基于物联网的智慧水利技术

由 | 2月 22, 2024 | 新闻资讯

水资源已成为人类生存和发展不可或缺的重要物质基础。 然而，由于气候变化、人类活动和自然灾害等因素的影响，水资源逐渐显得紧缺和 珍贵。因此，如何有效地利用和管理水资源成为了当前重要的研究和实践领域。基于物联网的智慧水利技术逐渐走入人们的视野，并在实践中取得了不俗的成果。

一、物联网的智慧水利技术

智慧水利技术是指将传感器、物联网技术、云计算和大数据等先进技术与水利 行业深度结合，实现对水资源的监测、测算、分析、管理，实现从水源到用水环节 的全过程智能管控和高效利用。

这种技术理念就是将“人、机、物”三者进行融合，实现高度自动化、智能化的水文信息收集、分析和应用。在这种环境下，全球的各种水利设备和 设施将与互联网络连接，并通过传感器、控制器、智能计算机等设备实时获取、分 析和管理各种水文数据，需要时能够自动地对应的设备做出响应。

因此，基于物联网的智慧水利技术，可以有效提高水资源利用率、优化水资源配置、改进水费征收方式、保障生态环境及提高认识精度等作用。

二、智慧水利技术的具体实践

在实践中，智慧水利技术的应用可以表现为智慧灌溉、智慧供水、智慧水质监 控和智慧排涝等多个方面。例如在智慧灌溉方面，采用无线传感器网络，通过土壤含水量、天气情况等因素预测农作物生长情况，并根据实测数据决定灌溉方案的实施。而在智慧供水方面，基于物联网的水表和远程控制技术，能够实现对用水情况的实时监测 和水量计量，以及远程控制供水管道的开关。

此外，在智慧水质监控方面，更是采用传感器网络和无人机等多元化手段，对水中的水质、温度、pH 值、浊度、溶解物等指标进行 24 小时监测，并对异常情况 进行预警和反馈。而在智慧排涝方面，通过天气预报、水位监测、排涝设备调控等 措施，能够快速响应暴雨等极端天气的影响，做到全天候排涝。

三、智慧水利技术的应用前景

基于物联网的智慧水利技术，具有较强的适应性和普适性。将来智慧水利技术 还将逐步普及和升级，发展成为农村农业、城市建设、工业生产以及海洋航行等领 域的重要组成部分。

正如我们所看到的，智慧水利技术能够在较长时间内提升水资源利用效率和逐 步解决用水问题，并更好地保护生态环境。因此，这项技术注定会成为当前水利管 理领域的一个重要突破口。

当然，智慧水利技术也存在一些问题与挑战，如安全隐患、技术创新、数据共享等，这些问题需要我们不断深入探索和改进。
总之，智慧水利技术的崛起是一个逐步演进的过程，在今后的实践过程中，需要全社会广泛参与，共同致力于推动智慧水利技术的发展，为提高水资源利用效率、 保障水生态安全、促进社会、经济可持续发展等方面作出更大的努力。

实时水雨情监测系统都监测什么

由 | 2月 21, 2024 | 新闻资讯

在水利信息自动化应用中，雨量、水位的监测正由自动化取代传统的人工采集，RTU也就是远程遥测终端，其主要完成两个功能，第一个功能是采集前端传感器的数据，第二个功能是将采集的数据传送给运行监测分析软件的工控机，远程遥测终端广泛应用于各种各样的的自动测报系统中，是整监测个系统的重要组成部分。目前环保、水情、气象、石油、煤矿、电力、交通、农业以及科研领域的数据采集系统广泛应用RTU。要做好水情预报工作，就必须实时监测诸如雨量、温度、水位、闸门开启情况、湿度以及流量等参数，这些参数如果不借助RTU监测，而是通过人工监测，其困难是不可想象的。

目前很多监测点都配备为无人值守的监测点，这些监测点一旦建成，就不需要排专人看守，极大降低人力成本。无人值守RTU具有高效、稳定以及成本低等特点，因此在水情监测中被广泛应用，无人值守RTU主要通过两种方式向中心站发送数据，一种是通过无线电台，这种方式属于自建网络，不需要额外的费用，但传输距离有限。

