AI在水务工程中的应用

20XX/XX/XXAI在水务工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

水务工程智能化转型背景02

智慧防汛与灾害预警系统03

水质监测与污染源追踪体系04

供排水智能运维管理CONTENTS目录05

水资源调度与优化配置06

典型应用案例深度剖析07

挑战与未来发展趋势水务工程智能化转型背景01全球水资源挑战与AI技术机遇

01全球水资源供需矛盾日益尖锐全球约36亿人一年中至少一个月面临缺水问题，预计到2025年，全世界将有近1/3的人口（23亿）缺水。中国是世界上13个最贫淡水的国家之一，人均占有量仅为世界平均值的1/4。

02传统水务管理模式的局限性传统水务管理依赖人工操作和经验判断，存在监测频率低、数据处理慢、预警不及时、决策科学性不足等问题，难以满足日益复杂的水资源调配与管控需求。

03AI技术赋能水务行业的刚性需求面对水资源匮乏、节水政策严格、行业盈利低微及水质要求日益严格等挑战，AI技术通过数据融合、算法迭代、硬件升级三重路径，重构水务行业决策逻辑与服务模式，是水资源集约利用和公共服务升级的必然选择。

04AI驱动水务管理向智能化转型AI技术正从管网监测、漏损控制扩展至原水调度、水质预测、生态修复等复杂领域，推动水务管理从“经验驱动”向“数据驱动”转变，提升水资源管理效率与决策科学性。传统水务管理的局限性分析

监测效率低下，实时性不足传统水质监测依赖人工采样和实验室检测，耗时长、成本高，难以实现实时监测。例如，人工巡检发现问题时效常超过4小时，无法及时应对突发污染事件。

决策依赖经验，精准度欠缺防汛抗洪、水资源调度等决策多依赖人工经验判断，如洪峰影响范围仅能大致估计，缺乏数据驱动的科学依据，易导致决策偏差和资源浪费。

数据处理滞后，预警响应缓慢传统数据处理方式效率低，如城市内涝模拟需72小时才能生成预案框架，无法满足快速预警与实时响应需求，异常事件处置效率低下。

跨部门协同不畅，资源整合困难各部门数据壁垒严重，水利、环保、城管等多方资源难以有效整合，形成“信息孤岛”，影响水务管理的整体性和协同性。AI赋能水务工程的核心价值

提升预警与应急响应效率AI技术实现风险“事前预防”，如梧桐山河“鸿蒙+AI”系统运行首周识别预警涉水违规70余起，异常事件处置效率提升2倍以上；城市内涝监测系统实现“秒级识别—分钟响应”，处置效率提高6倍以上。

优化水资源调度与配置AI结合多源数据构建预测模型，如河北DeepSeek大模型支持7天洪水10分钟极速推演，辅助生成动态调度预案；青岛“智水”平台整合气象、用水数据，实现跨区域水量调配方案智能生成。

增强水质监测与污染治理能力AI驱动的水质监测系统实时感知pH、溶解氧等指标，如武汉AI预警模型成功识别排污异常避免水源污染；香港XAI系统6分钟滚动预报未来两小时洪涝演进，支撑滨海地区防灾决策。

提高运营管理与服务智能化水平AI赋能水务全流程管理，如昆山“AI+节水”系统10分钟生成用水审计报告，较传统7天大幅提升效率；合肥清溪净水厂AI系统水质预测准确率超90%，实现工艺参数动态优化与设备智能维护。智慧防汛与灾害预警系统02“鸿蒙+AI”智慧监控系统应用实践单击此处添加正文

