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【上海水處理設備網www.esdzu.com】推進智慧水利建設是推動新階段水利高質量發展的六條實施路徑之一。智慧水利是運用物聯網、云計算、大數據等新一代信息通信技術，<免責聲明:凡注明來源本網的所有作品。促進水利規劃、工程建設、運行管理和社會服務的智慧化，提升水資源利用效率和水旱災害防御能力，改善水環境和水生態，保證國家水平安和經濟社會的可持續發展。隨著近年人工智能算法的不時完善，人工智能在智慧水利中的應用面臨著新的機遇和挑戰。與其他保守控制算法相比，人工智能具有學習性好、協作性強、控制效率高等優點，對高度復雜、不確定、非線性的水利調控對象具有良好的適應性和調控效果。越來越多的研究學者致力于人工智能在水利問題中的應用研究，并取得了顯著效果。總結分析人工智能技術在水利領域的研究和應用現狀，對于進一步推進智慧水利建設、推動水利高質量發展具有重要意義。

01人工智能技術的組成

人工智能（ArtificiIntelligAI計算機學科的一個重要分支，由約翰·麥卡錫于1956年在達特茅斯會議上正式提出，被稱為世界三大尖端技術之一。人工智能涵蓋了多種算法，實現方式也有很多，包括比擬早期的專家系統（ES以及應用最廣泛的計算機視覺、機器學習、知識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。 上海實驗室純水設備

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能的組成及主要算法模型

計算機視覺（ComputVisionCV指讓計算機和系統能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并根據該信息采取行動或提供建議，目前在人臉識別、自動駕駛、智能監控等方向有著廣泛的應用。機器學習（MachinLearnML指讓計算機能夠自動從數據中學習規律和模式，并根據學習的結果進行預測或決策，目前與金融、醫學等行業緊密結合。知識圖譜（KnowledgGraphKG指用圖結構表示實體（如人、地點、事物等）和它之間的關系（如屬于、就職于、位于等）數據集合，現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指讓計算機能夠理解和生成自然語言（如中文、英文等）能力，常應用于計算機機器翻譯、文本摘要、情感分析等業務。

02人工智能技術在智慧水利業務場景中的應用現狀

水利科學是人類為解決生存和發展的需要而研究的對自然水域進行控制和調配的技術理論和知識體系。智慧水利建設的加速推進對水利科學的快速穩定發展提出了新的要求，也為人工智能在水利中的應用提供了方向。本文針對水利中較為突出和關鍵的問題，列舉了人工智能在智慧水利中的四大應用場景，即灌區綜合管理、水利工程結構平安監測、中小流域水文預報、河湖管理，并分析概括其應用現狀。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能技術在四大智慧水利場景下的應用現狀

中小流域水文預報

水文預報是防汛抗旱決策、水資源合理利用、生態環境維護以及水利水電工程運行管理的重要依據。保守的水文預報方法多采用基于過程驅動的水文模型結合水力學模擬復雜的物理過程，但是高質量的物理數據、復雜的數學工具和大量簡化的假設給校準和驗證帶來了挑戰。隨著人工智能技術和交叉學科的發展，許多研究者對人工智能水文預報模型展開了深入研究。機器學習是實現人工智能的基本途徑，其中人工神經網絡（ANN最具代表性的機器學習算法之一，此外，支持向量機（SVM決策樹（DT和隨機森林（RF等許多機器學習算法同樣具有處置非線性和不確定性的強大能力，水文預報領域得到廣泛的應用，但仍存在泛化性能弱、預見期較短等問題。因此，一些深度學習方法相應呈現，例如長短時記憶神經網絡（LSTM門控循環單元（GRU以及采用編碼-解碼（ED結構的LSTM深度學習模型。人工智能的繼續發展使其在預報業務中的需求逐漸增長，特征可視化或反映降雨徑流響應規律的可解釋性深度學習、量化預報不確定性的概率深度學習、用于缺資料流域的區域深度學習和多任務集成深度學習等研究均得到水文學者的廣泛關注，為提高水文預報的預測精度以及確保預測結果的準確性和可靠性提供了新的思路。

