AI在水利中的应用

20XX/XX/XXAI在水利中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI赋能水利：背景与政策驱动02

智慧水厂：从经验驱动到算法决策03

智慧管网：数字孪生与漏损控制革新04

智慧污水：低碳转型与精准治污05

防洪减灾：AI驱动的主动防御体系CONTENTS目录06

乡村供水：轻量化AI技术普惠应用07

核心技术支撑：AI与数字孪生融合08

典型案例解析：标杆项目实践经验09

发展趋势与挑战：未来展望AI赋能水利：背景与政策驱动01全球水资源管理挑战与AI技术机遇全球水资源管理面临的核心挑战

全球气候变化加剧导致极端天气事件频发，2020年全球因水灾造成经济损失超过500亿美元，亚洲地区占比高达60%。传统水利工程监测手段落后，如2022年黄河某段水位监测误差达15cm，导致险情响应延迟；同时，供水管网漏损率居高不下，中国平均约28%，老旧城区更严重，排水管网内涝频发、污水溢流等问题突出。传统水利管理模式的局限性

传统水利管理依赖人工经验判断与固定阈值预警，如传统洪水预警系统平均预警提前量仅为6小时，且难以适应非典型洪水；数据孤岛现象严重，多源数据格式不统一，某次台风预警中，气象局与水利局数据接口延迟达3小时；应急响应效率不足，传统疏散方案平均耗时4小时，难以满足快速响应需求。AI技术赋能水利行业的核心价值

AI技术通过智能预测预警、水资源优化配置、工程安全智能监测等手段，显著提升水利管理智能化水平。例如，AI洪水预测模型72小时预警准确率达91.7%，较传统模型提升40%；水质监测异常情况可提前4-6小时预警，管网漏损快速定位；工程运维设备故障预警精度超95%，巡检时长缩短60%，实现防洪减灾、水资源高效利用和生态环境保护的多赢。中国智慧水利政策体系与顶层设计国家层面政策“组合拳”《数字中国建设整体布局规划》明确构建“数字孪生流域”核心体系，水利部“人工智能+水利”行动聚焦流域智能防洪、水网调度等四大示范场景，《数字孪生水利“天空地水工”一体化监测方案》计划2024-2026年建成全域监测网。地方政策实践与规划浙江发布数字孪生水利“1+3+N”规划，安徽、山东等省同步推进试点建设。浙江省提出“十五五”期间雨量监测站网密度达到4.5平方公里/站，八大流域数字孪生流域全部建成，流域面积200平方公里以上的支流覆盖度达85%。智慧水利总体技术架构分为基础设施层（提供计算、存储、网络等基础资源）、数据资源层（负责数据的采集、存储、处理和分析）、AI能力层（集成各类AI算法和模型，提供智能决策支持）和应用服务层（面向具体业务场景，提供多样化智慧水利应用服务）。核心建设原则遵循统筹规划、分步实施、标准统一、开放共享、安全可控和持续发展的原则，确保智慧水利建设的系统性、协调性、高效性及数据安全可靠。AI技术在水利领域的核心价值与应用框架

01AI技术赋能水利行业的核心价值AI技术通过智能预测预警、水资源优化配置、工程安全智能监测等手段，显著提升水利管理的智能化水平，实现防洪减灾、水资源高效利用和生态环境保护的多赢局面，有效解决数据孤岛、监测手段有限、应急响应效率不足等行业痛点。

02智慧水利总体技术架构智慧水利总体技术架构分为基础设施层、数据资源层、AI能力层和应用服务层。基础设施层提供计算、存储、网络等基础资源；数据资源层负责数据的采集、存储、处理和分析；AI能力层集成各类AI算法和模型；应用服务层面向防洪减灾、水资源管理等具体业务场景提供服务。

