基于GIS 和AI 技术的城市智慧供水系统管理与服务分析

牟旭阳

(成都同飞科技有限责任公司)

随着城市化进程的不断加速，城市供水系统的信息化建设和智能化管理已经成为当前城市供水领域的一项重要任务。GIS 技术作为一种空间信息管理和应用工具，在城市供水管网规划、运行监测和空间数据管理方面发挥着重要作用[1]。AI 技术凭借其视觉识别与深度学习算法等方面的能力，为城市智慧供水系统的动态调度、自动抄表、厂区安防等管理，提供了高效、精准的智能化改造方案。当前，城市供水系统的管理面临着智慧化提升的迫切需求，GIS技术与AI 技术的融合，将在城市供水领域提供巨大的发展潜力，为供水管理带来更加精准、高效地管理方法，提升城市供水系统的智能化水平，从而满足城市安全用水及可持续发展的需求。

本文旨在探讨和分析如何将GIS 和AI 技术结合应用于城市供水系统管理与服务，以提升城市供水行业的智能化水平和服务质量。

1.GIS 技术在城市供水中的应用

GIS（地理信息系统）技术在城市供水领域的应用是十分广泛的，其主要包括管网管理、水资源管理、供水设施管理、供水监测等方面。

通过GIS 技术，可以建立城市供水管网及设施设备的数字化地图，对供水管线、阀门、水泵、水箱、水源等进行准确位置标注和属性信息管理。可以基于地图对供水网络监测数据进行可视化在线监管，实现供水网络运行数据的全面感知和实时调度，及时发现供水网络运行数据的异常并报警，提高整个城市供水系统的运行效率和安全稳定性[1]。

同时，GIS 技术可以对城市供水系统中相关水资源进行管理和动态监测，包括河流湖泊、水库、取水口、供水厂、加压站等的位置和水量情况，结合综合分析能力和设备监测数据，对城市水量需求有效地评估，并为合理分配水资源进行调度，保障城市供水系统的水量充足和稳定供应，这对城市供水管理工作具有重要意义[2]。还可以结合遥感技术，对水质监测数据、水环境模型及高光谱影像分析结果进行综合分析，对供水水质的变化趋势及时采取措施，保障供水水质安全[3]。

2.AI 技术在城市供水中的应用

AI（人工智能）技术已经在城市供水等很多业务领域得到了充分的运用，随着技术的不断进步和应用的不断扩大，AI技术在城市供水领域中的应用前景也会越来越广阔。

AI 技术在城市供水的智能供水和用水管理工作中正逐步凸显价值。利用先进的AI 技术对城市供水系统的运行数据进行实时分析，结合历史资料以及预测模型对城市用水需求进行智能预测，并据此确定合理的调度方案，从而保证供水系统的运行与维护，并给城市稳定用水提供有力保障[4]。

AI 技术在城市供水的管网漏损治理中也起到了关键作用，如利用噪声监测仪器持续收集管网运行过程中的声音数据，通过AI 算法对收集到的声音数据进行分析，识别出与漏损有关的特定声音模式，如水流声或滴水声等，从而确定管网中是否存在漏损，再结合人工现场查漏的方式，大幅缩短发现漏损并定位修复的时间，从而解决漏损治理定位漏点困难的问题[5]。

AI 技术还可应用于抄表自动读数以及水厂智能视频识别中。抄表自动读数将水表的读数通过集成深度学习算法和计算机视觉技术来实现自动识别的，从而减少人工抄表的工作量。水厂智能视频识别则是通过图像识别分析技术，自动识别水厂各区域的异常情况，如发现擅自进入、行为异常、设备运行不正常或出现故障等情况及时报警，大大提高水厂安全防范能力。

综上所述，在城市供水方面，AI 技术主要应用在提高城市供水调度系统监测与预测的精确度；改善抄表智能识别的精确性和速度；在智能安防报警系统中实现对供水安全突发事件的快速响应和处置。随着技术的不断创新与发展，AI 技术在城市供水领域的应用也会得到进一步的拓展和深化。

3.GIS 技术与AI 技术融合应用分析

很多城市的供水系统面临着管网老化、供水设备维护困难、用户服务不细致等问题，影响了城市居民的生活质量。为解决这些问题，越来越多的城市供水公司在现有信息化系统的基础上，通过GIS 与AI 技术相融合进行城市供水系统的智能化改造。

3.1 智能管网与设备运维管理

利用GIS 技术建设供水管网地理信息系统，建立城市供水管网、供水设施设备的数字化专业图层，标注管线、阀门、水源、供水设施设备等信息。在系统中融合AI 技术，实现对供水网络中运行数据（如关键点位流量、压力等）的实时监测和分析，自动识别出供水网络中的异常情况，如漏水、管网破损、设备故障等。同时，AI 算法还可以较为准确的预测供水网络中未来可能出现的问题及出现问题的位置，并提出相应的调整方案。通过融合AI 技术的供水管网GIS 系统，供水公司可以及时发现管网、设备问题并采取措施，提高供水的安全性。

