在城市化进程加速与水环境治理需求升级的背景下，传统水务管理模式（依赖人工巡检、经验决策、分段管控）已难以应对城市内涝频发、污水直排、管网老化等复杂问题。智慧水务解决方案以 “数据驱动、智能协同” 为核心，整合物联网、大数据、人工智能、GIS（地理信息系统）等技术，构建覆盖 “排水管网监测 — 内涝预警 — 污水处理 — 水质管控 — 污泥处置” 的全流程智能化体系。本文聚焦排水与污水处理环节（不含供水），从方案设计、系统构建、实施落地到运维优化，全面解析智慧水务解决方案的全流程逻辑，为城市水务精细化管理提供实践路径。

一、方案设计：以痛点为导向，明确核心目标与技术框架

智慧水务解决方案的设计需先精准识别传统水务管理的核心痛点，再结合城市规划、水环境治理目标制定针对性方案，避免技术与实际需求脱节。

（一）核心痛点诊断

传统排水与污水处理管理中，普遍存在四大痛点：

管网状态 “不可见”：地下排水管网老化、堵塞、泄漏等问题难以及时发现，依赖人工排查效率低（如 1 公里管网排查需 2-3 天），且易遗漏隐蔽性故障；

内涝预警 “不及时”：极端降雨时，积水点位监测滞后，无法提前预判内涝风险，导致应急处置被动（如道路积水封路后才启动排水作业）；

污水处理 “难优化”：污水处理厂进水水质、水量波动大时，需人工调整工艺参数（如曝气强度、药剂投加量），响应滞后易导致出水水质超标或能耗浪费；

数据 “碎片化”：排水管网、污水处理厂、水质监测点等数据分散在不同部门，缺乏统一整合平台，无法实现 “管网 - 厂站 - 河道” 的协同管控。

（二）方案目标设定

基于痛点诊断，智慧水务解决方案需实现三大核心目标：

监测全面化：覆盖排水管网关键节点（如检查井、泵站）、易涝路段、污水处理厂全流程及受纳水体（如河道、湖泊），实现 “地下 - 地面 - 水体” 三维数据实时采集；

决策智能化：通过数据分析模型，自动预判管网堵塞风险、内涝发生概率，优化污水处理工艺参数，减少人工干预；

管理协同化：打通 “市政排水部门 - 污水处理厂 - 环保部门” 数据壁垒，实现故障预警、应急调度、水质达标管控的跨部门协同。

（三）技术框架设计

方案采用 “感知层 - 传输层 - 平台层 - 应用层” 四层架构，确保数据从采集到应用的全流程通畅：

感知层：部署水位、流量、水质、视频等传感器，是数据采集的 “神经末梢”；

传输层：通过 4G/5G、LoRa、光纤等通信技术，实现传感器数据与平台的稳定传输；

平台层：构建统一的智慧水务云平台，承担数据存储、处理、建模与算力支撑；

应用层：面向不同用户（如运维人员、管理人员）开发专项功能模块，是方案价值落地的核心。

二、核心系统构建：从 “数据采集” 到 “智能应用” 的全链条设计

智慧水务解决方案的核心在于构建四大协同系统，实现排水与污水处理全流程的智能化管控，各系统既独立运行又相互联动。

（一）排水管网智能监测系统

聚焦 “地下管网状态可视化”，通过三类监测设备实现管网运行数据实时采集：

管网状态监测：在排水管网检查井内安装液位传感器（监测管内水位，判断是否堵塞）、流量传感器（监测管内流速，评估排水能力）、管道机器人（定期检测管道内壁腐蚀、裂缝，如 CCTV 管道检测机器人，单次可检测 500 米管网）；

泵站智能控制：在排水泵站安装水泵运行状态传感器（如电流、振动传感器）、进水 / 出水液位计，实现水泵根据水位自动启停（如进水液位超 1.5 米时自动启动 2 台水泵，低于 0.5 米时停机），避免 “空转能耗” 或 “满溢风险”；

