智慧水务 瓶颈在哪？

水处理网讯:要想找到智慧水务建设的瓶颈所在，首先我们要分析清楚我们做的“水务”是什么，然后再搞清 “智慧水务”要做什么，最后是找到瓶颈所在。

01 水业哲学三问

大家知道，我们水务行业的主要工作，无非要做三件事情：

第一，就是要把水从一个地方搬运到一个地方，专业上叫作：水的输送，比如在水源地取水、水厂泵站输水、楼宇二次加压泵站输水、排水泵站提升雨污水，等等。通俗地说，就是“去哪里？”；

第二，是水的净化，专业上也叫“水处理”。比如，给水厂的水处理、污水处理厂的水处理、工业园区根据各用水点对水质的不同需求而进行的相应水处理，等等。通俗得说，就是“怎么办？”

第三，我们要知道水到底是个什么状态，专业上包括水质、水压、水量的数据监测和检测。比如，水源地的原水水质监测、给水厂各工艺段出水水质检测、供水管网压力和流量监测、污水处理厂各工艺段水质检测，等等。

这就构成了水业的哲学三问：去哪里？怎么办？怎么样？

02 智慧水务若不能实现“1+1>2”，要它何用？

智慧水务金字塔，由底层到顶层，依次是：感知与控制、数据处理与计算、决策与评估。因此，我们本章就按这个层次进行阐述。

感知与控制层：工欲善其事必先利其器

水质监测分析仪器需要实时不断地测得数据，如果中间有故障间断的话，对于用户来说，就有很大的风险。或是监测数据缺失，面临受罚风险；或是生产过程中生产状态失控，导致产品可能不合格。因此，感知层监测仪器的准确性、稳定性非常重要，是一切的基础。

从市场竞争方面看，感知层监测仪器的竞争充分，仅COD检测品牌，国内市场上就不少于100家之多；另外，整个检测领域涉及范围广，以赛莱默公司为例，涉及分析仪器方面的品牌就有16个（包括YSI、WTW等知名品牌）。

整个市场层次分明，有一些高端产品。比如，上海嘉定某厂，采用一套反硝化深床滤池用于脱氮，仪表配备了赛莱默公司的WTW仪表，探头采用超声波清洗技术，规避了污水中微生物滋生、探头被粘状物质附着干扰的问题，实际运行中只需一二个月进行一次人工巡检。既大大降低了运行成本，也保证了数据准确，为业主减少了大量碳源用量。

同时，因为业主购买力和需求的差异化客观存在，所以市场对于产品层次需求差异化也较大。比如COD监测，目前常用方法是湿化学法分析，定期去更换试剂，把试剂抽上来运行显色；另外一种方法是紫外光法，会便捷很多。村镇的污水监测市场可能更适合这种产品。

然而，中低端需求的业主的购买力和需求也是在不断变化的，整个分析仪器行业正在经历一场存量更新、市场升级、竞争充分、优胜劣汰、品质提升的大变革。同时，在市场经济的大背景下，任何一个市场的兴起和发展，都离不开资本驱动的这个先导因素。比如，农村市场的发展趋势，必然是先解决了资本逻辑，才有整个市场的发展和成熟。

数据处理与计算层：脑袋是第一位的

本层实质就是计算机模型，将是整个智慧水务系统的大脑。这也正是各个智慧水务系统能拉开差距的地方，比的就是谁更聪明。

比如，软件 BLU-X是未来污水处理工艺领域中的一个尖端技术。它基于12-36个月污水处理厂的历史数据，进行实时模拟，采用人工神经网络和遗传算法等先进算法，为污水处理厂提供更加的推荐运行参数，从而实现更安全、更低药耗电耗、更高效管理的目的。再比如，AquaTalk是另一种智慧水务平台，侧重于给水。

建设思路：由点到面

目前我们做智慧水务容易进入一个误区，就是所有的数据上平台，然后平台再编一套逻辑去控制设备，这么做存在巨大的问题：数据控制量太大了，很可能超出当前分析能力的范畴；而且做控制逻辑的人很难真的懂设备和工艺。所以，推荐的做法是：由点带面、逐级智慧化。

比如，赛莱默公司提出的“智能泵站群”的概念，就是这个道理。首先，单泵要可以自己找最佳工况点，遇到堵塞物通过时可以弹跳，瞬间增加通量，有效避免堵塞；第二步，涉及到泵站，多泵运行时的交替运行、切换运行逻辑，泵坑和浮渣自动清理，管路自动冲洗，这些都使得泵站更加智能化；再进一步，到泵站和泵站之间的协调运行。比如，暴雨来临之前，整个排水系统联合调度是一个重点和难题。以往很多地方在暴雨来临前，不管三七二十一，把所有的水都向下游排，这样做看似可行，但往往发生和加剧溢流污染。因此，更科学的做法是根据下游（如调蓄池的服务容量）、污水处理厂容量，通过计算，以更为适当的速度让下游缓慢消化。这就是“智能泵站群”的概念。

智慧水务建设，终极目标是要实现1+1>2

智慧水务建设，很重要的一环就是要有系统思维，把各个环节有机结合。以赛莱默公司为例，其智慧水务团队由茹林锋高级经理带队于2020年3月正式组建，旨在协调全公司全产业链配合能力，在不同的业务单元之间更大程度地体现协同效应，更系统地提供智慧水务总体解决方案。

举一个案例，美国南本德市CSO控制项目。按照传统的分割思维，建设方原计划投资7亿美元。而在智慧水务系统建设模式之下，在感知层泵站、调蓄池改造安装表计，采用先进的模型计算，将每个构筑物的弹性有效利用，投资减至2亿美元。同时，全部消除旱季CSO，总体减少CSO75%。

03“智慧水务”瓶颈在何处？

融合不足

当前做智慧水务的主要参与者有三大类：第一种就是设备厂商，他们很懂各自的设备，其中又会分化出各种专项设备厂商，比如水表、水泵、自动化控制系统，等等；第二种是IT公司，专业搞中台，擅长做管理模型平台；第三种是水务公司，也就是业主自身。

只有上述三个玩家能够携起手来，真正实现充分融合合作，才能真正建设好智慧水务。然而，现实暂时相反，所以导致了当前很多智慧水务项目流于表面文章，仅仅做成了信息收集和展示的工作。

缺少架构

从机制上来谈，现在国内很多项目是分开招标的，没有一个整体的架构和概念。

比如，做自控的可能只管仪表盘，仅做一次信息化自动控制方案，可能会完全脱离工艺和设备，其他环节也是同理。再比如，一些项目因为投资受限，未能实现整个项目统筹考虑，最终项目只是顶一顶智慧的帽子，其实本质还是原来传统的自动化信息化水平，只加一个炫酷大屏幕把收集来的信息展示一下，仅此而已；或者只用AR做一些三维模型，其实这么做距离数字化尚有距离，就更不用说智慧化了。这种结果和第一条的结局类似。

数据无用

因为很多智慧水务项目的实施过程是割裂开的，我们对设备、工艺并不能做到真正了解，收集来的大量数据无法有效清洗和利用，造成数据处理与计算层的时效，进而导致整个智慧水务系统的失败。

信息孤岛

比如，在饮用水方面，有些地区原水水质监测数据由是水利部门管理，原水污染预警的实时信息不一定能及时送达供水生产部门。再比如，许多数据尚不能出科室的门，就更不要谈整个项目的信息共享了。

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