“云-边-端”一体化架构，筑牢开源鸿蒙技术底座依托开源鸿蒙操作系统，搭建端侧智能感知、边缘实时计算、云端全局监控协同的视频监控架构。通过本地化智能决策，大幅减少数据传输需求、降低网络带宽占用，同时确保数据处理的高效与低延迟性，为水行业AI应用提供操作系统级稳定支撑。多模态AI大模型赋能，打造智慧巡查新范式融合视觉、环境等多模态数据，实时感知并精准识别碧道场景内明火、边坡坍塌滑坡等安全隐患，以及游泳、垂钓、搭建帐篷、占道经营等违规行为；依托AI虚拟水尺技术，动态监测河道水位变化。系统基于事件类型自动研判与场景语义深度理解，触发智能弹窗预警并推送至管理人员终端，实现风险“事前预防”。AI智能视频助手增效，激活监控系统“智慧基因”系统内置AI智能视频助手，可对碧道30余路高清视频监控画面开展高效检索与智能巡查，支持按区域、时段、行为特征等维度自定义巡查规则。管理人员通过自然语言指令或关键词检索，即可快速调取目标视频片段，大幅提升监控效率与安全管控能力。实际应用成效显著，实现从“人工值守”到“智能防控”转变罗湖区在梧桐山河碧道部署全市首个水务领域“鸿蒙+AI”应用案例——梧桐山河道“鸿蒙+AI”智慧监控系统，运行首周成功识别、预警各类碧道涉水违规行为70余起，协助排除安全隐患10余条，异常事件处置效率提升2倍以上。数字孪生与防洪大模型技术架构

多源数据融合底座整合水文监测、气象数据、工程参数、历史灾情等多源数据，如广西防洪大模型整合洪水预报、水库调度、淹没推演与应急决策等全链条数据，构建支撑防洪决策的统一数据平台。

高保真数字流场与三维渲染结合高精度数字高程模型（DEM）和城市三维模型，实现洪水演进过程的动态可视化。南宁市地理空间智能体通过高分辨率实景三维模型，精准模拟洪峰过境的淹没范围与风险状况。

AI大模型驱动的智能推演引擎依托AI大模型实现“正向—逆向—正向”动态推演，如河北DeepSeek大模型支持百万级网格分钟级流域洪水推演，结合水动力模型与工程调度模型，优化跨区域防洪调度方案。

“四预”功能闭环体系构建“预报—预警—预演—预案”全流程闭环，香港智慧水浸预测及预警系统基于XAI技术实现6分钟滚动预报未来两小时洪涝演进，广西中小河流治理中完成132条河流洪水风险图编制，提升决策科学性。XAI技术在城市内涝预警中的突破破解AI模型"黑箱"困境XAI（可解释人工智能）技术通过对人工智能的信息组织机制进行解释说明，提高了人工智能模型透明度，解决了模型能力越强大、内部机制越像"黑箱"的核心矛盾。强化"四预"能力的技术支撑针对城市内涝突发性强、响应时间短的特点，XAI技术结合物理机制模型与城市洪涝数据集，构建城市内涝风险评估与快速预警模型，强化预报、预警、预演、预案"四预"能力。实现灾害影响因素的量化分析XAI技术通过特征贡献度分析，对预测模型中各类特征的贡献进行系统化量化分析，明确历史降雨、潮位、地形等因素在不同集水区洪涝事件中的贡献权重，为风险决策提供科学依据。提升预警效率与响应速度引入卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）和AI可解释方法构建的XAI洪涝快速模拟模型，可根据实时数据以6分钟为间隔滚动预报，在单核单线程条件下完成近1000平方公里模拟仅需约3分钟，实现未来两小时洪涝演进过程的实时预测。“四预”能力提升与应急响应优化

AI驱动洪水预报精准化AI混合模型有效提升洪峰预报精度，结合计算机视觉与物联网技术的城市内涝监测系统可实现“秒级识别—分钟响应”，处置效率提高6倍以上。

智能预警系统构建与应用制定地方标准规范预警发布，新建自动水文监测站点，构建预警预报服务平台，编制预警方案。如广西新建500多个中小河流自动水文监测站点，提升预报预警精度。

数字孪生技术赋能洪水预演基于洪水演进模型对“四预”功能实时推演与动态展示，构建“预报—预警—预演—预案”闭环。南宁市地理空间智能体可模拟洪峰过境过程，清晰勾勒洪水“足迹”。

AI辅助生成动态智能预案依托AI时空推理能力，基于实时雨情、地形、工情数据前瞻推演生成动态预案。河北DeepSeek大模型可3分钟完成传统需72小时生成的预案框架，实现97%要素自动填充。

