指出了长江大保护智慧水务在提升水务服务智能高效的同时，更注重保障生态环境的可持续性。随着5g、物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术的发展，为智慧水务的监测感知、巡检运维、污泥管控等方面的智慧应用提供了支持。传统的水务管理模式逐步发生较大改变，形成了技术驱动管理框、业务驱动管理模式、服务驱动管理模式的趋势。

1 引言

在“十五”到“十二五”之间，智慧水务的发展经历了起步萌芽、基本建设、业务应用3个重要阶段[1]。发展至今，国内已出现了很多比较成熟的，能满足基本业务的智慧水务系统。谢善斌等[2]深入讨论了智慧水务的业务需要与应用价值，杨哲等[3]对其在城市中的应用进行了详细的效益分析。

“十三五”期间，国家大力提倡新基建、数字中国，加上5g技术、物联网、云计算、大数据、人工智能的飞速发展，智慧水务也迎来了新的发展机遇。传统的水务管理模式逐步发生改变，形成了技术驱动管理模式、业务驱动管理模式、服务驱动管理模式的趋势[4]。

郑浩等[5]提出了基于物联网的设备最佳自动运营管理，远程控制维护等业务应用。刘勋等[6]介绍了智慧水务物联网的实际应用成果。赵艺璇等[7]、舒秀霞等[8]对大数据的智慧水利应用与实践进行了探讨。张胜雷等[9]提出了能适应不同业务，持续改进的面向服务（soa）的智慧水务大数据中心的构建思路。本文结合长江大保护智慧水务规划、实施中的思考与实践，对新技术飞速发展下的业务新应用进行探讨。

2 监测感知数字孪生

随着数字化的发展、新基建的建设完善，智慧水务的监测感知从以往的抽样监测、重要典型区监测向着全覆盖、全感知的数字孪生发展。

2.1遥感解译

随着5g、云计算、遥感自身技术等的发展，遥感解译最高可以实现cm级的精度，并可以做到分钟级的刷新速率，保证信息实时且准确。

基于人工智能图像识别等，可以直接依靠遥感影像，分析出土地利用类型。结合人口分布、工业农业分布等大数据分析，可以得到各分区污染源类型及其污染量。通过光谱分析、设定算法等，可以从面的程度对水体水质进行分级、定性分析。

通过遥感解译，可以做到对全流域、全水体的现状分析与实时定性监测，水体异常时可以第一时间发现，并分析溯源，为其他业务提供支持。

2.2无人巡检船

传统的水质取样一般有两种，没有测站时，依靠人工采样，选取典型点位进行检测，往往只能实现有限的点位，有限的时间覆盖;有测站时，在典型、重要断面上建立水质站，获取水质信息，可以做到时间全覆盖，但依然只能监测有限点位。

基于5g、物联网、无人驾驶等技术的发展，无人巡检船应运而生。无人巡检船可以自动水上巡检，实时传输水质、水下地形等数据，实现整片水域的时间与空间的全感知、全覆盖，实现监测从点到面的突破。还可以对水中的垃圾、漂浮物等进行清理，遇到大型杂物时，自动发送信号，通知人工进行处理，提高巡河效率，节省成本。

2.3水指纹图鉴

基于数字孪生、大数据分析技术，建立水指纹图鉴分析库，可以从庞大的数据要素中，提取出有用的信息加以利用。

水环境污染有多种来源，比如农业、工业、生活、大气、底泥等，每种来源所造成的水污染会有一定的特征，比如光谱特性，各水质指标含量百分比等，可以根据这些不同的特征，建立水指纹图鉴分析库。在水质监测实时全感知的基础上，结合周边企业分布、人口密度、环境情况等进行大数据分析，做到快速分类定位、第一时间识别污染来源。

随着数据的积累与技术进一步发展，识别精度可以进一步提升，杜绝居民自排、企业偷排等传统监测难以识别的点状不定时排污情况。

3 巡检运维新应用

传统的智慧水务巡检、运维，借助bs、ms系统与gps等技术，比传统水务服务有了大大提升，但还是存在人员过多、操作繁琐、业务不够智能等问题。基于新技术的发展，对于巡检、运维的智慧化应用有了更多的可能。

