AI在给排水工程中的应用

20XX//XXAI在给排水工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

给排水工程智能化转型背景02

AI在供水系统中的创新应用03

AI在排水系统中的核心应用04

AI+管网的四层技术架构CONTENTS目录05

供水管网典型案例分析06

排水管网典型案例分析07

AI在给排水工程设计中的应用08

挑战与未来发展趋势给排水工程智能化转型背景01传统给排水系统面临的挑战基础设施建设历史欠账与标准偏低我国多数城市排水管网设计标准偏低，部分城市仅0.5-1年一遇。随着城市扩张，不透水面积增加，径流系数增大，原有系统负荷日益加重。感知能力不足与数据覆盖有限传统排水系统依赖人工巡检和定点监测，数据覆盖范围有限、实时性差，难以全面掌握系统运行状态，如对管网内水位、流量、水质等关键参数的动态监测不足。调度决策滞后与依赖经验判断调度主要依赖经验判断，缺乏对动态雨情、水情、工情的精准响应，导致在极端天气等突发情况下，无法及时、科学地调整排水策略，应对效率低下。运维管理粗放与故障处理效率低故障定位难、修复效率低，且难以实现全生命周期成本优化。管网淤堵、破裂、渗漏等问题不能及时发现和处理，增加了运维成本和风险。内涝灾害频发与经济损失严重据住建部数据，2022年我国城市内涝事件较2010年增长超60%，年均直接经济损失达数百亿元，传统排水系统已难以适应现代城市治理需求。AI技术赋能水务行业的必然性

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，存在数据孤岛、故障响应慢（如异常事件平均响应时间长达8.6小时）、运维成本高（管网漏损率超15%）等问题，难以满足现代化管理需求。

水资源供需矛盾与环境压力全球超20亿人缺乏安全饮用水，我国城市供水管网年浪费水资源超100亿立方米。城市化进程加速及气候变化加剧了水资源短缺与水污染问题，亟需智能化手段提升利用效率与治理水平。

政策与技术发展的双重驱动国家“十四五”规划、《智慧水利建设指导意见》等政策明确推动AI与水务融合。2026年AI技术在水质监测（ppb级检测普及）、智能调度（优化算法节能22.9%）等领域已实现突破，为水务智能化提供成熟技术支撑。政策与行业趋势驱动

国家政策强力支持“十五五”规划明确加强水网、城市地下管网等“六张网”建设，将城市内涝治理、管网更新、智慧监测纳入重点支持方向，住建部持续推动现代化城市防涝体系建设，政策与资金形成双重支撑。

行业痛点倒逼转型传统给排水系统面临基础设施老化（如我国城市供水管网平均漏损率超15%）、极端天气内涝频发（2022年较2010年增长超60%）、运维效率低下（故障响应时间长达8.6小时）等痛点，亟需AI技术破解。

技术发展成熟赋能物联网、5G、大数据、AI算法（如LSTM预测模型、图像识别）及数字孪生技术日益成熟，2026年AI在水质监测（ppb级检测普及）、智能调度（优化算法节能22.9%）等领域已实现突破，为水务智能化提供坚实技术支撑。

行业应用案例示范住建部发布《2025年智慧水务典型案例清单》，多个项目聚焦供水管网数字孪生和排水管网运营管理，如深圳环水集团、福州水务集团等案例证明管网智能化是政策支持和行业发展的重中之重，第十六届水业论坛也将重点探讨相关场景创新。AI在供水系统中的创新应用02智能漏损检测与定位01技术原理：AI算法赋能管网感知通过在管网上安装声波传感器、压力流量计等设备，AI算法（如机器学习、深度学习）识别微小漏水声纹特征或异常压力波动，为管网装上"千里耳"，实现漏损的早期发现。02效率提升：从被动到主动的转变传统人工巡查漏损发现时间以"天/周"为单位，AI技术将其缩短到"分钟/小时"级，大幅提升漏损检测的及时性和效率，有助于快速采取修复措施，减少水资源浪费。03精准定位：毫米级精度保障AI算法分析监测数据，可实现漏损点的精准定位，定位精度能控制在1米内，如深圳环水集团部署数千个高精度噪声记录仪，AI通过深度学习过滤背景噪声，精准识别微小漏水声，显著降低产销差（NRW）。04典型案例：吴江华衍水务的DMA分区应用吴江华衍水务将管网划分为独立计量区域（DMA），AI分析夜间最小流量变化趋势，自动定位漏损异常区域，摆脱传统"人海战术"，于2026年1月入选"全国人工智能应用场景典型案例"。基于数字孪生的供水调度优化