在供水管网GIS 系统中应用AI 技术对未来出现的异常情况进行自动分析、识别和预测，具体方法如下：

3.1.1 管网及设备GIS 信息管理

利用GIS 技术，建立包括供水管网位置、属性、状态等信息以及水泵、水箱、阀门等设备的空间信息数据库。将属性信息与GIS 地图相关联，实现对管网和设备的空间定位和管理，便于水务部门运维人员管理和维护管网及设备，构建完整的供水网络拓扑结构。

3.1.2 实时监测与数据采集

对管网和供水设备的运行状态进行实时监测，将监测数据接入，如水压、流量、水质、温度、电流等参数。实现可视化在线监测供水管网运行数据，并将实时监控数据与地理空间数据相关联。

3.1.3 搭建智能设备故障预测模型

（1）数据预处理与特征提取

对实时监测数据的预处理工作主要包括去除异常值、填补缺失值、数据结构化等，通过数据预处理来保证建模数据的质量和准确性，同时因为实时监测的数据量大，考虑到设备稳定性等因素，需要优先预处理收集到的运行数据。

在完成上述工作之后，需要进行供水网络运行数据的特征提取。常见的特征包括供水网络中关键节点的压力和流量的最大值、最小值、均值、方差等特征，还包括数据采集的时序特征、频域特征等。

（2）建立算法模型

利用第一步准备好的数据和特征，根据不同数据及特征情况，选择不同的机器学习算法，然后利用训练集对模型进行训练。通过将训练集的特征数据输入到模型中，并调整模型参数，使模型能够最大程度地拟合训练数据。训练过程中，主要采用交叉验证的方法对模型进行调优，以提高模型的性能和通用能力。最后对模型进行评估，主要是通过将测试集的特征数据输入到模型中，计算得到该模型的预测结果与实际结果之间的误差，以确定模型的准确率。

3.1.4.管网与设备故障预测与维护

（1）模型部署及预测

将训练好的模型部署到管网监测管理系统中，在管网监测管理系统中实现对实时运行数据的自动采集和整理，作为输入参数，自动录入故障预测模型中，利用搭建好的模型对实时数据进行故障预测分析，识别供水网络中管网及设备可能出现的故障类型和发生概率。

（2）预警与维护

当模型计算出供水网络中可能出现异常和故障时，系统可以自动发出预警推送，通过短信、APP 推送等方式提醒水司运维人员关注风险。水司运维人员可以根据预警信息，及时对设备安排巡查和检修，预防供水网络中故障与事故的发生，保障供水网络正常运行。在系统中，可以根据模型推荐及经验值设置阈值和警报机制。

（3）数据更新与模型优化

管网监控管理系统对设备运行状况的实时数据进行持续采集并不断对已有的模型进行更新训练，以提高故障预测的精确度和可靠度，使预测模型在实际应用中能够取得较好的效果；同时对模型进行不断的测试和验证，使预测的效果能够得到更好的发挥；通过这套系统的持续运转，为供水管网的正常运行提供有力的技术保障。

结合以上几个步骤，运用GIS 和AI 技术，对供水管网及其设备的运行状况进行实时智能监控和分析，对可能出现的故障进行提前预测，使总体故障率得以有效降低，从而为城市供水系统的稳定运行给予重要的技术支撑和保障。

3.2 用户智能服务

利用GIS 技术建立城市供水用户的空间分布专题图层，以用户用水行为数据（如用水量、用水时间等）为基础，结合AI 技术，对用户用水行为进行智能分析和预测，形成用水用户画像，为用水用户提供更有针对性的服务。在客户服务方面，AI 算法可以结合用户反馈的信息和供水系统数据，实现对用户电话或网络平台投诉、问题的智能回复和解决。通过智能用户服务系统，城市供水公司可以提高用户满意度和服务质量，改善居民的用水体验。

通过使用AI 技术建立用户用水特征模型的具体步骤如下：

3.2.1 数据收集与整理

从各个供水业务系统中收集用户用水行为数据，如日/月用水量、用水时间、用水频率、缴费情况、服务历史等信息。这些数据部分通过业务系统提供接口后计算得到，部分通过智能水表、传感器等设备实时采集，也可以从历史数据中获取。

3.2.2 特征提取与分析

对用户的用水行为数据（如用水时间、缴费时间等）进行特征提取，再利用这些特征进行用户用水行为的分析，可以分析得到用户的用水模式、用水习惯、用水趋势等信息。

（1）数据预处理

在进行用水行为数据的特征提取之前，首先需要对第一步收集到的各类用户用水行为数据进行预处理。该工作主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和处理等。