多模态交互提升应急指挥效率AI虚拟水尺技术动态监测河道水位，智能弹窗预警并推送至管理人员终端；系统内置AI智能视频助手，支持自然语言指令检索，快速调取目标视频片段，提升应急管控能力。水质监测与污染源追踪体系03多模态AI水质实时监测技术01多源数据融合感知体系集成视觉、环境等多模态数据，通过水质传感器（如pH、溶解氧、COD传感器）、水下无人船、声呐及高清视频监控，实时采集水体物理、化学、生物参数及周边环境影像，构建全方位感知网络。02AI算法驱动智能分析与预警运用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对多模态数据进行智能分析，可精准识别水质异常、污染源（如排污口）及潜在风险（如蓝藻水华），实现“秒级识别—分钟响应”，异常事件处置效率提升显著。03污染源快速定位与追踪结合地理信息系统（GIS）和时空数据分析，AI模型能根据水质数据的时空变化特征，快速定位污染源位置、判断污染类型和排放特征，为污染治理提供精准依据，如武汉市应用AI预警模型成功发现排污事件。04智能视频巡查与检索助手系统内置AI智能视频助手，支持按区域、时段、行为特征等维度自定义巡查规则，管理人员通过自然语言指令或关键词检索，可快速调取目标视频片段，大幅提升监控效率与安全管控能力。多模态数据融合技术整合水质传感器实时数据（如pH值、溶解氧、化学需氧量等）、水文气象数据及图像监控信息，构建多维度输入特征，为深度学习模型提供全面数据支撑。时空序列分析模型采用长短期记忆神经网络（LSTM）等深度学习算法，分析水质污染指标的时空变化规律，结合地理信息系统（GIS）技术，实现污染物扩散路径的反向追踪。智能识别与定位案例武汉市生态环境保护综合执法支队引入AI预警模型，对污染源自动监控平台数据进行智能分析，成功识别排污许可重点管理单位废水排口数据异常，精准定位非法排污事件，避免下游饮用水源污染。基于深度学习的污染源智能定位传感器网络与数据融合应用方案多维度传感器网络部署构建“天空地水”一体化监测网络，包括水质传感器（如pH、溶解氧、COD）、水文传感器（水位、流量）、气象传感器及AI+无人机、无人船等，实现对水务要素的全面感知。如宁波江北区“AI河长”通过高清巡检镜头与AI识别技术，对16条河道、5个湖泊水库开展自动巡检。多源数据实时传输与汇聚依托物联网（IoT）技术，将传感器采集的实时数据（如南宁地理空间智能体接入的水位、水质数据）、历史数据、空间数据（DOM、DEM）及业务数据（调度预案、工程参数）进行标准化传输与汇聚，构建水务大数据平台。如河北省水利四预管理平台汇聚125万条基础数据和6796.05平方公里空间数据。AI驱动的数据融合分析运用机器学习、深度学习算法对多源数据进行融合处理，实现数据清洗、特征提取与智能分析。例如，香港智慧水浸预测系统结合XAI技术，量化分析降雨、潮位、地形等因素对洪涝的贡献权重；AI混合模型提升洪峰预报精度，计算机视觉与物联网技术实现城市内涝“秒级识别—分钟响应”。数据融合赋能决策支持基于融合分析结果，构建“预报—预警—预演—预案”闭环应用，为水务管理提供精准决策支持。如南宁市地理空间智能体通过水动力模型与淹没分析，模拟洪峰过境过程并生成“清淤一张图”；河北省DeepSeek大模型实现智能问答、动态预案生成和洪水极速推演，提升防汛决策效率。水质预警与应急处理闭环管理

多模态实时监测与智能预警融合视觉、环境等多模态数据，实时感知并精准识别水质异常。如武汉引入AI预警模型，对污染源自动监控平台数据进行分析，成功发现排污许可重点管理单位废水排口化学需氧量与氨氮自动监测数据异常，避免下游饮用水源污染。

XAI技术提升预警透明度与决策支持香港智慧水浸预测及预警系统采用XAI模拟技术，对预测模型中各类特征的贡献进行系统化量化分析，明确历史降雨、潮位、地形等因素在不同集水区洪涝事件中的贡献权重，为水质风险决策提供科学依据。