另一种方式是借助公共的GSM网络，这种方式基本不受距离的限制，但由于需要借助外部的传输网络，需要交纳一定的费用。远程遥测终端RTU主要应用于需要遥测数据的地方，除了气象和水利行业外，在油田自动化、变电站的远程监测点、供气供水管网以及输油管道的监控点都被广泛使用，具有良好的社会和经济效益。

远程遥测终端组成

这项系统面向水雨情监测，因此与大部分远程监测系统具有很多的共性又有独特性，在设计之初就充分考虑了系统的可扩展性，稍加改造就完全可以应用到机房监测以及气象监测等领域。水雨情监测系统主要监测水库以及河流的水情，主要包括水流流量、水库以及河流的水位、水温、各进出水口的闸门开启情况以及大坝安全等参数。这些参数根据位置远近以及现有条件分别选择不同的传输方式传送到中心站。

对于那些要求实时性高的水情数据，尽量选择稳定的传输方式，在很多情况下也可以选择多种方式传送一组数据，确保数据及时传输到中心站。系统目前可以采集雨量、水位、以及风速、风向、气压、气温以及湿度等数据，系统主要由远程采集数据的监测站以及负责数据处理的中心站组成。

数据监测站：
数据监测站全部为无人值守的遥测站，减少人力成本，监测站一经安装调试完成就不再需要专人值班看守，监测站主要采取两种方式采集数据，一种是定时的采集，另一种是触发方式的采集。

定时采集根据：
用户提前设置的时间间隔采集数据，而触发采集则根据由外界触发采集，例如蒸发量以及雨量的采集常采取触发采集，当蒸发量以及雨量发生了一定量的变化，例1mm/0.5mm变化时（具体数值可以提前设置）就触发一次额采集，并将数据发送到中心站，监测站处理简单的采集以及传输外，也会对数据进行一定处理，例如过滤一些干扰数据，对数据集进行压缩，减少数据传输量。

中心站：
中心站是系统操作平台，负责收集、分析、统计和查询各测站的实时数据、历史数据、报警信息等，并生成各种统计报表，将数据存档并发出各种预报。

智慧水利系统的作用和优点

由 | 2月 20, 2024 | 新闻资讯

智慧水利系统，是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，对水文、水质、水资源等进行实时监测、分析和管理的新型水利体系。它集成了智能感知、智能分析、智能服务于一体，能够为水利行业的决策者提供更为精准、及时的信息支持，进而提高水资源的管理效率和使用效率。

智慧水利系统的功能

智能感知：通过安装在水域的各种传感器，实时收集水文、水质、水位等数据，实现对水域的全方位监测。

数据分析：对收集的数据进行深度分析，提供预测预警服务，如洪水预警、水质预测等。

资源管理：整合各类水利资源，进行统一管理和调度，实现资源的合理配置和高效利用。

公共服务：为社会公众提供实时水情信息、水质报告等公共服务，提高公众的水安全意识。

智慧水利系统的优点

提高决策的科学性：基于大数据和人工智能的决策支持系统，能够为决策者提供更为科学、合理的决策依据。

提升应急响应能力：实时监测和预警功能，能够快速响应各种突发状况，降低灾害损失。

优化资源配置：通过智能分析和调度，实现水资源的合理配置和高效利用，降低运行成本。

提升公共服务水平：为社会公众提供更为全面、准确的水情信息服务，增强社会公信力。

智慧水利系统的影响

推动行业转型升级：智慧水利系统的应用，将促使水利行业从传统模式向智能化、高效化转型。

增强防灾减灾能力：实时监测和预警功能，能够有效降低洪水、干旱等灾害的发生和影响。

促进水资源可持续利用：优化资源配置和高效利用，能够保障水资源的可持续利用。

提升公共服务水平：为社会公众提供更为全面、准确的水情信息服务，增强社会公信力。

结论

智慧水利系统以其强大的功能和独特的优势，正在成为推动水利行业进步的重要力量。它不仅提高了水资源的管理效率和使用效率，也增强了行业的防灾减灾能力和公共服务水平。在未来，随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，智慧水利系统将在全球范围内发挥更加重要的作用，为人类社会的可持续发展作出更大的贡献。

