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贴着AI的智慧水务,还只是一句空谈

文章作者:来源:www.gfxfaction.com时间:2020-01-08



从7月15日晚到7月16日上午,北京及其周边地区接连遭受暴雨袭击,部分道路积水,变成河流。北京水文站发布了白河黄河洪水预警,这也是北京自今年汛期以来的第一次洪水预警。

网民在网上抱怨大雨对他们生活的影响。段子寿不愿落后,走过来看照片,说,“我在沙尔基汽车站,等着一艘船来接我。”

在公共汽车站等船显然是不现实的,但是我们总是要寻找一些东西。在这场突如其来的暴雨中,人们所等待的实际上是如何阻止道路积水入河的解决方案,这也是目前每个人最关心的话题。

面对城市内涝问题,我们在12年内提出了“海绵城市”的概念,并在14年内开始试点建设。虽然取得了一定的成绩,但从湖南几个城市去年的内涝和北京今年暴雨的现状来看,“海绵城市”建设的速度和效果明显不理想。

目前,水管理需要一个系统科学的管理平台。自人工智能爆发以来,在“智能城市”和“智能地球”概念的指导下,“智能水”的概念也应运而生。

大雨把城市翻了个底朝天。人工智能能做什么?

说到治水,中国人首先想到的是大禹。大禹治水时,主要采用“疏通九州河流,引洪水入海”的方法,完成了治水的伟大任务。然而,如果大禹治水的场景变成了一个现代化的城市,大禹可能会为高层建筑的混凝土地面而头疼。

让人头痛的是,城市内涝的原因不仅仅是气候因素,还有城市建设和规划遗留下来的问题,如城市绿化植物的减少、地表硬化率的提高、湖泊和田地的开垦等。这主要与人们自己的行为有关。

显然,为了控制城市内涝,人类必须意识到他们的行为对环境的巨大影响。面对如此复杂的原因,人工智能显然很难“治标”,但用智能供水“治标”是非常可行的。

一般来说,智能供水由传感层、传输层、数据层、业务层和智能分析层组成,其中计算机模型包括水动力模型、积水模型和活性污泥模型,能起到积水预警和调节的作用,并配有决策支持系统和智能供水沙盘。

Figure是智能水的总体架构图(来源:期刊《水利信息化》)

在每一场可能导致“公交车变大船”的暴雨中,智能水必须首先能够感知情况,其次,将这些观测结果与需求和动态响应模型相结合,最后,使用预测结果来修正系统以满足人们的需求。

在感知方面,智能水系统可以利用各种传感技术实时测量、监控和分析水资源流动的全过程,形成物联网,传感器和智能设备布置在海绵设施、污水处理厂、泵站、管网、地下通道、河流等关键区域。

这项技术是在中国Xi的一个公园里采用的。通过这种认识,整个水循环可以在智能供水系统中相互连接。去年,水技术公司木质部在2017年中国国际工程博览会上正式推出了在中国本土开发的智能水云平台 AquaTalk。它基于“自我意识”和设备远程控制和管理的互连。

在感知的基础上,系统可以通过计算机模拟获得雨水径流的流态、水位变化、蓄水范围和淹没时间等信息。该系统采用单指标或多指标叠加,可以综合评价城市内涝灾害风险,也可以结合城市区域的重要性和敏感性对城市内涝风险等级进行分类。

面对越来越严峻的环境挑战

当然,与理想的智能供水相比,AquaTalk和大禹的节水战略合作仍然是非常初步的测试版。为了实现具有智能感知、决策、控制和校正功能的智能水务,必须解决客观环境和主观条件的问题。

客观地说,一个城市能否建立智能水系统需要考虑很多方面,如经济和网络基础设施、政府支持、专业人员数量以及最重要的资本投资。下图选取了工业、经济、网络基础设施和保障三个方面的智能供水建设评价指标。

照片来源:沈阳建筑大学学报(社会科学版)

面对客观环境的限制,我们可以确定科学合理的评价指标体系,为决策者提供判断依据,使他们有针对性地制定更好的政策和计划,调整系统建设的发展方向。

除了客观条件的限制,智能水本身的建设也是不够的。首先是硬件资源的过度浪费。近年来,我们一直在推进智慧城市建设,但不同的人工智能企业发展水平不同,这使得产品配置难以把握。这使得在许多操作规范和标准中实现单边应用成为可能,不能用模块化硬件实现所需的功能,并且具有一定的更新和维护困难。这极大地浪费了网络系统建设中的软件设备和硬件资源。因此,硬件投资将高于控制范围。

其次,是系统的运行安全。在制度建设方面,我们缺乏能够安全、独立经营专业业务的技术人员。在系统网络和信息安全方面,也有不符合国家标准的产品。在系统构建过程中,可能会有一些详细的安全风险。

最后,这是智能水的信息规划问题。事实上,由于智能水在中国发展相对缓慢,在具体实施过程中缺乏信息规划,许多信息应用在建设过程中难以匹配。系统各部分没有垂直管理,信息收集过程中各单位意见不统一,甚至可能导致前期施工空缺现象。

在数据收集方面,虽然大数据可以获得几十年来年均月均日均小时降水量,但雨水排放的变量仍然太多,不容易掌握规律。同年,雨季和旱季不同,台风的存在与否也不同。同时在同一个城市,东部和西部地区的降水量也不同。如何掌握降雨量的变量,学习更多的规则,然后完善合适的预测模型,也是智能供水应该突破的地方。

智能水的制高点是社会生活和系统之间的有效联系。

智能水如何引领未来?如上所述,水资源控制的关键在于人类自身。智能水系统不仅要注重感知和分析,还需要一个由居民需求和行为特征驱动的网络化、自我调节的系统。与感知水循环和评估城市内涝灾害风险相比,我们需要能够在早期预测甚至预防内涝。

加深对社会生活的理解是智能水的突破点。智能手机的普及使得直接测量人类行为成为可能。使用这些数字轨迹来收集数据,我们可能更容易回答这些问题:他们什么时候使用更多的水?有环境污染吗?这个地区的降雨量对他们的生活有严重影响吗?

了解一个城市的行为模式后,我们可以更好地规划城市的供水,特别是关于人类行为的连续数据流可以使我们更准确地预测水资源的使用、污水排放、交通尾气排放以及由此造成的环境问题。

这些数据驱动的预测让我们提前为高峰需求做好准备,从而实现

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