随(sui)着数(shu)(shu)字化(hua)(hua)浪潮(chao)的来临，智(zhi)慧(hui)(hui)水(shui)(shui)厂(chang)是未来供水(shui)(shui)发(fa)展的必然趋(qu)势。而多(duo)数(shu)(shu)水(shui)(shui)厂(chang)对(dui)于智(zhi)慧(hui)(hui)化(hua)(hua)理(li)解程度不足，目前仅实现生产(chan)数(shu)(shu)据的集中显示和操作的远程化(hua)(hua)等常规(gui)的自(zi)动化(hua)(hua)控(kong)制上。通过阐述基于感知层采(cai)集、物联网(wang)技术(shu)，人工智(zhi)能(neng)技术(shu)，结(jie)合(he)水(shui)(shui)厂(chang)运行规(gui)律，建设(she)智(zhi)慧(hui)(hui)生产(chan)管(guan)(guan)理(li)平台，介绍(shao)在(zai)线(xian)系(xi)统、智(zhi)能(neng)模型(xing)以及未来的设(she)想(xiang)。通过建设(she)智(zhi)慧(hui)(hui)水(shui)(shui)厂(chang)管(guan)(guan)理(li)系(xi)统，旨在(zai)提(ti)升水(shui)(shui)厂(chang)的精细(xi)化(hua)(hua)管(guan)(guan)理(li)水(shui)(shui)平，确保水(shui)(shui)质(zhi)安全的同时达到节能(neng)降耗的目的。

随着(zhe)数字化进(jin)程(cheng)的(de)(de)不(bu)断发展，智(zhi)(zhi)慧(hui)化进(jin)程(cheng)是(shi)大势所趋(qu)，而智(zhi)(zhi)慧(hui)水(shui)(shui)厂(chang)(chang)是(shi)在(zai)供水(shui)(shui)管(guan)理工作中(zhong)，以新一代信息(xi)技术为基(ji)础，通过(guo)传感器、无线网络(luo)和在(zai)线水(shui)(shui)质(zhi)监测(ce)，在(zai)设备(bei)数据采集、存储的(de)(de)基(ji)础上进(jin)行分(fen)析(xi)、建(jian)立模型算(suan)法、自(zi)我学习，实现生产、运行、维护(hu)、调度等全过(guo)程(cheng)的(de)(de)水(shui)(shui)厂(chang)(chang)管(guan)理工作。如何通过(guo)智(zhi)(zhi)慧(hui)化管(guan)理更好地促(cu)进(jin)水(shui)(shui)厂(chang)(chang)发展，在(zai)集团的(de)(de)引领下水(shui)(shui)厂(chang)(chang)进(jin)行了(le)不(bu)断的(de)(de)探(tan)索和实践。

水厂智慧化建设(she)前存(cun)在(zai)的问题

相(xiang)对于物联网，大数据行业(ye)快速发展(zhan)，相(xiang)关技术(shu)应(ying)用于供水行业(ye)以(yi)及对水厂管理提升(sheng)相(xiang)对滞(zhi)后，主要体现(xian)以(yi)下(xia)三方面：

（1）缺乏有效(xiao)数据(ju)：缺少(shao)数据(ju)种类，以及数据(ju)的(de)精准(zhun)度、及时度和同(tong)(tong)步性问题，会影响系统(tong)(tong)(tong)对数据(ju)分(fen)析(xi)以及分(fen)析(xi)结(jie)果，可能导(dao)致决(jue)策产(chan)生偏差。如果处(chu)于系统(tong)(tong)(tong)建(jian)设(she)初期阶段，若要实(shi)现智慧(hui)水(shui)(shui)(shui)厂(chang)(chang)，至(zhi)少(shao)需(xu)要完(wan)善设(she)备资(zi)(zi)产(chan)数据(ju)库，建(jian)立工(gong)控系统(tong)(tong)(tong)，只有具备以上(shang)系统(tong)(tong)(tong)，才能为智慧(hui)模型(xing)提供(gong)数据(ju)来(lai)源，从(cong)而(er)向智能化(hua)、智慧(hui)化(hua)方向发(fa)展(zhan)。没有有效(xiao)的(de)数据(ju)作(zuo)为基础，想要实(shi)现水(shui)(shui)(shui)厂(chang)(chang)智慧(hui)化(hua)如同(tong)(tong)空中楼阁。2008年水(shui)(shui)(shui)厂(chang)(chang)进行水(shui)(shui)(shui)工(gong)艺信息化(hua)基础建(jian)设(she)，包括水(shui)(shui)(shui)质指标监测网络的(de)构建(jian)，工(gong)控系统(tong)(tong)(tong)建(jian)设(she)；2017年水(shui)(shui)(shui)厂(chang)(chang)在(zai)持续(xu)完(wan)善水(shui)(shui)(shui)质在(zai)线(xian)监测的(de)同(tong)(tong)时着(zhe)手开发(fa)设(she)备资(zi)(zi)产(chan)管理(li)系统(tong)(tong)(tong)。