基于数字孪生技术的智慧水利

由 | 2月 19, 2024 | 新闻资讯

现今我国水利工作的重心转移到“水利工程补短板、水利行业强监管”上来，要求各级水管部门按照实际需求尽快补齐信息化短板，在水利信息化建设上提档升级。智慧水利是智慧社会的组成部分，对社会经济的支撑作用和地位尤为重要，对促进水利可持续发展有重要意义。水利信息化向水利智慧化的转变成为趋势。因此，亟待加强智慧水利相关内涵与应用研究，将数字孪生技术与智慧水利需求相融合，构建覆盖水利十大业务的智慧水利应用体系。

智慧水利发展现状

根据不同时期的治水特点及思路，我国水利发展可分为“工程水利”阶段、“资源水利”阶段、“生态水利”阶段及“智慧水利”阶段，当前正是水利信息化朝着智慧水利方向发展的阶段，各省市在水利信息化方面均已有成效，目前较为成熟的信息系统涉及水旱灾害防御、水利工程运行管理、水资源配置、河湖长制等多个业务领域。我国的水利信息化建设目前存在着感知采集不全面、基础数据不融合、数据挖掘不深入、业务管理不智能等诸多问题。

1.1 感知采集不全面

智慧水利的实现需要借助各类型传感器、大数据、云计算等设备及技术的支持，为水利管理提供持续监测、智能预警、统计分析等智慧应用。随着物联网技术的发展，当前在水资源、水安全、水生态、水环境、水灾害、水工程等方面均已初步建设部分感知采集体系，但是部分地区在农村饮水、灌区自动化、水利工程安全监测等方面仍然存在短板，总体来说，感知采集体系建设距离智慧水利要求还有一定差距，存在着监测、传输、控制手段落后，监测种类不全，监测分布不均等问题。

1.2 基础数据不融合

目前水利主管单位基础数据、静态数据存在数据量多且电子化程度较低的现象，水利工程管理涵盖了十大业务，业务覆盖面广，工作过程数据繁多，但还有很多与业务管理相关的基础数据尚未实现电子化，如河道划界、岸线规划、采砂规划、供水工程等基础数据。由于水利管理基础数据存储分散、不成体系，导致统计维度单一、分析深度不够、要素关联不足等问题，管理人员无法总体掌握各项水利业务基本情况。

1.3 数据挖掘不深

目前，各水利系统多采用独立开发的形式建设，多业务数据割裂，十大业务数据并未实现融合共享。数据的缺失和整合不充分，直接导致数据的内在联系与关联关系无法建立，难以形成综合性的数据关联服务，难以对数据进行关联分析与价值挖掘，且目前水利模型库与学习算法库还未搭建成型，未实现海量数据的深度挖掘。

2 数字孪生技术

“数字孪生”是一项用数字化的方法构建一个与现实世界一模一样的数字世界的技术，通过这项技术可以实现对物理实体的了解、分析和优化。数字孪生技术是一个通过集成多个学科、多个物理变量、多维度测量、事件概率统计的仿真过程，通过在虚拟空间中建立映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期。数字孪生应用需要在基础设施的支撑下实现。

3 基于数字孪生技术的智慧水利应用设计

水管理涉及水利十大业务中的监测预警、运行调度、监督管理等业务环节，需要对广泛的管理对象建立模型，辅助实现管理过程中的数据收集、决策支持等，由此看来，数字孪生技术的应用领域与思路和智慧水利顶层设计框架较一致，应用数字孪生技术能够为水利管理提供理论和技术上的支持。

