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—水务大脑—
让水务运营更智能
研发总监/楼林啸2019.05
wW
O2016年10月,阿里在云栖大会上,发布了ET城市大脑1.0,揭开了产业Al的序幕。
●2018年又先后发布了农业大脑、工业大脑和城市大脑2.0。
城市大脑
杭州城市大脑2.0
HangzhouCityBrain2.
●城市大脑、农业大脑、工业大脑以及水务大脑,都属于产业Al的范畴,这是一个非常庞大的概念。
○领图做为一家专注于智慧水务运营信息化的企业,希望就水务大脑在水务运营方面
的作用抛砖引玉,分享我们的一些思考与实践。
HANGZHOU
杭州领图智慧水务综合管理平台
科技引领创新驱动服务生产
GIS
水务大脑
“智慧供水”综合运营管理平台
总表水表
取水
水源
排水
净水厂
制水
供排水一体化
(水循环)
智慧水务运营管理
智慧水务大数据综合运营平台
袋
大用户企业
“智慧排水”综合运营管理平台
加压泵站
研临钢系
收集
泵站
污水处理厂
处理水
测压
监测
测压
0
供水运营三要素
客户与社会的认可。关健字:质量
人员的领导与协调。关键字:效率
资产的维护与增值。关键字:效益
运维
提升效益,有一个关键词,叫开源节流。
管网水厂管网用水户
运维效益
水源
○供水运维很重要的一个节流手段,就是控漏。
逻辑出发点
常用的手段
效果与特点
相关信息化系统
减少漏损发生
老旧管网改造、管材更换,定期进行设备维保,调节管网压力等等。
管网改造类型的手段效果好、成本高,不适合大范围实行。
GIS系统、工程管理系统、资产管理系统、生产控制系统、水力建模系统等等
尽早发现漏损
管网巡查检漏,安装自动化监测表计,规划DMA分区,加强抄表管理等等。
大部分手段都在被使用,使用效果受资金、人员因素影响非常大。
GIS系统、巡查管理系统、分区计量系统、抄表管理系统、用户管理系统等等。
尽快结束漏损
提升抢修工作效率,加快漏点修复速度
量化难度高,难以直接核算效益。
GIS系统、工单管理系统、管网抢修维护系统等等
运维效益
2.系统使用的问题
系统越多使用就越繁琐,
特定场景下系统使用不方何-
3.分析决策的问题
传统分析算法往往产生单源数据分析不出什么,多源数据又利用不起来的尴尬情况
1.系统数据的问题
历史积累数据信息化难数据质量保证难、更新难
仅就漏损控制一个方面,我们就会使用非常多的信息化系统。但在信息化系统的使用中,有三个问题一直存在
eadhap
运维效益
0球需结铁霞
湾兴路
事件描述靖江靖安社区管线漏水
备注信息东片抢修队修复
事件类型工程施工类-管道维修
坐标拾取萧山区靖安社区2区10幢1号楼4
是否立即上报
该事件已上报
是否进行派发
面
使用问题
你好,请问有什么
报
处理人
面
借助水务大脑的NLP能力,图图学会了水务的一些“行话”,能够通过接近自然语言的对话帮助处理移动工单相关的事务。
随着图图的持续学习,它就能成为众多功能和系统的统一入口,大大简化日常的工作。
我们创造了一个移动端的机器人,叫图图。
ead科技
ma
领图
O我们过去的分区系统,是基于监
测设备提供的一维时序数据,如流量、压力来进行分析预测的,
由于信息过于单薄导致预测有不稳定的偏差。
O而水务大脑则可以通过对分区的设备、用水户以及天气、节假日等多方面信息的学习,建立分区用水预测模型,基于每个分区自己的特点进行拟合;就能够提供极高预测精度的分区用水预测曲
率原因
消
作
枕显法水量
262
其它混提水量
211
62%
提的抄表水量
5,
共水日不同期预测多算供水量
水量
量
线,而且还能对漏损率数值的构
分区内前20个大
成原因进行推断分析。
漏损率计算结果
售水量损率泽后水量供水日不同期预少算供水水量
损
C分析问题
019-02
s
终止抄见日期
2019-02-28
替
预测满失水量:0m²(0%)
分区供水原时流量曲线
起始抄见目
2019
(中秦丽苑)分区漏损率/原因分析
供水
运维中的水务大脑
在运维当中,水务大脑并不是一个新的系统,而是借助全新的
Al技术,让我们已有的信息化系统变得更加便捷好用。
区分点
BSC
KPI
OKF
KSF
定义
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