基于GIS 和AI 技術(shù)的城市智慧供水系統(tǒng)管理與服務(wù)分析

牟旭陽

(成都同飛科技有限責(zé)任公司)

隨著城市化進程的不斷加速，城市供水系統(tǒng)的信息化建設(shè)和智能化管理已經(jīng)成為當(dāng)前城市供水領(lǐng)域的一項重要任務(wù)。GIS 技術(shù)作為一種空間信息管理和應(yīng)用工具，在城市供水管網(wǎng)規(guī)劃、運行監(jiān)測和空間數(shù)據(jù)管理方面發(fā)揮著重要作用[1]。AI 技術(shù)憑借其視覺識別與深度學(xué)習(xí)算法等方面的能力，為城市智慧供水系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度、自動抄表、廠區(qū)安防等管理，提供了高效、精準(zhǔn)的智能化改造方案。當(dāng)前，城市供水系統(tǒng)的管理面臨著智慧化提升的迫切需求，GIS技術(shù)與AI 技術(shù)的融合，將在城市供水領(lǐng)域提供巨大的發(fā)展?jié)摿Γ瑸楣┧芾韼砀泳珳?zhǔn)、高效地管理方法，提升城市供水系統(tǒng)的智能化水平，從而滿足城市安全用水及可持續(xù)發(fā)展的需求。

本文旨在探討和分析如何將GIS 和AI 技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于城市供水系統(tǒng)管理與服務(wù)，以提升城市供水行業(yè)的智能化水平和服務(wù)質(zhì)量。

1.GIS 技術(shù)在城市供水中的應(yīng)用

GIS（地理信息系統(tǒng)）技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的應(yīng)用是十分廣泛的，其主要包括管網(wǎng)管理、水資源管理、供水設(shè)施管理、供水監(jiān)測等方面。

通過GIS 技術(shù)，可以建立城市供水管網(wǎng)及設(shè)施設(shè)備的數(shù)字化地圖，對供水管線、閥門、水泵、水箱、水源等進行準(zhǔn)確位置標(biāo)注和屬性信息管理。可以基于地圖對供水網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行可視化在線監(jiān)管，實現(xiàn)供水網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)的全面感知和實時調(diào)度，及時發(fā)現(xiàn)供水網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)的異常并報警，提高整個城市供水系統(tǒng)的運行效率和安全穩(wěn)定性[1]。

同時，GIS 技術(shù)可以對城市供水系統(tǒng)中相關(guān)水資源進行管理和動態(tài)監(jiān)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(jié)合綜合分析能力和設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)，對城市水量需求有效地評估，并為合理分配水資源進行調(diào)度，保障城市供水系統(tǒng)的水量充足和穩(wěn)定供應(yīng)，這對城市供水管理工作具有重要意義[2]。還可以結(jié)合遙感技術(shù)，對水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)、水環(huán)境模型及高光譜影像分析結(jié)果進行綜合分析，對供水水質(zhì)的變化趨勢及時采取措施，保障供水水質(zhì)安全[3]。

2.AI 技術(shù)在城市供水中的應(yīng)用

AI（人工智能）技術(shù)已經(jīng)在城市供水等很多業(yè)務(wù)領(lǐng)域得到了充分的運用，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的不斷擴大，AI技術(shù)在城市供水領(lǐng)域中的應(yīng)用前景也會越來越廣闊。

AI 技術(shù)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(shù)對城市供水系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)進行實時分析，結(jié)合歷史資料以及預(yù)測模型對城市用水需求進行智能預(yù)測，并據(jù)此確定合理的調(diào)度方案，從而保證供水系統(tǒng)的運行與維護，并給城市穩(wěn)定用水提供有力保障[4]。

AI 技術(shù)在城市供水的管網(wǎng)漏損治理中也起到了關(guān)鍵作用，如利用噪聲監(jiān)測儀器持續(xù)收集管網(wǎng)運行過程中的聲音數(shù)據(jù)，通過AI 算法對收集到的聲音數(shù)據(jù)進行分析，識別出與漏損有關(guān)的特定聲音模式，如水流聲或滴水聲等，從而確定管網(wǎng)中是否存在漏損，再結(jié)合人工現(xiàn)場查漏的方式，大幅縮短發(fā)現(xiàn)漏損并定位修復(fù)的時間，從而解決漏損治理定位漏點困難的問題[5]。

