上海純水設(shè)備解讀：人工智能技術(shù)在四大智慧水利場景下的應(yīng)用現(xiàn)狀
【上海水處理設(shè)備網(wǎng)shwebi.cn】推進智慧水利建設(shè)是推動新階段水利高質(zhì)量發(fā)展的六條實施路徑之一。智慧水利是運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息通信技術(shù)，<免責(zé)聲明:凡注明來源本網(wǎng)的所有作品。促進水利規(guī)劃、工程建設(shè)、運行管理和社會服務(wù)的智慧化，提升水資源利用效率和水旱災(zāi)害防御能力，改善水環(huán)境和水生態(tài)，保證國家水平安和經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。隨著近年人工智能算法的不時完善，人工智能在智慧水利中的應(yīng)用面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)。與其他保守控制算法相比，人工智能具有學(xué)習(xí)性好、協(xié)作性強、控制效率高等優(yōu)點，對高度復(fù)雜、不確定、非線性的水利調(diào)控對象具有良好的適應(yīng)性和調(diào)控效果。越來越多的研究學(xué)者致力于人工智能在水利問題中的應(yīng)用研究，并取得了顯著效果�？偨Y(jié)分析人工智能技術(shù)在水利領(lǐng)域的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀，對于進一步推進智慧水利建設(shè)、推動水利高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。
01人工智能技術(shù)的組成
人工智能（ArtificiIntelligAI計算機學(xué)科的一個重要分支，由約翰·麥卡錫于1956年在達特茅斯會議上正式提出，被稱為世界三大尖端技術(shù)之一。人工智能涵蓋了多種算法，實現(xiàn)方式也有很多，包括比擬早期的專家系統(tǒng)（ES以及應(yīng)用最廣泛的計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜和自然語言處置等。人工智能的組成及主要算法模型如下圖所示。 上海實驗室純水設(shè)備
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能的組成及主要算法模型
計算機視覺（ComputVisionCV指讓計算機和系統(tǒng)能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并根據(jù)該信息采取行動或提供建議，目前在人臉識別、自動駕駛、智能監(jiān)控等方向有著廣泛的應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)（MachinLearnML指讓計算機能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，并根據(jù)學(xué)習(xí)的結(jié)果進行預(yù)測或決策，目前與金融、醫(yī)學(xué)等行業(yè)緊密結(jié)合。知識圖譜（KnowledgGraphKG指用圖結(jié)構(gòu)表示實體（如人、地點、事物等）和它之間的關(guān)系（如屬于、就職于、位于等）數(shù)據(jù)集合，現(xiàn)已廣泛配置在各類搜索引擎、智能問答、智能助理中。自然語言處置（NaturLanguagProcessNLP指讓計算機能夠理解和生成自然語言（如中文、英文等）能力，常應(yīng)用于計算機機器翻譯、文本摘要、情感分析等業(yè)務(wù)。
02人工智能技術(shù)在智慧水利業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用現(xiàn)狀
水利科學(xué)是人類為解決生存和發(fā)展的需要而研究的對自然水域進行控制和調(diào)配的技術(shù)理論和知識體系。智慧水利建設(shè)的加速推進對水利科學(xué)的快速穩(wěn)定發(fā)展提出了新的要求，也為人工智能在水利中的應(yīng)用提供了方向。本文針對水利中較為突出和關(guān)鍵的問題，列舉了人工智能在智慧水利中的四大應(yīng)用場景，即灌區(qū)綜合管理、水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測、中小流域水文預(yù)報、河湖管理，并分析概括其應(yīng)用現(xiàn)狀。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能技術(shù)在四大智慧水利場景下的應(yīng)用現(xiàn)狀
中小流域水文預(yù)報
