AI赋能城镇供水智能化管理与漏损管控

20XX/XX/XXAI赋能城镇供水智能化管理与漏损管控汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI赋能供水管控概述02

AI供水智能化落地场景03

漏损管控效能分析04

AI落地实施路径05

落地实践案例分享AI赋能供水管控概述01漏损定位效率低下传统人工巡检依赖经验，难以精准定位隐蔽漏点，像老旧管网漏损排查常耗时数周仍无结果。供需调度缺乏预判仅凭人工经验调度易出现供水失衡，如夏季高峰时段部分区域常因预判不足出现停水情况。设备运维滞后被动多采用故障后维修模式，像水泵等核心设备突发故障时，会导致大范围供水中断影响居民生活。行业现存核心痛点AI技术应用价值

降低管网漏损率借助AI精准定位漏点，如上海某供水企业应用后漏损率降低超15%，减少水资源浪费与经济损失。

提升运维管理效率AI实时监测管网运行数据，自动预警异常，深圳某水厂实现运维响应时间缩短40%，人力成本下降。

优化供水调度方案AI分析用水规律动态调配水量，杭州某供水系统高峰供水压力稳定率提升至98%，保障供水安全。AI供水智能化落地场景02供水管网底数摸排AI管道材质与寿命智能识别通过AI图像识别技术扫描管道，精准识别铸铁、PVC等材质，预判管道剩余使用寿命，如上海老旧管网排查项目。AI管网拓扑结构精准测绘借助AI结合激光雷达，快速还原复杂管网拓扑，标注节点位置，提升广州新城区管网摸排的效率与准确率。AI管道隐患智能定位排查利用AI分析声学检测数据，精准定位管道裂纹、腐蚀等隐患，为北京城区管网维护提供精准依据。管网压力动态监测AI系统可实时采集管网压力数据，像上海某供水公司借助该技术及时预警管网异常波动。水泵运行参数监测通过AI分析水泵转速、功耗等参数，广州部分水厂实现了水泵故障的提前预判与检修。水质指标在线监测AI实时追踪浊度、余氯等水质指标，杭州供水系统借此保障了居民用水的安全稳定。实时运行状态监测漏损点智能预警定位

管网压力异常实时预警通过AI监测管网压力波动，如上海某供水系统，可精准识别异常压降并触发漏损预警。

声学检测AI智能识别利用AI分析管网声学数据，像广州供水项目，能快速定位地下管道细微漏损点位置。

多源数据融合精准定位AI整合流量、压力、GIS数据，如杭州智慧供水平台，实现漏损点的厘米级精准定位。调度运维智能决策

管网压力动态调节AI系统实时监测管网压力数据，像杭州某供水厂通过算法动态调压，降低爆管风险与能耗。

设备故障预判预警借助AI分析设备运行参数，广州某供水站提前预判水泵故障，减少突发停机带来的供水影响。

运维路径智能规划AI结合管网布局与实时需求，为巡检人员规划最优路线，上海某区域供水运维效率提升30%。漏损管控效能分析03漏损降低量化效果01管网漏损率精准下降国内某试点城镇引入AI监测后，管网漏损率从18%降至9.2%，年减少水资源浪费超20万立方米。02供水营收增量提升南方某地级市借助AI漏损管控，年挽回供水损失超300万元，直接带动企业营收增长8%。03应急抢修成本缩减华北某县城通过AI预警定位漏点，抢修响应时长缩短60%，年抢修成本降低约120万元。运维人力成本优化AI智能巡检替代人工日常排查借助AI巡检系统，可替代人工完成管网日常巡查，像上海某供水企业已减少30%的巡检人力投入。智能工单系统优化人力调度AI智能工单系统能精准派单，避免人力闲置，广州某水厂通过该系统将运维响应效率提升40%。AI预测性运维减少应急人力投入AI可预测管网故障，提前安排运维，杭州某供水公司借此降低了25%的应急抢修人力成本。供水安全保障提升AI实时水质监测预警依托AI算法分析水质数据，像上海部分水厂可提前预警污染风险，保障居民饮水安全。管网压力智能动态调控AI系统根据用水需求调节管网压力，如杭州智慧供水项目，避免爆管引发安全隐患。应急供水智能调度AI整合多水源信息，突发故障时快速调度备用水源，比如深圳曾借此缩短停水时长。AI落地实施路径04多维度管网数据实时采集部署智能传感器、流量计等设备，实时采集管网压力、流量、水质等核心运行数据。异构管网数据标准化整理统一不同设备、不同格式的数据标准，对老旧纸质管网档案进行数字化转译归档。管网数据质量校验修正借助大数据校验算法，排查异常、缺失数据，以某水务集团为例，修正率达92%以上。管网数据基础采集整理AI模型适配与搭建训练

城镇供水场景数据适配针对供水水压、流量等多维度数据，适配如LSTM等模型，实现对供水系统状态的精准感知。

漏损特征识别模型搭建搭建基于CNN的漏损特征识别模型，学习供水管网漏损的典型数据特征，提升漏损识别精度。

模型本地化训练优化结合本地管网历史漏损数据开展模型训练，参考上海某供水公司经验，优化模型的本地化适配能力。系统对接与试点验证

多系统数据互通对接打通供水SCADA系统、GIS系统等数据壁垒，实现水压、流量等数据的实时共享联动。

典型区域试点部署选取老旧管网密集的居民区作为试点，搭建AI漏损检测模型，开展为期3个月的试运行。

试点效果复盘优化分析试点期间的漏损预警准确率、抢修响应时长等数据，对AI模型算法进行针对性调优。分片区梯度化推进部署先选取管网老化、漏损率高的试点片区推广AI系统，如上海静安区供水片区，积累经验后逐步扩面。多维度数据融合迭代接入供水水压、流量、水质等实时数据，结合用户报修记录，持续优化AI漏损识别模型的精准度。建立长效运维反馈机制搭建运维人员与技术团队的联动平台，如深圳水务的线上反馈系统，及时解决落地中的实际问题。全区域推广与迭代优化落地实践案例分享05中型城区项目实践智能分区计量系统部署以江苏苏州某中型城区为例，搭建分区计量体系，通过实时数据监测精准定位漏损点，漏损率下降8%。AI漏损预测模型应用浙江宁波某中型城区引入AI预测模型，结合历史数据预判漏损风险，提前排查管网隐患，减少突发爆管。智慧调度平台搭建山东潍坊某中型城区搭建AI智慧调度平台，动态调配供水压力，既保障供水稳定又降低管网漏耗。项目实施经验总结

搭建多维度数据采集体系整合水表、压力传感器等设备数据，如上海某供水项目实现全时段数据实