3.1 构建原则

（1）虚实结合。

由于水利管理过程中涉及多学科、多对象、多尺度、多过程的物理实体、调度过程、运行环境等要素，要求智慧水利体系具有科学性、系统性、动态性等多特性，需要数字孪生体具备多源异构数据的实时感知和互联能力，能够对人、机、物、环境四大要素进行全面的感知和融合，实现对河湖、水库、水电站、水厂、管网、渠道、闸门、泵站等基础设施的全面数字化建模，形成虚拟对象在信息维度上对实体对象的精准信息进行表达和映射。

(2) 应用交互。

水利管理要素的数字孪生体不仅用于展示，重要的是应用于实际生产中。将真实的河湖、水利工程等要素的状态和趋势作为边界条件，输入对应的数字模型后，各项物理指标均能在数字孪生体中展示，支持水利管理中的规划设计、建设、运行等方案模拟与发展推演，从而构建虚实融合、双向映射、虚实协同的创新管理体系。

(3) 辅助决策。

数字孪生的核心是模型和数据，重点是预测预警和智慧决策。借助大数据、人工智能技术，在云计算的支撑下，水利数字孪生体通过数据收集、数据分析、模拟评估、优化分析、预测预警，为水利管理中各业务决策提供科学化和智慧化的应用指导。

3.2 总体框架

(1) 感知采集层。
通过对江河湖泊、水利工程、水利管理活动的感知，实时获取所有感知数据，为上层应用及数字孪生体提供输入。

(2) 基础设施层。
基础设施包括项目需要的计算资源、存储资源、网络资源、安全服务资源及实体运行环境等内容，满足会商、日常工作需要。

(3) 数据中心层。
进行纵向及横向数据资源整合，纵向整合各级(省、市、县等) 水利管理的各项数据资源，横向整合自然资源、生态环境等多领域涉水数据，为辅助决策提供全面数据支撑。

(4) 支撑平台层。
包括基础支撑平台及使能平台，使能平台即水利模型库和算法库，集空间模型、专题模型和应用模型为一体，整合水利多维业务模型，实现模型孪生。

其中洪水业务包括洪水预报模型、洪水演进三维模型、区域洪水联合预报调度模型等；干旱业务包括气象、水文、农情等旱情遥感监测模型、多指标旱情综合评估模型等。

水利工程安全运行业务包括工程运行安全评估预警模型、仿真调度模型、安全评估模型等。水工程建设与安全运行监控业务包括水利工程建设BIM+GIS数字工程信息模型等。水资源开发利用业务包括水量分配模拟模型、区域取用水大数据分析模型等。水土流失业务包括生产建设扰动图斑识别模型、水土流失预测预报模型等。河流湖泊包括水域岸线违法违规现象追溯模型、生产建设项目遥感识别模型等等。

(5) 智慧应用层。

智慧应用覆盖水资源、水生态、水环境、水灾害、水工程、水监督、水行政、水公共服务、综合决策、综合运维、综合决策等类别。支持水利管理要素的可视化的动态展示，为决策者提供全局最优的决策方案。

3.3 主要应用

(1) 实现水利要素虚拟映射。利用虚拟现实技术、仿真工具等方式实现对河湖、水库、水电站、水厂、管网、渠道、闸门、泵站等水利要素的全面数字化建模，建设全要素、全对象、全流程的数字孪生体。

(2) 实现海量数据价值挖掘。通过数字孪生技术将目前涉及的水利空间数据、基础数据、业务数据等数字资产管理起来，并通过数字孪生体对数据进行深度挖掘和分析，发现数据之间的联系和规律，为辅助决策提供参考。

(3) 实现水利管理可控、可预测。通过对水利管理过程的进程、状态、实时参数等进行监测，结合水利模型库、算法库，实现防汛抗旱、水利工程运行管理、水资源调度管理等水利管理过程全生命周期的高效协同，实现多阶段、多尺度的可视化呈现，能够有效辅助决策。

结语

在智慧水利顶层设计中需充分融合数字孪生技术，重视数字化模型构建，强调智慧化场景应用，分业务领域纵向进行数字化模型研究，分优先步骤横向进行数字化应用整合，着力推动基于数字孪生的智慧水利应用体系的创新和高质量发展。