AI 技術(shù)還可應(yīng)用于抄表自動讀數(shù)以及水廠智能視頻識別中。抄表自動讀數(shù)將水表的讀數(shù)通過集成深度學(xué)習(xí)算法和計算機視覺技術(shù)來實現(xiàn)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(shù)，自動識別水廠各區(qū)域的異常情況，如發(fā)現(xiàn)擅自進入、行為異常、設(shè)備運行不正常或出現(xiàn)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(shù)主要應(yīng)用在提高城市供水調(diào)度系統(tǒng)監(jiān)測與預(yù)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(tǒng)中實現(xiàn)對供水安全突發(fā)事件的快速響應(yīng)和處置。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的應(yīng)用也會得到進一步的拓展和深化。

3.GIS 技術(shù)與AI 技術(shù)融合應(yīng)用分析

很多城市的供水系統(tǒng)面臨著管網(wǎng)老化、供水設(shè)備維護困難、用戶服務(wù)不細(xì)致等問題，影響了城市居民的生活質(zhì)量。為解決這些問題，越來越多的城市供水公司在現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過GIS 與AI 技術(shù)相融合進行城市供水系統(tǒng)的智能化改造。

3.1 智能管網(wǎng)與設(shè)備運維管理

利用GIS 技術(shù)建設(shè)供水管網(wǎng)地理信息系統(tǒng)，建立城市供水管網(wǎng)、供水設(shè)施設(shè)備的數(shù)字化專業(yè)圖層，標(biāo)注管線、閥門、水源、供水設(shè)施設(shè)備等信息。在系統(tǒng)中融合AI 技術(shù)，實現(xiàn)對供水網(wǎng)絡(luò)中運行數(shù)據(jù)（如關(guān)鍵點位流量、壓力等）的實時監(jiān)測和分析，自動識別出供水網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，如漏水、管網(wǎng)破損、設(shè)備故障等。同時，AI 算法還可以較為準(zhǔn)確的預(yù)測供水網(wǎng)絡(luò)中未來可能出現(xiàn)的問題及出現(xiàn)問題的位置，并提出相應(yīng)的調(diào)整方案。通過融合AI 技術(shù)的供水管網(wǎng)GIS 系統(tǒng)，供水公司可以及時發(fā)現(xiàn)管網(wǎng)、設(shè)備問題并采取措施，提高供水的安全性。

在供水管網(wǎng)GIS 系統(tǒng)中應(yīng)用AI 技術(shù)對未來出現(xiàn)的異常情況進行自動分析、識別和預(yù)測，具體方法如下：

3.1.1 管網(wǎng)及設(shè)備GIS 信息管理

利用GIS 技術(shù)，建立包括供水管網(wǎng)位置、屬性、狀態(tài)等信息以及水泵、水箱、閥門等設(shè)備的空間信息數(shù)據(jù)庫。將屬性信息與GIS 地圖相關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)對管網(wǎng)和設(shè)備的空間定位和管理，便于水務(wù)部門運維人員管理和維護管網(wǎng)及設(shè)備，構(gòu)建完整的供水網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

3.1.2 實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集

對管網(wǎng)和供水設(shè)備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，將監(jiān)測數(shù)據(jù)接入，如水壓、流量、水質(zhì)、溫度、電流等參數(shù)。實現(xiàn)可視化在線監(jiān)測供水管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)，并將實時監(jiān)控數(shù)據(jù)與地理空間數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。

3.1.3 搭建智能設(shè)備故障預(yù)測模型

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作主要包括去除異常值、填補缺失值、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化等，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理來保證建模數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，同時因為實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)量大，考慮到設(shè)備穩(wěn)定性等因素，需要優(yōu)先預(yù)處理收集到的運行數(shù)據(jù)。

在完成上述工作之后，需要進行供水網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)的特征提取。常見的特征包括供水網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)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(shù)據(jù)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(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)和特征，根據(jù)不同數(shù)據(jù)及特征情況，選擇不同的機器學(xué)習(xí)算法，然后利用訓(xùn)練集對模型進行訓(xùn)練。通過將訓(xùn)練集的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中，并調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠最大程度地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過程中，主要采用交叉驗證的方法對模型進行調(diào)優(yōu)，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(shù)據(jù)輸入到模型中，計算得到該模型的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間的誤差，以確定模型的準(zhǔn)確率。

