在洪湖水質凈化廠，立足于傳統的自動化控制及監控體系，運用多種人工智能算法進行數據分析，建立涵蓋有機負荷降解、生物脫氮等環節的完整污水處理智能工藝大腦，從而實現了高可靠、高穩定、高精度的工藝優化調控，在保障出廠水質實時達標的同時節能降耗10%以上（見圖5）。
（3）深圳河流域廠網河全要素數字化治河模式。深圳河在過去由于接納了大量的生活、生產污廢水，河流污染嚴重，水體黑臭，存在著流域治理時空跨越大、涉水設施管控要素多、聯合調控邏輯關系復雜等治理難點。針對上述問題，深水集團創新提出廠網河一體化全要素治河模式，通過源頭管控、過程監控、結果可控的方式來治理深圳河，建設深圳河流域“廠網河”全要素一體化管控系統，輔助實現河口斷面的穩定達標。
廠網河全要素治理模式通過四個“一”實現了“廠網河”全要素一體化管控，即：一張網構建流域治理要素邏輯，一張圖監管涉水全要素數據信息，一中樞診斷排水系統關鍵問題，一閉環調度指揮異常事件。
深圳河流域“廠網河”全要素一體化管控系統有效識別出排水系統的關鍵問題，提供了智慧調度的決策支持，有力保障了河道治理工作的順利實施，目前深圳河水質已經達到了地表水V類標準。
0 3 水務數字化轉型的未來發展趨勢
未來水務行業應順時代發展，科學應變、迎接挑戰，把握機遇，推動數字水務發展。數字水務發展重點在以下方面發力：
一是推動水務領域的產業數字化和數字化產業發展，形成完整的數字水務價值鏈、生態鏈。水務行業在加快數字化轉型步伐的同時，數字化產業也將蓬勃發展，形成互相促進、多方協同，共同推進水務產業的升級發展。
二是加快大數據、人工智能、數字孿生等技術在水務行業的融合發展，培育水務行業發展新動能。數據作為數字水務發展中的重要生產要素，可以創新水務的運營管理，為城市水務集約建設、協同管理、資源共享和聯合應急提供新思路和新途徑。人工智能作為推動水務行業發展和變革的核心驅動力量，一是可以賦能水務基礎服務設施共性通用的AI能力，為數字化轉型打下智慧基礎，二是通過模型、智能算法的融合應用，推動業務流程優化與模式創新，不斷催生水務行業新模式、新場景，實現智能生產、精細運營、精準服務、智慧管理。
3.1 “互聯網+水務”——智慧水務2.0推動水務行業產業結構變革
推動互聯網、大數據、人工智能等在水務領域的深度融合，打造“工業互聯網”、“產業互聯網”和“消費互聯網”三網融合的數字水務空間，培育新技術、新業態、新模式，將會是智慧水務2.0的主要特征。依托“工業互聯網”“產業互聯網”和“消費互聯網”，加快數字水務運營管理能力、業務拓展能力、商業模式創新能力的價值賦能。
一是以工業+互聯網為核心，構建節能增效型水務運營管理數字化體系，打造以云化部署為核心的運營管控平臺，健全全域智能感知體系，強化多維數據共享與應用，構建節能高效智慧水務應用場景，打造城市供排水數字孿生系統，實現全業態平臺化管理以及智慧生產、運營、服務與決策。
二是以水務產業+互聯網為核心，構建全鏈條水務產業生態圈，整合外部資源，構建智慧水務產業聯盟；釋放企業內部優勢，構建水務品牌輸出模式，實現水務全產業鏈在多個領域的深度合作，推動產業鏈健康、綠色、可持續發展。
三是以水務消費+互聯網為核心，構建創新型水務商業經營模式，依托線上服務平臺，為用戶提供精準服務，形成高粘性水務專屬私域流量，并據此打造網上商城，提供多種個性化服務。
3.2 標準先行——數字水務標準體系促進水務資源共享
