广州白云区和龙水库实现水美树绿。
水库监测点。
“以前我们要天天绕水库走,每隔两小时巡查一次,看实时水位、有没有外来入侵等,现在我只需要在监控室看着屏幕就行了”,广州市白云区和龙水库管理所负责人李树棠表示,按照规划,到今年年底水库工作人员甚至不用再看屏幕,一旦出现外来入侵,智慧水务平台会发出警报并驱赶入侵者。
位于广州市白云区太和镇的和龙水库始建于1972年10月,1974年8月竣工,是一座以防洪为主兼具蓄水灌溉功能的中型水库。近年来,随着广州市加强水生态、水环境治理,和龙水库已从“一库臭水”变身成为“一池秀水”。2020年初,和龙水库的水质已稳定达到Ⅲ类水质标准,部分水质达到Ⅱ类水质标准,较2016年提升二个级别。
在扫清周边污染源之后,水库管理人员又面临一道新的难题,仅靠10人的团队,如何继续提升水库管理水平呢?
不再跑断腿
智能监测减轻管理负担
“和龙水库是白云区一座中型水库,有着白云城市绿肺之称,我们要做的不仅仅是水质达标、规范管理,还希望结合太和镇帽峰山环库景观大道建设工程,打造成环库区生态体系,建设成山青水美的花园水库”,李树棠称,但眼下管理人员跑断了腿,也只能维护水库的现有状态,对花园水库的建设“心有余而力不足”。
其中最难对付的是擅入库区的监测。“在水库周边的一些路口晚上会有人偷倒垃圾、偷排废水,这类行为我们也抓过很多次了,之前布局的摄像头晚上效果不好,拍不清楚车牌,等发现的时候人车就都不见了,只能自己清理垃圾。”李树棠称,水库管理人员哪怕24小时守着也防不过来,而除了防人之外,管理人员每天还要监测水工设施设备、水雨情等情况。
2021年底,百度智能云的出现让李树棠看到机会。“我们眼下最迫切的是把人从繁重的高耗低效的体力劳动中解放出来,腾出精力去做更长远的规划和建设”, 李树棠称,这一需求和百度智能云的智慧水务方向一拍即合。
在全面调研了水库管理需求过后,百度智能云针对白云区的水务状况以及和龙水库设计了一个模型,主要实现实时水域监测、大坝渗流渗压位移沉降监测、入侵视频监测和防洪自动决策等四方面功能。
“过去水库的监测手段是根据两个方面,一是物理监测,需要人力每隔几小时巡查一轮,第二是根据水库管理人员的巡检以及专业经验判断水库的排洪泄洪”,据参与合作的一位百度智能云项目经理介绍称,百度智慧水务系统可以实现对水域情况的自动监测,包括水位、气温、渗流渗压、位移沉降等关键指标,一旦出现问题可发出警报,入侵监测则是针对外来人员闯入水库的情况进行实时监控和警告。
据介绍,目前入侵监测系统正在部署,管理人员将不需要盯着监控大屏就能收到实时警报,一旦有人或物进入重点敏感区域,系统会立刻通知到管理人员手机并在入侵现场用语音驱离。
除了入侵预警信息之外,水库大坝的位移、沉降、渗压、渗流等信息参数也可以实时反馈到监控室。“以往每天靠人工监测的数据,现在我们只需要每个月进行数据复核。看系统是否有偏差或者出现误报,工作量小了太多了”,李树棠称。
智能监测提效
“水务大脑”打破信息孤岛
通过智能化手段实现水库安全运行,是百度智慧水务平台在和龙水库落地的场景之一,对于白云区智慧水务项目而言,要实现的远远不止于此。
水务行业关乎国计民生,通过新的技术全面推进水环境治理一直是城市水务部门的重要任务。《广东省水利发展“十四五”规划》提出建设广东智慧水利工程,率先实现水利全行业数字化,大幅提高智能化水平,助力提升行业监管能力。
