世界各地的水設施運營商面臨著持續(xù)的壓力，需要高效運營、節(jié)約用水、減少對環(huán)境的影響，并保持高水平的供應和可用性。物聯(lián)網(wǎng)傳感器和人工智能（AI）的采用可以幫助水務行業(yè)變得更有彈性和效率。許多水務公司已經(jīng)開始實施技術，例如泵、閥門和儀表上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，以及地理信息系統(tǒng)（GIS）、監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）和先進的計量基礎設施（AMI）。這些技術中的每一項都有助于改進運營，并將它們結合起來產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù)，運營商可以對這些數(shù)據(jù)應用人工智能預測建模。讓我們來看看物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的五大好處。

?物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的好處

?1、需求預測

需求預測可以通過人工智能來改進，人工智能不斷從配電網(wǎng)絡的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)中學習。這些模型揭示了使用和供應趨勢，并可以利用其他數(shù)據(jù)源，如天氣或人口移動，以提供更準確的預測。這些預測可用于平衡需求和改善規(guī)劃，包括水源、儲存、處理和海水淡化廠的生產(chǎn)。

2、預測性腐蝕

配水所有者和運營商需要確保盡早檢測到腐蝕，以避免泄漏和供應問題。人工智能可以應用于管道數(shù)據(jù)，以檢測否則無法檢測到的條件變化。通過及早預測腐蝕，操作員可以調(diào)整設置并計劃干預措施。還可能發(fā)現(xiàn)腐蝕原因方面的關鍵教訓，這可能會在行業(yè)中帶來工藝改進。

3、預測性堵塞

準確預測堵塞可以避免供水中斷和可用性問題。通過使用整個供水網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)，AI模型可以識別堵塞的早期指標條件變化。有了這些信息，運營商可以計劃干預措施，變得主動而不是被動。人工智能還可以揭示運營商改變系統(tǒng)的促成因素和根本原因。

4、預測性泄漏

隨著水管和其他基礎設施的老化，它們更容易發(fā)生泄漏和其他問題，從而導致水損失和效率低下。通過使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)測水流和壓力，公用事業(yè)公司可以在潛在問題成為主要問題之前檢測到這些問題，并采取措施修復或更換老化的基礎設施。人工智能還可用于分析這些傳感器的數(shù)據(jù)，并識別趨勢，以幫助公用事業(yè)預測基礎設施何時何地可能發(fā)生故障。

5、預測性維護和優(yōu)化

可以為關鍵泵和閥門生成預測性維護模型，以防止意外停機并將中斷降至最低。人工智能還可用于預測關鍵設備、流程和系統(tǒng)的性能，以及優(yōu)化設置以降低能耗。

減少人為干預

物聯(lián)網(wǎng)的使用可以幫助水務公司更有效地監(jiān)控其系統(tǒng)，減少人工檢查。物聯(lián)網(wǎng)還創(chuàng)造了可由AI分析的寶貴數(shù)據(jù)。了解和預測導致泄漏的趨勢可以幫助運營商管理其基礎設施，最終降低維護成本、節(jié)約用水并減少環(huán)境影響。