水文預(yù)報是防汛抗旱決策、水資源合理利用、生態(tài)環(huán)境維護以及水利水電工程運行管理的重要依據(jù)。保守的水文預(yù)報方法多采用基于過程驅(qū)動的水文模型結(jié)合水力學(xué)模擬復(fù)雜的物理過程，但是高質(zhì)量的物理數(shù)據(jù)、復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具和大量簡化的假設(shè)給校準和驗證帶來了挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)和交叉學(xué)科的發(fā)展，許多研究者對人工智能水文預(yù)報模型展開了深入研究。機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的基本途徑，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN最具代表性的機器學(xué)習(xí)算法之一，此外，支持向量機（SVM決策樹（DT和隨機森林（RF等許多機器學(xué)習(xí)算法同樣具有處置非線性和不確定性的強大能力，水文預(yù)報領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，但仍存在泛化性能弱、預(yù)見期較短等問題。因此，一些深度學(xué)習(xí)方法相應(yīng)呈現(xiàn)，例如長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM門控循環(huán)單元（GRU以及采用編碼-解碼（ED結(jié)構(gòu)的LSTM深度學(xué)習(xí)模型。人工智能的繼續(xù)發(fā)展使其在預(yù)報業(yè)務(wù)中的需求逐漸增長，特征可視化或反映降雨徑流響應(yīng)規(guī)律的可解釋性深度學(xué)習(xí)、量化預(yù)報不確定性的概率深度學(xué)習(xí)、用于缺資料流域的區(qū)域深度學(xué)習(xí)和多任務(wù)集成深度學(xué)習(xí)等研究均得到水文學(xué)者的廣泛關(guān)注，為提高水文預(yù)報的預(yù)測精度以及確保預(yù)測結(jié)果的準確性和可靠性提供了新的思路。
人工智能技術(shù)在中小流域水文預(yù)報場景下的應(yīng)用如下表所示。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能在中小流域水文預(yù)報場景下的應(yīng)用
河湖管理
河湖管理是水資源維護和利用的重要內(nèi)容，涉及水環(huán)境治理、水生態(tài)修復(fù)、水災(zāi)害防控等多個方面。保守的河湖管理多依賴人工巡檢，耗時、耗力、效率低下。隨著人工智能技術(shù)和交叉學(xué)科的發(fā)展，研究者開始探索利用人工智能技術(shù)提高河湖管理的水平和效率。目前，人工智能技術(shù)在河湖管理中的應(yīng)用主要包括水面漂浮物識別和河湖水質(zhì)監(jiān)測預(yù)測兩個方面。
水面漂浮物識別是指利用計算機視覺技術(shù)從河湖表面的圖像或視頻中識別出不同類型的漂浮物，如垃圾、水草、油污等，并對其進行定量分析和分類處理。水面漂浮物自動識別研究方向主要分為基于保守圖像處置方法的檢測方法和基于計算機視覺的檢測方法兩類。保守的圖像處置方法利用均值漂移搜索模型和卡爾曼濾波預(yù)測模型完成對運動目標的跟蹤，對圖像進行濾波和分析，提取目標的形狀、顏色、紋理等特征，最后通過保守機器學(xué)習(xí)算法對收集的特征進行分類。此類算法雖然不需要大量的圖像數(shù)據(jù)，但魯棒性較差，容易受到反射、河草遮擋等因素的影響，存在檢測效率低、精度低等問題。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，FasterR-CNNYOLOSSD等基于計算機視覺的檢測方法大量涌現(xiàn)，上海實驗室純水設(shè)備具備強大的特征學(xué)習(xí)和表達能力，被廣泛應(yīng)用于水面漂浮物檢測中，并表示出較好效果和優(yōu)勢。
河湖水質(zhì)監(jiān)測預(yù)測是指利用傳感設(shè)備從河湖中的水樣或傳感器數(shù)據(jù)中對水質(zhì)各項指標（溶解氧、氨氮、化學(xué)需氧量、總磷等）進行監(jiān)測、評價和預(yù)警。水質(zhì)監(jiān)測的目的及時監(jiān)測和評估河湖的水質(zhì)狀況，保證水資源的平安和健康。受測站設(shè)備影響，水質(zhì)數(shù)據(jù)時常缺失較多，且水質(zhì)變化往往是非線性的通過保守統(tǒng)計學(xué)方法通常難以精準預(yù)測。而機器學(xué)習(xí)方法以其強大的非線性擬合和時空建模能力，這類問題中表現(xiàn)出了很好的效果和優(yōu)勢，河湖信息化管理中得到越來越廣泛的應(yīng)用。
人工智能技術(shù)在河湖管理場景下的應(yīng)用如下表所示。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能在河湖管理場景下的應(yīng)用
水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測