易涝点监测：在道路低洼处、立交桥下安装超声波积水传感器（监测积水深度）、高清视频摄像头（可视化查看现场情况），数据实时上传至平台，支撑内涝预警。

（二）城市内涝智能预警系统

基于排水管网监测数据与气象信息，构建 “降雨 - 积水 - 内涝” 联动预警模型，实现从 “被动处置” 到 “主动预防” 的转变：

数据输入层：整合气象部门的短期降雨预报（如未来 3 小时降雨量）、管网液位 / 流量数据、易涝点历史积水记录；

模型计算层：通过 AI 算法（如 LSTM 神经网络）分析降雨量与管网排水能力的匹配度，预判 1-2 小时内可能出现积水的点位及深度（如降雨量超 50mm/h 时，预判主干道交叉口积水深度达 750px）；

预警输出层：根据积水深度划分预警等级（蓝色：积水＜250px；黄色：10-750px；红色：＞750px），通过短信、平台弹窗、交通诱导屏等渠道，同步推送预警信息至运维人员、交警部门及市民（如市民通过微信公众号查询实时积水点位及绕行建议）。

（三）污水处理厂智能运维系统

针对污水处理厂 “水质达标 + 节能降耗” 双重需求，构建全流程智能管控体系：

进水监测与预判：在污水处理厂进水口安装COD（化学需氧量）传感器、氨氮传感器、流量传感器，实时监测进水水质、水量，通过历史数据模型预判水质波动（如工业区排水时段可能出现 COD 骤升），提前调整预处理工艺（如增加格栅拦截频次）；

工艺参数智能调控：在生化反应池安装溶解氧传感器、pH 传感器，根据实时数据自动调整曝气设备运行功率（如溶解氧低于 2mg/L 时，增加曝气强度）、药剂投加量（如 pH 低于 6.5 时，自动投加碱液），相比人工调整，可降低能耗 10%-15%，减少药剂浪费 8%-12%；

出水与污泥管控：在出水口安装总氮、总磷传感器，确保出水水质达标；在污泥脱水车间安装污泥含水率传感器，自动调整脱水机运行参数（如含水率高于 80% 时，增加絮凝剂投加量），提高污泥脱水效率，降低运输成本（含水率每降低 10%，运输量减少 12%）。

（四）水务协同管理平台

作为智慧水务的 “大脑中枢”，平台整合上述三大系统数据，实现 “一张图” 管控：

数据整合与可视化：通过 GIS 地图展示排水管网走向、监测点位分布、污水处理厂位置，叠加实时数据（如管网液位、积水深度、出水 COD 值），支持管理人员直观掌握全域水务运行状态；

故障协同处置：当管网监测到堵塞预警时，平台自动生成维修工单，分配至就近运维人员（通过移动端 APP 推送），并同步推送管网位置、堵塞程度等信息；维修完成后，运维人员上传现场照片，平台自动闭环工单，实现 “预警 - 派单 - 处置 - 验收” 全流程跟踪；

数据分析与报表生成：自动生成管网健康度报告（如老化管道占比、堵塞频次）、污水处理厂能耗报表（如单位水量电耗）、水质达标率统计，为长期规划提供数据支撑（如根据管网堵塞频次制定改造优先级）。

三、实施落地：分阶段推进，确保方案落地见效

智慧水务解决方案涉及设备安装、平台开发、人员培训等多环节，需分阶段有序实施，避免 “一刀切” 式推进导致资源浪费或系统不稳定。

（一）试点阶段（1-3 个月）：聚焦核心区域，验证技术可行性

区域选择：优先选择内涝频发、管网问题突出的片区（如老城区）、1-2 座中小型污水处理厂作为试点；

设备部署：在试点区域安装 20-30 个管网监测点位、5-8 个易涝点监测设备，在污水处理厂关键环节部署水质、流量传感器；

平台测试：开发简化版协同管理平台，测试数据采集稳定性、预警模型准确性（如模拟降雨场景，验证内涝预警是否及时）、工艺调控效果（如对比人工与自动调整的出水水质差异），根据试点结果优化方案。

