项目背景

2021年，全国平均年降水量为691.6毫米,平均年降水量排名前三的水资源分区分别是东南诸河区（1748.3毫米）、珠江区（1371.1毫米）、长江区（1152.8毫米），而仅仅一个九江市平均降水量就达到了1553.7毫米。九江的痛点是水多了。九江降水量在时间上的分布特点是年内分配不均，降水主要集中在5-6月份，暴雨多，强度大。

治水须先“知水”。一方面，需要全面感知水情：天上降了多少水，上游来了多少水，地表积了多少水，地下管道进了多少水，河湖涨了多少水……另一方面，需要掌握这座城市排水和处理水的能力，包括雨污管网的位置、管网收集水的能力、污水厂站的处理能力、泵站的抽排水能力等。

而现实情况是，在大部分城市，地面上的水情信息散布在各相关部门，没有集中收集分析处理。地下基础设施的排水能力，尤其像管网这种隐蔽工程，存在大量信息空白。

九江治水，面临的是“山-城-河-湖-江”多形态的复杂城市水系统，若是不能准确掌握这些涉水信息，就如同蒙着眼睛去打仗，难有胜算。

智慧水务实施

智慧水务的基础是数字化，数据已经被列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。城市排水系统是一项隐蔽工程，且多数是建设年代已久，平时缺乏系统维护。绝大多数城市管网底数和运行状态是看不见、说不清的，数字化手段可以让看不见的看得见，让说不清的说得清，让管不住的管得住，这就是数字化治水的逻辑。

九江的数字化治水之路在芳兰污水处理厂迈出了第一步。2019年，在长江环保集团和三峡集团所属三峡上海院的通力合作下，芳兰污水厂在4个月内完成了多源数据数字化入库、应用功能开发及系统联调联试等工作，实现了长江大保护智慧水务建设模式、业务流程、数据资产管理、智慧水务平台从无到有的突破。

三峡智慧水务公司以九江为基础，从以管网为重点的城市智慧水管家等理念出发，构建三峡水务运营管理逻辑，努力实现对厂网河湖岸水务数字化管理的全覆盖，覆盖到从水源头到水龙头、从进水口到排水口的全过程。

实现数字化“孪生”

三峡集团在九江开展长江大保护之初，就采用数字化手段对约80平方公里项目范围内的存量管网进行了普查和检测，相当于给管网做全身“体检”，在生成“体检报告”的同时，也通过三峡智慧水务公司开发的应用软件建立了“电子档案”，涵盖管网的坐标、埋深、走向、材质、管径等基本信息，也包括是否存在结构性、功能性缺陷以及缺陷等级。而在新建和修复管网过程中，除了动态录入管网的所有信息，还根据运营需求科学布设液位计、流量计等监测设备，能够实时采集液位、流量、水质等运行数据。可以说，每一段管网在“出生”时就有了一张电子身份证。

这一端，物理管网在地下空间延伸，另一端，数字管网也在虚拟世界搭建。在位于两河污水处理厂的九江智慧水务调度中心，三峡集团建设、运维的每一个管节的位置、埋深、孔径、流量、流速等信息，都能精准地展现给治水决策者。三峡集团在九江合作区内建设的约2100公里管网，均实现了数字化“孪生”。

三峡智慧水务公司数字化团队长期驻守40多个城市项目一线，在长江环保集团的全力支持下，与管网普查单位、检测单位、设计单位、施工单位一轮轮对接、核实、纠正，目前长江大保护数字管网库规模跃居全国之最，总长度超40000公里。这些管网数据是智慧水务的“底座”，通过集控手段，提供给“城市智慧水管家”，成为水环境治理一体化调度的决策依据。

智慧水务带来的成效

在九江智慧水务调度中心内，一张大屏汇集了全部监测设备采集到的涉水信息。前期埋设的监测设备如同‘千里眼’和‘顺风耳’，每天会将采集的数据实时传输到调度中心，动态生成‘一张图’，为九江城区各类场景下的水环境管理提供重要支撑。以往遇到管道淤堵污水冒溢，总是急救式地“哪里堵了通哪里”，疏通工作量大，没有规律可循。如今有了数字系统，运维人员可以通过关键的实时在线数据快速排查隐患。

数字经济时代，数据已经成为‘新石油’，但只有经过提炼才能更具价值。我们可以根据流速、液位等实时数据判定管网是否存在淤堵和冒溢的风险，也可以通过对比雨天、晴天两种天气下管网的流速和流量，来判定是否有雨污混接等问题。

九江的地形地貌和水文条件决定了这座城市很容易形成雨季内涝。那么，一场暴雨之后，九江会发生什么变化？数字模型可以推演——下雨了，雨水管的水排河，合流管里的水进入截污管或调蓄池，此时，污水厂进水量增加，进水浓度降低。模型根据雨量大小推算管网流量、液位、水质浓度的变化，进而推算和决定构筑物的运行状况，比如调蓄池的负荷大小、抽水泵站的启停、排水阀门的启闭等，还能根据管网高水位运行和检查井冒溢情况识别内涝风险，预判内涝发生时间、发生地点、淹没范围、积水深度等。

有了系统的预判，运维人员可以在汛期主动迎战。比如雨前降低管网液位为暴雨腾出容量，雨中指导调蓄池、泵站和污水厂等设施的协同运行，雨后再次进行巡检，清理淤积、排查隐患。

目前九江正在探索实现污水处理厂的智能诊断和控制，她和团队正在搭建污水生物反应模型，能够模拟典型的污水处理工艺过程，假设污水处理厂出水水质不达标，则可以根据模型提供的方案诊断原因，帮助污水厂大幅提升运维效率。

数字化的赋能，使以往对水务现象的观察变成了基于数据的预测，而数据变化的趋势又可以帮助我们形成动态的管理决策，能够有效提高管理水平，降低成本，提升水环境治理成效