(中企智业)国外智慧水务建设典型案例及实践经验
智慧水务典型案例总结报告
智慧水务典型案例总结报告一、引言。
各位小伙伴！今天咱们来唠唠智慧水务的那些典型案例。
水务这个事儿，可不像表面看起来那么简单，水是生命之源嘛，怎么让这水管理得更聪明、更高效，那可是个大学问。
智慧水务就像是给传统水务装上了超级大脑，让一切变得不一样啦。
二、案例一：[城市名称]的漏水检测神操作。
# （一）情况介绍。
这个城市呀，以前老是为水管漏水头疼。
水就那么白白流走，浪费钱不说，还影响居民用水。
后来呢，他们引入了智慧水务系统。
这个系统有一些超酷的传感器，就像一个个小侦探，分布在城市的水管网络里。
# （二）智慧解决方案。
这些传感器能实时监测水管里的压力、流量啥的。
一旦有异常，就马上发出警报。
就好比水管里有个小偷在偷水，小侦探们立马就能发现。
而且呀，系统还能根据收集到的数据，精确地定位漏水点。
以前工人师傅们找漏水点，那可是像大海捞针一样困难，现在就像拿着GPS导航去找，轻松多了。
# （三）取得的成果。
自从用了这个智慧水务系统，这个城市的漏水率大大降低了。
据统计，每年节省了大量的水资源，而且维修成本也降下来了。
居民们也开心了，因为再也不用担心时不时的停水来修水管了。
三、案例二：[另一个城市名称]的污水处理智慧升级。
# （一）情况介绍。
这个城市的污水处理厂以前有点“傻愣愣”的。
污水处理的效率不高，而且有时候还会出现处理不达标排放的情况，这可对环境不太友好。
# （二）智慧解决方案。
他们搞了一套智慧水务系统，这个系统可厉害了。
它能根据污水的实时流量、水质成分等数据，自动调整污水处理的流程和参数。
比如说，污水里的某种污染物突然增多了，系统就会加大处理这种污染物的药剂投放量，就像一个聪明的厨师根据客人的口味随时调整调料一样。
而且整个污水处理厂的设备运行状态也被实时监控，哪里有问题，提前就能知道，及时维修。
# （三）取得的成果。
现在这个城市的污水处理厂就像换了一个新面貌。
污水达标排放率大幅提高，周围的河流湖泊也变得清澈起来了。
智慧水务行业的创新技术与应用案例分析
智慧水务行业的创新技术与应用案例分析近年来，智慧水务行业迅速发展，致力于应用新技术和创新解决方案，以提高水资源管理的效率和可持续性。
本文将分析智慧水务行业的创新技术和应用案例，探讨这些技术和应用如何推动水务行业的转型和发展。
一、物联网技术在智慧水务行业的应用物联网技术是智慧水务行业的重要组成部分。
通过物联网技术，水务公司可以实现对水资源的实时监测、数据采集和分析，从而更好地管理和利用水资源。
以某水务公司为例，他们在供水管网中安装了传感器，可以实时监测管网中的水压、水质和流量等数据，并通过数据分析，及时发现和解决管网中的问题，提高供水的质量和效率。
二、大数据分析在智慧水务行业的应用大数据分析是智慧水务行业中的另一个重要技术。
通过对海量的水资源数据进行分析，水务公司可以发现数据中的规律和趋势，为决策和规划提供科学依据。
例如，某水务公司利用大数据分析技术对供水管网进行优化设计，通过分析管网中的用户用水数据和管网数据，确定供水管网的合理布局和容量，以满足用户用水的需求，提高供水效率和质量。
三、人工智能在智慧水务行业的应用人工智能作为新兴技术，也在智慧水务行业中找到了广泛的应用。
通过人工智能技术，水务公司可以实现自动化的水资源管理和运营。
例如，在某水务公司，他们开发了一个使用人工智能技术的智慧水务管理系统。
这个系统可以通过学习分析用户的用水习惯和管网数据，预测用户用水的需求，并进行合理的供水调度，以提高水资源利用的效率和可持续性。
四、无人机技术在智慧水务行业的应用无人机技术在智慧水务行业中的应用也逐渐增多。
通过无人机技术，水务公司可以实现对水源地和水质的高效监测和管理。
举例来说，在某水务公司的水源地，他们使用无人机进行巡视和监测，无人机可以快速获取水源地的影像数据和水质数据，并将数据传输回水务公司的中控中心。
通过分析这些数据，水务公司可以及时发现和处理水源地的问题，确保供水的安全和质量。
五、智慧水务行业的发展前景智慧水务行业的不断创新和应用，为水务行业带来了巨大的发展机遇。
世界水日的水务管理与技术创新案例
世界水日的水务管理与技术创新案例近年来，全球范围内的水资源短缺问题日益凸显，加剧了对于水务管理和技术创新的需求。
为了应对这一挑战，世界各地纷纷推出了一系列水务管理和技术创新案例，旨在更加高效地管理和利用有限的水资源。
本文将介绍几个关于世界水日的水务管理与技术创新案例，以展示全球在面对水资源问题时的创新解决方案。
案例一：新加坡的综合水资源管理在面对水资源短缺的挑战时，新加坡成为了一个成功的榜样。
该国通过实施综合水资源管理策略，有效地将废水转化为可再利用的水资源。
新加坡利用先进的水处理技术，将污水处理为高品质的饮用水、工业用水和冷却水。
此外，新加坡还通过雨水收集系统、海水淡化和水资源再生等技术手段，确保了全国范围内的水资源供应。
这一案例表明，水资源管理与技术创新的结合可以有效地缓解水资源紧缺问题。
案例二：以色列的滴灌技术以色列作为世界上水资源最为匮乏的国家之一，通过技术创新，在农业灌溉领域取得了显著成果。
以色列发展了一种名为滴灌技术的创新灌溉方法，通过将水滴定量地输送到作物根部，实现了高效的水资源利用。
这种技术不仅可以减少水的浪费，还可以提高农业产量。
以色列将其滴灌技术推广至全球，帮助其他干旱地区解决了农业用水问题。
以色列的滴灌技术是水务管理与技术创新相结合的成功案例之一。
案例三：荷兰的水管理系统荷兰位于北海三角洲，是世界上最低洼的国家之一。
为了有效地管理水资源，荷兰采用了一套高效的水管理系统。
该系统包括了河道和湖泊的水位控制、堤坝和防洪设施的建设以及水质监测等方面。
荷兰还通过水文学建模和数据分析等技术手段，实现了对水资源的精确管理和预测。
这些措施使荷兰成为了全球水资源管理的典范，为其他国家提供了水务管理与技术创新的借鉴。
结论世界水日的水务管理与技术创新案例向我们展示了全球在面对水资源短缺问题时的应对方式。
通过综合水资源管理、滴灌技术、水管理系统等创新方案，各国能够更加高效地管理和利用有限的水资源。
智慧水务行业的创新模式研究及应用案例分析
智慧水务行业的创新模式研究及应用案例分析随着科技的不断进步和社会的发展，智慧水务行业在近年来迅速崛起。
智慧水务是指通过信息化技术和传感器等智能设备，实现对水资源管理、用水设备监测以及水质安全等方面的全面监控和精细管理，以提高水务行业的运作效率、提升服务质量和节约资源。
智慧水务的创新模式研究是为了回应迅速变化的市场需求和解决水资源管理面临的挑战，提出了许多创新的运营模式和管理方法。
下面，我们将通过实际案例分析，探讨智慧水务行业的创新模式及应用。
首先，我们可以从中国南方水电公司的“一江一江”项目来看。
该项目通过在三峡库区的三江口、兴宁等多个站点安装流量计、水位计和水质监测仪器，实现对长江、嘉陵江和乌江的全面数据收集。
这些数据可以被实时上传到数据中心，并通过数据分析和处理，为水电厂的调度提供重要参考。