（2）数(shu)据(ju)(ju)(ju)孤(gu)岛(dao)问题：水厂多(duo)种信息化系统(tong)(tong)(tong)相对(dui)孤(gu)立，独立运行(xing)(xing)，各系统(tong)(tong)(tong)之间(jian)的(de)数(shu)据(ju)(ju)(ju)缺乏(fa)共享和深(shen)度(du)挖掘，信息化难以发挥应(ying)(ying)(ying)有(you)的(de)效应(ying)(ying)(ying)，限(xian)制、阻碍了(le)更高层次的(de)智慧应(ying)(ying)(ying)用。即(ji)使搭建了(le)数(shu)据(ju)(ju)(ju)库，通(tong)常只(zhi)是将不同种类的(de)数(shu)据(ju)(ju)(ju)移植到其他系统(tong)(tong)(tong)之中，如果(guo)没有(you)对(dui)数(shu)据(ju)(ju)(ju)进(jin)行(xing)(xing)筛选，则又会产(chan)生很多(duo)无用数(shu)据(ju)(ju)(ju)，久而久之就会导致数(shu)据(ju)(ju)(ju)丢失(shi)，系统(tong)(tong)(tong)运行(xing)(xing)缓慢(man)等(deng)问题。因此(ci)首先应(ying)(ying)(ying)对(dui)数(shu)据(ju)(ju)(ju)进(jin)行(xing)(xing)整理，做好数(shu)据(ju)(ju)(ju)的(de)统(tong)(tong)(tong)一、分类和分层。

（3）智(zhi)慧水厂认知：实现业务驱动下的(de)(de)(de)管理模(mo)式与管理架(jia)构的(de)(de)(de)调整(zheng)是智(zhi)慧水厂得以(yi)应(ying)用的(de)(de)(de)目标之一。系(xi)统平(ping)台所表(biao)现出的(de)(de)(de)“智(zhi)慧”效(xiao)(xiao)果，并(bing)不仅(jin)仅(jin)通过传(chuan)感(gan)器进行实时监测(ce)(ce)，以(yi)及(ji)整(zheng)合(he)了不同种类的(de)(de)(de)系(xi)统平(ping)台。而是在建立统一数据(ju)中心的(de)(de)(de)基础上，通过对大数据(ju)信(xin)息进行及(ji)时有(you)效(xiao)(xiao)的(de)(de)(de)分析与处理，从而获得解决水厂实际(ji)问题如加(jia)药(yao)预测(ce)(ce)、水量预测(ce)(ce)的(de)(de)(de)数学(xue)模(mo)型，通过集成(cheng)这些模(mo)型算法，对各项指(zhi)标进行预警、预测(ce)(ce)，真正让系(xi)统起到“大脑”的(de)(de)(de)作用，使水厂生产、管理流程更加(jia)精(jing)细化和(he)动态化。

智慧水厂系统的搭建

在水厂智(zhi)慧化试点项(xiang)目中(zhong)，应用基于BIM技术进行(xing)数(shu)字(zi)化及平台(tai)原(yuan)型开(kai)发工作。涵盖(gai)了水厂主要基础设(she)施，实现(xian)功(gong)(gong)能原(yuan)型落地，对设(she)备(bei)运(yun)维系统，控(kong)制系统数(shu)据联(lian)通试点，实现(xian)数(shu)据的价(jia)值共享，以及设(she)备(bei)管(guan)理(li)(li)、水质管(guan)理(li)(li)、电能管(guan)理(li)(li)等功(gong)(gong)能。