在智慧水務建設中，一方面各地區水務行業發展不均衡，認識不統一，智慧水務缺乏統一的建設指導，容易造成智慧水務建設各自為政，建設易偏離既定目標，效果大打折扣；另一方面由于沒有統一的規范與標準，智慧水務建設比較混亂，諸如硬件接口、數據類型、通信協議、性能要求等無標準可循，各自企業使用不同的開發建設廠商，系統建成后信息無法互聯互通，信息孤島問題突出。造成以上現象的一個重要原因就是水務標準體系的缺失。目前信息化領域國家標準總數已經超過2000項，但水務數字化的相關標準仍舊欠缺，標準體系亟待建立。為解決智慧水務標準缺失、滯后、交叉重復等問題，未來要系統梳理、全面布局、迭代進化各層級、各板塊標準，指導智慧水務合規、有序建設。各地水務管理單位、水務企業、高校以及水務開發建設廠商等相關單位應積極參與到智慧水務標準體系建設中，打造兼具先進性與適用性的數字水務標準體系，引領智慧水務建設全面規范化發展。
3.3 價值變現——數據質量提升增加水務數字資產價值
目前，很多水司尚處在建設信息系統的過程中，普遍存在著數據質量不高、數據格式不統一等問題，需要借助數據治理手段加以根治，規范數據共享和使用，提高數據質量，從而充分發揮數據的價值。規范、統一數據的存儲、共享和使用，能讓涉水數據更一致、更準確，方便數據在各業務系統間流轉交互，促使與數據相關的業務流程得到深度再造。此外，通過數據清洗工作，識別并改善數據重復、數據缺失、數據異常等問題，提升數據質量，一方面能讓數據更可信，使廠站能耗、產銷差等數據分析結果更合理，輔助管理人員作出更經濟、合理的決策；另一方面，數據問題往往跟設備故障、運維缺失等問題相關聯，借助數據清洗能更及時地發現隱患，助力供排水系統穩定安全高效運行，減少企業經濟損失。
3.4 技術賦能——使能技術研究應用加快數字化水務智慧升級
水務使能技術把“大數據+物聯網+云平臺+移動化”以及人工智能、邊緣計算等前沿技術與水務應用融合一體，形成新技術+新業務。供排水處理工藝的機理模型、供排水管網水力模型、AI智能優化算法等將廣泛應用于水務規劃建設、運行調度、防洪排澇、設施運維等業務中，提升決策的科學性、提高管理效率，使供排水系統的運行效能最大化。
一是智能規劃。結合模型預測，對工程地點選擇、規模設計、參數優化、運行效果進行模擬評估，指導項目的規劃與投資，為區域整體規劃建設提供決策依據，為廠站建設、管網建設等的預期效果提供量化手段。
二是智慧運行。一方面，隨著在線監測技術的發展和智能控制技術的成熟，供排水廠站逐漸由機械式、人工式監控向自動化、智慧化調控發展，最終實現廠站少人、無人值守，實現廠站工藝智能、安全、高效、達標運行。另一方面，精度高、實用性強的供排水管網實時在線水力模型作為調度系統的核心模塊，結合預測算法、AI分析等，能夠實現對管道中各種可能出現的問題進行預判，對管網調度操作進行事前模擬，為區域科學調度提供參考，保證生產順利開展。
三是治污排澇。利用排水管網模型、雨量預測等技術，在降雨發生前對排水管網可能的內澇點、污水冒溢點進行模擬評估，并針對高風險點，自動發送預警信息，事前排查管道淤積等問題，執行調度操作降低管網液位，定點配置足夠的人員、物資，降低污水冒溢風險，實現水污染智能化管控、防洪排澇智能化管控。
四是智能運維。借助數字孿生技術、物聯網感知設備，構建涵蓋供排水業務全鏈條的數字孿生體，將會是水務基礎設施運維管理的新模式。通過水務數字孿生，將水源、水廠、泵站、管網等設施精準地映射在計算機中，再利用數據分析、模型模擬等技術，實現對設施的仿真交互、故障預測等，為基礎設施的運維管理、事件處置的評估決策提供強有力的支撐。
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