数字孪生供水调度的技术架构构建供水管网的全域数字孪生基座，融合管网GIS空间数据、BIM模型、实时水力工况（压力、流量）及设备性能曲线，实现物理管网与虚拟映射的1:1动态同步，支撑“所见即所控”的沉浸式推演与干预。

智能预测与供需平衡优化基于数字孪生平台，结合AI算法预测未来时段用水需求（考虑天气、节假日、历史数据等因素），动态调整泵站压力和阀门开度，实现“按需供水”，如福州水务集团案例中，通过该模式有效避免高压爆管风险并降低泵站能耗。

多源数据融合与协同调度整合SCADA监控数据、DMA分区计量数据、气象数据等多源信息，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，形成“眼、手、脑”协同调度新模式，提升爆管预警速度和调度响应效率。

节能降耗与运行效率提升利用数字孪生技术对供水系统运行参数进行仿真优化，实现泵组运行效率最大化。例如，通过智能调控水泵启停策略和转速，可显著降低能耗，部分案例显示节电效果可达18%以上，同时保障供水压力稳定和水质安全。全要素感知网络构建部署水质多参数传感器（如pH、溶解氧、COD、氨氮）于管网关键节点、泵站及受纳水体，结合NB-IoT/5G技术实现数据实时传输，形成“地空一体”监测网络，2024年主流传感器响应时间≤15分钟，测量误差≤±1.5%。AI驱动的水质预测模型融合LSTM、Transformer等深度学习算法，基于历史水质数据、实时监测数据及气象信息，构建未来6-72小时水质变化预测模型，预警提前量可达90分钟以上，误报率低于8%，实现从“事后检测”到“事前预警”。污染源智能追踪与定位利用图卷积网络（GCN）融合管网拓扑关系与水质时空数据，结合GIS技术，快速识别雨污混接、非法排污等污染源，定位精度误差可控制在1米以内，如福州主城区应用井下AI识别技术，精准定位管网淤积与偷排漏排。智能预警与联动处置建立“监测-分析-预警-处置”闭环机制，当水质异常时自动触发分级预警，推送至管理人员终端，并联动污水处理厂调整工艺参数（如曝气量、加药量），重庆涪陵江东污水厂应用后，出水水质持续达一级A标，达标率100%。水质安全预警系统智慧水厂工艺参数智能调控