污染源智能追踪与快速定位AI技术通过分析水质数据的时空变化特征和关联关系，结合地理信息系统（GIS）技术，实现污染源的快速追踪和定位。威派格河图AI在水源地通过物联网设备采集数据，实时监测水质和水量，预警污染风险。

应急处理与处置效率提升AI驱动的水质监测系统可实现“秒级识别—分钟响应”，如计算机视觉与物联网技术支撑的系统，异常事件处置效率提高6倍以上。同时，AI可辅助生成应急调度方案，提升指挥效率，确保供水安全。供排水智能运维管理04AI驱动的管网漏损检测技术多模态数据融合感知通过声波传感器、压力传感器及智能水表等设备实时采集管网运行数据，形成频率分布、振幅强度、压力变化率等多维特征参数，为漏损识别提供全面数据支撑。深度学习模型精准识别基于深度学习的AI模型分析管网多维特征参数，可提前预测管道爆裂风险，并在渗漏发生后迅速准确定位漏损点，相比传统方法大幅提升检测效率与精度。智能决策与维护优化AI通过分析水泵振动频率、温度等数据，提前预测设备故障风险，生成维护工单并优化备件库存管理，结合漏损情况智能制定修复优先级与方案。设备故障智能诊断与预测性维护基于泵站历史运行数据训练深度学习模型，可识别多种设备故障模式并预测未来健康状态，结合振动、温度等传感器实现早期故障预警，减少非计划停机时间。AI驱动的能耗动态优化策略采用强化学习技术构建虚拟环境模型，动态生成水泵流量-扬程特性曲线，结合实时压力需求优化泵组运行频率，支持分时电价策略自动切换高效运行模式，降低能耗成本。梯级泵站协同调度与效率提升通过三维建模构建泵站数字孪生体，实时映射物理设备状态并模拟极端工况，AI算法动态优化多泵站协同调度策略，提升调水效率与整体运行稳定性。水泵站智能优化运行与能耗管理水厂工艺参数动态调控系统实时水质参数感知与分析AI通过高精度传感器实时采集水质参数，如COD、氨氮、pH值等，结合机器学习算法对数据进行快速分析，为工艺调控提供依据。关键工艺参数智能优化基于实时水质和水量变化，AI动态调整曝气量、污泥回流比等关键工艺参数，确保处理效果稳定达标，如日照亚太森博浆纸公司部署的AI系统预计使曝气能耗降低10%，药剂无效投加量减少15%。全要素数字孪生水厂构建融合AI、BIM、大数据等技术，构建“BIM+控制模型+管理模型”驱动的三维孪生体，实现水厂低碳化精准调控、滤池弹性养护、设备故障预知等智慧运营，如临港水厂的实践。水质指标预测与智能预警AI系统凭借对水质、水量及工艺条件变化的感知进行智能预测，水质指标预测准确率高，同时实现对整个水厂的智能检测、智能预警等功能，如合肥市清溪净水厂人工智能水务系统水质指标预测准确率高达90%以上。“AI河长”与立体巡检模式创新

“AI河长”技术构成与核心功能“AI河长”综合利用“北斗+AI”遥感卫星、“AI+无人机”、地面AI视频监控、水下无人船和声呐等科技智慧管护手段，其“眼睛”是多功能高清巡检镜头，“大脑”是AI识别技术，可对河道水生植物、水利警情、人员违规行为等问题进行AI识别。

多维度巡检覆盖与效率提升以江北区“AI河长”为例，作业范围覆盖整个慈江灌区4.698万亩，对周边10公里半径范围内的16条区级河道、重点关注的易涝河道，5个湖泊、水库开展每天2至3次的自动巡检排查。慈溪市试点中，无人机智慧巡河使巡检效率提升3倍，问题发现时效缩短至4小时。

“天空地水”一体化监测体系构建宁波市推动河道巡察实现“天空地水”一体化，如高新区打造的“水空一体化”动态监测管理系统，融合卫星遥感、无人机、无人船、自动水质检测等设备数据，利用5G、GIS、物联网等技术，建立多部门共享信息平台，实现水环境数字化、全域化、动态化强监管。