此外，该项目还建立了一套智能化的报警机制，一旦发现水位过高或水质异常情况，就会实时发送警报，以及时采取相应的措施。
通过这种方式，水电公司的调度管理效率得到了明显提升，大大减少了因水情变化引发的风险。
其次，我们可以看到锦州市的智慧供水系统。
该系统通过在供水管网上安装传感器和智能水表，实现了对锦州市供水设施的远程监控、远程计量和智能化管理。
通过集中监视和实时响应，供水公司可以及时发现并处理管网的漏水、爆管等异常情况，大大减少了水资源的浪费和运营成本。
此外，智慧供水系统还提供了一种便捷的缴费方式，市民可以通过手机APP或线上平台查询用水量和缴纳水费，提高了用户体验和服务质量。
另外一个创新的模式是上海市的“智慧排水系统”。
由于上海市地处低洼地区，排水管理一直是一个重要的挑战。
为了应对城市快速扩张和暴雨引发的内涝风险，上海市政府在城市排水系统中引入了智能化技术。
通过在排水管网上安装压力传感器和流量计，智慧排水系统能够实时监测管网的运行情况，并根据预测模型和实时数据，进行智能调度和控制。
当城市遭遇暴雨天气时，智慧排水系统将自动启动减压泵站和阀门控制系统，以减少排水管网的压力和防止内涝事故的发生。
智慧水务领域的国内外发展经验对比研究
智慧水务领域的国内外发展经验对比研究智慧水务是指利用先进的信息技术手段，实现对水资源的全过程管控、优化管理和智能运营。
近年来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，智慧水务领域逐渐成为各国关注和投资的热点。
本文将对国内外智慧水务领域的发展经验进行对比研究，以期为我国智慧水务建设提供启示和借鉴。
一、国内智慧水务发展经验我国的水资源管理面临着巨大的挑战，包括水资源短缺、水质污染等问题。
在这种情况下，智慧水务的发展成为解决水资源管理难题的重要手段。
我国智慧水务领域的发展经验主要体现在以下几个方面：首先，我国在物联网技术应用方面取得了积极的进展。
通过在水质监测、水量测量等方面应用物联网技术，能够实现对水资源进行即时监测和远程控制，提高了水务运营的效率和水资源利用的效益。
其次，我国的大数据分析能力较为强大。
在智慧水务领域，大数据的应用可以对水资源进行全面、准确的分析，提供科学决策支持。
例如，利用大数据分析可以对水源地的水质状况进行预测和监测，及时发现并解决水质污染的问题。
此外，我国在智慧用水管理方面也取得了一定的成果。
智能水表的广泛应用使得个人用户能够实时了解自己的用水情况，并通过设定阈值等方式进行用水控制，达到节约用水的目的。
二、国外智慧水务发展经验与我国相比，国外在智慧水务领域的发展经验更为丰富，各国智慧水务的发展水平也有所差异。
首先，以以色列为代表的国家在水资源管理方面取得了显著成果。
以色列是世界上水资源非常短缺的国家之一，但通过智慧水务的发展，取得了在节水和水资源管理方面的巨大进展。
例如，以色列利用先进的感应技术和自动化技术，实现了对灌溉水的精确控制，将浪费到最低限度，同时保证了农作物的需水量。
其次，澳大利亚在水资源管理和水灾风险管理方面也有着丰富的经验。
澳大利亚的智慧水务系统能够结合实时的监测数据和大数据分析，预测出可能发生的水灾风险，并及时采取相应的措施进行调整和应对。
此外，荷兰作为全球著名的水资源管理先进国家，非常注重智慧水务的发展。
智慧水务行业创新发展模式研究与实践案例
智慧水务行业创新发展模式研究与实践案例近年来，随着科技的飞速发展和人们对环境保护的重视，智慧水务行业逐渐成为了城市建设和环境治理的重要领域。
智慧水务行业以先进的信息技术为支撑，通过优化管理和提高效率，为水资源的合理利用和保护、水污染治理等方面提供了全新的解决方案。
本文将通过研究与实践案例，探讨智慧水务行业的创新发展模式。
一、智慧水务行业的背景和意义当前，水资源的供需矛盾日益加剧，水污染问题也日趋严重，给人们的生产生活带来了巨大的压力和危害。
而智慧水务行业的创新发展模式正是针对这些问题而生，通过信息技术的应用，实现了水资源的精确管理和高效利用，提高了水环境监测和水质治理的精度和效率。
智慧水务行业不仅能够提高城市水资源的管理效率，还能够为国家和地方政府提供科学的政策支持，推动可持续发展。
此外，智慧水务行业还能够为企业提供智能化的运营模式，降低运营成本，提升经济效益。
二、智慧水务行业的发展模式1. 数据采集和监测智慧水务行业的发展模式首先要解决的问题是水资源的数据采集和监测。
通过传感器、监测设备等技术手段，将水资源的相关数据进行实时采集和监测，并通过物联网技术将数据传输到中心数据库。
这样，相关部门和企业可以实时了解水资源的使用情况、水质情况等重要信息。
2. 数据分析和预测在数据采集和监测的基础上，智慧水务行业还需要进行数据分析和预测，以帮助决策者制定科学的水资源管理策略。
通过人工智能、大数据分析等技术手段，将采集到的数据进行处理和分析，生成相关的指标和模型，为决策者提供精确、全面的信息支持。
3. 智能控制和优化智慧水务行业的发展模式还包括智能控制和优化。
通过先进的控制系统和自动化设备，对水资源的使用和管理进行智能化控制，实现节能减排和降低运营成本的目标。
此外，通过相关的优化算法和技术手段，可以实现水资源的最优配置和利用，提高资源的利用效率和水质的治理效果。
三、智慧水务行业的实践案例1. 智慧供水系统某城市建立了智慧供水系统，通过传感器和网络技术实时监控供水管网的情况，并将数据传输到中心数据库。
自来水信息化的国际经验与借鉴
自来水信息化的国际经验与借鉴随着科技的不断进步，各行各业都在加速进行信息化的改造和升级，其中之一便是自来水行业。
自来水信息化不仅可以提高运营效率，降低成本，还可以提供更好的水质和服务。
在国际上，有许多成功的自来水信息化案例，值得我们借鉴和学习。
一、德国的自来水信息化德国作为全球自来水领域的先驱之一，在自来水信息化方面积累了丰富的经验。
德国的自来水公司将信息化技术应用于运营管理、供水质量监控和用户服务方面，在提高水质的同时，也提高了供水效率。
在运营管理方面，德国的自来水公司建立了全面的信息化系统，包括供水管网的实时监测、计划和维护等。
通过这些系统，自来水公司可以及时了解管网的运行情况和状况，有针对性地进行维护和改进，提高了供水的可靠性和安全性。
在供水质量监控方面，德国的自来水公司借助传感器和监测设备，实时监测水质指标，对供水质量进行精准控制。
当水质指标异常时，系统会自动发出报警并采取相应的处理措施，确保居民饮用水的安全和稳定。
在用户服务方面，德国的自来水公司采用了在线服务平台，让用户可以方便地查询和处理相关事务，如账单查询、用水量统计等。
同时，自来水公司还通过短信和邮件等方式向用户提供水质信息和用水建议，增强了用户对自来水公司的信任和满意度。
二、美国的自来水信息化美国的自来水行业也在不断进行信息化改造，并取得了一些成功的经验。
美国的自来水公司将信息化技术广泛应用在供水管网管理、水资源管理和环境保护方面，提高了自来水的可持续发展能力。
在供水管网管理方面，美国的自来水公司利用远程监控和控制技术，实时了解管网的运行状态和用水情况，能够及时发现和解决管网故障和泄漏问题，提高了供水的稳定性和效率。