设备(bei)管理

设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)管(guan)理(li)模块(kuai)是智慧水厂管(guan)理(li)平台的基础，结合集团相关设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)管(guan)理(li)规章制度，对(dui)设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)按照专业进(jin)行(xing)(xing)(xing)划分(fen)建(jian)档(dang)。包括设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)的数(shu)据(ju)(ju)管(guan)理(li)、检修记录、档(dang)案资料等，建(jian)立科学、规范的设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)运行(xing)(xing)(xing)维(wei)护流(liu)程和信息化(hua)管(guan)理(li)基础数(shu)据(ju)(ju)体系，完(wan)善设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)台帐(zhang)，构(gou)架合理(li)的设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)层(ceng)次结构(gou)，对(dui)设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)使用过程中的维(wei)护、维(wei)修、运行(xing)(xing)(xing)、更新改造，直到设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)的最终(zhong)报废(fei)进(jin)行(xing)(xing)(xing)全生命周期的电(dian)子化(hua)闭环管(guan)理(li)。使管(guan)理(li)人员(yuan)能够随时了(le)解设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)的静态(tai)和动态(tai)信息，掌(zhang)握(wo)设(she)(she)备(bei)(bei)(bei)的运行(xing)(xing)(xing)状态(tai)。

通(tong)过手持终(zhong)端(duan)获取设备(bei)(bei)(bei)相关信(xin)息(xi)，结(jie)合(he)设备(bei)(bei)(bei)巡(xun)检，实现二维(wei)(wei)码(ma)资产查(cha)询、设备(bei)(bei)(bei)巡(xun)检、设备(bei)(bei)(bei)润滑(hua)、库存备(bei)(bei)(bei)件(jian)查(cha)询等(deng)应(ying)用(yong)。根据设备(bei)(bei)(bei)维(wei)(wei)护(hu)计划进行现场维(wei)(wei)护(hu)维(wei)(wei)修，通(tong)过电子工单记录设备(bei)(bei)(bei)维(wei)(wei)护(hu)情况(kuang)，查(cha)询维(wei)(wei)护(hu)历史和(he)档案资料等(deng)，也为管理人员分析和(he)管理决(jue)策提供(gong)了有力的(de)信(xin)息(xi)支持。

水质管理

水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)管理是水(shui)(shui)(shui)厂工(gong)艺(yi)运行的(de)(de)(de)重要参考，根(gen)据(ju)每个(ge)工(gong)艺(yi)段的(de)(de)(de)工(gong)艺(yi)参数(shu)(shu)和水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)指(zhi)标控制标准，以(yi)水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)(hua)验(yan)(yan)数(shu)(shu)据(ju)为(wei)(wei)基(ji)础，建立水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)管理系统模(mo)块，将各工(gong)艺(yi)段水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)数(shu)(shu)据(ju)转换为(wei)(wei)自动化(hua)(hua)和数(shu)(shu)字化(hua)(hua)的(de)(de)(de)处(chu)理，以(yi)此(ci)提高工(gong)艺(yi)分(fen)析(xi)(xi)(xi)管理水(shui)(shui)(shui)平。包括(kuo)在线仪表(biao)自动监测和人工(gong)化(hua)(hua)验(yan)(yan)水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)(hua)验(yan)(yan)结(jie)果的(de)(de)(de)信息，历史数(shu)(shu)据(ju)查询与浏览。通过在线分(fen)析(xi)(xi)(xi)系统查询与浏览水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)(hua)验(yan)(yan)批次(ci)、日期(qi)、检验(yan)(yan)结(jie)果和混凝实(shi)验(yan)(yan)等数(shu)(shu)据(ju)。对于水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)(hua)验(yan)(yan)报(bao)表(biao)，具(ju)备(bei)统计分(fen)析(xi)(xi)(xi)每批次(ci)水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)化(hua)(hua)验(yan)(yan)结(jie)果的(de)(de)(de)功能，水(shui)(shui)(shui)厂相(xiang)关人员还(hai)可根(gen)据(ju)某段时(shi)间内的(de)(de)(de)报(bao)表(biao)数(shu)(shu)据(ju)，对某段时(shi)间内对水(shui)(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)处(chu)理效果进行查询，并可将其与相(xiang)关标准进行类比分(fen)析(xi)(xi)(xi)，对于达到或接近预(yu)警(jing)值和控制值的(de)(de)(de)数(shu)(shu)据(ju)进行单独(du)标注，以(yi)此(ci)来从根(gen)本上保障对工(gong)艺(yi)的(de)(de)(de)指(zhi)导(dao)作(zuo)用。

