摘要：在城市化快速推進的背景下，傳統水務管理模式暴露出諸多弊端，構建一套智慧水務可視化監管系統，已成為水務管理現代化的關鍵路徑。文章深入剖析了該系統的構建細節、技術內核以及在實際水務管理多場景中的應用效能，通過豐富的案例與翔實的數據結果表明，該系統能夠有效提升水務管理的精細化、智能化水平，為行業內相關系統建設與優化提供深度參考。

關鍵詞：智慧水務；可視化監管；視頻監控技術；物聯網感知；系統集成

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0034-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

水務管理作為城市運轉的基石，涵蓋了取水、制水、送水、用水、排水等多個復雜環節。在傳統模式下，以人工巡檢與經驗判斷為主導的管理方式，導致效率低下、響應遲緩、數據分散等問題長期存在。如何構建一個高效、可靠、安全的智慧水務可視化監管系統，以滿足現代城市對水務高精度、實時化管控的需求，已成為亟待解決的問題。本研究旨在設計并實現一個智慧水務可視化監管系統，并對其性能進行評估[1]。智慧水務可視化監管系統憑借視頻監控、物聯網、人工智能等前沿技術的有機融合，能夠全方位地革新水務管理流程。它能將海量的水務數據進行整合分析，并以直觀的可視化形式呈現，助力管理人員迅速決策，從而全方位地強化水務運營的安全性與可靠性，已成為當前水務管理轉型的必然選擇。

1 智慧水務可視化監管系統深度構建

1.1 系統架構精細設計

1） 感知層：作為數據采集的前沿，須在水務設施的關鍵部位精準部署多元化的傳感器。例如，在水源地、水廠、泵房、管網等區域，安裝高精度的水質傳感器以監測pH值、化學需氧量、氨氮等關鍵指標；投入水位傳感器、流量傳感器以精準捕捉水位的波動與流量的變化。在選擇傳感器時，應考慮選用具有良好化學穩定性、耐腐蝕性且導電性能優異的材料，如鉑金、金、銀等貴金屬作為電極材料，以提高傳感器的穩定性和準確性。同時，布設高清視頻監控設備，并優選具備紅外夜視、寬動態范圍等功能的攝像機，以確保在復雜光照條件下仍能穩定獲取清晰的畫面，從而實現對現場動態的全方位實時感知[2]。

2） 傳輸層：鑒于水務數據量龐大且對傳輸穩定性的要求極高，應構建有線與無線相融合的傳輸網絡。在水廠、泵房等集中式設施區域，鋪設光纖骨干網絡，以保障海量數據的高速、穩定回傳；針對偏遠監測點或移動監測設備，則可靈活運用4G/5G、NB-IoT等無線網絡協議，確保數據的不間斷高速上傳。同時，建設4G/5G、NB-IoT無線基站并優化網絡協議配置，可保障數據傳輸的低延遲與高帶寬，從而滿足實時監控的需求。

3） 數據層：面對多源異構的數據，應建立分布式數據倉庫與數據湖相結合的存儲體系。數據倉庫專注于結構化數據的高效存儲與快速查詢，可對傳感器采集的數值型數據按時間序列、業務類別等維度進行分類存儲；數據湖則兼容非結構化的數據，如視頻流、圖片等，并采用對象存儲架構以保障數據的完整性和可擴展性[3]。引入數據中臺的概念，通過Informatica等工具對集成的數據進行清洗、轉換、融合，運用機器學習算法識別并修正數據中的異常值，并制定統一的數據字典以規范數據格式與編碼規則，從而為上層應用筑牢堅實的數據根基。

4） 應用層：應緊密圍繞水務業務需求開發多元化的功能模塊。構建設備運維管理系統，依據設備運行數據與故障預測模型，并通過傳感器實時采集設備的運行數據（如溫度、壓力、振動、電流等） ，以制定精準的預防性維護計劃。同時，通過視頻監控系統、傳感器網絡或智能穿戴設備等技術手段，實時采集人員的行為數據，以打造人員安全監管平臺，實現對人員位置的實時定位和對違規行為的識別。搭建水質監測預警系統，結合實時數據與水質模型，提前預判水質的惡化趨勢。開發供水調度優化模塊，分析用水需求的時空分布，以智能調配供水資源。各功能模塊應遵循微服務架構進行設計，以確保系統可靈活擴展與迭代，從而適配不同水務企業的個性化業務流程。