在水资源管理方面，美国的自来水公司借助信息化技术，对水资源进行全面的监测和管理。
通过对水资源的实时监测和分析，自来水公司可以合理调度水源，确保供水的平衡和稳定。
在环境保护方面，美国的自来水公司采用了先进的水处理技术，并通过信息化手段对水质进行监测和控制。
世界水日的水务管理与技术创新案例
世界水日的水务管理与技术创新案例随着全球人口的增长和经济的发展，水资源正逐渐成为一个全球性的挑战。
为了更好地管理和利用水资源，世界各国纷纷致力于水务管理的改革和技术创新。
本文将介绍几个在世界水日这个特殊的时刻，由不同国家和地区实施的水务管理与技术创新案例，展示其在解决水资源问题方面的成果和经验。
一、以色列的海水淡化技术以色列是一个典型的缺水国家，但凭借其先进的技术创新，成为全球水务管理的典范之一。
以色列采用先进的海水淡化技术，将海水转化为淡水用于农业灌溉、城市供水等领域。
该技术通过膜分离、混合反应等方法，能够高效地去除海水中的盐分和杂质，使其变得可利用。
这一技术在以色列的成功应用，有效解决了海水淡化成本高、能源消耗大等问题，为其他缺水国家提供了有益的借鉴。
二、新加坡的水循环利用系统新加坡是世界上水资源最匮乏的国家之一，但通过创新的水务管理和技术手段，成功实现了水资源的高效利用。
新加坡推行了全球独一无二的水循环利用系统，将污水通过高级处理工艺转化为高质量的可供饮用的水。
这一系统包括收集、处理、再生和提供多种用途的水。
通过引入多种技术手段，包括颗粒过滤、反渗透等，新加坡实现了废水的资源化利用，大大减少了对有限水资源的依赖。
三、荷兰的水管理系统荷兰是世界著名的水利工程国家，在水务管理和技术创新方面经验丰富。
荷兰采用了一系列先进的水管理系统，包括水利工程、治理和技术创新等方面。
例如，荷兰推行了河流堤坝工程、水侵略和排水系统等，使得该国成为成功抵御洪水和海水倒灌的典范。
同时，荷兰还注重技术创新，如在城市规划中应用绿色基础设施，包括雨水收集、生态湿地等，以提高城市的水管理能力和可持续性。
四、科罗拉多河流域的流域管理科罗拉多河是美国最重要的河流之一，但由于多年来的人类活动和气候变化等因素，面临着严重的水资源紧缺问题。
为了解决这一问题，科罗拉多州和周边州实施了一系列流域管理措施。
这些措施包括建设水库、调度水资源、保护河流生态环境等，以确保河流的可持续发展和水资源的合理利用。
智慧水务先进事迹材料
智慧水务先进事迹材料智慧水务先进事迹报道近年来，随着科技的进步和社会的发展，智慧水务成为了各地政府和企事业单位关注的热点。
智慧水务利用物联网、云计算等先进技术，实现对水资源的全面监测、管理和优化，为节约水资源、改善水环境、提高供水能力提供了有力的支持。
以下将介绍一起智慧水务先进事迹，展示智慧水务在实践中的经验和成就。
位于某城市的污水处理厂，借助智慧水务技术，实现了全面的数字化管理和优化运营。
该厂利用先进的传感器和监测设备，实时监测污水的流量、浓度、温度等指标，并通过网络与中心控制室相连，将实时数据传输到控制室内的大屏幕上进行显示和分析。
这样的监测手段极大地提高了对污水处理过程的控制和监管能力，有效地防止了污染物超标排放的风险。
与此同时，该污水处理厂还引入了智能化控制系统，将传统的人工操作转换为自动化操作。
通过设定合理的工艺参数和运行策略，智能化控制系统可以根据实时数据进行自动调控，使污水处理过程达到最佳状态。
这大大提高了处理效率和运行稳定性，同时减少了人力成本和运维难度。
除了污水处理厂，智慧水务在供水领域也有着广泛的应用。
某市民水司的智慧水务项目就是一个典型的例子。
该项目利用智能水表和远程抄表系统，实现了对市民用水情况的实时监测和精确计量。
市民只需在家中安装智能水表，便可通过手机APP查看自己的用水情况，了解用水量、用水时间以及费用等信息。
这项智慧水务项目也给市民带来了更多的便利。
在过去，供水部门需要定期上门抄表，给市民带来了不便；而现在，通过远程抄表系统，供水部门可以实时获取市民的用水情况，大大提高了计量的准确性和效率，也省去了市民的等待时间。
值得一提的是，该市民水司还利用智慧水务技术开展了用水行为的分析和研究工作。
他们通过统计、分析市民用水的时间、地点、频率等因素，探索用水规律和习惯，为供水部门提供决策支持和管理建议。
这样的应用使得智慧水务发挥了更大的作用，不仅仅是提供便利，还为水资源管理和调度提供了科学依据。
智慧水务技术创新与应用案例研究
智慧水务技术创新与应用案例研究随着城市化进程的推进和人口的增长，水资源的管理与利用变得日益重要。
智慧水务技术作为一种新兴的水资源管理方式，通过应用先进的信息技术和物联网技术，可以实现对水资源的全方位监测、评估和管理，提高水资源利用效率，保障水资源的可持续利用。
本文将介绍一些智慧水务技术创新与应用的典型案例，并探讨其对水资源管理的影响。
案例一：南非开普敦的智慧用水系统南非开普敦是一个面临水资源短缺问题的城市。
为了解决水资源管理的难题，开普敦引入了智慧水务技术。
他们建立了一套基于物联网的水务系统，通过安装传感器监测城市各个区域的用水状况，实时采集数据并交由中央处理系统进行分析。
通过数据分析，系统可以准确预测出用水需求的峰值和低谷，以便合理调配水资源。
同时，居民也可以通过手机APP实时监测自己的用水量，并得到相应的用水建议。
这一智慧用水系统的推广与应用，不仅提高了整体水资源利用效率，也培养了居民的节水意识，为水资源管理做出了积极贡献。
案例二：美国西雅图的雨水收集系统美国西雅图是一个水资源丰富的城市，但由于常年的降雨天气，降雨水被大量浪费。
为了提高雨水的利用率，西雅图引入了智慧水务技术，建立了雨水收集系统。
该系统通过排水沟旁的传感器监测降雨情况，当发现降雨量超过一定阈值时，自动启动雨水收集系统。
雨水被收集后，经过分析和处理后用于灌溉和冲厕等非饮用水用途。
这一智慧水务技术的应用，不仅节约了大量淡水资源，也减少了城市排水系统的负荷，实现了水资源的循环利用。
案例三：荷兰的智慧灌溉系统荷兰作为一个农业大国，灌溉对于农作物的生长至关重要。
为了提高灌溉的效率和减少水资源的浪费，荷兰引入了智慧水务技术，在农田建立了智能灌溉系统。
该系统通过监测土壤湿度、气象条件等指标，自动调整灌溉水量和灌溉时间，确保农作物得到准确的灌溉量。
与传统的定时灌溉相比，这一智慧灌溉系统能够减少水资源的浪费，提高农作物产量和质量。
同时，通过与农民的合作，系统也能够灵活应对农作物的特殊需求，提高农业的可持续发展水平。
智慧水务典型案例集(2021)
智慧水务典型案例集(2021)专题文章一、引言智慧水务是指利用先进的信息技术和物联网技术，对传统水务进行优化升级，实现水资源的高效利用和管理。
在当今全球面临水资源紧缺和水环境污染严重的情况下，智慧水务成为了解决这一难题的重要途径。
本文将对智慧水务的典型案例进行介绍和评估，以期为读者提供全面、深入的了解和启发。
二、智慧水务典型案例介绍1. 智慧用水管理系统在城市供水中的应用- 以某大型城市的供水系统为例，通过智慧用水管理系统，实现了对供水管网的实时监测和管控，有效节约了供水成本，提高了供水效率。