（二）推广阶段（4-9 个月）：扩大覆盖范围，完善系统功能

全域部署：根据试点经验，在全市范围推广监测设备安装（如每 2 公里管网至少 1 个监测点位），实现易涝点、重点管网节点、所有污水处理厂全覆盖；

平台升级：完善协同管理平台功能，增加跨部门数据接口（如对接环保部门水质监管系统、交警部门交通管控系统），实现数据互通；

人员培训：针对运维人员开展设备操作培训（如传感器校准、管道机器人使用），针对管理人员开展平台使用培训（如数据分析、工单处理），确保系统落地后有人会用、会管。

（三）运维优化阶段（10-12 个月及以后）：长期迭代，持续提升效能

数据复盘：每月分析系统运行数据，评估预警准确率（如内涝预警准确率需达 90% 以上）、污水处理能耗下降幅度、管网故障处置效率，找出薄弱环节（如某区域预警准确率低，需优化传感器位置或模型参数）；

技术迭代：根据行业技术发展，更新硬件设备（如采用低功耗传感器降低运维成本）、优化算法模型（如结合 AI 大模型提升水质预判精度）；

制度完善：制定智慧水务系统运维管理制度（如传感器定期校准周期、平台数据备份频率），明确各部门职责，避免出现 “重建设、轻运维” 问题。

四、效益评估：从经济、社会、环境三维度衡量价值

智慧水务解决方案的落地效果，需从经济、社会、环境三个维度综合评估，体现 “技术赋能水务管理” 的实际价值。

（一）经济效益：降本增效显著

降低运维成本：管网故障排查效率提升 60% 以上（如通过传感器定位堵塞点，排查时间从 3 天缩短至 2 小时），减少人工成本；污水处理厂通过智能调控，能耗降低 10%-15%，药剂消耗减少 8%-12%，一座 10 万吨 / 日规模的污水处理厂，每年可节约成本 150 万 - 200 万元；

减少经济损失：内涝预警提前 1-2 小时，可通过提前启动排水泵站、封闭危险路段等措施，减少城市内涝造成的交通延误、财产损失（如某城市试点后，单次暴雨内涝经济损失降低 40%）。

（二）社会效益：提升城市韧性

保障出行安全：实时积水信息发布与内涝预警，帮助市民规避危险路段，减少涉水事故（如某市试点后，暴雨天道路涉水事故下降 35%）；

提升管理效率：跨部门协同平台减少沟通成本，如管网堵塞预警可同步推送至市政、交通部门，实现 “排水作业 + 交通疏导” 同步开展，避免部门间推诿扯皮。

（三）环境效益：改善水环境质量

减少污水直排：管网泄漏、堵塞预警可及时修复，避免污水渗入土壤或直排河道（如某老城区试点后，管网污水收集率提升 8%，河道 COD 浓度下降 12%）；

确保出水达标：污水处理厂智能运维系统降低出水超标风险，某试点污水处理厂出水达标率从 95% 提升至 99.5%，减少对受纳水体的污染。

五、总结：智慧水务的核心是 “数据驱动 + 以人为本”

智慧水务解决方案并非简单的 “技术堆砌”，而是以解决实际水务管理痛点为出发点，通过数据整合与智能分析，实现 “管得好、用得省、效果优” 的目标。从全流程来看，方案需经历 “痛点诊断 - 系统设计 - 分阶段实施 - 持续优化” 的闭环，其中，“数据的准确性”（传感器稳定采集）、“模型的适用性”（预警与调控模型贴合本地实际）、“人员的适配性”（运维与管理人员会用系统）是方案成功落地的三大关键因素。

未来，随着 5G、AI 大模型、数字孪生技术的发展，智慧水务将进一步向 “全域数字孪生” 升级（如构建城市水务数字孪生体，模拟不同降雨、管网改造方案下的水务运行状态），为城市水环境治理与防洪排涝提供更精准、更前瞻的决策支持，助力建设 “韧性城市” 与 “海绵城市”。