1 存在的問題和挑戰

3.1.1系統的魯棒性和適用性

部署CPS來監控供水系統的主要問題之一是傳感裝置的魯棒性。在應用于實際供水管網中時，傳感器長期暴露在惡劣的溫度和環境下，對設備的耐久性是一個挑戰。在多數情況下，當傳感器位于水下或地下時容易出現問題。例如，在基于地面穿透雷達(GPR)探測技術的地下管道泄漏監測中，這種系統受管道周圍土壤類型的影響極大。因為GPR傳感技術是一種利用電磁波的傳播和散射來跟蹤物理現象的技術，在粘土環境中時，鐵管的腐蝕產物會增加射頻信號的衰減程度從而降低了反饋效率。

3.1.2系統的復雜性和成本

城市供水系統是大型基礎設施，用于對系統進行自主監控的CPS會由數千個節點和設備(如傳感器和執行器)組成，導致基礎配置非常復雜。現代供水管網監管系統要實現水質檢測、漏損檢測和定位、壓力檢測和管理、需求預測等功能，就需部署大量傳感器，這就增加了整個系統的成本和復雜性，而且提高了整個供水系統的電能消耗。

3.1.3數據安全和隱私保護

CPS傳感設備通過無線通信技術進行通信，以增強系統的靈活性，但由于無線傳輸技術的特性，增大了安全風險，很容易受各種外部入侵。外部入侵會直接干擾CPS的物理組件，例如攻擊傳感和控制元件導致供水系統異常。常見的攻擊包括竊聽、拒絕服務(DOS)攻擊、中間人攻擊、干擾攻擊(例如空中干擾)、共振攻擊、虛假數據注入(FDI)和數據包修改等。這些外部入侵能夠篡改控制邏輯、竊取傳輸數據，對供水系統和用戶的安全造成巨大的威脅。

3.2 改進和發展

通過大量傳感器來感知供水管網的實際情況，將實際的物理狀態轉化為數字形式是CPS的主要特點，但大量傳感器的安裝、能耗和成本以及數據的安全性也是該系統實際應用時的主要缺點[14]。為此，需采用一些先進的技術和手段，有針對性地優化解決這些問題。

在傳感器能耗問題上，由于傳感器主要功耗在于通信功能，因此，可以利用一些優化算法，如路由協議算法、博弈論法和傳感器數據聚合算法等來確定最佳傳輸路徑，達到降低功耗的目的；在傳感器魯棒性和穩定性問題上，可以利用一些功能性較強的新型傳感器，如穿透性很強的毫米波傳感器，實現在地下和水下環境中的精確和多維數據傳感。隨著計算速度和解碼算法的不斷發展，數據和隱私保護是當今智能監管系統的難題之一，需要在以后的研究和應用中不斷改進和發展。

4 結論

盡管大量類似CPS的利用傳感器進行實時感知的管網監管系統已經在實際工程中得到廣泛應用，但對這種系統尚無明確的定義和完整的認知。通過探討該系統在供水管網監管系統中的應用情況，分析其在實際應用中面臨的問題和挑戰，以及所面臨問題的解決思路與未來的研究和發展方向，有助于為供水管網監管系統的設計提供一種新的方向和思路。