王連強(qiáng) 吳海龍 陶君怡

摘 ?要：實(shí)現(xiàn)生態(tài)水環(huán)境可持續(xù)發(fā)展是21世紀(jì)全人類(lèi)奮斗的目標(biāo)。當(dāng)前我國(guó)的生態(tài)水環(huán)境面臨資源匱乏和環(huán)境日益惡化等因素帶來(lái)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，通過(guò)常規(guī)處理手段增加水資源重復(fù)利用率，提高污水處理廠處理負(fù)荷等方法已經(jīng)跟不上生態(tài)水環(huán)境治理持續(xù)改變的需求。文章提出將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)應(yīng)用于生態(tài)水環(huán)境整治過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)生態(tài)水環(huán)境治理過(guò)程中多參數(shù)監(jiān)測(cè)、治理模型耦合模擬、智能決策與治理過(guò)程的聯(lián)合調(diào)控。

關(guān)鍵詞：生態(tài)水環(huán)境;物聯(lián)網(wǎng);人工智能

中圖分類(lèi)號(hào)：TV213.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2020）02-0160-03

Abstract： Realizing the sustainable development of ecological water environment is the of all mankind in the 21st century. At present， china's ecological water environment is facing severe challenges brought by factors such as lack of resources and deteriorating environment. Methods such as increasing the reuse rate of water resources by conventional means and increasing the treatment load of sewage treatment plants have not kept up with the need for continuous changes in ecological water environment management. This paper proposes the application of Internet of things and artificial intelligence technology in the process of ecological water environment remediation， so as to realize parameter monitoring in the process of ecological water environment management， coupling model of governance model， as well as the joint regulation of governance decision-making and governance process.

Keywords： water environment; Internet of things; artificial intelligence

前言

水利部在2012年全國(guó)水資源工作會(huì)議報(bào)告中提出，全國(guó)水功能區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)率僅為46%，全國(guó)2/3的城市存在不同程度的缺水狀況，城市河網(wǎng)的水質(zhì)大多都為V類(lèi)，太湖流域一級(jí)水功能區(qū)全指標(biāo)達(dá)標(biāo)為35.4%，其中，保護(hù)區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)率僅為7.1%（2018.7數(shù)據(jù)），并且城市中存在的黑惡水體嚴(yán)重影響了城市居民的生產(chǎn)與生活。而水環(huán)境問(wèn)題改善的難度非常之大的原因在于：（1）水網(wǎng)相互之間分割使得水域連通性較差;（2）地勢(shì)平坦，平原地區(qū)較多，水的流通性弱;（3）城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程加快，城市排污量大，入河污染物多且雜，污水處理廠的運(yùn)行負(fù)荷遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足;（4）人類(lèi)的建筑物復(fù)雜多樣，難以進(jìn)行統(tǒng)籌調(diào)度。

國(guó)家通過(guò)鼓勵(lì)企業(yè)工藝創(chuàng)新，發(fā)布相關(guān)政策與環(huán)保指標(biāo)，加大對(duì)污水處理廠的扶助治理水環(huán)境。但是，水環(huán)境問(wèn)題的根源在于環(huán)境的承載能力與需求的矛盾，國(guó)家政策與企業(yè)工藝上的調(diào)整無(wú)法達(dá)到人們對(duì)于水環(huán)境的要求，要實(shí)現(xiàn)科學(xué)治理生態(tài)水環(huán)境必須因地制宜，采取合理的科學(xué)對(duì)策，行之有效的技術(shù)手段。因此，充分利用現(xiàn)代技術(shù)手段，將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)與生態(tài)水環(huán)境整治過(guò)程高度融合，應(yīng)用于生態(tài)水環(huán)境治理的手段與方法，必將從理念、技術(shù)、管理方面推動(dòng)生態(tài)水環(huán)境整治，統(tǒng)籌提升生態(tài)水環(huán)境整治智慧化管理和服務(wù)水平。