5） 展示層：應精心設計用戶交互界面，兼顧電腦端與移動端的展示需求。電腦端可采用大屏可視化設計，融合地理信息系統（GIS） 技術，將水務設施的分布、運行狀態、水質信息等以直觀的地圖形式呈現，并支持多圖層切換、縮放、定位等操作；同時搭配豐富的圖表組件，如用折線圖展示水質指標的趨勢，用柱狀圖對比設備的運行效率等[4]。移動端應用則應聚焦于便捷性，開發實時消息推送、移動審批、現場巡檢等功能，以方便管理人員隨時隨地掌握水務動態、處置突發狀況。

1.2 關鍵技術深度應用

1.2.1 視頻監控技術

除基礎監控外，還應深度運用人臉和車輛的智能視頻分析算法。采用深度學習的目標檢測算法，以精準識別人員、車輛、設備等關鍵目標，同時要求攝像機的點位安裝角度應正對人臉或車輛，以提高圖像識別的精準度。運用行為分析算法，基于人體姿態估計與軌跡跟蹤，以判定人員的違規操作、非法入侵等異常行為。引入視頻結構化技術，將視頻內容轉化為人、車、物等結構化數據，以方便快速檢索與分析。同時，優化視頻存儲策略，結合數據壓縮算法與智能分段存儲，以保障視頻數據的長期可追溯性。

1.2.2 物聯網感知技術

深入探索物聯網協議的適配與設備管理。針對水務設備的多樣性，可通過協議適配器、中間件、云平臺等方式，實現Modbus、OPC UA、MQTT等主流物聯網協議的無縫對接，以確保各類傳感器與設備能夠穩定地接入系統。構建物聯網設備管理系統，以實時監測設備的在線狀態、信號強度、數據傳輸頻率等關鍵指標，并支持對設備固件的遠程升級和參數配置，從而降低現場維護的成本。運用邊緣計算技術，在靠近設備端部署輕量級的數據處理節點，以初步篩選與處理感知數據，從而減輕云端的計算負擔，提升系統的響應速度。

1.2.3 人工智能與大數據分析技術

全方位地挖掘數據價值。運用層次聚類等分析算法對設備運行數據進行分類，以識別設備正常與異常的運行模式。借助深度神經網絡構建水質預測模型，通過輸入氣象、水源等多維度數據，可提前24～72小時預測水質的變化，為制水工藝的調整預留時間。開展用水行為分析，基于用戶的用水時間、水量、頻率等數據，運用關聯規則挖掘算法，以洞察用戶的用水規律，從而實現個性化的供水服務。引入數字孿生技術，構建水務設施的虛擬數字模型，以實時映射物理實體的運行狀態，并通過模擬不同工況，優化水務系統的運行策略，為復雜的決策提供直觀依據。通過數據預處理、參數優化、算法改進、模型評估等手段，可提高算法的準確率和效率。

2 智慧水務可視化監管系統拓展應用

可視化監管平臺系統架構如圖1 所示。

2.1 廠區人車監管強化

2.1.1 人員通行管理優化

在廠區出入口部署多模態生物識別門禁系統，融合人臉識別、指紋識別、工牌識別等技術，以提升人員的識別準確率與通行效率。與企業的人員管理系統進行對接，以實時更新人員信息與權限，確保廠區人員的動態可控。基于視頻監控與人員定位數據，構建廠區人員熱力圖，以直觀展示人員的分布密度與流動趨勢，為廠區功能區域的規劃與人員疏導提供決策支持。

2.1.2 車輛通行管理升級

升級車牌識別系統，采用深度學習算法以提升車牌的識別準確率，尤其針對污損、遮擋的車牌應具備更強的識別能力。在廠區內的關鍵道路部署車流量監測設備，結合視頻監控分析車輛的行駛軌跡，以智能識別超速、逆行、違規停放等交通違章行為。建立車輛預約進出系統，并與廠區的生產計劃進行對接，以合理調度車輛的進出時間，從而避免廠門口的擁堵，保障物料運輸的高效順暢[5]。

