建筑二次加壓供水系統的智能化管理與維護

摘要：隨著城市化進程的不斷加快，高層建筑數量日益增加，建筑二次加壓供水系統作用就顯得尤為關鍵。重點對建筑二次加壓供水系統智能化管理與維護的相關技術進行分析。首先闡述了二次加壓供水系統的基本構成與工作原理，然后對智能化監控系統的硬件架構與軟件功能進行剖析，例如傳感器技術、數據傳輸網絡以及智能控制算法等。最后探討基于智能化的供水系統維護策略，如設備故障預測、遠程維護等，期望能夠給同領域專業技術人員提供理論支持。

關鍵詞：建筑二次加壓供水；智能化管理；智能化維護；監控系統

一、前言

在現代建筑高層建筑中，由于城市供水管網的壓力存在不足的現象，為滿足高層用戶的用水需求，提出二次加壓供水系統的智能化管理與維護。傳統的建筑供水系統的管理和維護主要依靠人工檢查及經驗判斷，該方法效率較低且有時不夠準確。隨著技術的發展，引入智能化的管理與維護方式已成為提高二次加壓供水系統效能的關鍵措施，有助于更有效地解決問題并提升服務質量。

二、建筑二次加壓供水系統概述

建筑中的二次加壓供水系統由多個關鍵組件構成，包括儲水池、水泵設備、壓力監測裝置、供水管道、控制閥以及電氣控制系統。儲水池的作用是接收并儲存來自城市供水網絡的水源；水泵設備負責將水加壓并輸送到建筑物的高層部分；壓力監測裝置用于實時監控管道內的壓力情況；供水管道則確保加壓后的水能夠分配到各個用水位置；控制閥可以調節和切斷水流；而電氣控制系統則協調和控制水泵等設備的操作。

當城市供水系統的壓力不足以直接支持高層建筑的用水需求時，二次加壓供水系統會自動啟動工作[1]。具體來說，壓力監測裝置檢測到管網壓力低于預設值后，會向電氣控制系統發送信號。電氣控制系統根據所需的設定壓力來調整水泵設備的工作狀態，例如通過啟動或停止水泵以及調整其運行速度來維持穩定的供水壓力。在用水量增加導致管網壓力下降的情況下，水泵會加快運轉以提升壓力；相反，當用水量減少，管網壓力上升時，水泵則會減速或暫停工作，以此保持管網內的壓力在合適的區間內，確保穩定且高效的供水服務。

三、建筑二次加壓供水智能化監控系統

（一）硬件架構

智能化建筑二次加壓供水系統的硬件架構設計是確保系統高效和穩定運行的基礎。合理的硬件選擇與布局能夠有效實現數據的采集、傳輸及監控，同時提供準確反饋，支持及時的調節和維護工作。

在硬件架構中，傳感器的選擇和布置尤為關鍵。為了精確監測供水管網中的壓力變化，應選用高精度和高穩定性的壓力傳感器，并將其安裝在網絡的關鍵位置，如水泵出口和管道末端等，以全面反映供水系統的壓力狀態。對于流量測量，應根據所需精度和穩定性選擇合適的流量傳感器。電磁流量計或超聲波流量計是常見的選擇，其可以非侵入式地精確測量管道內的流量[2]。該流量傳感器主要部署在主干管道上，以保證數據的準確性。數據采集與傳輸設備的設計對信息傳遞的速度和可靠性至關重要。數據采集模塊負責將來自傳感器的模擬信號轉換為數字信號，并通過適當的通信方式發送到監控中心。在大多數工業環境中，有線傳輸因其穩定性和可靠性而成為首選方案。

（二）軟件功能

1.智能化監控系統的數據采集與存儲

智能化監控系統基于數據采集與存儲模塊，有利于實現系統高效運行。數據采集環節中，依據分布式傳感器網絡，該傳感器包括環境監測傳感器（如溫濕度傳感器、PM2.5傳感器）、安全監測傳感器（如紅外傳感器、煙霧傳感器）及對應的視頻采集設備等。基于物聯網網關技術，傳感器將收集到的實時數據傳輸至數據處理中心。數據采集模塊具有精度高、速率快和多任務并行處理能力，可最大限度滿足復雜環境下的數據信息共享實時性和可靠性。除此之外，系統需構建設計合理化的采集頻率和時間間隔，進而避免數據冗余和系統負載過高的問題發生，同時保證關鍵性數據的連續性與準確性。在數據存儲環節，智能化監控系統選取使用集中式和分布式數據庫相結合模式。集中式數據庫主要用于存儲核心數據，方便集中管理和快速查詢；分布式數據庫則適合大規模、實時數據的動態存儲，可顯著提升系統的擴展性和存儲效率。數據庫存儲架構需支持多種數據格式，包括結構化、半結構化和非結構化數據，滿足多樣化的數據管理需求。另外，系統應設計多級存儲機制，將高優先級的數據存儲于高速存儲介質（如SSD），而低優先級或歷史數據則轉存至大容量介質（如云存儲或磁帶存儲）。為保證數據的安全性和完整性，數據庫需按照既定設計要求，實現數據備份與恢復，以便在遇到突發故障或系統崩潰時保護數據不被丟失。系統中不同類型數據的存儲策略和技術見表1。