全流程AI深度赋能利用AI模型对混凝、沉淀、过滤、消毒等水厂核心工艺进行实时优化，替代传统人工经验判断，实现从“经验驱动”到“算法驱动”的转变。

多模型算法协同体系建立“AI大脑+智能控制+机器人巡检”协同体系，部署智慧加药、智能排泥、智慧滤池及泵组优化系统，解决传统水厂依赖人工经验导致的滞后性问题。

24小时虚拟工艺员融合机理算法和机器学习，建立24小时在岗的虚拟工艺员，对全地下式污水厂等复杂场景的工艺生产进行全天候精细化自主调控，保障出水水质稳定达标。

显著效益提升AI智能调控技术可显著提升水质稳定性，降低药耗和能耗。如重庆涪陵江东污水厂应用后，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。AI在排水系统中的核心应用03多源数据融合的内涝预测模型融合气象雷达数据、实时雨量、管网液位、河道水位等多源数据，利用LSTM-Attention混合模型等AI技术，实现未来6–72小时积水深度、溢流频次的分钟级滚动预测，预警提前量可达90分钟以上，误报率低于8%。基于数字孪生的防汛推演与决策构建排水管网数字孪生虚拟映射，实时同步物理管网状态，模拟降雨径流过程，提前1-3小时预测积水点和内涝风险，生成最优泵站、闸门联动调度方案，实现从“被动抢险”到“主动防御”的转变。AI驱动的防汛调度优化实践深圳环水集团城市排水管网运营管理平台，通过AI融合多源数据预测内涝风险，雨季时自动计算最佳截流倍数，智能控制截流井闸门和泵站，减少污水直排河道，城市内涝点显著减少。辰安科技AI内涝防控体系辰安科技构建全域感知、精准预测、管网诊断、智能输出的AI排水防涝体系，其积水视觉分析算法可复用城市现有监控视频资源，在暴雨、夜间等复杂工况下保持稳定运行，提前3小时研判易涝片区范围及积水深度变化。内涝风险预测与智能防汛调度管网淤堵与健康诊断

01AI图像识别技术革新管道缺陷检测传统CCTV机器人巡检视频需人工判读，效率低且易出错。AI图像识别技术可自动识别管道破裂、变形、树根侵入、淤积等缺陷，准确率超90%，大幅减少人工工作量。

02流量数据分析预测潜在淤堵风险通过AI算法对管网流量、流速等数据进行持续分析，能够识别出可能导致淤堵的异常流动模式，提前预警潜在风险，指导精准清淤，避免管网堵塞溢流。

03井下AI识别技术精准定位问题管网如福州主城区应用井下黑光图像站AI识别技术，可精准定位管网排查范围及管道缺陷，在进水水质异常时，能快速溯源锁定污染源头，如企业偷排、管网混接等问题。污水厂-管网联动优化进水水量水质智能预测AI融合管网流量、气象数据及历史水质信息，精准预测进入污水厂的进水水量和水质（如COD、氨氮浓度），预测提前量可达数小时至数天，为污水厂工艺调整提供科学依据。污水厂工艺参数动态优化基于AI预测结果，自动调整污水处理工艺参数，如曝气量、加药量、污泥回流比等，实现精细化运行。例如重庆涪陵江东污水厂应用后，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。管网截流设施反向指导AI根据污水厂处理能力和进水预测，反向指导管网截流井闸门的启闭和截流倍数，在保障污水厂稳定运行的同时，最大限度减少雨季污水溢流，降低对水环境的污染。多源数据融合的内涝预测模型融合气象雷达、实时雨量、管网液位、河道水位等多源数据，利用LSTM-Attention等AI模型，实现未来6–72小时积水深度、溢流频次的分钟级滚动预测，预警提前量可达90分钟以上，误报率低于8%。基于数字孪生的防汛调度优化构建排水管网数字孪生虚拟映射，模拟降雨径流过程，提前预排管网存水；优化泵站、闸门联动调度，实现从“被动抢险”到“主动防御”的转变，如深圳环水集团相关平台有效减少城市内涝点。智能雨水银行系统应用通过地下调蓄池和人工湿地构建“城市雨水银行”，结合AI动态调控蓄水与排放，如伦敦2026年建成的系统将中心区洪峰流量降低55%，提升雨水资源利用效率。雨水智慧管理系统AI+管网的四层技术架构04顶层设计：战略大脑与全局优化