1 生態(tài)水環(huán)境提升的智能技術(shù)需求

物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是“信息化”時(shí)代的重要發(fā)展階段，通俗地說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。而人工智能主要包含機(jī)器感知、機(jī)器思維、機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器行為四個(gè)方面。將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等技術(shù)應(yīng)用于生態(tài)水環(huán)境整治過(guò)程主要包含信息采集、運(yùn)行保障、聯(lián)合控制、耦合模擬和智能決策這五個(gè)方面的需求。

1.1 信息采集

信息的采集是生態(tài)水環(huán)境自動(dòng)化、智能化建設(shè)最基礎(chǔ)的需要。通過(guò)建設(shè)物聯(lián)監(jiān)控站點(diǎn)識(shí)別水體水環(huán)境的狀態(tài)及沿河岸線變化、水利工程的狀況，監(jiān)測(cè)的范圍主要包含水質(zhì)監(jiān)測(cè)、水位流量監(jiān)測(cè)、視頻監(jiān)控和泵閘遠(yuǎn)程測(cè)控。運(yùn)用智能水尺可以對(duì)水位流量自動(dòng)采集與監(jiān)測(cè)，水質(zhì)（感官指標(biāo)）自動(dòng)監(jiān)測(cè)，在主干河道、重點(diǎn)關(guān)注河段，自動(dòng)監(jiān)測(cè)總磷、濁度、溶解氧、透明度等多項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)河道、湖泊水庫(kù)、閘站等區(qū)域水尺讀數(shù)及水域范圍的自動(dòng)識(shí)別;基于雷達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)明渠、城市排水管網(wǎng)流量流速的在線監(jiān)測(cè);基于視頻監(jiān)控，可以圖像識(shí)別自然水體、漂浮物、污染情況、非正常闖入、水下魚(yú)類(lèi)以及突發(fā)水污染的感知識(shí)別。

1.2 運(yùn)行保障

物聯(lián)網(wǎng)+聯(lián)控聯(lián)調(diào)系統(tǒng)平臺(tái)是整個(gè)水環(huán)境系統(tǒng)運(yùn)行的保障，其預(yù)報(bào)調(diào)度子系統(tǒng)利用系統(tǒng)共享信息源，管理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的實(shí)時(shí)水雨情、工情、水質(zhì)及視頻信息等，結(jié)合協(xié)同決策管理需要，實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)價(jià)區(qū)域內(nèi)水雨情、水環(huán)境、工程運(yùn)行狀況及時(shí)空分布等。滿(mǎn)足水文——水動(dòng)力模擬計(jì)算引擎滾動(dòng)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)同化河網(wǎng)初始場(chǎng)自動(dòng)矯正，實(shí)現(xiàn)流域——區(qū)域——城市——圩區(qū)不同空間尺度關(guān)注點(diǎn)未來(lái)3～7天河道水質(zhì)、水位、流量預(yù)報(bào)預(yù)警，提前指導(dǎo)決策，智慧精準(zhǔn)處理。最終可以實(shí)現(xiàn)模型信息可視化，使得地理信息、可視化構(gòu)模與模型庫(kù)管理進(jìn)行一體化的設(shè)計(jì)與集成，保證后臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)交互。

其聯(lián)調(diào)聯(lián)控可視化業(yè)務(wù)服務(wù)結(jié)合GIS、GPS、智能感知等技術(shù)手段，基于通用開(kāi)發(fā)平臺(tái)，支持各類(lèi)手持智能操作系統(tǒng)（安卓、iOS）定制開(kāi)發(fā)跨平臺(tái)的移動(dòng)綜合業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)（智能手機(jī)app、微信）為工作人員提供隨時(shí)隨地、方便快捷的移動(dòng)業(yè)務(wù)信息處理平臺(tái)，形成服務(wù)自動(dòng)化、辦公網(wǎng)絡(luò)化、管理科學(xué)化、監(jiān)管信息化的移動(dòng)水利管理功能。

