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AI+排水体制改革:上海交出超大城市一体化运维答卷

时间:2026-09-21 10:09

来源:中国水网

作者:赵利伟整理

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  顺应数字技术和人工智能发展大势,国家“十五五”规划纲要首次将提升数智化发展水平单独成篇,聚焦算力、算法、数据高效供给和数智技术赋能经济社会发展,为未来5年数字中国建设划定清晰路线,也为水务行业数字化重构指明方向。

  在这一背景下,上海排水行业的数字化转型实践尤为值得关注。在“2026(第十八届)上海水业热点论坛”上,上海城投水务(集团)有限公司杨一烽以《数智赋能上海排水一体化运维探索与思考》为题,介绍了上海这座超大城市排水一体化运维从感知布设到问题诊断、从数据资产到主动干预的探索路径。

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杨一烽

  01“十五五”数智化落子:上海排水管理体制改革启动

  “十五五”规划纲要提出三点核心目标——智能驱动价值创造、数据闭环与知识生成、业务自治与生态协同。纲要精神落到排水行业,核心就是“技术与业务、数据与决策的深度融合”,其中包含三个关键要素:

  其一,感知与生产运营数据成为新的生产资料,其价值通过深度治理和分析被充分挖掘,为运行调度提供支撑;

  其二,算力提供可扩展的计算能力,支撑大量排水设施的数据处理与智能化应用;

  其三,算法作为核心,将排水运行数据转化为知识和决策,实现业务创新与优化。

  在上述技术要素之外,体制机制改革同样是数智化落地的关键保障。2025年3月上海发布排水管理体制改革文件,明确系统治理排水瓶颈问题,提升公共排水设施一体化运行效能和管理水平,加快建成与超大城市发展相适应的城镇排水管理体系。改革提出“五个不变”——设施资产权属不变、规划建设分工不变、政府监管职责不变、属地防汛责任不变、日常运维资金渠道不变;以及“五个统一”——统一运维管理、统一技术标准、统一运行调度、统一服务质量、统一核算机制。

  02 数智化赋能 一体化破题:上海排水运维的实战路径

  杨一烽坦言,大量设施接管后,传统运营方式暴露出四个痛点:

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  一是家底不清,管网拓扑关系、管径材质、管龄高程、健康状况等基础数据存在缺失或不准;

  二是运行状态不明,管道内部的水位、流量、水质、有害气体浓度等关键运行参数无法实时获取;

  三是预警不灵,内涝、溢流、堵塞等多发问题过去主要依赖人工翻井盖或市民投诉发现,多为事后处置、响应滞后;

  四是管理不清,难以科学评估管网效能、定位瓶颈管段、优化调度策略。

  针对这些痛点,上海城投水务给出的解题思路是:用数智化手段重构排水运维体系。上海城投水务依托现有排水管理数字化基础和技术资源,补充管网端感知体系,深化模型模拟评估应用,通过数据价值挖掘与系统功能拓展,整合形成覆盖数据采集、分析、应用的一体化总体架构。

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  这一架构的底层支撑,是一套完整的数据采集传输体系。在数据层方面,上海城投水务构建了四层的数据采集传输体系,形成完整安全并且传输高效的数据库体系。

  数据从哪里来?关键在于感知设备的布设。在感知布设上,上海城投水务遵循“关键节点、分层覆盖、按需加密”原则,在污水系统与雨水系统分别布设——污水系统根据运行调度和问题诊断需求在关键点位上设置固定监测与轮换监测,雨水系统设备主要安装在过往排水监管部门与城投水务监测到的易积水点上,开展水位监测。截至当前,上海中心城区感知总数超过5000套,从密度上看,中心城区约每平方公里管道有3-4个感知设备。

  有了这些感知设备后,还需通过运行监控和效能评价,实时把控设备的数据采集质量,不断提高数据采集效率。同时,利用这些数据进行可视化分析,能辅助研判雨污混接、外水入侵等问题的具体区域和发生时间。

  5000多套设备在上海中心城区布设后,每天分钟级产生千万级数据总量。上海持续拓展利用“数据雷达”等技术,多路径强化感知数据治理,提升感知数据整体质量,并把异常数据点及日常运行调度中的重要数据切分分析,提高感知设备在运行调度、防汛防台等方面的应用水平。

  团队持续开展排水感知体系的优化,将原来的两层架构升级为“骨干监测层、问题诊断层、机动临测层”三层体系。其中,骨干监测层主要布设在主干线、关键泵站、重要边界节点、厂前厂后等关键位置,负责系统调度和模型校准;问题诊断层围绕外水入侵、雨污混接、低浓度、冒溢等重点问题,在高风险区域布设;机动临测层服务于专项排查、治理复核和短期诊断任务。

  目前,骨干监测层可对积水、冒溢、外水入侵(污水)、污水厂进水浓度低、放江管控、污水厂高效能、溢流、管网高负荷/管网低水位运行等八大问题进行实时监测和诊断分析,这些数据也正在逐步接入一体化综合管理调度大屏,实现可视化展示。

  问题诊断层则结合外水入侵排查,形成了一条可复制的排查路线。整个排查工作分为四步:系统边界梳理、重点问题区域初筛、重点问题区域溯源、排查成果。

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  以XSP泵站外水诊断排查为例,团队首先通过模型分析和现场实测,发现该片区存在大量原生污水外流,同时又有约4000m3/d的外水混入。经过水质水量平衡分析,重点锁定了C和D两个外水率较高的片区。随后通过现场开井调查,在D片区发现一处工地外水点(约2500m3/d),C片区发现两处,合计外水水量462m3/d,证实了C、D片区的工地是导致该区域水质变淡的主因。

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编辑:赵利伟

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