智慧化(hua)进程

水(shui)(shui)厂(chang)(chang)智(zhi)慧化是水(shui)(shui)厂(chang)(chang)由自动化、信息化向更(geng)高阶(jie)段发展的必然结果，通过(guo)打通不(bu)同平台(tai)获取水(shui)(shui)质参数，运行(xing)(xing)参数等数据进行(xing)(xing)智(zhi)慧化模型(xing)(xing)的开发，如水(shui)(shui)质投(tou)药模型(xing)(xing)、设备健康模型(xing)(xing)，实现智(zhi)慧水(shui)(shui)厂(chang)(chang)的精细化管理的能力。

智(zhi)慧投(tou)药(yao)

基(ji)于水(shui)源水(shui)质特征及其随时间(jian)变化(hua)规律，水(shui)厂联合自来水(shui)集团技术研究院开展节能降耗的混(hun)凝模型动态调整研究。

水(shui)厂具(ju)有较为(wei)(wei)完善的(de)在线数(shu)(shu)据，通过(guo)与工控系(xi)统间(jian)数(shu)(shu)据共享，筛(shai)选进水(shui)、机加池、炭池和(he)(he)出厂的(de)水(shui)质数(shu)(shu)据，以(yi)及(ji)氯投加量(liang)、臭氧投加量(liang)及(ji)混凝剂投加数(shu)(shu)据，共计363 684条(tiao)，时(shi)间(jian)区间(jian)为(wei)(wei)2015年1月(yue)1日至2018年12月(yue)31日，验证数(shu)(shu)据集共计85 992条(tiao)，时(shi)间(jian)区间(jian)为(wei)(wei)2019年1月(yue)1日至2019年10月(yue)31日；评估标准以(yi)MAPE和(he)(he)MAE为(wei)(wei)指标，计算公式(shi)见式(shi)（1）和(he)(he)式(shi)（2），建模的(de)目标是MAPE、MAE值越小越好。

通过LSTM、XGBoost和随(sui)机森林三(san)(san)(san)种算(suan)(suan)法(fa)对三(san)(san)(san)氯(lv)化铁或PAC单独投(tou)加(jia)(jia)建(jian)模及进(jin)行比较发现(xian)，XGBoost算(suan)(suan)法(fa)的(de)MAPE、MAE值(zhi)最小，因而首选XGBoost算(suan)(suan)法(fa)对三(san)(san)(san)氯(lv)化铁、PAC进(jin)行建(jian)模，联合投(tou)加(jia)(jia)建(jian)模方法(fa)首先采用PAC的(de)预(yu)测(ce)效果做(zuo)为(wei)三(san)(san)(san)氯(lv)化铁的(de)输入，三(san)(san)(san)氯(lv)化铁模型(xing)特征值(zhi)为(wei) features = ［′进(jin)水(shui)pH′, ′进(jin)水(shui)温度(du)′, ′进(jin)水(shui)流量′, ′出(chu)水(shui)温度(du)′, ′出(chu)水(shui)浊度(du)′, ′进(jin)水(shui)浊度(du)′,′出(chu)水(shui)pH′值(zhi),′每(mei)日PAC投(tou)加(jia)(jia)量的(de)均值(zhi)′,′每(mei)3个小时PAC投(tou)加(jia)(jia)量的(de)均值(zhi)′，′PAC预(yu)测(ce)′,′月份′, ′日期′］，预(yu)测(ce)值(zhi)为(wei)三(san)(san)(san)氯(lv)化铁投(tou)加(jia)(jia)量。数据集预(yu)测(ce)结果如图7所示，MAPE值(zhi)为(wei)3.70。

对双药投加(jia)(jia)的建(jian)模方(fang)法同时尝(chang)试采用三(san)氯(lv)化(hua)铁的预测效果做为(wei)(wei)PAC的输入，PAC模型输入的特(te)征(zheng)值(zhi)为(wei)(wei) features = ［′进(jin)水(shui)(shui)(shui)pH′, ′进(jin)水(shui)(shui)(shui)温度′, ′进(jin)水(shui)(shui)(shui)流(liu)量(liang)′, ′出水(shui)(shui)(shui)温度′, ′出水(shui)(shui)(shui)浊度′, ′进(jin)水(shui)(shui)(shui)浊度′,′出水(shui)(shui)(shui)pH′值(zhi),′每日三(san)氯(lv)化(hua)铁投加(jia)(jia)量(liang)的均值(zhi)′,′每3个小时PAC投加(jia)(jia)量(liang)的均值(zhi)′，′PAC预测′,′月份′, ′日期′］，预测值(zhi)为(wei)(wei)PAC投加(jia)(jia)量(liang)。数据集(ji)预测结(jie)果如(ru)图8所示(shi)，MAPE值(zhi)为(wei)(wei)3.39。

