基于大数据的管网运维管理

发布时间:2023-07-28   浏览量:178


目前,在大部分地区,供排水管网的运维方式主要以人工巡检巡查为主。对于供水管网,安排专人按照固定路径定期巡查管线并维修相关设施是大多数水务企业采用的运维方式。此种方式虽然可以查出漏点,解决管道破损病害问题,但对规模较大、结构复杂的管网则收效甚微。对于排水管网,主要是由巡查人员对排水管网分布区域进行日常巡查维护,检查内容为查看雨水篦子是否损坏缺失,进水口和检查井是否出现积渣堵塞等情况,并对无法正常排水的部位进行清淤疏通,更换井盖或水篦子,修补破损管道等。
由此不难看出,当前行业内的管网运维管理工作主要面临以下几点问题:
 
1、管网敷设地下,漏点查找定位难;
2、传统地毯式巡查,巡检维护效率低;
3、高峰期负荷大,供水保障能力不足;
4、缺乏预警机制,应急处置能力弱;
5、依赖“活地图”,新员工上手难。
 
02
/ 解决思路 /
我们瑞昂智慧管网运维管理解决方案依托大数据及相关技术,构建专注于管网运维的信息化系统,实现管网运维工作流程的高效化、精细化、科学化,是解决管网运维问题,保障管网系统安全稳定运行的有效措施。
具体的解决思路如下:
 
1、摸清管网资产
通过对管网数据和地形数据进行入库汇总,构建GIS平台,厘清管网资产,为实现管网数据的智慧化分析与应用提供良好的基础。
 
2、掌握管网动态
构建物联网平台,动态采集流量、压力、水质指标、噪声等数据,为掌握管网运行情况提供数据支撑。
 
3、强化数据治理
数据的标准化和规范化对实现数据的高效分析与应用至关重要。对于管网GIS数据、动态监测数据、业务数据等应采取专业化的检查和校正措施,使数据质量满足标准规范要求,达到符合上层应用需求的目标。
 
4、构建支撑模型
基于业务应用需求,利用算法工具、规则引擎构建应用支撑模型,将大数据应用于实际的业务管理,主要包括大数据平台、水力模型、健康度评价模型、水质模型等。
 
5、开展智慧应用
以水务相关大数据分析应用为抓手,围绕精准控漏、提高管网运维管理效率和事故应急处置能力、提升人员工作效率和专业技术水平等主题开展系统建设,以智慧化应用全面赋能管网运维业务领域的发展。
 
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/ 智慧应用 /
精准控漏,降低管网漏损率
通过汇聚和分析供水管网各监测点位的流量、压力、噪声等数据,结合夜间小流量、噪声分析模型和水力模型等工具,实现对漏损管段的精准定位,及时修复漏点,最大程度的降低漏损事故的不利影响。同时,基于管网健康度评价模型,筛选出老化程度高、破损风险大的管道,并据此制定针对性的巡维或改造计划,减少漏损事故的发生。
精准控漏(DMA分区管理)
 
减员增效,高质量巡维管理
通过对管网服役期间静态基础数据与动态监测数据的分析,生成管网健康度指标及分布地图,将巡检重点放在管道健康度偏低的区域,做到“有的放矢”,提高巡维工作效率和质量。针对管网设备,基于其运行工况数据、历史维修数据和相关参数,评估设备运行潜在故障发生概率,并提供预测性维护建议,降低事故风险,减少维修成本。
 
事故快速响应处理
基于管网运行监测数据及水力模型,构建科学化、精准化的爆管事故预判及快速响应工作机制,对水压超过设定限值的管段作出预警,并利用可靠的算法模型评测爆管发生的概率及可能发生的时间,为制定事故防范措施提供指导。对于突发的爆管事故,分析并定位事故发生区域,自动关闭相关阀门降低事故影响,并迅速通知有关人员维修处理,切实提升事故应急响应能力。
供水压力分布图
 
稳流调蓄,保障稳定供水
可利用历史水量数据、天气、温度、节假日等因子训练各种大数据分析预测模型,用来预测未来水量,并用以指导供水源头或二次加压节点制定合理的稳流调蓄控制方案。同时,对于局部水压不足问题,可利用平差计算结果指导新建增压设备安装及其他相关优化方案的制定,有效提升管网供水保障能力。
 
高效的人员管理
通过收集运维管理相关人员的个人基本信息、绩效考核据,依据科学的人才评价分析模型,按照个人能力、工作表现、工作潜力等多个维度开展考核评估,构建清晰完整的人才画像。同时,运用直播培训、课程录制等方法建立规范化的知识培训体系,形成良好的知识传递氛围,助力员工快速成长、轻松上手。

 
 

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