03智慧水利核心建设原则智慧水利建设遵循统筹规划、分步实施、标准统一、开放共享、安全可控和持续发展的原则，确保建设的系统性和协调性，促进数据的互联互通和资源的优化配置，保障系统的稳定运行和数据的安全可靠。智慧水厂：从经验驱动到算法决策02AI驱动混凝工艺实时优化AI模型替代人工经验判断，对混凝过程进行实时优化，显著提升水质稳定性，降低药耗。如深圳东湖水厂通过AI深度赋能，实现了全流程智控。沉淀与过滤工艺智能调控部署智慧滤池系统，结合AI算法动态调整过滤参数，提升过滤效率和出水水质。舟山定海水厂建立“AI大脑+智能控制”体系，解决传统工艺滞后性问题。消毒工艺精准化与节能化AI算法根据水质、水量变化实时调整消毒剂量，在保证消毒效果的同时减少消毒剂投加，降低处理成本和副产物生成风险。产供水量平衡智能决策构建“产供水量平衡智能系统”，AI结合历史数据与实时需求预测，动态优化水厂生产调度，实现特定工况下的“无人干预”运行，大幅降低人力成本，如深圳东湖水厂案例。全流程智控：AI优化水厂工艺参数无人干预运行：深圳东湖水厂集约化案例01核心应用：全流程智控与无人干预体系深圳环水集团东湖水厂利用AI模型对混凝、沉淀、过滤、消毒等工艺进行实时优化，替代人工经验判断；构建“产供水量平衡智能系统”，实现特定工况下的“无人干预”运行。02入选荣誉：饮用水安全保障典范该案例成功入选住建部2025年智慧水务典型案例（饮用水安全保障类），彰显其在行业内的标杆地位。03显著成效：提质降耗与集约化运营通过AI深度赋能，东湖水厂显著提升了水质稳定性，降低了药耗和能耗，实现了水厂的集约化运营，大幅降低人力成本。多模型协同：舟山定海水厂精准调控实践单击此处添加正文

构建“AI大脑+智能控制+机器人巡检”协同体系舟山定海水厂创新性地将AI大脑的决策能力、智能控制系统的执行能力以及机器人巡检的感知能力相结合，形成了一个高效协同的智慧水厂运行架构。部署智慧加药、智能排泥、智慧滤池及泵组优化系统针对水厂核心工艺环节，定海水厂部署了一系列智能化子系统，包括智慧加药系统精准控制药剂投加量，智能排泥系统优化排泥周期与强度，智慧滤池系统提升过滤效率与水质，以及泵组优化系统实现能耗最低化运行。入选住建部2025年智慧水务典型案例凭借其在多模型算法驱动下实现的工艺协同精准调控，舟山定海水厂成功入选住建部2025年智慧水务典型案例，成为行业内智慧水厂建设的典范。解决传统水厂依赖人工经验导致的滞后性问题通过AI算法的实时分析与智能决策，有效克服了传统水厂依赖人工经验判断所带来的反应迟缓、调控精度不高等滞后性问题，显著提升了水厂运行的稳定性和高效性。智慧管网：数字孪生与漏损控制革新03供水管网数字孪生：福州水务调度新模式

数字孪生基座构建：管网虚拟映射福州水务构建了供水管网的数字孪生虚拟映射，能够实时模拟水流、压力状态，为调度决策提供精准的虚拟仿真环境。

三大中心协同：眼、手、脑联动通过“告警中心”精准捕捉异常、“事件中心”全周期追溯、“模型中心”提供模拟服务的有机协同，形成了“眼、手、脑”协同调度新模式。

应急响应提速：分钟级爆管处置系统在发生爆管时可秒级模拟影响范围，自动生成最优关阀方案并规划抢修路径，将应急响应时间从小时级缩短至分钟级，大幅减少停水范围和时长。

漏损率有效降低：提升供水保障能力该系统大幅提升了爆管预警速度和调度响应效率，有效降低了管网漏损率，使供水安全保障能力得到显著提升，入选住建部2025年智慧水务典型案例。智能漏损检测：深圳环水集团声波识别技术