智能预警与快速响应机制“AI河长”可直观了解汛期河道、湖泊、水库及闸泵站等的实时情况，对发现的违规行为、水利警情进行及时处置。如慈溪市实施物联网动态监测，布设水位、水质传感器48处，累计预警污水异常5219次，运维响应率达100%，助力构筑灌区防汛屏障。水资源调度与优化配置05智能供需预测模型与算法应用多源数据融合驱动的预测模型

AI通过整合气象数据（降雨量、温度）、历史用水量、节假日信息及管网运行参数（压力、流量），构建时序预测模型（如LSTM、Prophet），实现用水需求的高精度预测。基于强化学习的水资源优化调度

采用强化学习技术构建虚拟环境模型，动态生成水泵流量-扬程特性曲线，结合实时压力需求优化泵组运行频率，支持分时电价策略自动切换高效运行模式，降低能耗。自然语言交互的动态知识库辅助

青岛“智水”平台融合自然语言处理（NLP）与检索增强生成（RAG）技术，整合水务政策、调度方案等数据，构建动态知识库，辅助生成跨区域水量调配方案。数据采集层：构建全域感知网络整合水文监测站点、水质传感器、气象卫星、无人机航拍、智能水表等多源设备，实时采集水位、流量、水质、降雨量、用水量等关键数据，形成时空连续的水务大数据基础。如宁波“水空一体化”系统融合卫星遥感、无人机、无人船等数据。数据处理层：AI驱动的智能分析运用机器学习算法对多源数据进行清洗、归一化和特征提取，构建水质预测模型、用水需求模型等。例如，河北DeepSeek大模型整合125万条基础数据和50余种水利专业模型，实现“百万级网格分钟级流域洪水推演”。决策支持层：动态优化调度方案基于融合数据分析结果，生成多场景动态调度预案，支持“预报-预警-预演-预案”闭环管理。如广西防洪大模型平台整合洪水预报、水库调度、淹没推演功能，实现防洪调度“正向—逆向—正向”动态推演与智能决策。应用服务层：可视化与协同管理通过三维可视化、自然语言交互等方式，为管理人员提供直观的决策界面和智能问答服务。如南宁市地理空间智能体实现洪峰过境模拟与“清淤一张图”可视化，河北防汛系统支持“滹沱河行洪能力”等专业问题的秒级智能解答。多源数据融合的水资源决策支持跨流域联合调度AI解决方案

多源数据融合与智能感知整合水文、气象、工情等多源数据，构建全域感知网络。如广西防洪大模型整合洪水预报、水库调度等全链条数据，河北DeepSeek模型汇聚125万条基础数据与6796平方公里空间数据，为调度提供数据支撑。

数字孪生与动态推演技术基于高保真数字流场与三维渲染，实现“正向—逆向—正向”动态推演。河北创新942万计算网格体系，实现7天洪水10分钟极速推演；南宁地理空间智能体模拟洪峰过境过程，辅助精准决策。

多目标优化调度算法运用强化学习等AI算法，优化跨流域水资源配置。如AI模型结合实时雨情、地形数据生成动态预案，河北系统3分钟完成传统72小时的预案框架，支持多调度方案对比，提升决策科学性与时效性。

智能协同决策支持平台构建“感知-分析-决策-执行”闭环流程，实现跨部门协同。青岛“智水”平台融合NLP与RAG技术，辅助生成跨区域调配方案；河北水利四预平台实现智能问答、预案生成、推演优化一体化，提升指挥效率。节水智能管理系统实践案例

昆山“AI+节水”智能管理系统江苏省昆山市水务局创新推出“AI+节水”智能管理系统，通过“节水精灵”智能助手、一键生成用水审计报告、自动节水体检等手段，实现从人工巡查到“数据跑腿”的变革。