通过(guo)不断的(de)(de)(de)训(xun)练和(he)中试实验，采用XGBoost算法建(jian)立的(de)(de)(de)混凝(ning)投药(yao)(yao)模(mo)型应用于水(shui)厂生产系统。该模(mo)型较(jiao)传统的(de)(de)(de)人工控制更(geng)能适(shi)应常态(tai)水(shui)源条件(jian)下实现(xian)依据实时水(shui)质数据动态(tai)调整净水(shui)投药(yao)(yao)参数，控制水(shui)质指标的(de)(de)(de)要(yao)求 ，从而(er)达到混凝(ning)剂精(jing)准投加和(he)节(jie)能降(jiang)耗的(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)。

设(she)备(bei)健康管理

开(kai)发设(she)(she)备健康智能(neng)化管理(li)模块，由于水泵等(deng)旋(xuan)转(zhuan)类机电设(she)(she)备其(qi)故(gu)障(zhang)主要来源于轴承、电机等(deng)部位。因此(ci)，在驱动(dong)端和(he)非驱动(dong)端上布置温度(du)、振动(dong)传感(gan)器(qi)进行采集数据，通(tong)过智能(neng)化模型处理(li)分析，进行故(gu)障(zhang)诊断(duan)和(he)识别。

其中振(zhen)动数(shu)据(ju)的(de)分析采(cai)用的(de)原理是傅里叶变换，周期函(han)数(shu)X(t)，周期为(wei)T，其傅里叶级数(shu)的(de)形式见式（3）：

把(ba)旋转(zhuan)(zhuan)机械的(de)连(lian)续的(de)周期(qi)性通频信号转(zhuan)(zhuan)换成为(wei)半倍(bei)频、工(gong)频、二倍(bei)频、三倍(bei)频和多倍(bei)频的(de)形式(shi)，从而对应不同(tong)振动频谱特征对旋转(zhuan)(zhuan)机械故障进行分析与诊断。

在振动(dong)故(gu)障中，由于轴承(cheng)及(ji)其(qi)相关故(gu)障占比较大(da)，通(tong)(tong)过振动(dong)速度谱分析(xi)，并根据滚动(dong)轴承(cheng)内圈通(tong)(tong)过频率fI=N21+dbDcosβfr，外圈通(tong)(tong)过频率fo=N21-dbDcosβfr，滚动(dong)体通(tong)(tong)过频率fb=D2db1-dbDcosβ2fr，保持架通(tong)(tong)过频率fo=121-dbDcosβfr进行实时匹(pi)配。如果监测(ce)频谱与轴承(cheng)其(qi)中任一频率相契合，那么(me)即(ji)可(ke)以(yi)大(da)概率确定(ding)故(gu)障所在位置。

在对某(mou)台水泵实际运行分析过(guo)程(cheng)中(zhong)，发现(xian)实时振(zhen)动监测谱中(zhong)125 Hz左侧附近(jin)出现(xian)异(yi)常峰值，通过(guo)该轴承型号参数可得出各(ge)部位的通过(guo)频率。

通过查阅我们(men)可(ke)以看(kan)出水(shui)泵(beng)内(nei)圈通过频率为(wei)121.1 Hz，和监测频率极为(wei)接近，由(you)此系统(tong)初步判断轴承内(nei)圈存在故障隐患，提示相关(guan)人员注意。

在温度管理过程中，我们采用轴承温升不应超过 35 ℃，同时轴承内极限温度不得超过 75 ℃的温升预警方式，数学表达式｛T2<t0+35 ℃｝∩{T2<70 ℃}为：

其中(zhong)T0是(shi)环境温度，T2是(shi)实测温度，如果超过温度阈值，系统(tong)将会报警提醒相(xiang)关(guan)人(ren)员进行检(jian)查(cha)，同时推送(song)信息到设备(bei)管理(li)模块(kuai)。