该系统通过智能感知设备、数据分析及预测算法，能够及时发现管网漏损，实现了智能化的用水管理。
2. 智慧水质监测与治理系统在水环境保护中的应用- 某水质污染严重的湖泊，利用智慧水质监测与治理系统，实现了对水质的全天候监测和智能治理。
通过智能水质监测设备和远程监控评台，能够准确掌握水质变化，快速响应和处置污染事件，有效改善了水环境质量。
3. 智慧水务社区评台的打造- 在某个城市社区，利用智慧水务技术建立了智慧水务社区评台，实现了居民用水信息的共享和管理。
通过智能水表、大数据分析和移动应用，居民可以实时了解自己的用水情况，提高了用水意识和节水意识，推动了社区水资源的可持续利用。
三、案例评估以上三个典型案例充分展示了智慧水务在实际应用中的价值和潜力。
通过对这些案例的评估和分析，我们可以得出以下结论：- 智慧水务技术的应用能够有效提高水资源利用效率，减少水资源浪费。
- 智慧水务技术的应用能够提高水环境监测和治理的效率和精度，改善水环境质量。
- 智慧水务技术的应用能够激发社会各方的用水意识和节水意识，促进水资源的可持续利用。
四、个人观点和理解智慧水务作为一种新型的水务管理方式，具有巨大的发展潜力和市场前景。
在未来的发展中，智慧水务将继续发挥重要作用，为解决水资源紧缺和水环境污染问题提供有效的解决方案。
作为文章写手，我深切认识到智慧水务的重要性，并将继续关注和参与智慧水务领域的发展。
智慧水务技术应用案例分析
智慧水务技术应用案例分析近年来，随着科技的迅猛发展，智慧水务技术在水资源管理、水污染控制和供水系统运营方面发挥了越来越重要的作用。
智慧水务技术通过数据采集、分析和应用，提高了水务管理的效率、减少了资源浪费，为人们提供了更可持续的水资源利用方式。
本文将以实际案例为基础，分析智慧水务技术在提高供水系统运营效率、提升水污染控制能力和优化水资源管理方面的应用。
首先，智慧水务技术在供水系统运营方面发挥了重要作用。
一项案例研究来自中国某大型城市的供水系统，该城市利用智慧水务技术实现了供水网络的远程监控与管理。
通过安装传感器和智能监控系统，监测供水管网的运行状态、水质状况和用水量等重要数据。
这些数据实时传输到供水管理中心的大数据平台，经过分析和处理后，可以及时预警、快速定位和处理供水系统中的故障和异常情况。
另外一个应用案例来自新加坡。
新加坡以其缺乏自然水资源而闻名，因此高效的供水系统运营对保障居民日常用水十分关键。
新加坡通过智慧水务技术实现了供水系统的自动化优化调度。
该系统通过采集供水网络的实时数据，并结合气象信息、水质监测和用户需求预测等数据进行分析，自动调整供水压力和供水流量，实现供水系统的最优化运行。
该技术不仅提高了供水系统的响应速度和稳定性，还能减少能源消耗和环境污染。
其次，智慧水务技术在水污染控制方面也取得了显著成果。
一个典型案例来自美国洛杉矶，该城市利用智慧水务技术提高了污水处理厂的运行效率和水质监测能力。
通过安装智能传感器和监测设备，实时监测污水处理过程中的各项指标，包括污染物浓度、水质变化和设备运行状态等。
这些数据通过云端系统实时接收和处理，并通过人工智能算法进行分析。
一旦检测到异常情况，系统会及时报警并采取相应措施，确保污水处理过程的安全高效。
另外，智慧水务技术在水资源管理方面也发挥着重要作用。
以以色列为例，该国地处中东地区，地质条件恶劣，水资源稀缺。
然而，通过智慧水务技术的应用，以色列成功实现了水资源的可持续利用。
智慧水务建设经验交流材料
智慧水务建设经验交流材料智慧水务建设是指利用先进的信息技术手段对水务系统进行智能化管理和优化调控，以提高水资源利用效率、减少水资源浪费，实现水环境的良好治理和水污染的有效防治。
智慧水务建设经验交流材料如下：一、背景介绍智慧水务建设是推动水务领域转型升级和可持续发展的重要手段。
随着大数据、云计算、物联网等信息技术的发展，智慧水务建设已经成为各地水务系统改革的重要方向。
在智慧水务建设中，通过建立智能水务监测系统、提高水务管理信息化程度、实现水资源优化配置和建设水处理设施等方式，实现了水务系统的智能化管理和资源优化利用。
二、智慧水务建设经验1. 建立智能水务监测系统智能水务监测系统是智慧水务建设的基础，通过采集和分析水质、水位、水量等数据，实现对水务系统运行情况的实时监测和预警。
在智慧水务建设中，我们建立了一套完善的水质监测系统，通过监测设备和网络传感器，实时采集并传输水质数据，提供给水务管理部门和环境保护部门参考和决策依据。
2. 提高水务管理信息化程度在智慧水务建设中，我们注重提高水务管理的信息化程度，通过建立水务大数据平台和应用系统，实现对水务系统各环节的管理和监控。
通过数据分析和预测模型，优化水质监测、水量计量等环节的工作流程，提高工作效率和水资源利用效率。
3. 实现水资源优化配置智慧水务建设的目标之一是实现水资源的优化配置，通过将传统的供水方式和水资源利用方式与现代信息技术相结合，提高供水系统的运行效率和水资源利用效率。
我们在智慧水务建设中，通过引入智能供水计量系统和水务监测平台，实现了对供水系统的优化调控和水资源的合理利用。
4. 建设水处理设施智慧水务建设还包括建设先进的水处理设施，通过引入先进的水处理技术和设备，提高水处理效率和水质净化效果。
在智慧水务建设中，我们采用了先进的膜分离技术和生物降解技术，提高了废水处理的效率和质量。
同时，通过建立智能污水处理系统，实现了对污水排放的监控和管理。
中国智慧水务行业建设典型案例分析报告2020
《中国智慧水务行业建设典型案例分析报告》更新时间：2020年【版本：2020版】目录第一章2019-2020年中国城市智慧水务建设典型案例分析 (1)第一节台州市智慧水务建设分析与经验借鉴 (2)一、台州市智慧水务建设的背景分析 (3)二、台州市智慧水务建设的目标 (4)三、台州市智慧水务建设的总体架构 (5)四、台州市智慧水务建设的主要任务 (6)五、台州市智慧水务建设的实施路径 (7)六、台州市智慧水务建设的经验借鉴 (8)第二节大连市智慧水务建设分析与经验借鉴 (9)一、大连市智慧水务建设的背景分析 (10)二、大连市智慧水务建设的目标 (11)三、大连市智慧水务建设的总体架构 (12)四、大连市智慧水务建设的主要任务 (13)五、大连市智慧水务建设的实施路径 (14)六、大连市智慧水务建设的经验借鉴 (15)第三节上海市智慧水务建设分析与经验借鉴 (16)一、上海市智慧水务建设的背景分析 (17)二、上海市智慧水务建设的目标 (18)三、上海市智慧水务建设的总体架构 (19)四、上海市智慧水务建设的主要任务 (20)五、上海市智慧水务建设的实施路径 (21)第二章2019年中国智慧水务行业重点企业经营分析 (22)第一节青岛积成电子股份有限公司 (23)一、企业发展简况分析 (24)二、企业经营情况分析 (25)四、企业未来发展前景分析 (27)第二节三川智慧科技股份有限公司 (28)一、企业发展简况分析 (29)二、企业经营情况分析 (30)三、企业发展优劣势分析 (31)四、企业未来发展前景分析 (32)第三节智恒科技股份有限公司 (33)一、企业发展简况分析 (34)二、企业经营情况分析 (35)三、企业发展优劣势分析 (36)四、企业未来发展前景分析 (37)第四节宁波水表股份有限公司 (38)一、企业发展简况分析 (39)二、企业经营情况分析 (40)三、企业发展优劣势分析 (41)四、企业未来发展前景分析 (42)第五节汉威科技集团股份有限公司 (43)一、企业发展简况分析 (44)二、企业经营情况分析 (45)三、企业发展优劣势分析 (46)四、企业未来发展前景分析 (47)第六节上海威派格智慧水务股份有限公司 (48)一、企业发展简况分析 (49)二、企业经营情况分析 (50)三、企业发展优劣势分析 (51)四、企业未来发展前景分析 (52)第七节瀚蓝环境股份有限公司 (53)一、企业发展简况分析 (54)三、企业发展优劣势分析 (56)四、企业未来发展前景分析57第一章2019-2020年中国城市智慧水务建设典型案例分析第一节台州市智慧水务建设分析与经验借鉴一、台州市智慧水务建设的背景分析1、台州市水务行业发展情况分析全市平均降水量1649.6毫米（折合水量156.7437亿立方米)，较上年降水量偏多19.9%，较多年平均值偏多0.9%。
国内外智慧水务建设现状及国际经验总结2020
国内外智慧水务建设现状及国际经验总结2020
《国内外智慧水务建设现状及国际经验总结》
更新时间：2020年
【版本：2020版】
目录
第一章中国智慧水务发展基础与推动因素分析 (1)
第一节中国发展智慧水务的必要性分析 (3)
一、中国水务行业发展现状分析 (3)
二、中国水务行业发的重要性分析 (4)
三、中国水务管理与城市发展的不平衡分析 (5)
第二节中国智慧水务的发展基础 (6)
一、中国水务信息化发展情况 (7)
二、中国水务管网建设情况分析 (8)
三、ICT技术的发展与应用状况 (9)
第二章2019-2020年国外智慧水务建设现状分析 (10) 第一节美国智能水网建设发展分析 (11)
一、美国智能水网项目背景 (12)
二、美国智能水网示范项目分析 (13)
第二节澳大利亚智慧水务发展分析 (14)
一、澳大利亚智能水网项目背景 (15)
二、澳大利亚智能水网示范项目分析 (16)
第三节以色列国家水网工程建设实践经验 (17)
一、以色列国家水网工程项目背景 (18)
二、以色列国家水网工程系统框架 (19)
三、以色列国家水资源统一调配与管理 (20)
四、以色列国家水网工程的基本特点 (21)
第四节国际领先跨国公司智慧水务建设案例分析 (22)
第五节国际智慧水务实践经验总结23。
新加坡智慧水务建设案例
Case Study: A Smart Water Grid in SingaporeMichael Allen*, Ami Preis*, Mudasser Iqbal* and Andrew J. Whittle*** Visenti Pte Ltd. and Singapore MIT Alliance for Research and Technology, Singapore** Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, MA, USAAbstractAs aging water distribution infrastructures encounter failures with increasing frequency, there is a real need for integrated, on-line decision-support systems based on continuous in-network monitoring of hydraulic and water quality parameters. Such systems will form the basis of a Smart Water Grid, allowing water utilities to improve optimization of system operation, manage leakage control more effectively, and reduce the duration and disruption of repairs and maintenance. WaterWiSe is an integrated, end-to-end platform for real-time monitoring of water distribution systems that addresses these needs. This paper describes how WaterWiSe’s sensing and software platforms have helped improve the operational efficiency of the water supply system in downtown Singapore.KeywordsSmart Water Grid, Continuous Monitoring, On-line modelling, wireless Sensor Networks, Water Distribution Systems, Management Efficiency, Leak and burst detection and localization, water quality IntroductionIn cities around the globe, the drinking water distribution infrastructure is aging rapidly and encountering failures with increasing frequency. The result has been significant water losses (imbalances between water entering and leaving the system), inefficiencies in system operation, and concerns about the quality of drinking water that is provided to the consumer.When major failures within the system occur, the utility must identify and resolve the problem with minimal disruption. With current monitoring technology this is not necessarily possible: in 2009, Los