全域数字孪生底座构建构建覆盖全城供水/排水管网的虚拟映射，不仅包含几何信息，还融合水力模型、地质信息、资产状态等，实现物理管网与虚拟映射的1:1动态同步。

宏观调度决策智能化基于城市级用水/降雨预测，AI自动生成全网最优调度方案，如多水源联合调度、厂网河一体化联调，实现从经验驱动向数据+算法驱动的转型。

资产全生命周期管理利用AI预测管网老化趋势，科学制定“十五五”期间的管网更新改造计划，避免盲目开挖，优化资源配置。

应急指挥中枢响应在爆管或内涝发生时，秒级生成应急预案，包括关阀方案、疏散路线、泵闸联动策略，大幅提升应急响应效率。中间层：数据中台与算法引擎多源数据融合：打破信息孤岛整合SCADA监控数据、GIS地理信息、DMA分区计量数据、气象数据等多源信息，进行清洗与融合，解决数据孤岛问题，为AI分析提供全面数据支撑。专用算法模型库：驱动智能决策包含水力模型云化（将传统离线模型升级为在线实时校正模型）、漏损声纹识别算法（针对不同管材和背景噪声训练）、图像识别引擎（处理CCTV/QV巡检视频识别管道缺陷）等，支撑各类智慧应用。业务中台化：提供标准能力接口提供统一的API接口，让上层应用可以灵活调用“爆管分析”、“内涝模拟”等标准化能力，实现功能模块化和快速复用，加速智慧水务应用落地。底层设计：泛在感知与边缘计算

智能传感网络：管网的“神经末梢”供水领域部署高精度压力计、电磁流量计、噪声记录仪、水质多参数传感器；排水领域应用液位计、流量计、雨量筒、井盖状态监测器、有害气体传感器，实现对管网状态的全面感知。

边缘计算节点：实时响应的“本地大脑”在泵站、关键阀门井部署边缘网关，就地处理高频数据（如毫秒级压力波动），实现毫秒级关阀或本地报警，无需等待云端指令，确保极端情况下的安全性。

新型检测装备：自动化数据采集的“尖兵”搭载AI芯片的巡检机器人、无人机、水下声呐，实现管道内部及外部环境的自动化数据采集，替代传统人工巡检，提升数据采集效率与覆盖面。最后一公里：场景落地与价值闭环供水管网：从技术到效益的转化

AI发现疑似漏点后，自动生成工单推送至维修人员手持终端，并导航至精确位置（误差<1米），变“被动报修”为“主动修复”。根据末端用户实际水压需求，动态调整二供泵房频率，既保证高层用户有水用，又避免低层用户爆管，同时节约电费。实时监控末梢水质，一旦异常立即溯源并切断污染路径，保障居民“最后一杯水”的安全。排水管网：从预警到处置的闭环

在暴雨前，AI预测积水点，提前预排管网存水；雨中对易涝点实施精准警示和交通疏导。基于AI对管道健康状况的评分，精准定位需要修复的管段，指导非开挖修复施工，减少扰民。雨季时，AI实时计算截流倍数，智能控制截流井闸门，最大限度减少污水直排河道。价值闭环的核心：技术赋能一线运维

所有的顶层设计、算法模型，最终都必须落实到管网上的每一个阀门动作、每一次精准检漏、每一场内涝防御中，才能真正体现“十五五”期间水务行业高质量发展的成果。正如即将召开的第十六届水业论坛所强调的“场景创新”，未来的竞争焦点就在于谁能通过AI技术，把给水和排水管网这“最后一公里”跑得最通、最稳、最省。供水管网典型案例分析05深圳环水集团：数据+模型双驱动运营