3.1.4.管網(wǎng)與設(shè)備故障預(yù)測與維護

（1）模型部署及預(yù)測

將訓(xùn)練好的模型部署到管網(wǎng)監(jiān)測管理系統(tǒng)中，在管網(wǎng)監(jiān)測管理系統(tǒng)中實現(xiàn)對實時運行數(shù)據(jù)的自動采集和整理，作為輸入?yún)?shù)，自動錄入故障預(yù)測模型中，利用搭建好的模型對實時數(shù)據(jù)進行故障預(yù)測分析，識別供水網(wǎng)絡(luò)中管網(wǎng)及設(shè)備可能出現(xiàn)的故障類型和發(fā)生概率。

（2）預(yù)警與維護

當(dāng)模型計算出供水網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)異常和故障時，系統(tǒng)可以自動發(fā)出預(yù)警推送，通過短信、APP 推送等方式提醒水司運維人員關(guān)注風(fēng)險。水司運維人員可以根據(jù)預(yù)警信息，及時對設(shè)備安排巡查和檢修，預(yù)防供水網(wǎng)絡(luò)中故障與事故的發(fā)生，保障供水網(wǎng)絡(luò)正常運行。在系統(tǒng)中，可以根據(jù)模型推薦及經(jīng)驗值設(shè)置閾值和警報機制。

（3）數(shù)據(jù)更新與模型優(yōu)化

管網(wǎng)監(jiān)控管理系統(tǒng)對設(shè)備運行狀況的實時數(shù)據(jù)進行持續(xù)采集并不斷對已有的模型進行更新訓(xùn)練，以提高故障預(yù)測的精確度和可靠度，使預(yù)測模型在實際應(yīng)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(yù)測的效果能夠得到更好的發(fā)揮；通過這套系統(tǒng)的持續(xù)運轉(zhuǎn)，為供水管網(wǎng)的正常運行提供有力的技術(shù)保障。

結(jié)合以上幾個步驟，運用GIS 和AI 技術(shù)，對供水管網(wǎng)及其設(shè)備的運行狀況進行實時智能監(jiān)控和分析，對可能出現(xiàn)的故障進行提前預(yù)測，使總體故障率得以有效降低，從而為城市供水系統(tǒng)的穩(wěn)定運行給予重要的技術(shù)支撐和保障。

3.2 用戶智能服務(wù)

利用GIS 技術(shù)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(shù)據(jù)（如用水量、用水時間等）為基礎(chǔ)，結(jié)合AI 技術(shù)，對用戶用水行為進行智能分析和預(yù)測，形成用水用戶畫像，為用水用戶提供更有針對性的服務(wù)。在客戶服務(wù)方面，AI 算法可以結(jié)合用戶反饋的信息和供水系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對用戶電話或網(wǎng)絡(luò)平臺投訴、問題的智能回復(fù)和解決。通過智能用戶服務(wù)系統(tǒng)，城市供水公司可以提高用戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量，改善居民的用水體驗。

通過使用AI 技術(shù)建立用戶用水特征模型的具體步驟如下：

3.2.1 數(shù)據(jù)收集與整理

從各個供水業(yè)務(wù)系統(tǒng)中收集用戶用水行為數(shù)據(jù)，如日/月用水量、用水時間、用水頻率、繳費情況、服務(wù)歷史等信息。這些數(shù)據(jù)部分通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供接口后計算得到，部分通過智能水表、傳感器等設(shè)備實時采集，也可以從歷史數(shù)據(jù)中獲取。

3.2.2 特征提取與分析

對用戶的用水行為數(shù)據(jù)（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(xí)慣、用水趨勢等信息。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進行用水行為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行預(yù)處理。該工作主要包括數(shù)據(jù)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(tǒng)計特征、時序特征和頻域特征。統(tǒng)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(biāo)準(zhǔn)差等。時序特征包括用戶用水的時間序列數(shù)據(jù)，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?dāng)?shù)據(jù)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(zhuǎn)換，以提高模型的性能和準(zhǔn)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(guān)聯(lián)性和重要性，提取到的特征需要進行細(xì)致的分析。通過運用統(tǒng)計分析、可視化等方法，有助于更好地理解數(shù)據(jù)與特征之間的關(guān)聯(lián)度，通過可視化深入分析特征。