2.實時監控與報警機制

供水系統的智能化管理依賴于強大的實時監控與報警功能。通過用戶友好的圖形界面，系統可以動態展示供水系統的運行狀態，包括水泵的工作情況、管網的壓力水平、流量以及溫度等關鍵性能指標[3]。這種直觀的展示方式使得操作人員能夠迅速掌握系統的整體運行狀況。系統持續監測上述參數的變化，一旦檢測到任何異常，立即觸發警報，提醒相關人員采取必要的措施，從而保障設備的正常運行。

3.智能控制與優化運行

為了實現自動化調節和優化運行，智能控制系統采用了先進的控制算法，如模糊控制和PID控制。這些算法基于實時收集的壓力、流量等數據，自動調整水泵的運行參數，以維持供水系統的壓力穩定。例如，在用水高峰時段，系統會根據需求增加水泵的數量或提高其轉速，確保充足的供水壓力；而在用水低谷時，則減少水泵的數量或降低其轉速，以此達到節能的效果。通過不斷適應實時數據的變化，智能控制系統不僅能夠優化供水系統的運行效率，還能有效降低能源消耗，并延長設備的使用壽命。水泵轉速變化如圖1所示。

三、基于智能化的供水系統維護策略

（一）設備故障預測

1.數據預處理

設備故障預測的技術功能應實現全面、準確的數據采集。典型化的設備運行數據主要包含振動信號、電流、電壓、溫度、壓力、轉速等。以上數據由嵌入式傳感器實時采集，并通過物聯網網關傳輸到數據中心。由于原始數據會存在復雜化的噪聲、異常值和數據丟失等問題，需借助于信號去噪、異常檢測和數據插補等技術實施預處理操作，進而確保模型輸入數據的質量。

2.特征提取與建模

為提高預測模型的性能，從原始數據中提取關鍵特征極為關鍵。主要特征包含時間域特征（如均值、方差、峰值因子）和頻率域特征（如頻譜能量、頻率中心）。近幾年，深度學習理論的應用可實現自動特征提取，成為技術實現之一，卷積神經網絡（CNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等深度學習模型可從海量數據中自動獲取學習特征模式，最大程度提升建模效率和預測精度。在建模環節，常用的機器學習算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、極限梯度提升（XGBoost）等。除此之外，深度學習算法如多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM和GRU）在復雜故障模式預測中表現優異。基于這些算法，系統可構建故障預測模型，通過學習設備在正常運行和故障狀態下的特征差異程度，實現對設備健康狀態的全面評估。

3.實時診斷

當模型經過充分訓練并部署到對應數據處理系統后，可實時接收新的運行數據，對設備是否存在潛在故障進行預測。預測結果包含設備當前的健康評分、故障發生的概率、可能的故障類型（如軸承故障、過熱問題等）以及預計的故障發生時間。為進一步提升預測準確性，系統可以結合外部環境數據（如濕度、溫度）和運行負載狀態進行多因素分析。

（二）遠程維護

借助智能化監控系統的遠程通信功能，技術人員能夠在異地對供水系統設備進行有效的遠程診斷和維護[4]。例如，當設備出現故障時，技術人員可以通過遠程訪問設備的控制系統，實時查看運行參數、故障代碼等關鍵信息，并進行遠程調試和修復工作。對于軟件故障或參數設置問題，技術人員可以直接在線解決；而對于硬件故障，技術人員可以提前了解具體情況，準備好必要的維修工具和更換部件，從而縮短現場維修的時間。

（三）預防性維護計劃制定

基于設備故障預測結果和運行維護手冊，可以制定出科學合理的預防性維護計劃。該計劃應明確規定維護的周期、具體內容和標準，例如：按照規定的時間間隔對水泵進行潤滑，以減少機械部件的磨損[5]；定期清潔或更換過濾器，確保水流暢通無阻，防止雜質積累影響系統性能；定期檢查電氣連接的緊固性和絕緣性，避免因接觸不良或短路引發的安全隱患。通過嚴格執行這些維護措施，可以確保設備始終處于最佳運行狀態，顯著降低突發故障的發生概率。

四、結語

綜上所述，建筑二次加壓供水系統的智能化管理與維護是高層建筑供水工程的重要技術。基于構建智能化監控系統，可實現對供水系統的實時監測、智能控制和高質量維護，進而顯著提升供水系統運行與管理的可靠性，達到節能降耗的目的。隨著物聯網、人工智能、大數據和云計算等技術的快速發展，智能化管理與維護將更完善，為構建高效、智能、綠色的建筑供水系統提供技術保障。

參考文獻

[1]楊越鍇.城市住宅小區供水工程材料選用與應用研究[J].居舍，2024（22）：54-56.

[2]張紅亮.供水智能化調度系統策略優化研究[J].通訊世界，2024，31（01）： 190-192.

[3]向丹丹.城鎮供水管理及供水安全對策分析[J].水上安全， 2023（14）：97-99.

[4]張劍惠，車通，朱杰，等.智慧供水系統節能策略研究[J].智能建筑與智慧城市，2023（10）：168-170.

[5]王伸遠，孫欽杰，蘇雨.基于智能化控制的節能建筑的發展分析[J].四川建材，2014，40（02）：16-17.

作者單位：遵義市供水有限責任公司

責任編輯：王穎振 鄭凱津