01智能漏损检测：AI过滤背景噪声精准识别部署数千个高精度噪声记录仪，AI通过深度学习过滤车流、施工等背景噪声，精准识别微小漏水声，还能区分不同管材的漏点声音。

02需求预测与压力调控：动态优化供水管网基于AI预测用水需求，结合历史数据、天气、节假日等因素，动态调控全网压力，实现按需供水，降低爆管风险与能耗。

03显著成效：节水降本与安全保障提升漏损率显著下降，爆管事故减少，年节水数千万吨，维修成本大幅降低，供水安全保障能力得到有效提升。

04排水管网管理：内涝预测与溢流污染控制融合多源数据，提前1-3小时预测内涝风险；雨季时AI自动计算最佳截流倍数，智能控制截流井闸门和泵站，减少污水直排河道。全域数字孪生基座构建构建全城供水管网的数字孪生虚拟映射，实时同步物理管网状态，融合管网GIS空间数据、BIM模型、实时水力工况及设备性能曲线，实现1:1动态同步与沉浸式推演。三大中心协同调度模式通过"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，形成"眼、手、脑"协同调度新模式，提升爆管预警速度和调度响应效率。应急响应能力显著提升发生爆管时，AI秒级模拟影响范围，自动生成最优关阀方案（精确到阀门编号）并规划抢修路径，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。入选国家级典型案例该项目与福州主城区污水提质增效平台一同入选住建部《2025年智慧水务典型案例清单》，成为福州水务数字标杆，供水安全保障能力翻倍。福州水务集团：数字孪生供水综合调度系统吴江华衍水务：AI赋能管网漏损管控

DMA分区计量与AI分析结合将管网划分为独立计量区域（DMA），AI分析夜间最小流量变化趋势，自动定位漏损异常区域，摆脱传统“人海战术”。

显著提升漏损检测效率彻底解决人工听漏效率低、覆盖率低的痛点，实现漏损的精准、高效管控。

荣获国家级应用认可2026年1月入选“全国人工智能应用场景典型案例”，成为AI在供水管网漏损管控领域的标杆。国际参考：瑞典VASYD公司泄漏检测系统系统核心功能：微小泄漏识别VASYD公司的AI泄漏检测系统，能够精准识别低至0.5升/秒的微小泄漏，这种泄漏量人耳完全无法听到，传统检测方法也难以发现。显著成效：降低无收益水（NRW）通过该AI泄漏检测系统的应用，VASYD公司成功将无收益水（NRW）从10%降至8%以下，有效减少了水资源的浪费，提升了供水效率。排水管网典型案例分析06深圳环水集团：城市排水管网运营管理平台多源数据融合内涝风险预测融合气象雷达、实时雨量、管网液位、河道水位等多源数据，利用AI模型模拟降雨径流过程，提前1-3小时预测积水点和内涝风险，实现从“被动抢险”到“主动防御”的转变。雨季智能截流与污染控制雨季时AI自动计算最佳截流倍数，智能控制截流井闸门和泵站，减少污水直排河道，显著改善城市水环境质量，是住建部《2025年智慧水务典型案例清单》入选项目。排水管网运营管理效能提升通过该平台的应用，城市内涝点显著减少，排水管网运行效率大幅提升，为深圳环水集团在供排水管网智能化管理领域树立了标杆，体现了AI在排水管网“防内涝、控溢流”方面的核心价值。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，精准定位管网排查范围及管道缺陷，助力快速发现管网淤积、偷排漏排等问题。水质异常快速溯源锁定污染源头当进水水质出现异常时，通过AI技术快速溯源，精准锁定污染源头，如企业偷排、管网混接等，为污染治理提供精准依据。显著提升问题处置效率与污水收集率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。入选住建部智慧水务典型案例该项目与福州水务集团数字孪生供水综合调度系统一同入选住建部《2025年智慧水务典型案例清单》，成为福州水务数字标杆。福州主城区：污水提质增效运营管理综合平台辰安科技：AI赋能城市内涝防治全域感知覆盖，AI精准掌控雨水情与涝情辰安科技依托立体化感知体系，搭配自研低功耗智能感知设备，实现易涝点、排水管网、排涝泵站、河道等广泛覆盖监测。基于AI视觉识别技术，复用城市现有监控视频资源，自研积水视觉分析算法，可全面、精准、实时捕捉路面积水实况，智能研判积水严重程度与蔓延趋势，补齐传统点状监测的盲区短板。精准内涝预测，AI守住防汛前沿关口辰安科技创新打造机理+AI混合驱动内涝预测模型，突破单一模型在准确度、时效性上的固有瓶颈，实现有资料、无资料区域均可形成稳定可靠的预测能力。该预测模型可提前3小时研判易涝片区范围及积水深度变化，支撑降雨来临前提前布防、前置处置，且依托AI动态率定与自主学习机制持续精进预测性能。管网病害诊断，AI提前疏通排水防涝堵点针对管网淤积、雨污混接等隐蔽性病害，辰安科技搭建多指标监测数据融合的AI管网病害智能诊断模型，实现排水管网常态化、智能化健康体检。通过AI深度学习自动甄别病害类型，完成分区、分级精准定位，破解管网病害隐蔽难查、排查成本高难题，从源头削减内涝诱发风险。报告自动生成，AI提升信息汇总与传递效率辰安科技对AI报告生成技术进行迭代，在原有雨前预测报告、雨中监测报告、雨后复盘报告基础上，通过汇聚权威气象、感知监测、积水识别等多源数据，同步开发积水内涝上报移动端，实现数据实时便捷上报，支持早8点、晚4点一键智能生成全省汛期速报，无需人工整理汇编，大幅减轻基层人员工作量，保障数据真实性、完整性、及时性。AI在给排水工程设计中的应用07设计规范的数字化转化将国标规范（如GB50084、GB50016、GB50015、GB50019等）转化为可计算的规则引擎，使AI系统能自动校验设计方案的合规性。重复性设计工作的自动化AI处理喷淋布置、管道选型、规范核对、图纸绘制等占比60%-70%的套路工作，如某住宅项目批量设计中，AI自动生成底图使总工时缩短约60%。多专业协同设计的智能化基于同一建筑底图，AI协同给排水、暖通、电气专业同时生成图纸，自动完成三维空间避让计算与净高校验，如5万㎡商业综合体全专业出图周期从传统9-12天缩短至约5小时。规范知识图谱与冲突检测构建规范知识图谱实现精准合规性校验与多规范交叉查询，支持复杂业态下的规范计算，未来将提升AI对地方标准和企业标准的覆盖能力。设计规范数字化与自动化多专业协同出图与碰撞检查