人工智能技術在中小流域水文預報場景下的應用如下表所示。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能在中小流域水文預報場景下的應用

河湖管理

河湖管理是水資源維護和利用的重要內容，涉及水環境治理、水生態修復、水災害防控等多個方面。保守的河湖管理多依賴人工巡檢，耗時、耗力、效率低下。隨著人工智能技術和交叉學科的發展，研究者開始探索利用人工智能技術提高河湖管理的水平和效率。目前，人工智能技術在河湖管理中的應用主要包括水面漂浮物識別和河湖水質監測預測兩個方面。

水面漂浮物識別是指利用計算機視覺技術從河湖表面的圖像或視頻中識別出不同類型的漂浮物，如垃圾、水草、油污等，并對其進行定量分析和分類處理。水面漂浮物自動識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算機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測模型完成對運動目標的跟蹤，對圖像進行濾波和分析，提取目標的形狀、顏色、紋理等特征，最后通過保守機器學習算法對收集的特征進行分類。此類算法雖然不需要大量的圖像數據，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。隨著人工智能技術的快速發展，FasterR-CNNYOLOSSD等基于計算機視覺的檢測方法大量涌現，上海實驗室純水設備具備強大的特征學習和表達能力，被廣泛應用于水面漂浮物檢測中，并表示出較好效果和優勢。

河湖水質監測預測是指利用傳感設備從河湖中的水樣或傳感器數據中對水質各項指標（溶解氧、氨氮、化學需氧量、總磷等）進行監測、評價和預警。水質監測的目的及時監測和評估河湖的水質狀況，保證水資源的平安和健康。受測站設備影響，水質數據時常缺失較多，且水質變化往往是非線性的通過保守統計學方法通常難以精準預測。而機器學習方法以其強大的非線性擬合和時空建模能力，這類問題中表現出了很好的效果和優勢，河湖信息化管理中得到越來越廣泛的應用。

人工智能技術在河湖管理場景下的應用如下表所示。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能在河湖管理場景下的應用

水利工程結構平安監測

水利工程結構平安監測是水利工程建設和運行管理的重要內容，涉及大壩、水庫、渠道、閘門等多種結構。保守的水利工程結構平安監測多依賴人工或機械設備的定期檢測、采集和分析，但是這些方法存在本錢高、效率低、精度差和時效性差等問題。隨著人工智能技術和交叉學科的發展，研究者開始探索利用人工智能技術提高水利工程結構平安監測的水平和效率。

以大壩平安監測為例。保守的大壩平安監測數學模型主要有統計模型、確定性模型和混合模型三類。其中統計模型是通過數理統計間接判斷大壩監測值變化規律的數學方程；確定性模型是通過確定環境自變量與大壩形變量之間的確定性因果關系判斷大壩監測值變化的數學模型；將以上兩種模型結合便得到混合模型。以上三種保守模型都是將形變量看成是環境量函數的線性組合，但大壩壩體的形變量往往和環境因素存在著非線性關系，因此保守模型難以有效反映壩體形變與環境之間的關系。人工智能模型的呈現為大壩平安監測提供了新思路，機器學習、神經網絡等新的理論與方法逐漸被引入大壩平安監測分析中，并取得了良好的效果。目前，人工智能的方法在大壩變形監測數據處置與分析預測領域的應用日益增多。

人工智能技術在水利工程結構平安監測場景下的應用如下表所示。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能在水利工程結構平安監測場景下的應用

灌區管理

灌區管理是農業水利的重要組成局部，涉及灌區的需水預測和輸配水調度兩個關鍵環節。保守的灌區管理多依賴于經驗公式、統計模型或水力學模型，但是這些方法存在數據缺乏、參數不確定、計算復雜和適應性差等問題。隨著人工智能技術的發展，研究者探索利用人工智能技術提高灌區管理的水平和效率。目前，人工智能技術在灌區管理中的應用主要包括灌區需水預測和灌區輸配水調度兩個方面。