2.2 水生產工藝流程監管深化

2.2.1 水處理池監管優化

在采用高點監控的基礎上，引入無人機定期巡查大型水處理池，以彌補固定攝像頭的監控盲區，獲取全方位的池體運行畫面。通過融合多光譜水質分析技術與視頻監控，系統可以對水面藻類生長、顏色變化等異常情況進行精準監測，以提前預警水華爆發等水質風險。

運用水下相機對水下設備進行定期巡檢，搭載高清攝像頭與機械臂，以實時回傳水下設備的運行狀態，并精準定位與處理設備故障點。

2.2.2 加藥間監管強化

除現有的監測手段外，還應引入氣體監測傳感器，以實時檢測加藥間內的有毒有害氣體濃度，并與通風系統實現智能聯動，一旦氣體濃度超標即可自動啟動通風換氣，以保障人員的生命安全。開發智能加藥控制系統，依據實時的水質數據與加藥模型，精準調控藥劑的投加量，以實現藥劑投加的自動化、精細化，從而降低生產成本，提升水質的穩定性。

2.3 泵房監管細化

2.3.1 設備運行監測拓展

在泵房設備的關鍵部位安裝振動傳感器、壓力傳感器，以實時采集設備運行的振動頻率、壓力變化等數據。運用設備數字孿生模型，將實時的運行數據與設備的三維模型進行實時映射，以直觀展示設備內部的運行狀態，并提前預判設備零部件磨損、松動等潛在故障。引入設備健康管理算法，基于設備的全生命周期數據，評估設備的健康狀況，為設備的維修保養提供科學依據，從而延長設備的使用壽命。

2.3.2 環境安全監測深化

在泵房部署多參數的環境監測傳感器，以實時監測空氣質量、噪聲水平、光照強度等環境指標，從而打造舒適、安全的工作環境。構建泵房防汛預警系統，接入當地的氣象數據，以提前預測暴雨、洪水等風險，并智能調控泵房的防汛設施，以保障泵房在極端天氣下的安全穩定運行。

2.4 中控室監管完善

2.4.1 人員行為監測細化

優化人員行為識別算法，以精準判定工作人員玩手機、離崗、串崗等違規行為的具體時長與頻次，并生成詳細的行為分析報告，為人員的績效考核與培訓提供數據支撐。引入智能語音識別技術，對中控室的語音通話內容進行實時分析，以識別并預警與工作無關的語音交流，從而進一步規范工作人員的行為。

2.4.2 數據可視化展示拓展

在中控室大屏展示的基礎上，開發三維的可視化數據沙盤，將水務系統的整體架構、設備關聯關系、數據流向等以直觀的三維模型形式呈現，以輔助管理人員理解復雜的系統運行邏輯。集成虛擬現實（VR） /增強現實（AR） 技術，使工作人員佩戴專用設備即可沉浸式地查看水務設施的運行細節，從而實現遠程指導設備維修、應急處置操作預演等功能，以提升應急響應能力與培訓效果。

3 智慧水務可視化監管系統成效剖析與應對策略

3.1 應用成效量化評估

3.1.1 運維效率提升量化

以某大型水廠為例，在應用了智慧水務可視化監管系統后，其設備故障的平均修復時間從4小時縮短至2.5小時，設備平均無故障運行時間延長了30%，設備整體運維成本降低了25%。通過對10個不同規模水廠的抽樣統計，系統應用后，設備故障維修的響應速度平均提升了40%，運維人員的工作強度降低了35%，從而有效緩解了運維人力緊張的局面，保障了供水的連續性。

3.1.2 用水安全保障強化

在水質監測方面，某城市供水區域自系統上線后，其水質超標事件的發生率下降了80%，管網漏損率從18%降低至10%以內。通過對50個供水管網監測點的連續監測數據分析，系統能提前6～12小時預警90%以上的水質惡化趨勢，為水質處理爭取了寶貴的時間；漏失監測功能使管網維修的及時性提升了60%，年節約水資源的價值超過百萬元，有力地守護了居民的用水安全與企業的經濟效益。