传统串行出图的瓶颈传统机电设计采用给排水、暖通、电气专业串行出图模式，碰撞检查滞后，易导致多轮返工。以5万平方米商业综合体为例，传统流程全专业出图+碰撞协调需9-12天，效率低下。

AI协同出图工作流程AI协同出图从统一建筑底图出发，自动解析空间语义（8分钟完成人工6小时工作），配置专业参数与规则后，三专业同步生成并实时三维避让计算，3-5分钟完成初稿，大幅缩短周期。

实测对比与效益提升某5万㎡商业综合体项目，AI协同出图总周期约5小时（传统方式需9-12天），碰撞问题一次性解决，施工图审查通过率100%，设计效率提升显著，减少人工协调成本。

核心技术支撑通过计算机视觉识别建筑构件，规则引擎融合国标规范（如GB50015），三维空间避让算法实现管线自动优化，最终输出标准DWG文件，支持AutoCAD直接编辑，确保设计成果可用。智能推荐工艺方案与参数优化基于历史数据的工艺方案智能匹配AI借助历史运行数据，精准匹配最佳工艺组合，如AAO、氧化沟等，为污水处理厂提供个性化解决方案。例如，通过分析过去十年的数据，某污水厂成功优化了调节池的容积设计，提升了处理效率。关键运行参数的机器学习优化借助机器学习技术，AI能够进一步优化污水处理厂的关键运行参数，如污泥龄、水力停留时间等。实践证明，通过AI算法的应用，可以有效降低曝气能耗，节约成本，同时提升处理效率。极端工况预测与风险评估系统AI通过模拟特殊工况的影响，设计出风险评估系统，能够预测极端工况下的水质水量变化，提前调整工艺参数，增强污水处理系统的抗冲击能力，保障出水水质稳定达标。挑战与未来发展趋势08当前应用面临的挑战数据质量与整合难题水务数据分散于SCADA、GIS、CIS等多系统，格式不统一形成数据孤岛；偏远区域传感器易故障导致数据缺失，工业环境电磁干扰产生噪声，影响A