通过(guo)上述两(liang)种(zhong)模式从而(er)实(shi)现(xian)设备全寿(shou)命(ming)周期的健康管理与预测，给运行型人(ren)(ren)员(yuan)(yuan)、技术人(ren)(ren)员(yuan)(yuan)和维修人(ren)(ren)员(yuan)(yuan)并给出最优的维护建议，实(shi)现(xian)设备的智能化健康管理。

展望

（1）预(yu)测水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)态(tai)势(shi)。原(yuan)水(shui)(shui)水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)是(shi)一个动(dong)(dong)态(tai)的(de)复杂系(xi)统，水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)指标一直(zhi)处于(yu)动(dong)(dong)态(tai)变(bian)化(hua)之中(zhong)。针(zhen)对(dui)水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)的(de)复杂性，为(wei)适(shi)应(ying)(ying)水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)变(bian)化(hua)的(de)动(dong)(dong)态(tai)特性，提高预(yu)测精度，结合(he)人工智能(neng)算法在水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)智能(neng)化(hua)建模，利(li)用在线仪(yi)表的(de)数据为(wei)基础，通过水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)参数进行(xing)预(yu)测，强化(hua)数据的(de)分析、对(dui)比。对(dui)水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)是(shi)否步入异常趋(qu)势(shi)进行(xing)判断，并使相应(ying)(ying)人员及时获(huo)取(qu)到相应(ying)(ying)的(de)水(shui)(shui)质(zhi)(zhi)(zhi)信息，并提示(shi)相应(ying)(ying)的(de)处理(li)方法。

（2）推进智慧(hui)节(jie)能。推进碳中和，碳达(da)峰进程，进行智慧(hui)节(jie)能模型的(de)(de)开发，通过不同(tong)性能机泵(beng)的(de)(de)分布及(ji)组(zu)成，对(dui)配水(shui)泵(beng)房不同(tong)性能机泵(beng)的(de)(de)供(gong)水(shui)方(fang)案进行优化(hua)组(zu)合，使机泵(beng)等重(zhong)点耗能设(she)备长(zhang)期保持最佳(jia)的(de)(de)运行状态，同(tong)时达(da)到节(jie)能降耗的(de)(de)目的(de)(de)。

（3）探(tan)索群(qun)智感(gan)知。在通过传感(gan)器、射频识(shi)别、二(er)维码等技术，全(quan)方位采集和捕获水(shui)厂工艺、水(shui)质、设备的(de)(de)(de)状态(tai)信息的(de)(de)(de)基础上，进一步利用移动终端功(gong)能，充分(fen)发挥人的(de)(de)(de)主(zhu)观能动性，将(jiang)异常情况(kuang)通过拍照、视频等功(gong)能，与所处(chu)地(di)理位置同(tong)时上传后台(tai)，通过监(jian)控对收到的(de)(de)(de)信息进行鉴(jian)别、分(fen)类，并(bing)通知相关部(bu)门解决。

结语

智(zhi)(zhi)慧化进(jin)程(cheng)在(zai)(zai)不断发(fa)展、完善，而智(zhi)(zhi)慧水(shui)(shui)厂(chang)的构建是(shi)一个系(xi)统(tong)工程(cheng)，离不开先(xian)进(jin)技(ji)术(shu)的支撑。通过(guo)(guo)一系(xi)列改造(zao)，水(shui)(shui)厂(chang)虽已(yi)在(zai)(zai)设备管(guan)理、工艺(yi)运行、水(shui)(shui)质监测(ce)、节能(neng)降耗(hao)等初步成效，但离实现集团“十(shi)四五”智(zhi)(zhi)慧水(shui)(shui)厂(chang)整体规划目标还有差距。在(zai)(zai)日新月异的科技(ji)变革下(xia)，在(zai)(zai)推进(jin)数(shu)字化转(zhuan)型的过(guo)(guo)程(cheng)中，继续探索与挖掘智(zhi)(zhi)慧化工作模(mo)式，做(zuo)好各(ge)项(xiang)分(fen)支工作模(mo)式智(zhi)(zhi)慧化，提升数(shu)据分(fen)析能(neng)力(li)，是(shi)下(xia)一步工作中的重(zhong)点内(nei)容(rong)，也(ye)是(shi)今后仍需(xu)思考(kao)的问题。