水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測是水利工程建設(shè)和運行管理的重要內(nèi)容，涉及大壩、水庫、渠道、閘門等多種結(jié)構(gòu)。保守的水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測多依賴人工或機械設(shè)備的定期檢測、采集和分析，但是這些方法存在本錢高、效率低、精度差和時效性差等問題。隨著人工智能技術(shù)和交叉學(xué)科的發(fā)展，研究者開始探索利用人工智能技術(shù)提高水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測的水平和效率。
以大壩平安監(jiān)測為例。保守的大壩平安監(jiān)測數(shù)學(xué)模型主要有統(tǒng)計模型、確定性模型和混合模型三類。其中統(tǒng)計模型是通過數(shù)理統(tǒng)計間接判斷大壩監(jiān)測值變化規(guī)律的數(shù)學(xué)方程；確定性模型是通過確定環(huán)境自變量與大壩形變量之間的確定性因果關(guān)系判斷大壩監(jiān)測值變化的數(shù)學(xué)模型；將以上兩種模型結(jié)合便得到混合模型。以上三種保守模型都是將形變量看成是環(huán)境量函數(shù)的線性組合，但大壩壩體的形變量往往和環(huán)境因素存在著非線性關(guān)系，因此保守模型難以有效反映壩體形變與環(huán)境之間的關(guān)系。人工智能模型的呈現(xiàn)為大壩平安監(jiān)測提供了新思路，機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的理論與方法逐漸被引入大壩平安監(jiān)測分析中，并取得了良好的效果。目前，人工智能的方法在大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處置與分析預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用日益增多。
人工智能技術(shù)在水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測場景下的應(yīng)用如下表所示。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能在水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測場景下的應(yīng)用
灌區(qū)管理
灌區(qū)管理是農(nóng)業(yè)水利的重要組成局部，涉及灌區(qū)的需水預(yù)測和輸配水調(diào)度兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。保守的灌區(qū)管理多依賴于經(jīng)驗公式、統(tǒng)計模型或水力學(xué)模型，但是這些方法存在數(shù)據(jù)缺乏、參數(shù)不確定、計算復(fù)雜和適應(yīng)性差等問題。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究者探索利用人工智能技術(shù)提高灌區(qū)管理的水平和效率。目前，人工智能技術(shù)在灌區(qū)管理中的應(yīng)用主要包括灌區(qū)需水預(yù)測和灌區(qū)輸配水調(diào)度兩個方面。
灌區(qū)需水預(yù)測是指利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)從灌區(qū)的氣象數(shù)據(jù)、作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)中預(yù)測出灌區(qū)的需水量和需水時段，對農(nóng)業(yè)灌溉水資源的可繼續(xù)規(guī)劃和管理具有重要作用。為推動灌區(qū)需水預(yù)報方法的改良提升，人工智能技術(shù)被引入灌區(qū)需水預(yù)報領(lǐng)域。一些研究者利用決策樹算法（DT密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN最小二乘支持向量機（LSSVM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM進行灌區(qū)需水預(yù)報，預(yù)測精度比傳統(tǒng)的基于參數(shù)的統(tǒng)計方法有顯著提高。隨著研究深入，人們發(fā)現(xiàn)采用多種模型的混合架構(gòu)以及利用合適的優(yōu)化算法可以提高預(yù)測的準確性和適用性，例如有學(xué)者結(jié)合LSTM和小波變換來進行灌區(qū)需水預(yù)報，其中小波變換可以為LSTM提供更清晰的特征，從而提高預(yù)測精度。先進的優(yōu)化算法例如遺傳算法也被用來提高模型的預(yù)測準確度和尋優(yōu)速度，上海純水設(shè)備這些方法進一步提升了模型在分析歷史數(shù)據(jù)特征和精確預(yù)測等方面的能力。
