智慧水务系统中的水质监测与预警机制研究

引言

随着城市化进程加快，城市供水规模持续扩大，水源地污染、供水管网老化、突发水质事件等问题日益凸显，直接威胁居民用水安全与城市正常运行。传统水质监测以人工抽检为主，存在监测频次低、覆盖范围有限、数据反馈滞后等弊端，难以实时捕捉水质动态变化，更无法提前预判潜在风险。

一、智慧水务系统中水质监测与预警的现状与问题

1.1 发展现状

在水质监测领域，当下正处于技术迭代与应用拓展的加速期。在线监测设备从核心水源地向供水全链条加速普及，于水厂入水口、出水口，管网关键节点及部分用户端部署，构建起初步的实时监测网络。像一些城市已在水源地周边密集布设水质传感器，实时采集 pH、浊度、余氯等关键指标数据，为水厂净化工艺调控提供依据。与此同时，智慧监测平台建设取得显著进展，部分地区整合分散监测数据，打造集数据汇聚、分析、展示于一体的综合性平台，以可视化图表呈现水质动态，方便管理者直观把握水质状况。预警层面同样有所突破。各地结合本地水质特征与供水实际，探索构建水质异常预警模型。

1.2 现存问题

监测层面，诸多难题亟待破解。监测点位布局不合理，偏远区域、老旧小区管网末梢监测空白多，无法全面反映供水水质全貌；不同部门间数据各自为政，数据格式、采集频率、存储标准不一，导致数据碎片化严重，难以挖掘数据深度价值；部分在线监测设备老化，运维不及时，故障频发，数据准确性与连续性难以保障，如传感器受水质腐蚀未定期校准，数据出现偏差，误导后续决策。预警环节也弊病丛生。预警模型多为基础算法，难以精准预测水质复杂变化，面对水源突发污染、管网爆管引发水质异常，常出现漏报、误报；预警等级划分缺乏科学依据，界限模糊，致使应对措施针对性不足；响应机制松散，从预警发出到水厂工艺调整、应急供水启动，涉及多部门协调，流程繁琐、沟通不畅，延误水质问题处置黄金时机。

二、智慧水务系统中水质监测体系的构建

2.1 监测点位优化布局

监测点位布局需遵循全链条覆盖、重点区域强化原则，打破现有局部监测的局限。在空间维度上，需覆盖水源地、水厂、供水管网、用户端全流程关键节点：水源地围绕取水口及周边潜在污染风险区域增设点位，实时捕捉外源污染信号；水厂内聚焦沉淀池、滤池、清水池等核心处理单元进出口，精准反映净化工艺效果；供水管网则结合管网拓扑结构，在管网交汇处、压力薄弱点、老旧管网段及偏远区域末梢节点补充点位，消除监测空白；用户端优先在人口密集的居民区、学校、医院等场所设置终端监测点，直接掌握用户实际用水水质。

2.2 监测技术集成应用

监测技术需构建感知层、传输层、平台层协同联动的集成体系。感知层以在线监测设备为核心，搭配移动监测工具形成互补：在线传感器选取适配不同水质场景的类型，既能实时采集 pH、浊度、余氯等常规指标，也能针对区域特征污染物配置专项传感器；移动监测设备则用于应急补充监测，在突发污染事件或固定点位故障时快速响应，填补监测盲区。传输层依托 5G、LoRa 等无线通信技术，结合光纤专网构建稳定高效的传输网络，确保监测数据实时、无延迟上传，同时具备抗干扰能力，适应水厂、管网等复杂环境。

2.3 监测数据质量管控

监测数据质量需通过全流程管控机制保障，避免数据碎片化、失真问题。在数据采集环节，建立设备定期校准与维护制度，根据传感器使用周期与水质环境，制定校准计划，确保采集数据准确性；

同时设置数据异常初步筛查功能，对超出合理范围的数据实时标记，避免无效数据进入系统。数据传输环节采用加密传输技术，防止数据在传输过程中被篡改或丢失，同时建立数据备份机制，保障数据存储安全。

三、智慧水务系统中水质预警机制的设计

3.1 预警模型构建

模型要定位准、报得早，构建多因素综合模型。其中基本模型以阈值对比模型为主，以实际监测的水质指标和既有的评判标准对比直接得出指标超标等异常事件的发生，作为实时的报警事件应用。采用机器学习算法，以历史水质、水雨情、管网运行数据等为输入源，通过机器学习算法的学习，识别数据间存在的关联关系，进行水质变化发展趋势研判，模型要有动态优化机制，不时地加入新的监测数据和真实案例，对算法参数进行修正，防止单一模型固定参数造成漏报、误报，提高报警的可靠度。

3.2 预警等级与阈值设定

分级阈值要依据水质的辐射范围、毒性危害和治理难易确定一个合理分级预警的框架。分级阈值不能一律套用国家的标准，要结合当地的实际情况进行动态分级。对于水源，在流域污染特性基础上细化特征污染物预警阈值；对于供水管网，根据管网材质、管网使用年限结合其对水质造成的影响，细分为符合本地区管网特性要求的余氯、浊度等预警阈值；对于用户，在考虑居民用户用水习惯和健康安全性要求下，细化出终端安全预警阈值。在此基础上将预警级别分为四级：轻级预警为单项指标轻度超标，未引起明显的健康伤害；中级预警为多项指标超标或单项指标中度超标，造成局部用户供水受到影响；重度预警为单项指标重度超标，影响局部区域供水安全。

3.3 预警响应流程设计

应对预防和应对响应要建立起分级负责、综合联动的闭环工作机制，使整个应对和预防工作快速、高效处理。普通级别的预警由水务企业运维部门负责，加强对响应地域监测，在厂端检查设备运行和管线上，不需要多部门横向衔接，较为严重的预警则需要水务企业生产部门横向联动，水务企业生产部门调整水厂净化环节，管网部门查找可能存在漏点或者污染源点，上报环保部门和卫生部门；特别严重的预警需要上报辖区水务主管部门，由水务部门、水务企业、环保部门、应急部门建立联动机制，比如中断水源涉污染区域的供水，启用应急供水，向居民告知安全用水；特别严重的预警则需要向上一级人民政府报告，启动区域应急预案，可以利用更大地域的资源将污染源控制在一个区域内，保障居民的生活基本用水。

结语

智慧水务系统中水质监测与预警机制的优化，是保障城市供水安全的关键抓手。本文通过技术集成实现监测全面化，依托机制设计达成预警精准化与响应高效化。未来，需进一步推动 AI 大模型、数字孪生等前沿技术与机制深度融合，结合不同城市水务特性优化方案，持续完善保障体系。这一研究不仅能助力水务企业提升治理效能，更将为城市水安全战略落地与智慧水务高质量发展注入持久动力。

参考文献

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