守護(hù)有限資源促進(jìn)無限循環(huán)

智慧水務(wù)視角下水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的深度挖掘與應(yīng)用?

發(fā)表時(shí)間：2025-09-16 16:34

在新國標(biāo)要求下，海量的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)不再是簡單的“記錄”，而是亟待挖掘的“金礦”。如何利用這些數(shù)據(jù)驅(qū)動智慧決策，成為行業(yè)的新課題。

一、從數(shù)據(jù)到信息：超越閾值報(bào)警

傳統(tǒng)監(jiān)測僅關(guān)注數(shù)據(jù)是否超標(biāo)。智慧化的核心是利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)：

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趨勢預(yù)測：基于歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測水質(zhì)變化趨勢（如余氯衰減速率、藻類暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)），實(shí)現(xiàn)預(yù)見性維護(hù)與調(diào)控。
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異常診斷：當(dāng)某個(gè)參數(shù)異常時(shí)，系統(tǒng)可自動關(guān)聯(lián)其他參數(shù)（如濁度突變伴隨pH變化），輔助定位問題根源（是工藝故障還是管網(wǎng)破損）。
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設(shè)備健康管理：通過分析傳感器自身的讀數(shù)漂移、信號穩(wěn)定性，預(yù)測其維護(hù)周期，實(shí)現(xiàn)從“定期檢修”到“預(yù)測性維護(hù)”的轉(zhuǎn)變。

二、技術(shù)支撐：人工智能與數(shù)字孿生

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AI算法：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于建立復(fù)雜的水質(zhì)預(yù)測模型、識別難以察覺的異常模式。
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數(shù)字孿生：在虛擬空間中構(gòu)建水系統(tǒng)模型，注入實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，可進(jìn)行工藝模擬和方案推演，為優(yōu)化運(yùn)行提供科學(xué)依據(jù)。

展望：水質(zhì)監(jiān)測的最終價(jià)值將通過數(shù)據(jù)挖掘來體現(xiàn)。未來水司的核心競爭力，將部分取決于其將監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為運(yùn)營洞察和決策智慧的能力。

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