灌區(qū)輸配水調(diào)度對于保證水資源高效利用與繼續(xù)供應(yīng)具有重要作用。為了提高配水精度，機器學(xué)習(xí)、知識圖譜與智能優(yōu)化算法被引入灌區(qū)輸配水調(diào)度。一些研究使用遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等智能優(yōu)化算法進行渠系優(yōu)化配水，相較于經(jīng)驗配水法可以有效提高灌溉水利用率，減少配水過程中的水量損失。例如，遺傳算法通過模擬自然選擇和遺傳機制，能夠在復(fù)雜的渠系網(wǎng)絡(luò)中找到最優(yōu)的水資源分配方案。知識圖譜模型輔助灌區(qū)用水管理人員判斷調(diào)度流量預(yù)測值，誤差在經(jīng)驗認知范圍內(nèi)，且可實現(xiàn)調(diào)度流量值的實時檢索。此外，面對實時降水變化和作物用水需求時，這些算法能夠提供更為精準和靈活的調(diào)度方案�？傊@些人工智能方法的應(yīng)用提高了水資源分配的效率，為高效灌溉和農(nóng)業(yè)水資源的可繼續(xù)管理開辟了新路徑。
人工智能技術(shù)在灌區(qū)管理場景下的應(yīng)用如下表所示。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
人工智能在灌區(qū)管理場景下的應(yīng)用
03人工智能技術(shù)在智慧水利業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用前景
根據(jù)水利部智慧水利建設(shè)指導(dǎo)思想與《數(shù)字孿生流域建設(shè)技術(shù)大綱》要求，依照“需求牽引、應(yīng)用至上、數(shù)字賦能、提升能力”需加快推進水利數(shù)字孿生平臺建設(shè)，支撐預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案“四預(yù)”功能實現(xiàn)。數(shù)字孿生平臺主要由數(shù)據(jù)底板、模型平臺與知識平臺三部分構(gòu)成，人工智能技術(shù)在其中占據(jù)著重要地位。
人工智能技術(shù)在智慧水利中的應(yīng)用與展望
數(shù)字孿生平臺框架
數(shù)據(jù)底板。數(shù)據(jù)底板是構(gòu)建數(shù)字孿生水利的基礎(chǔ)，需匯聚并處理水利信息網(wǎng)傳輸?shù)母黝悢?shù)據(jù)，為模型平臺和知識平臺提供數(shù)據(jù)服務(wù)。人工智能技術(shù)可在數(shù)據(jù)底板的建設(shè)中通過智能感知技術(shù)和通信技術(shù)建設(shè)“天空地”一體化的水利感知網(wǎng)，實現(xiàn)對涉水對象屬性及其環(huán)境狀態(tài)的實時監(jiān)測和智能分析，通過圖像識別、自然語言處置等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)的采集、處置、分析和展示效率。
模型平臺。模型平臺以水利專業(yè)模型分析物理流域的要素變化、活動規(guī)律和相互關(guān)系，通過智能識別模型提升水利感知能力。人工智能技術(shù)可以與水利業(yè)務(wù)場景相結(jié)合，利用強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等算法實現(xiàn)對水利對象特征自動識別、規(guī)律發(fā)現(xiàn)或趨勢預(yù)測，進一步提升水利業(yè)務(wù)前瞻預(yù)演能力。 上海純水設(shè)備知識平臺。知識平臺是構(gòu)建數(shù)字孿生水利的驅(qū)動，通過匯集數(shù)據(jù)底板數(shù)據(jù)與模型平臺分析結(jié)果，經(jīng)水利知識引擎處置形成知識圖譜，服務(wù)水利業(yè)務(wù)應(yīng)用。知識平臺的建設(shè)可以利用知識圖譜技術(shù)進行水利知識表示，通過語義分析、本體構(gòu)建、邏輯推理方法，感知水利對象之間的內(nèi)在關(guān)系，認知水利規(guī)律，結(jié)合可視引擎關(guān)聯(lián)實現(xiàn)各類信息間關(guān)系與知識推理結(jié)果可視化，為數(shù)字孿生流域提供智能內(nèi)核。
04結(jié)語
目前，人工智能技術(shù)在中小流域水文預(yù)報、河湖管理、水利工程結(jié)構(gòu)平安監(jiān)測、灌區(qū)管理等水利場景下均有較為廣泛的應(yīng)用。針對上述四個主要應(yīng)用場景，人工智能技術(shù)表示出顯著的優(yōu)勢和潛力。隨著數(shù)字孿生水利建設(shè)步伐的邁進，人工智能技術(shù)將迎來更大范圍的應(yīng)用，依靠其強大的推理與運算能力，能夠有效提升水利決策與管理的科學(xué)化、精準化、高效化能力和水平，為新階段水利高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐和強力驅(qū)動。
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