3.1.3 管理決策優化支撐

基于大數據分析的供水調度系統，使某城市高峰供水時段的供水壓力波動幅度降低了45%，供水能耗下降了20%。通過對3年水務運營數據的深度挖掘，某水務企業成功優化了15%以上的生產流程環節，使設備利用效率提升了28%，綜合運營成本降低了19%，充分彰顯了數據驅動決策的顯著優勢，增強了企業的市場競爭力。

3.2 挑戰應對策略深化

3.2.1 數據安全防護升級

構建全方位的數據安全防護體系，部署多層防火墻、入侵檢測系統，以阻斷外部的網絡攻擊。采用國密算法對水務的核心數據進行加密存儲與傳輸，以確保數據的機密性與完整性。建立數據訪問審計機制，記錄數據訪問的主體、時間、內容等關鍵信息，以及時發現并處置異常的訪問行為。定期開展數據安全應急演練，模擬數據泄露、黑客入侵等場景，以提升應急響應能力，從而全方位地保障水務數據的安全。

3.2.2 系統集成瓶頸突破

牽頭制定統一的水務物聯網數據標準與設備接入規范，明確傳感器的數據格式、通信協議、設備編碼等關鍵要素，以推動行業內的設備廠商逐步適配。搭建水務系統集成平臺，運用中間件技術實現不同系統間的數據轉換、協議適配與業務協同，以打破信息孤島。組建專業的系統集成測試團隊，對集成后的系統進行全面的功能測試、性能測試、穩定性測試，以確保各子系統能夠無縫對接、穩定運行，從而實現水務業務全流程的一體化管控。

3.2.3 人員能力培育拓展

制定分層分類的人才培養計劃，針對水務業務人員開展信息技術應用培訓，使其能夠熟練掌握系統的操作和初步的數據分析技能。對信息技術人員則應強化水務專業知識的培訓，以培養其對水務業務流程的理解與需求把握能力。與高校、科研機構合作建立實習基地與聯合實驗室，以定向培養水務信息化領域的復合型人才。設立內部人才成長激勵機制，對在系統建設、優化、創新應用等方面表現突出的人員給予專項獎勵，以營造積極的學習與創新氛圍，為智慧水務系統的持續發展注入人才活力。

4 結論

智慧水務可視化監管系統作為水務現代化的核心引擎，憑借前沿技術的深度融合與創新應用，全方位地革新了水務管理流程，在運維、供水、決策等關鍵環節創造了卓越的價值。盡管該系統仍面臨數據安全、系統集成、人才短缺等諸多挑戰，但通過構建堅固的防護體系、突破集成技術的瓶頸、完善人才培養機制等精準策略，這些問題將逐步得到化解。展望未來，隨著技術的持續迭代與水務需求的不斷進化，智慧水務可視化監管系統將邁向更智能、高效、協同的新階段，深度賦能城市水務的可持續發展，成為智慧城市建設中不可或缺的關鍵支撐，并持續引領水務行業的轉型升級。本研究目前只針對制水廠的智慧水務系統進行了實踐，未來須進一步研究該方法在污水處理廠智慧水務系統中的應用，同時利用人工智能技術提高水務系統的智能化水平，并利用區塊鏈技術提高水務系統的安全性。

參考文獻：

[1] 曲士民，孫國棟，姜聯玉，等.智慧水務信息化系統應用與分析研究[J].中國設備工程，2023（S1）：53-55.

[2] 汪鈺，嚴力.淺析智慧水務系統在農村飲水安全工程管理中的應用[J].江西水利科技，2023，49（2）：122-129.

[3] 袁峰，葉瑩.關于智慧水務工程監測監控系統的設計探討[J].智能建筑與智慧城市，2025（2）：143-145.

[4] 賴敏達.水務大數據背景下的城市智慧水務物聯設計研究[J].水利技術監督，2025（2）：66-69，102.

[5] 劉賓，胡詳文.“四水合一”的智慧水務系統構建[J].供水技術，2024，18（6）：14-18.

【通聯編輯：謝媛媛】