3.1智能派单

工单派发是在水务运维日常工作中至关重要的一部分。在传统的水务运维场景中，巡检、问题申报、检修、维修等繁琐的派发流程，需要多人申请、批准、执行，往往导致不能第一时间解决问题。

结合大数据分析，对在岗的检修、维修人员建立人才能力库，录入并分析出每个人的技能（比如管网维修能力、泵站维修能力等）、解决不同问题的估计时长等;还可以将多人进行组合，形成小组的能力分析库。对管网等设施的问题进行建库，针对监测数据的不同异常情况，可以自动分析出是由哪种问题造成的。

结合gis与物联网，对管网设施进行定位，分析问题所需要的相关维修设备;对在岗的检修、维修人员进行定位，并记录其当前的工作状态（比如空闲、正忙预计还需多久完工等）。

结合人工智能，当发现管网设置出现问题后，系统会结合问题类型，检修与维修人员的技能、工作状态、距离远近等进行综合分析，将最合适的人员或小组与问题进行匹配，实现智能派单。

智能派单技术，不仅节省人力物力、节约沟通成本、减少返工，还大大提高了工作效率，可以保证问题可以快速、安全地得到解决，使水务运维真正智能化。

3.2设备智慧辅助维护

在设施维护、维修場景中，对维修工程师的技能要求很高。传统的水务公司，一名新员工往往需要花费长时间的培训与实际锻炼之后，才能成长为一名能独当一面的能手。借助物联网、大数据、人工智能等技术，可以建立一套傻瓜式辅助维护系统，一步一步地对维修过程进行提示。新员工借助辅助维护系统，相当于拥有一个经验丰富的师父，可以使其快速成长，掌握各类问题的解决方法。不仅可以缩短新员工的培训周期，也可以提高工作效率，减少成本。

还可以借助ar/vr技术，对地下管网及设施进行建模及直观展示。可以第一时间快速看清问题本质，提高检修效率，减少运维成本，减少实地开挖检修对生态环境的破坏。

4 污泥智慧管控系统

国内外众多学者，已对污水厂的污水管控系统做了研究，如陈贺添等[10]，对污水处理智能化运营建设思路进行了探讨。随着时代的发展，在水环境治理中，除了传统的污水治理，对污泥治理的相关问题渐渐浮现出来。比如，污水厂污水收集、处理后，产生的污泥可能含有有害物质;污泥没有合理的去向及配套的产业链等。长江大保护智慧水务深度实践“泥水并重”的科学治水理念，要求对污泥处理实现智慧化管控。

污泥智慧管控系统，对污泥处理形成智慧化、流程化管控，实现节能增效、为技术决策提供支持。

4.1污泥设施管理

对污水处理厂、污泥收集点、污泥处置厂、污泥去向等污泥全生命周期所有相关设施进行数字孪生，实现统一管理。

4.2污泥数据库

构建污泥样品库，建立城镇多源污泥泥质、泥量数据库，建立污泥特征图谱。对不同城市、不同区域、不同来源的污泥进行建库分析，识别有机质含量、含砂量、重金属、有毒有害物质等的分布、浓度水平及变化规律。

4.3污泥处置与评估

建立污泥处置工艺库，阐明典型污泥处理处置工艺流程中污泥重金属及有毒有害物质的削减规律和去除效果。建立评估知识库，对不同污泥处置工艺应对不同特征的污泥的处置效果进行分析，实现对污泥特性和处置效能的全面评估。

4.4污泥一张图

实现污泥的收集、过程处理、再利用全流程跟踪，一张图展示污泥设施、污泥流向、污泥特性、污泥处置效能等信息，可直观了解城市污泥处置总体情况，为城镇污泥统一管理提供依据。

5 结语

智慧水务在中国已有十几年的发展，产生了很多成熟的业务、功能。随着新基建、新技术的发展，智慧水务业务也会越来越智能化、高效化。真正做到实时监测的全覆盖、全感知;实现运维的智能派单、少人值守、智慧辅助;实践“泥水并重”，对污泥全流程进行一张圖展示，全过程跟踪，以确保高效处理，变废为宝。