（2）特征选择

在特征提取的过程中，需要选择合适的特征来描述用户的用水行为。特征可以分为三类：统计特征、时序特征和频域特征。统计特征包括用水用户日/月用水量的平均值、最大值、最小值、标准差等。时序特征包括用户用水的时间序列数据，如用户的用水时间段、用水频率等。频域特征则是通过对用户用水数据进行傅立叶变换等频域分析，提取用户用水的周期性特征。

（3）特征工程

在选择特征后，需要进行特征工程，对特征进行进一步处理和转换，以提高模型的性能和准确性。

（4）特征分析

在做完特征提取和工程之后，为了解特征之间的关联性和重要性，提取到的特征需要进行细致的分析。通过运用统计分析、可视化等方法，有助于更好地理解数据与特征之间的关联度，通过可视化深入分析特征。

经过以上步骤的处理即可得出描述用户用水行为的特征集合。这些特征将成为建立用户用水行为模型的一个重要输入，从而对用户的用水行为有更好的认识和预判。

3.2.3 模型持续优化与改进

将模型应用到用户服务场景中，通过采集用户用水行为相关数据，定期更新模型和特征，帮助提高模型的准确性，优化智能服务的效果。同时定期获取用户反馈和投诉信息，对智能推荐成果进行复盘和修正，持续优化系统的算法和服务流程，提高用户满意度和服务质量。

3.2.4 用户智能服务

通过以上步骤完成建立AI 智能算法模型后，通过以下具体的应用场景来实现用户智能服务：

（1）用水行为分析

利用提取的特征对用户的用水行为进行分析，包括用水量的波动情况、用水的时间分布、用水的频率等。分析结果可帮助水司人员了解用户的用水习惯和模式，为后续的个性化服务提供支撑和依据。

（2）异常检测预警及维护

大部分用户用水行为的异常情况都可能由供水网络故障导致，所以通过监测用户用水特征的变化，可以及时发现可能存在的异常情况。

4.未来发展趋势与展望

未来在城市供水中应用GIS 和AI 技术，将开拓出更广阔的发展空间和更深入的业务应用，随着科技的日新月异，两者的结合将使城市供水体系达到更高程度的智能化和高效化，并由此为城市供水系统带来可持续发展效应。

随着GIS 和AI 技术的深度融合应用，城市供水系统的智能化管理水平将进一步得到强化。运用地理信息系统和人工智能技术融合，可以对城市供水系统进行全方位的监测和实时调度。人工智能技术可以对大量的供水数据进行分析和处理，对供水需求和水质变化趋势进行预测，从而帮助供水部门更精确地制定供水计划和调度方案，提高系统运行效率和管理水平[6]。

GIS 与AI 技术的融合应用，也会使未来城市供水体系的安全防范与应急处理得到进一步的加强，实现全智能化、精细化、网格化的城市供水体系安全监控与智能报警。目前应用AI 技术能对供水系统的运行状态和水质状况进行实时监测与预警，并采取相应措施加以应对已初有成效。

未来在城市供水方面，GIS 和AI 技术的相互融合。在信息化管理主管单位或部门水务业务流程、用水安全防范、应急管理等方面都会发挥不可估量的作用。这将给城市供水体系的高效可持续发展提供更加有力的支撑。

5.结语

本文主要对GIS 技术和AI 技术在城市供水领域融合应用进行了详细的论述与分析。并对其今后的发展趋势和前景进行了探讨，最后得出如下结论：

在将来的城市供水领域，GIS 技术和AI 技术的相互融合会有更大的发展空间和更深度的应用场景。在技术不断创新进步的推动下，两者的技术融合会为城市智能供水体系带来更高的智能化程度的增强和效率的提高，并以此为城市供水系统的健康与可持续发展打下坚实可靠的基础。未来的融合应用会促进城市供水体系在智能化管理和水资源管理保护业务上的深化开发与应用，为进一步实现城市供水企业提质增效起到积极促进作用。因此，无论是当前还是将来，GIS 技术和AI 技术的相互融合都将在城市供水领域扮演举足轻重的角色。

要使GIS 和AI 技术在城市供水领域得到更加充分的应用，就需要进一步强化技术的研究与创新力度，充分结合城市供水公司的实际情况，减少技术的落地难度和维护费用，并通过跨学科合作与产学研相结合的方式促进技术的转化与应用，使城市供水体系的智能化程度提高和高效运转得以持续进行下去，从而使城市的可持续发展能够得到有效的促进。

综上所述，GIS 和AI 技术在城市供水领域的融合应用具有重要意义，为城市供水体系的智能化管理、水资源管理和保护、安全防范和应急管理等方面带来新的机遇和挑战。