但目前水务监测体系无法满足水务部门智慧化管控的要求,主要体现在:一是监测种类不全。目前水务在一些河涌、水库、水闸布置了监测点位,但对于隧道涵洞、堆场、排水管网、排水户、排水单元、工程建设现场的监测存在缺失,亟须建立全面的监测体系。二是监测密度不高。监测体系经过多年的完善和丰富,但仍存在信息采集站点内容不够均衡的问题,布设密度和深度不能完全支撑水务精细化管理的要求,各监测对象的监测点位缺口较大。
放眼整个白云区,智慧水务监测体系的完善同样是必须要补齐的短板。“在针对白云水务的调研过程当中,我们发现智慧水务建设的很多挑战,比如说在白云区的排水户有九万多户,然而排水的水质监测只有48个点。积水易涝的隧道、涵洞有50多处。”百度智能云水务行业解决方案总监汪秋婉指出。此外信息孤岛的现象还存在,缺少统一的智能化底座,无法达到“数字白云”规划中所提的数据共享要求。
从信息化基础设施的完善到智慧水务,数据共享是必经之路。经过数月的需求调研过后,百度智能云为白云区设计了一套以“水务大脑”作为数智底座、赋能水务多场景的智慧水务系统。
“我们希望通过运用新一代的信息技术,比如说物联网、大数据、人工智能等,来打造一个水务智能化的底座,架筑1+1+N的方式,即1套感知系统、1个水务大脑、N类业务应用场景”,汪秋婉称,目前的应用场景主要有四大类,智能排水管理、防汛应急管理、水利工程管理和江河湖库管理。
以广州白云区安华汇商场的排污系统为例,在安装智能设备之前,主管部门在排污监管中需要在油污隔离室外取样,回到实验室进行化学检测,来评判排放是否达标,这一过程需要耗费大量人力物力。
百度智能云首先在排水户的排污口安装智能传感器。完成数据采集后,智能监测设备将数据回传到“水务大脑”。“水务大脑”对数据综合处理并给出超标预警等决策建议,从而实现排水户排污精准管控,提升监管效率。
据称,目前整个白云区有6万多个排水户,排污精准管控计划在今年实现20%覆盖,到2026年实现100%覆盖。
超难啃的水务
更有价值的AI练兵场
排污这一场景对于在工业智能领域身经百战的百度智能云的工程师们来说,并没有技术难点,却是他们从业以来经历的“最脏最累的活”。
“我们的工作人员要忍受着高温、异味深入到每一个排污点,去安装传感器,由于环境恶劣,为了保证传感器稳定运转,还需要定期巡检查看数据是否正常”,一位工程师说,现在的他走进商场就能立刻找到排污点在哪,对于周边哪些商场、学校、农贸市场的排污点安装的智能传感器如数家珍。
据介绍,从去年3月份至今,百度智能云已从全国各地陆续调度了100多名员工参与到白云区智慧水务建设。
广州白云智慧水务场景价值非常高,比如精准排污管控,全国在做治水攻坚的时候都关注到源头排污监控。百度智能云与白云区智慧水务的合作可以为全行业提供一个可复制的模版。
智慧水务的应用场景多、社会价值高,但同时也是一块让同行望而生畏的“硬骨头”。信息数据无法共享、系统陈旧、部分系统操作烦琐、统计分析功能不足……水务行业的痛点多但也给人工智能技术与场景融合创新提供了发展机遇。
“水务最难的是场景太细微了,比如白云区的每一条河流管网,水务集团的自来水供水管网,还有污水处理站以及这些接驳点,甚至细化到管网下面的一个井盖,我们都要挨个走访确认、实地查勘。”参与建设的项目经理介绍,在针对不同场景的模型搭建好后,一旦出现新的突发场景还需要对模型进行优化迭代,“我们以前做过很多更大的项目,但从来没有像现在这样做到如此细致和深入的。”
水务行业的发展不像能源或者电力行业,有较长的发展周期,回顾中国水务大概也就三十年不到时间,整个行业需要大量的信息化提升和科技赋能,作为科技企业,百度智能云相信能够为水务行业发展提供更多的AI助力。
文:马宁宁
图:梁恩瑞
制版:黄亚岚 王娟娟 严文静