高精度噪声传感网络部署深圳环水集团部署数千个高精度噪声记录仪，构建覆盖供水管网的智能感知网络，为漏损检测提供硬件基础。

深度学习过滤背景噪声AI通过深度学习算法有效过滤车流、施工等复杂背景噪声，精准识别供水管网微小漏水声纹，提升漏点识别准确性。

管材特异性声音区分系统具备区分不同管材漏点声音的能力，进一步提高漏损定位的精准度，为维修提供更具针对性的信息。

显著节水降本成效该技术应用后，漏损率显著下降，爆管事故减少，年节水数千万吨，大幅降低了维修成本，实现了良好的经济效益和社会效益。排水管网健康诊断：福州井下AI识别应用

核心技术：井下黑光图像站AI识别福州主城区污水提质增效运营管理综合平台应用井下黑光图像站AI识别技术，可精准定位管网淤积、偷排漏排等问题。

管理模式：常态化精细管理与闭环处置推动巡检养护、水质水量监测及问题处置的闭环管理，破解了污水溢流和管网淤积难题，提升了管理效率。

应用成效：问题发现与处置效率双提升问题发现时间缩短约半小时，处置效率提升12.5%，主城区生活污水集中收集率较2023年提升24.51%，污水厂进水平均BOD浓度提高4.22mg/L。

荣誉认可：国家级典型案例示范该项目成功入选住建部2025年智慧水务典型案例，成为排水管网智能化健康诊断的标杆。智慧污水：低碳转型与精准治污04AI赋能污水厂节能降耗：重庆涪陵案例

项目背景与荣誉重庆水务“AI赋能污水厂智能化低碳转型”项目落地涪陵江东污水厂，入选重庆市2025年度人工智能应用场景典型案例（AI+超大城市现代化治理）。

核心应用：“眼脑手”协同智慧生态系统构建感知、平台、控制一体化的智慧生态系统，有效抵御水量波动和水质瞬时偏差带来的运行冲击，实现工艺精准调控。

显著成效：能耗药耗双降，水质稳定达标鼓风机吨水能耗平均下降22.9%，聚合氯化铝吨水药耗平均下降5%以上，出水水质持续达一级A标，达标率100%。融合机理算法与机器学习上海泰和污水处理厂智慧综合生产管控系统融合机理算法和机器学习，建立24小时在岗的虚拟工艺员，对全地下式污水厂的工艺生产进行全天候精细化自主调控。大模型与具身智能深度应用利用行业大模型分析历史运行数据，指导设备维护和安全管理；结合具身智能技术，实现设备故障的自动诊断与处置建议。显著提升运营效能该系统推动了污水处理厂向高效能模式转型，显著降低了药耗和能耗，提升了出水水质的稳定性，出水持续达一级A标。荣获多项重要荣誉项目入选住建部2025年智慧水务典型案例（城镇水环境治理类），并获评上海市“模塑申城”住建行业人工智能十佳场景。数字工艺员：上海泰和污水厂全流程调控污水提质增效：福州主城区闭环管理平台井下AI识别技术精准定位问题应用井下黑光图像站AI识别技术，精准定位管网淤积、偷排漏排等问题，有效破解污水溢流和管网淤积难题。常态化精细管理实现闭环推动巡检养护、水质水量监测及问题处置的闭环管理，问题发现时间缩短约半小时，处置效率提升12.5%。显著提升污水收集处理效能入选住建部2025年智慧水务典型案例，主城区生活污水集中收集率较2023年提升24.51%，污水厂进水平均BOD浓度提高4.22mg/L。防洪减灾：AI驱动的主动防御体系05短临洪水预警：广州智慧排水防涝实践

精准预警：提前3小时锁定内涝风险2025年汛期，广州智慧排水防涝体系成功预测珠江新城等核心区域内涝风险，提前3小时发出预警，为应急调度争取宝贵时间。

低空巡检：无人机+AI巩固“半小时布防圈”2026年引入无人机+AI低空巡检，利用高清防抖摄像头和图像识别算法，自动发现防汛死角和积水点，进一步巩固“半小时布防圈”。

