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農村供水智慧化管理系統:從精準監測到智能調度,破解農村用水安全與效率難題

御控工業物聯網 ? 來源:jf_24842510 ? 作者:jf_24842510 ? 2025-07-21 11:19 ? 次閱讀
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農村供水是鄉村振興的“生命線”,但傳統管理模式普遍面臨水質監測滯后、漏損率高、運維成本大、用戶服務弱四大痛點。如何通過智慧化手段實現“水源-管網-用戶”全流程可控、可管、可優?本文結合實踐案例,拆解農村供水智慧化管理的核心路徑與落地策略。

一、全鏈條感知:讓每一滴水“可追溯、可預警”

農村供水智慧化的第一步,是構建“水-管-人”三位一體感知網絡,通過御控智能網關實現數據實時采集與風險前置預警。

1.水質動態監控:從“人工檢測”到“秒級響應”

在水源地、水廠、管網末梢部署多參數水質傳感器,御控智能網關實時監測余氯、濁度、pH值等12項指標,數據通過御控網關傳輸至御控云平臺。

案例:某縣通過御控網關進行水質監測,將水污染事件響應時間從4小時縮短至15分鐘,水質達標率提升至99.5%。

2.管網健康診斷:從“被動搶修”到“主動修復”

在泵站、閥門、管道關鍵節點安裝壓力傳感器、流量計、振動傳感器,結合御控網關,分析壓力波動、流量異常,精準定位漏損點。

案例:某縣通過御控管網分區計量技術,將漏損率從47%降至19%,年節水超200萬立方米。

3.用戶用水畫像:從“粗放管理”到“精準服務”

通過智能水表+御控網關,實現遠程抄表、預付費繳費、用水行為分析。御控系統可識別獨居老人用水量異常,自動觸發網格員上門核查。

二、智能決策:讓供水系統“會思考、能優化”

數據只有經過分析才能產生價值。通過大數據+AI算法,構建供水系統的“數字大腦”,實現動態調度與風險預判。

1.需求預測與動態調度

基于歷史用水數據、氣象數據、節假日因素,預測日用水量,誤差控制在3%以內。御控系統調節泵站頻率,避免“高峰缺水、低峰溢流”。

案例:某縣通過智能調度,將水廠能耗降低15%,年節省電費30萬元。

2.水質安全預警

構建水質衰減模型,結合余氯、水溫、流速等參數,預測消毒效果衰減時間,提前12小時預警補水需求。

案例:某廠應用御控模型后,2024年未發生一起因消毒不足導致的水質超標事件。

3.應急事件模擬

御控平臺利用數字孿生技術構建管網模型,模擬爆管、污染等突發事件,優化應急預案。御控系統可自動關閉受影響區域閥門,切換備用水源。

三、用戶參與:讓供水服務“可觸達、可反饋”

智慧化管理的最終目標是提升用戶滿意度。通過御控移動應用+透明化公示,構建“政府-企業-用戶”協同治理新模式。

1.一站式服務平臺

御控APP,集成在線繳費、用水查詢、報修投訴、節水建議等功能。工單系統與“12345”熱線對接,實現“受理-派單-處理-反饋”閉環管理。

案例:某區2024年累計受理工單529件,響應率、辦結率、滿意率均達99%。

2.水質數據公開

在村務公開欄、政府網站定期公布水源地水質、出廠水水質、管網末梢水質檢測結果,接受村民監督。

案例:某縣通過透明化公示,用戶對供水安全的信任度提升50%。

3.階梯水價與補貼

對低保家庭、五保戶實施用水補貼,通過智能水表自動識別用戶類型并執行優惠費率。

四、長效運營:從“試點探索”到“規模推廣”

智慧化改造需兼顧技術可行性、經濟合理性、管理可持續性,避免“重建設、輕運營”。

試點期(1年):選擇1-2個典型村落,驗證技術可行性,優化模型參數。

推廣期(2-3年):以縣為單位統籌資金,實施管網改造、水表更換、平臺建設。

優化期(持續):建立數據更新機制,定期迭代AI算法,提升系統適應性。

農村供水智慧化管理不是“技術堆砌”,而是“數據驅動+場景落地+長效運營”的系統工程。從水質安全到節水降損,從智能調度到用戶服務,實踐證明:智慧化是破解農村供水難題的“金鑰匙”。未來,隨著5G區塊鏈等技術的融合應用,農村供水將邁向“無人化、零碳化、個性化”新階段。

審核編輯 黃宇

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