Angeles, Calif., experienced a series of pipe breaks and leaks causing significant disruption, which after expert review was associated with the introduction of a regimen of water rationing (Bardet et al 2010). However, the lack of monitoring data made this finding largely speculative. In 2010, a huge main rupture in Boston, Mass., caused two million residents of the greater Boston area to lose clean drinking water, prompting a state of emergency (Finucane et al 2010). The backup water supply did not meet US Environmental Protection Agency standards, and the lack of a real-time monitoring regimen for water quality caused a delay: data had to be collected and analyzed before authorities could assure residents that the water was safe for consumption.The examples above illustrate a common situation among water utilities: there is limited on-line monitoring and analyzing capabilities within water distribution systems (usually at inlets to the water system), but an increasing need to reduce leakage, wastage and other operational inefficiencies (such as power consumption), while all the time maintaining a good public image. The idea of a Smart Water Grid is becoming increasingly favored as the natural next step to improve operational efficiency and improve understanding and prediction of demand and consumption in water systems.From a w ater utility’s perspective, a Smart Water Grid presents significant challenges in sensing, analytics and operational organization: measurements must be made and delivered more frequently, meaning more intelligent analytics must be available to transform the flood of raw data into useful information, and this information must be acted on in an appropriate and timely manner. There is also a non-trivial problem of integration: in-situ remote sensing systems are not typically well integrated with analytics and modeling software, leading to non-standard, hard-to-support solutions and inefficiencies in system operation, including management of overwhelming amounts of data.This paper presents a case study about the operation of the WaterWiSe platform in Singapore with the Public Utilities Board (PUB). The WaterWiSe experience has given PUB considerable insight into the benefits of increased measurement frequency and density as well as the possibilities that are enabled with intelligent, hydraulics-based analytics.The WaterWiSe platformWaterWiSe is a platform for real-time monitoring of water distribution systems that can be used by utilities to improve system management and operation by providing integrated measurement and analytics (Allen et al 2011). WaterWiSe can operate as a self-contained system with its own analysis and management interfaces, or can be integrated into a water utility’s existing infrastructure and geographical information platforms. The core WaterWiSe platform has two key components: i) the Integrated Data and Electronic Alerts System (IDEAS), and ii) the Decision Support Tools Module (DSTM).Figure 1: Overview of the