全域管控：构建“三全”智慧防御体系构建“排水设施全覆盖、内涝全周期管控、运行全时效监控”的体系，实现联合调度有模型辅助，在2025年广东多轮强降雨和台风考验下，支撑了“人员不伤亡、重要基础设施不受冲击”的防御目标。数字孪生流域构建北京排水集团利用数字孪生技术对潮白河、清河等流域进行虚拟映射，构建了能够实时模拟水流、压力状态的数字孪生基座。洪水预演与调度优化在“多水周期”背景下，通过数字孪生技术进行洪水预演，优化堤坝和泵站调度策略，助力北京实现从“经验驱动”向“数据驱动”的治水转变。成效与案例该应用入选《2025年水环境治理创新技术与产品案例》，助力亮马河、清河等成为国家美丽河湖优秀案例。流域洪水预演：北京数字孪生技术应用内涝应急调度：AI动态路径规划与资源配置多源数据融合构建全景作战图AI系统整合气象雷达反演降水、水文水务实时积水监测、交通流量与管制信息、手机信令人口分布及基础设施状态数据，形成实时反映灾情影响与城市运行状态的"全景作战图"，为路径规划提供可靠输入。核心算法演进实现动态避障与多目标优化针对内涝中道路通行成本快速变化的特点，引入动态权重并采用DLite等高效算法进行增量式重规划。结合遗传算法、蚁群算法或强化学习，在复杂约束下寻找最短时间、最大流量、兼顾公平的帕累托最优疏散路径解集。风险动态感知与规避提升疏散安全性AI通过图像识别分析监控视频自动检测井盖移位、路面塌陷等隐患，结合风速预测与树木数据库评估倒伏风险，集成电网信息警示涉电风险。将这些风险量化为路径网络中的惩罚成本或禁行区，使规划路径主动绕开动态危险区域。避难所动态容量评估与智能分配AI动态评估模型实时接入避难所入口计数掌握实际容纳人数，监控水电设施运行负荷，跟踪物资库存消耗速率，得出考虑空间、承载能力与物资保障的"实时可用容量"。通过多目标智能分配算法平衡疏散距离、避难所负荷均衡及特殊群体优先等目标，实现高效公平分配。乡村供水：轻量化AI技术普惠应用06分散式供水解决方案：尚源智慧水务案例

乡村供水核心痛点针对乡村供水规模小、分布散、管理难的固有痛点，传统供水模式面临运维成本高、水质保障难等问题。

AI技术核心应用利用AI技术实现远程监控、智能预警和自动化运维，通过智能化手段提升乡村供水管理效率与可靠性。

入选荣誉与示范价值该案例入选教育部2025年度“人工智能+”主题案例，为解决分散式供水难题提供了可推广的智能化方案，保障了农村高品质供水。县域智慧水务：无源水表与边缘计算架构

01县域与农村供水的核心痛点县域和农村地区供水普遍面临规模小、分布散、管理难的问题，传统管理方式效率低下，难以保障饮水安全和提升水费回收率。

02轻量化架构设计：无源智能水表+边缘网关针对县域特点，采用“无源智能水表+边缘网关+轻量化云平台”架构。无源水表无需外部供电，降低维护成本；边缘网关实现本地数据处理与实时响应。

03AI算法赋能关键应用场景利用AI算法进行远程抄表，提高数据采集效率；通过异常用水分析及时发现漏水、偷水等问题；结合漏损定位技术，无需大规模改造管网即可有效降低漏损率。

