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)www.ppyswfy.cn】推進(jìn)智慧水利建設(shè)是推動(dòng)新階段水利高質(zhì)量發(fā)展的六條實(shí)施路徑之一。智慧水利是運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)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(jìn)水利規(guī)劃、工程建設(shè)、運(yùn)行管理和社會(huì)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(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。隨著近年人工智能算法的不時(shí)完善，人工智能在智慧水利中的應(yīng)用面臨著新的機(jī)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(qiáng)、控制效率高等優(yōu)點(diǎn)，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(jìn)一步推進(jìn)智慧水利建設(shè)、推動(dòng)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(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支，由約翰·麥卡錫于1956年在達(dá)特茅斯會(huì)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(shí)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(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)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(shí)驗(yàn)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(jì)算機(jī)視覺（ComputVisionCV指讓計(jì)算機(jī)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(dòng)或提供建議，目前在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控等方向有著廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)（MachinLearnML指讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)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(jìn)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(shí)圖譜（KnowledgGraphKG指用圖結(jié)構(gòu)表示實(shí)體（如人、地點(diǎn)、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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)機(jī)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(jìn)行控制和調(diào)配的技術(shù)理論和知識(shí)體系。智慧水利建設(shè)的加速推進(jìn)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(bào)、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(bào)
水文預(yù)報(bào)是防汛抗旱決策、水資源合理利用、生態(tài)環(huán)境維護(hù)以及水利水電工程運(yùn)行管理的重要依據(jù)。保守的水文預(yù)報(bào)方法多采用基于過程驅(qū)動(dòng)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(zhǔn)和驗(yàn)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(bào)模型展開了深入研究。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，此外，支持向量機(jī)（SVM決策樹（DT和隨機(jī)森林（RF等許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法同樣具有處置非線性和不確定性的強(qiáng)大能力，水文預(yù)報(bào)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(shí)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(bào)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(bào)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(bào)的預(yù)測精度以及確保預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)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(bào)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(bào)場景下的應(yīng)用
河湖管理
河湖管理是水資源維護(hù)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(gè)方面。保守的河湖管理多依賴人工巡檢，耗時(shí)、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(shí)別和河湖水質(zhì)監(jiān)測預(yù)測兩個(gè)方面。
水面漂浮物識(shí)別是指利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從河湖表面的圖像或視頻中識(shí)別出不同類型的漂浮物，如垃圾、水草、油污等，并對其進(jìn)行定量分析和分類處理。水面漂浮物自動(dòng)識(shí)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(jì)算機(jī)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，對圖像進(jìn)行濾波和分析，提取目標(biāo)的形狀、顏色、紋理等特征，最后通過保守機(jī)器學(xué)習(xí)算法對收集的特征進(jìn)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(jì)算機(jī)視覺的檢測方法大量涌現(xiàn)，上海實(shí)驗(yàn)室純水設(shè)備具備強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和表達(dá)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(xiàng)指標(biāo)（溶解氧、氨氮、化學(xué)需氧量、總磷等）進(jìn)行監(jiān)測、評(píng)價(jià)和預(yù)警。水質(zhì)監(jiān)測的目的及時(shí)監(jiān)測和評(píng)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(shí)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(jì)學(xué)方法通常難以精準(zhǔn)預(yù)測。而機(jī)器學(xué)習(xí)方法以其強(qiáng)大的非線性擬合和時(shí)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(yùn)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(jī)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(shí)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(jì)模型、確定性模型和混合模型三類。其中統(tǒng)計(jì)模型是通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(jī)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(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。保守的灌區(qū)管理多依賴于經(jīng)驗(yàn)公式、統(tǒng)計(jì)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(jì)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(gè)方面。
灌區(qū)需水預(yù)測是指利用機(jī)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(shí)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(dòng)灌區(qū)需水預(yù)報(bào)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(bào)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(jī)（LSSVM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM進(jìn)行灌區(qū)需水預(yù)報(bào)，預(yù)測精度比傳統(tǒng)的基于參數(shù)的統(tǒng)計(jì)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(zhǔn)確性和適用性，例如有學(xué)者結(jié)合LSTM和小波變換來進(jìn)行灌區(qū)需水預(yù)報(bào)，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(jìn)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(zhǔn)確度和尋優(yōu)速度，上海純水設(shè)備這些方法進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)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(jìn)行渠系優(yōu)化配水，相較于經(jīng)驗(yàn)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(jī)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(shí)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(yàn)認(rèn)知范圍內(nèi)，且可實(shí)現(xiàn)調(diào)度流量值的實(shí)時(shí)檢索。此外，面對實(shí)時(shí)降水變化和作物用水需求時(shí)，這些算法能夠提供更為精準(zhǔn)和靈活的調(diào)度方案。總之，這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(jìn)水利數(shù)字孿生平臺(tái)建設(shè)，支撐預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案“四預(yù)”功能實(shí)現(xiàn)。數(shù)字孿生平臺(tái)主要由數(shù)據(jù)底板、模型平臺(tái)與知識(shí)平臺(tái)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(tái)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(tái)和知識(shí)平臺(tái)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(shí)現(xiàn)對涉水對象屬性及其環(huán)境狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和智能分析，通過圖像識(shí)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(tái)。模型平臺(tái)以水利專業(yè)模型分析物理流域的要素變化、活動(dòng)規(guī)律和相互關(guān)系，通過智能識(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等算法實(shí)現(xiàn)對水利對象特征自動(dòng)識(shí)別、規(guī)律發(fā)現(xiàn)或趨勢預(yù)測，進(jìn)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(shí)平臺(tái)。知識(shí)平臺(tái)是構(gòu)建數(shù)字孿生水利的驅(qū)動(dòng)，通過匯集數(shù)據(jù)底板數(shù)據(jù)與模型平臺(tái)分析結(jié)果，經(jīng)水利知識(shí)引擎處置形成知識(shí)圖譜，服務(wù)水利業(yè)務(wù)應(yīng)用。知識(shí)平臺(tái)的建設(shè)可以利用知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)行水利知識(shí)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(rèn)知水利規(guī)律，結(jié)合可視引擎關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)各類信息間關(guān)系與知識(shí)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(bào)、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(gè)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(jìn)，人工智能技術(shù)將迎來更大范圍的應(yīng)用，依靠其強(qiáng)大的推理與運(yùn)算能力，能夠有效提升水利決策與管理的科學(xué)化、精準(zhǔn)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(qiáng)力驅(qū)動(dòng)。
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