WaterWiSe platform’s functionality with a selection of applications enabled by both IDEAS and DSTM as well as a selection of benefits seen by the utility.Figure 1 shows the WaterWiSe platform comprising IDEAS and DSTM in context. Inputs to the platform are shown (both data and information), as well as a selection of beneficial outputs seen by the utility. The IDEAS and DSTM boxes both show a selection of applications that are enabled by each component. These components, discussed in more detail below, provide key services to help both water supply network planning and operations teams in the office and in the field.Integrated Data and Electronic Alerts System (IDEAS)IDEAS is responsible for data stream management, analytics and alerts. Real-time inputs presented to the WaterWiSe platform are aggregated and managed by IDEAS – examples of input sources are data from WaterWiSe multi-probes (or other in-situ sensors), SCADA data and operational information (for example, valve closures and pump schedules).At this data-stream level, IDEAS performs analytics to detect and localize abnormal events, such as leaks and bursts, or longer-term trend changes. The case study presented in the following section shows examples where IDEAS has been used to detect bursts based on pressure transients and localize them to within tens of meters based on network structure and connectivity (Srirangarajan et al, 2010). If the data-stream analytics detect any abnormal events, IDEAS sends an alert email or SMS to each subscribed user. Alerts are configurable on a per-user basis.WaterWiSe multi-probesWaterWiSe has an integrated multi-probe with associated wireless sensing node to sample and transmit data in real-time from within the network. This can be used as WaterWiSe’s primary data source, although it is not required to operate IDEAS and DSTM if a utility has suitable existing data streams. The sensor probe holds several commercial-off-the-shelf sensors for hydraulics (pressure, flow), acoustics (hydrophone) and water quality (pH, ORP and Conductivity). It is deployed within the network, directly inserted into the flow on pressured pipes. Data is typically sampled and transmitted at 5-15 minute intervals, although pressure and acoustic data is sampled at higher rates (hundreds of Hz) and thus can be processed locally to detect abnormalities using analytics that are similar to those usedby IDEAS. In this case, events and short data traces are sent to the WaterWiSe servers. Figure 2 shows an example multi-probe and sensor node deployment.Figure 2: WaterWiSe sensor node and deploymentWaterWiSe sensor node placement is optimized according to an individual utility’s requirements on IDEAS and DSTM applications –for example, IDEAS’ leak and burst detection requires a higher de nsity of measurements than DSTM’s hydraulic calibration and modeling related tools. The node itself is easy to deploy with minimal space requirements, and is designed to have a low maintenance cycle.Decision