灌區需水預測是指利用機器學習技術從灌區的氣象數據、作物數據、土壤數據和水文數據中預測出灌區的需水量和需水時段，對農業灌溉水資源的可繼續規劃和管理具有重要作用。為推動灌區需水預報方法的改良提升，人工智能技術被引入灌區需水預報領域。一些研究者利用決策樹算法（DT密集神經網絡（DNN最小二乘支持向量機（LSSVM長短期記憶網絡（LSTM進行灌區需水預報，預測精度比傳統的基于參數的統計方法有顯著提高。隨著研究深入，人們發現采用多種模型的混合架構以及利用合適的優化算法可以提高預測的準確性和適用性，例如有學者結合LSTM和小波變換來進行灌區需水預報，其中小波變換可以為LSTM提供更清晰的特征，從而提高預測精度。先進的優化算法例如遺傳算法也被用來提高模型的預測準確度和尋優速度，上海純水設備這些方法進一步提升了模型在分析歷史數據特征和精確預測等方面的能力。

灌區輸配水調度對于保證水資源高效利用與繼續供應具有重要作用。為了提高配水精度，機器學習、知識圖譜與智能優化算法被引入灌區輸配水調度。一些研究使用遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等智能優化算法進行渠系優化配水，相較于經驗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制，能夠在復雜的渠系網絡中找到最優的水資源分配方案。知識圖譜模型輔助灌區用水管理人員判斷調度流量預測值，誤差在經驗認知范圍內，且可實現調度流量值的實時檢索。此外，面對實時降水變化和作物用水需求時，這些算法能夠提供更為精準和靈活的調度方案。總之，這些人工智能方法的應用提高了水資源分配的效率，為高效灌溉和農業水資源的可繼續管理開辟了新路徑。

人工智能技術在灌區管理場景下的應用如下表所示。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

人工智能在灌區管理場景下的應用

03人工智能技術在智慧水利業務場景中的應用前景

根據水利部智慧水利建設指導思想與《數字孿生流域建設技術大綱》要求，依照“需求牽引、應用至上、數字賦能、提升能力”需加快推進水利數字孿生平臺建設，支撐預報、預警、預演、預案“四預”功能實現。數字孿生平臺主要由數據底板、模型平臺與知識平臺三部分構成，人工智能技術在其中占據著重要地位。

人工智能技術在智慧水利中的應用與展望

數字孿生平臺框架

數據底板。數據底板是構建數字孿生水利的基礎，需匯聚并處理水利信息網傳輸的各類數據，為模型平臺和知識平臺提供數據服務。人工智能技術可在數據底板的建設中通過智能感知技術和通信技術建設“天空地”一體化的水利感知網，實現對涉水對象屬性及其環境狀態的實時監測和智能分析，通過圖像識別、自然語言處置等技術，提高數據的采集、處置、分析和展示效率。

模型平臺。模型平臺以水利專業模型分析物理流域的要素變化、活動規律和相互關系，通過智能識別模型提升水利感知能力。人工智能技術可以與水利業務場景相結合，利用強化學習、遷移學習等算法實現對水利對象特征自動識別、規律發現或趨勢預測，進一步提升水利業務前瞻預演能力。 上海純水設備知識平臺。知識平臺是構建數字孿生水利的驅動，通過匯集數據底板數據與模型平臺分析結果，經水利知識引擎處置形成知識圖譜，服務水利業務應用。知識平臺的建設可以利用知識圖譜技術進行水利知識表示，通過語義分析、本體構建、邏輯推理方法，感知水利對象之間的內在關系，認知水利規律，結合可視引擎關聯實現各類信息間關系與知識推理結果可視化，為數字孿生流域提供智能內核。

04結語

目前，人工智能技術在中小流域水文預報、河湖管理、水利工程結構平安監測、灌區管理等水利場景下均有較為廣泛的應用。針對上述四個主要應用場景，人工智能技術表示出顯著的優勢和潛力。隨著數字孿生水利建設步伐的邁進，人工智能技術將迎來更大范圍的應用，依靠其強大的推理與運算能力，能夠有效提升水利決策與管理的科學化、精準化、高效化能力和水平，為新階段水利高質量發展提供有力支撐和強力驅動。

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