1.3 聯(lián)合控制

對(duì)于現(xiàn)地的泵站、閘門(mén)以及其他的水利工程設(shè)備實(shí)行三級(jí)聯(lián)合控制管理模式，分別為現(xiàn)場(chǎng)手動(dòng)控制、監(jiān)控中心遠(yuǎn)程控制以及自動(dòng)邏輯控制。其中泵閘的智能互饋管理控制功能如下：

（1）閘泵現(xiàn)地工情監(jiān)測(cè)功能： 由遙測(cè)站和中心站兩部分組成，包括水位、電量參數(shù)、閘門(mén)開(kāi)度等，涉及閘門(mén)升、降、停，水泵啟停狀態(tài)以及各類(lèi)故障報(bào)警信號(hào)。（2）閘泵遠(yuǎn)程控制功能：分層分布開(kāi)放式結(jié)構(gòu)控制權(quán)順序?yàn)楝F(xiàn)地、遠(yuǎn)控。閘門(mén)的升、降、停操作，機(jī)組的開(kāi)停機(jī)操作，輔助設(shè)備的啟停操作等，以及智能互饋實(shí)時(shí)交互。（3）數(shù)據(jù)庫(kù)記錄與管理：存儲(chǔ)水情、工情數(shù)據(jù)，對(duì)有關(guān)電氣狀況、運(yùn)行工況、設(shè)備故障等信號(hào)順序記錄;實(shí)時(shí)水位和水量數(shù)據(jù)按設(shè)定時(shí)間段保存，并按時(shí)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，畫(huà)面顯示與報(bào)表打印。

2 人工智能技術(shù)在生態(tài)水環(huán)境提升過(guò)程中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)作為產(chǎn)業(yè)革新的重要手段，其在生態(tài)水環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用是一種必然趨勢(shì)。人工智能運(yùn)作原理復(fù)雜，需要大數(shù)據(jù)作為支撐來(lái)維持其運(yùn)轉(zhuǎn)。主要依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)，并且完全通過(guò)輸入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自主模擬并構(gòu)建相應(yīng)模型結(jié)構(gòu)。

2.1 耦合模擬

生態(tài)水環(huán)境模型的建設(shè)需要對(duì)它進(jìn)行合理化的耦合模擬，此模型有著以下的智能功能需求：（1）模型可以實(shí)現(xiàn)多尺度分級(jí)應(yīng)用的需求和精度要求：對(duì)于不同空間的尺度模型分為流域模型、區(qū)域模型、城區(qū)模型、圩區(qū)模型。智能模型的多尺度分級(jí)解決了流域——區(qū)域——城區(qū)——圩區(qū)不同空間尺度、時(shí)間尺度模型定制與數(shù)據(jù)更新機(jī)制，滿(mǎn)足模型的精度與模型時(shí)效性的雙重要求。流域級(jí)別與區(qū)域級(jí)別，區(qū)域級(jí)別與城市嵌套耦合模型，且模型最小嵌套單元按照行政分區(qū)可以到街道社區(qū)，按照水利分區(qū)嵌套單元可以到圩區(qū);（2）模型可以實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新功能：對(duì)于不同時(shí)間的尺度模型要求的參數(shù)為下墊面、工程變化、工程調(diào)度和河流水系。充分考慮到對(duì)于不同空間尺度、時(shí)間尺度、時(shí)空尺度模型的定制和計(jì)算，構(gòu)建智慧系統(tǒng)解決預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的業(yè)務(wù)功能需求;（3）“智能”模型的解耦離散和拼接：對(duì)河道進(jìn)行分級(jí)定義拓?fù)潢P(guān)系，粗化和細(xì)化模型，進(jìn)一步離散模型，按照行政區(qū)域和水利分區(qū)。智能模型的雙向嵌套，以大尺度滿(mǎn)足小尺度的模型模擬，利用模型嵌套耦合技術(shù)，小尺度模型外部節(jié)點(diǎn)與大尺度模型內(nèi)部節(jié)點(diǎn)自動(dòng)匹配按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互協(xié)議，如城區(qū)尺度大模型為圩區(qū)尺度小模型自動(dòng)提供外邊界，滿(mǎn)足圩區(qū)模擬和預(yù)報(bào)的封閉識(shí)別。小尺度模型為大尺度模型外部節(jié)點(diǎn)提供產(chǎn)匯流過(guò)程。根據(jù)圩區(qū)集水區(qū)范圍、下墊面特點(diǎn)、槽蓄量、工程運(yùn)行參數(shù)，建立降雨——徑流——河道入流關(guān)系診斷，避免模型粗化過(guò)程模擬精度降低，開(kāi)展精度推演，智能模型參數(shù)自動(dòng)校正，在線滾動(dòng)計(jì)算接口配置技術(shù)，滿(mǎn)足水文——水動(dòng)力模擬邊界條件自動(dòng)更新，基于數(shù)據(jù)同化的河網(wǎng)初始場(chǎng)自動(dòng)校正，參數(shù)自整定。