04显著成效：低成本实现数字化管理该架构以较低成本实现了农村供水的数字化管理，有效保障了饮水安全，同时提升了水费回收率，为县域及农村智慧水务建设提供了可复制的解决方案。核心技术支撑：AI与数字孪生融合07多源数据感知：天空地水工一体化监测01天基遥感：宏观大范围监测利用卫星遥感技术，如高分卫星、气象卫星等，实现对流域、河湖、水库等大范围区域的宏观监测，获取地形地貌、水体面积、植被覆盖、气象数据等信息，为水利决策提供宏观数据支撑。02空基巡查：灵活精准监测通过无人机搭载高清相机、多光谱传感器、热成像仪等设备，对重点水利工程、河道、堤防等进行灵活、快速、精准的巡查，可识别非法采砂、河道淤积、堤坝裂缝等问题，弥补卫星遥感分辨率和时效性的不足。如广州水务引入无人机+AI低空巡检，自动发现防汛死角和积水点。03地面感知：固定与移动监测结合部署各类地面传感器，如水位计、流量计、水质传感器、土壤墒情传感器等，对水文要素进行实时、连续监测。同时，结合移动巡检设备和人工巡查，形成点面结合的地面监测网络，实现对水利工程运行状态和周边环境的细致感知。04水下水工监测：隐蔽工程与水下环境感知利用水下机器人（ROV）、声呐探测、水下传感器等技术，对大坝坝体、水下管网、桥墩基础、河道水下地形等隐蔽工程和水下环境进行监测，获取水下结构健康状况、淤积情况、水流流速流向等关键数据，保障水利工程安全运行。如北京排水集团部署水下机器人进行高风险区域隐患排查。AI算法体系：机器学习与深度学习应用

机器学习：传统水利问题的智能优化机器学习算法如支持向量机、决策树等，在水利工程参数优化、水质预测等方面发挥重要作用。例如，在灌溉系统优化中，结合土壤湿度传感器数据、气象预测模型及作物需水量历史数据，通过机器学习算法可实现灌溉参数的精准调控，提升水资源利用效率。

深度学习：复杂水文过程的精准建模深度学习技术，如LSTM（长短期记忆网络）、CNN（卷积神经网络）等，能够处理水利领域海量、非线性、多维度的数据。在洪水预报方面，基于LSTM的模型可有效捕捉水文序列的时间依赖关系，结合气象雷达数据，提前6小时预测入库流量误差可降至±5%，显著提升预报精度。

强化学习：动态水利系统的自主决策强化学习通过与环境的交互学习最优策略，适用于水利工程中的动态调度与控制问题。某水电站利用深度强化学习分析历史流量数据，优化闸门开度，在极端流量下使弃水率降低25%，同时保证下游防洪安全，实现了水电站引水系统的智能调度。

图神经网络：复杂水利网络的关系挖掘图神经网络（GNN）擅长处理具有图结构的数据，可用于水利网络（如供排水管网、流域水系）的拓扑关系分析和状态评估。在供水管网漏损检测中，GNN能整合管网拓扑、压力、流量等多源数据，识别潜在漏损区域，为精准维修提供决策支持。数字孪生平台：虚实映射与仿真推演

构建物理水利系统的虚拟镜像数字孪生技术通过构建物理水利系统的虚拟映射，实时模拟水流、压力等状态，实现对其运行状态的实时监测和模拟分析，为精准决策提供科学依据。多源数据融合下的动态仿真集成水文、气象、地理、工程等多源异构数据，利用AI算法驱动数字孪生模型动态更新，可模拟300种以上降雨情景及洪水演进过程。全生命周期管理与优化覆盖水利枢纽设计、施工、运行全生命周期，实现数据贯通与状态感知，解决传统管理中数据割裂问题，提升管理效率。应急推演与决策支持在防洪减灾中，通过数字孪生进行洪水预演，优化堤坝和泵站调度策略，如北京排水集团利用该技术对潮白河等流域进行洪水预演，提升应急响应能力。典型案例解析：标杆项目实践经验08深圳环境水务集团：六水共治与鸿蒙泵房

