AI应用供水六大场景，覆盖水源到水龙头的关键环节

随着国家对供水管网漏损治理、供水安全管控要求不断提高，传统依靠人工运维的管理模式，在风险预警、能耗管控、漏损排查等方面存在局限。AI作为辅助分析工具，结合物联网感知数据，落地供水六大业务场景，覆盖水源到水龙头的关键环节，助力供水企业实现安全保障、节能降本与精细化运营。本文将详细介绍AI应用供水六大场景，以及深龙软件AI水务助手应用，为水务数字化升级提供参考。

一、水源地智能预警场景

水源是城市供水安全第一道关口，传统人工巡检存在发现滞后的痛点。系统接入水源地在线监测设备数据，AI对水位、水质指标开展持续性分析研判，识别水质异常变化趋势，输出风险预警提示，帮助工作人员提前发现外源污染隐患，为现场复核、应急处置预留时间窗口。

二、水厂智能制水场景

原水水质受降雨、季节、环境因素持续波动，混凝、投药、过滤、消毒等工艺参数，过去多依赖操作人员经验调整，容易出现药剂投放不合理，造成药耗、电耗偏高的情况。AI基于历史工况与实时原水监测数据建立模型，预判水质指标变化趋势，动态优化混凝、投药、过滤、消毒工艺参数，根据原水水质自动调整运行策略，在保障出厂水质达标的前提下，辅助水厂优化药耗与电能消耗，实现生产环节精细化管控。

三、厂网一体化调度场景

城市用水受季节、气象、节假日影响波动明显，供需水量失衡容易造成管网压力异常，加剧管道破损风险，间接推高管网漏损。AI整合气象信息、历史用水台账、泵站与管网压力实时数据，开展城市用水量预测分析，输出泵站运行、管网压力调控的调度参考建议，助力厂网协同，平衡区域供需水量，从运行层面为漏损控制打下基础。

四、管网漏损管控场景

地下供水管网隐蔽性强，漏点排查难度大。在DMA独立计量分区基础上，AI解析流量、压力、声学监测等多维度时序数据，识别异常信号，缩小漏点排查范围；同时区分真实管网漏损与偷盗水等管理类水量损失，辅助运维人员开展点-线-网多维度漏损治理工作。

五、二次供水智能运维场景

高层小区二次供水泵房、水箱直接关系终端住户水压、水质安全。用水峰谷变化大，设备老化、水箱水质异常难以及时发现。AI持续对泵房设备运行、水箱水质、压力液位数据进行研判，识别设备故障信号、水质异常，推送告警信息；结合居民用水历史规律输出调压参考，辅助运维人员及时开展检修维护，保障高层用户末端水压稳定、水质安全。

六、用户端智慧服务场景

AI解析智能水表采集的分户用水数据，识别家庭内部漏水、用水行为异常，推送预警提醒；同时辅助水务企业开展偷盗用水线索甄别，补齐供水闭环管理的最后一环。

深龙软件——AI水务助手

深龙软件是专注智慧水务领域的软件开发商，自研AI水务助手，可对接水务平台的水厂设备、管网运行、用水量数据、水质监测等业务场景，已落地多个项目。

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