2.2 智能決策

2.2.1 系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各地水域水庫(kù)的水雨情信息，結(jié)合近期的季節(jié)和氣象條件，提前耦合模擬計(jì)算出未來(lái)水庫(kù)容量的增減量，并能根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，迅速排序和計(jì)算未來(lái)會(huì)出現(xiàn)臨界條件的水庫(kù)信息，并自動(dòng)生成決策信息發(fā)送到水庫(kù)所在地和水庫(kù)管理現(xiàn)場(chǎng)。

2.2.2 系統(tǒng)平臺(tái)有更好的兼容性，可以將各地河流湖泊以及支流分段等實(shí)時(shí)信息集成與系統(tǒng)，以更加統(tǒng)籌作出決策。

2.2.3 具備水文統(tǒng)計(jì)的功能，即氣象的變化對(duì)水文帶來(lái)的影響。

2.3 環(huán)境傳感器和云服務(wù)技術(shù)

前智能水利的迅速發(fā)展，傳感器成為了水環(huán)境治理不可或缺的元件，由于現(xiàn)地?cái)?shù)據(jù)采集的必要性，“環(huán)境傳感器”應(yīng)運(yùn)而生。環(huán)境傳感器主要包括土壤溫度傳感器、空氣溫濕度傳感器、蒸發(fā)傳感器、雨量傳感器、光照傳感器、風(fēng)速風(fēng)向傳感器等。其中，氣體傳感器、水環(huán)境檢測(cè)傳感器、土壤污染檢測(cè)傳感器是環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的“三大基石”。水環(huán)境云服務(wù)不僅僅是記錄、存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，還要對(duì)各種原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、深度挖掘，從而為企業(yè)政府決策提供可靠的依據(jù)。同時(shí)，水環(huán)境裝備的設(shè)備管理、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、自校準(zhǔn)與校準(zhǔn)頻率、遠(yuǎn)程維護(hù)等也是云服務(wù)特定的內(nèi)容，見(jiàn)圖2。

2.4 水環(huán)境現(xiàn)場(chǎng)的裝備智能化與物聯(lián)網(wǎng)化

監(jiān)控?cái)z像頭在水環(huán)境監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著“耳目喉舌”的作用，在人工智能視覺(jué)技術(shù)的支持下，水污染、固廢污染、土壤污染都可以更好的監(jiān)測(cè)，為環(huán)境治理提供決策依據(jù)，見(jiàn)圖3。

3 結(jié)束語(yǔ)

在社會(huì)對(duì)于水環(huán)境的要求日益提高的背景下，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)對(duì)于水環(huán)境改善的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛。政府部門(mén)以及廣大水利技術(shù)人員應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，關(guān)注技術(shù)的發(fā)展前沿對(duì)于生態(tài)水環(huán)境的作用，統(tǒng)籌規(guī)劃，科學(xué)治理。

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