六水共治：城市综合管理平台基于数据治理的城市综合管理平台，统筹供水、排水、节水、治污等业务，展现了其在“厂站·绿元体”、“管网·蓝动脉”等领域的全面领先。

大模型智能巡检一体机（V-BOX）在2025水博会上亮相，集成了视觉识别、声音分析和气体检测功能，可自主完成泵房、管廊的巡检任务。

开源鸿蒙智慧泵房落地全国首座基于开源鸿蒙操作系统的智慧泵房，实现了设备间的无缝互联和数据安全可控。

住建部典型案例入选深圳共有4个项目入选住建部2025典型案例，彰显了深圳环境水务集团在“AI+水务”领域的突出成就。郑州智慧供水：生产与经营数据融合应用

入选荣誉与核心定位郑州智慧供水生产与经营服务系统入选住建部2025年智慧水务典型案例，核心在于打破传统水务生产与经营服务的数据壁垒，实现全链条数据的深度融合与智能应用。

生产与经营数据整合系统整合水厂生产运行数据（如制水工艺参数、能耗药耗、设备状态等）与经营服务数据（如用户用水信息、缴费记录、报装报修等），构建统一的数据资源池，为智能分析奠定基础。

AI驱动的用户用水行为分析利用AI算法对海量用户用水数据进行深度挖掘，识别用户用水模式、习惯及异常情况，为个性化服务、需求预测和漏损分析提供精准洞察。

优化调度与服务质量提升基于数据分析结果，优化供水调度策略，确保水压稳定、水质安全；同时提升经营服务质量，例如通过智能客服、精准抢修派单等，改善用户体验，提高供水服务的整体效率与满意度。技术核心：高精度泄漏检测系统瑞典VASYD公司应用AI泄漏检测系统，能够识别低至0.5升/秒的微小泄漏，此泄漏量人耳完全无法察觉，展现了极高的检测灵敏度。显著成效：无收益水（NRW）大幅降低通过该AI泄漏检测技术的应用，VASYD公司成功将无收益水（NRW）从10%降至8%以下，有效提升了水资源利用效率，减少了不必要的水资源浪费。经验启示：AI技术在管网漏损管控中的价值瑞典VASYD公司的案例表明，AI技术在供水管网漏损管控方面具有巨大潜力，其先进的检测技术和管理经验可为我国水务企业提升漏损控制水平提供有益借鉴，推动从传统“人海战术”向智能化精准管控转变。国际经验借鉴：瑞典VASYD漏损控制技术发展趋势与挑战：未来展望09技术融合方向：大模型与具身智能深化行业大模型驱动工艺优化上海城投水务“泰和污水处理厂”融合机理算法与机器学习，建立24小时在岗的“数字工艺员”，对全地下式污水厂工艺生产进行全天候精细化自主调控，显著降低药耗和能耗，提升出水水质稳定性。具身智能赋能设备运维深圳环境水务集团推出“大模型智能巡检一体机（V-BOX）”，集成视觉识别、声音分析和气体检测功能，可自主完成泵房、管廊巡检任务；结合具身智能技术，实现设备故障的自动诊断与处置建议。多模态交互与自主决策基于行业大模型分析历史运行数据，指导设备维护和安全管理，推动从单一自动化向“感知-分析-决策-执行”闭环的具身智能系统升级，提升水务设施的自主运行和应急响应能力。水源保护智能化AI技术助力水源地监测与保护，通过智能感知设备和数据分析，实现对水源水质、周边环境的实时监控与风险预警，保障源头水安全。水厂生产智能化从“经验驱动”转向“算法驱动”，如深圳东湖水厂利用AI模型对混凝、沉淀等工艺实时优化，舟山定海水厂建立“AI大脑+智能控制+机器人巡检”体系，提升水质稳定性，降低药耗能耗。管网调度智能化数字孪生技术构建管网虚拟映射，福州水务实现“眼、手、脑”协同调度，深圳环水集团通过AI识别漏水声纹、优化压力调控，有效降低漏损率，提升爆管预警和响应效率。污水处理智能化AI赋能污水厂低碳转型与精准治污，重庆涪陵江东污水厂构建“眼脑手”协同系统，鼓风机吨水能耗