經(jīng)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(rèn)識和預(yù)判。

3.2.3 模型持續(xù)優(yōu)化與改進

將模型應(yīng)用到用戶服務(wù)場景中，通過采集用戶用水行為相關(guān)數(shù)據(jù)，定期更新模型和特征，幫助提高模型的準(zhǔn)確性，優(yōu)化智能服務(wù)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(fù)盤和修正，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)的算法和服務(wù)流程，提高用戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量。

3.2.4 用戶智能服務(wù)

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(yīng)用場景來實現(xiàn)用戶智能服務(wù)：

（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(jié)果可幫助水司人員了解用戶的用水習(xí)慣和模式，為后續(xù)的個性化服務(wù)提供支撐和依據(jù)。

（2）異常檢測預(yù)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(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致，所以通過監(jiān)測用戶用水特征的變化，可以及時發(fā)現(xiàn)可能存在的異常情況。

4.未來發(fā)展趨勢與展望

未來在城市供水中應(yīng)用GIS 和AI 技術(shù)，將開拓出更廣闊的發(fā)展空間和更深入的業(yè)務(wù)應(yīng)用，隨著科技的日新月異，兩者的結(jié)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(tǒng)帶來可持續(xù)發(fā)展效應(yīng)。

隨著GIS 和AI 技術(shù)的深度融合應(yīng)用，城市供水系統(tǒng)的智能化管理水平將進一步得到強化。運用地理信息系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合，可以對城市供水系統(tǒng)進行全方位的監(jiān)測和實時調(diào)度。人工智能技術(shù)可以對大量的供水?dāng)?shù)據(jù)進行分析和處理，對供水需求和水質(zhì)變化趨勢進行預(yù)測，從而幫助供水部門更精確地制定供水計劃和調(diào)度方案，提高系統(tǒng)運行效率和管理水平[6]。

GIS 與AI 技術(shù)的融合應(yīng)用，也會使未來城市供水體系的安全防范與應(yīng)急處理得到進一步的加強，實現(xiàn)全智能化、精細(xì)化、網(wǎng)格化的城市供水體系安全監(jiān)控與智能報警。目前應(yīng)用AI 技術(shù)能對供水系統(tǒng)的運行狀態(tài)和水質(zhì)狀況進行實時監(jiān)測與預(yù)警，并采取相應(yīng)措施加以應(yīng)對已初有成效。

未來在城市供水方面，GIS 和AI 技術(shù)的相互融合。在信息化管理主管單位或部門水務(wù)業(yè)務(wù)流程、用水安全防范、應(yīng)急管理等方面都會發(fā)揮不可估量的作用。這將給城市供水體系的高效可持續(xù)發(fā)展提供更加有力的支撐。

5.結(jié)語

本文主要對GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域融合應(yīng)用進行了詳細(xì)的論述與分析。并對其今后的發(fā)展趨勢和前景進行了探討，最后得出如下結(jié)論：

在將來的城市供水領(lǐng)域，GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)的相互融合會有更大的發(fā)展空間和更深度的應(yīng)用場景。在技術(shù)不斷創(chuàng)新進步的推動下，兩者的技術(shù)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(tǒng)的健康與可持續(xù)發(fā)展打下堅實可靠的基礎(chǔ)。未來的融合應(yīng)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(yè)務(wù)上的深化開發(fā)與應(yīng)用，為進一步實現(xiàn)城市供水企業(yè)提質(zhì)增效起到積極促進作用。因此，無論是當(dāng)前還是將來，GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)的相互融合都將在城市供水領(lǐng)域扮演舉足輕重的角色。

要使GIS 和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域得到更加充分的應(yīng)用，就需要進一步強化技術(shù)的研究與創(chuàng)新力度，充分結(jié)合城市供水公司的實際情況，減少技術(shù)的落地難度和維護費用，并通過跨學(xué)科合作與產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的方式促進技術(shù)的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，使城市供水體系的智能化程度提高和高效運轉(zhuǎn)得以持續(xù)進行下去，從而使城市的可持續(xù)發(fā)展能夠得到有效的促進。

綜上所述，GIS 和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的融合應(yīng)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(yīng)急管理等方面帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。