“节水精灵”智能客服基于DeepSeek模型，自动匹配政策法规、技术标准，解答用水定额、补贴申报等问题，提供24小时不间断服务，秒级响应，提升服务效率和质量。

智能用水审计报告生成系统自动抓取企业近3年用水数据，对接环保、税务等多部门信息，智能分析用水异常点，自动生成用水审计报告，生成时间从原来的7天缩短至10分钟。

个性化节水诊断与建议融合国家工艺标准、节水器具规范及用水定额等专业内容，通过智能数据分析完成节水初步诊断，自动生成诊断报告，为企业提供个性化节水建议。典型应用案例深度剖析06大模型部署与行业数据集构建完成DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型本地部署，在大清河、子牙河流域防汛"四预"业务中实战应用。汇总接入各类知识要素1.07万份，汇聚125万条基础数据和监测数据，集成50余种水利专业模型，打造垂直领域专用大模型。智能问答与决策响应提速系统内置覆盖超20万条专业知识的知识库，支持自然语言交互，一线人员可随时获取精准答案。防汛人员平均决策响应时间大幅缩短，告别"翻文件、查手册"的传统模式。智能预案生成与多模态输出依托DeepSeek时空推理能力，基于实时雨情、地形、工情数据前瞻推演生成动态预案。利用15种差异化场景模型，3分钟完成传统需72小时生成的预案框架，实现97%预案要素自动填充，支持文字、图表、三维可视化同步呈现的多模态输出。智能推演与洪水模拟效能深度融合大语言模型、水动力模型和工程联合调度模型，创新搭建942万计算网格体系，实现50m-305m变尺度河道建模。具备"百万级网格实现分钟级的流域洪水推演"、"单控制性水利工程实现秒级的流域洪水推演"能力，7天洪水10分钟、3天洪水5分钟极速推演，支持多调度方案对比优化。河北省防汛四预平台建设成效南宁市地理空间智能体防汛应用高精度数字底座支撑智慧预演南宁市地理空间智能体依托高精度数字高程模型和覆盖全市的高分辨率实景三维模型，融合政务管理、经济社会、物联感知等多类地理信息数据，构建坚实数据底座，具备空间数据统筹管理、城市仿真推演、动态监测预警等功能。洪水演进模拟提升决策精准度面对洪峰预警，智能体通过内置水动力模型与淹没分析功能，输入降水量、洪峰水位等参数，可自动模拟洪峰过境完整过程，在三维场景下清晰展示洪水淹没范围、易涝点、堤防薄弱段及重要设施受威胁状况，使防汛决策从依赖经验转向精准高效。"清淤一张图"助力灾后高效作业在邕江沿岸清淤工作中，智能体根据水位变化数据，精准计算水位回落新增清淤面积及位置，快速绘制"清淤一张图"，实现清淤情况实时可视化，辅助相关部门科学调度人力设备，实现"水退人进"高效作业，避免人工排查效率低、风险高的问题。昆山市AI节水管理系统创新实践单击此处添加正文

"节水精灵"智能助手：24小时政策与咨询响应基于DeepSeek模型，自动匹配政策法规与技术标准，为企业提供用水定额、补贴申报等24小时不间断咨询服务，实现秒级响应，提升服务效率与质量。智能用水审计报告：效率提升84倍系统自动抓取企业近3年用水数据，对接环保、税务等多部门信息，智能分析用水异常点，10分钟内生成用水审计报告，较传统7天周期效率提升84倍。自动节水体检与个性化建议融合国家工艺标准、节水器具规范及用水定额，通过智能数据分析完成节水初步诊断，自动生成诊断报告并提供个性化节水建议，助力企业降本增效。数据安全保障机制采取数据加密、访问控制机制及定期安全漏洞扫描等措施，确保系统运行安全可靠，充分保障用户信息安全。挑战与未来发展趋势07技术应用面临的核心挑战

数据质量与标准化难题水务数据来源多样、格式不一，部分监测数据存在缺失或误差，影响AI模型训练效果。如中小河流水文数据采集站点覆盖率不足，数据精度难以满足智能预警需求。

极端事件泛化能力不足AI模型多基于历史数据训练，对极端天气引发的超常规洪涝、污染等事件预测准确性较低。例如，传统模型在超强降雨导致的城市内涝模拟中，误差率可能超过30%。

跨部门协同与数据共享壁垒水务、气象、环保等部门数据孤岛现象普遍，缺乏统一的数据共享机制。如某智慧水务平台因无法实时获取气象部门的精细化降雨预报数据，导致调度决策滞后。

技术融合与成本控制矛盾AI技术与水利专业模型（如水动力模型）融合难度大，且部署高清传感器、算力平台等硬件成本较高。部分中小城市因资金限制