Support Tools Module (DSTM)DSTM uses the data aggregated by IDEAS to provide decision support tools on a demand-zone basis, rather than at a data-stream level. At the core of these tools is a real-time hydraulic model that calibrates the water network model every 15 minutes, using the most recently collected sensor data (Preis et al, 2010). To improve user confidence in the model, a user can compare model predictions with the actual data that was collected in a given time period. A selection of tools offered by DSTM is outlined in the rest of this section.Demand predictionWater consumption can be predicted in advance for a 24-hour rolling window. Predictions can be shown on a daily summary, with comparison to the actual consumption, as well as at 15-minute intervals, across the whole zone or in specific sub-zones.Figure 3: Screenshot of demand prediction interface with sub zone selection (1), sub zone consumption(2), per-day consumption prediction (3) and 24-hour rolling prediction in 15-minute intervals (4) Figure 3 shows examples of the different modes of prediction. The prediction model assimilates historical trends as well as calendar and seasonal information (holidays, special events).On-demand valve operation simulationThe operation simulation tool can be used by engineers to analyze the potential impact on the network of an operational event such as valve closures and pipe isolations. The simulation interface allows the engineer to select one or more valves to isolate and determine the times for which these valves will be closed. When it has completed, the simulation results are presented, identifying pipes that will have low or reversed flow, areas that will have abnormally low or high pressure, and customers that will be isolated by the operation.Figure 4: Example output from an operational simulation. Blue dots show isolated customers, red pipes show reversed flow and green pipes show increase velocity. The pop-up shows the predicted data tracewith and without valve closure.Water age and water source analysisUsing the hydraulic model, water age in the system can be predicted and compared against the real-time water quality measurements being taken in the system. This helps to identify areas of high water age that may be of concern. The mixing of water in the system from different reservoirs can also be predicted and visualized, showing relative percentages of water sources at any given location over user-defined time periods.Integration and DeliveryWaterWiSe can operate as a stand-alone system and as well as a component in an integrated water management system. In stand-alone mode, a map-based web interface and dashboard is provided to both IDEAS and DSTM. This user interface is accessible through the web-browser on regular desktop PCs as well as tablet and smart phone, allowing for in-field analysis by the operations team.Case study: WaterWiSe in SingaporeAs a platform, WaterWiSe allows water utilities to better understand the behavior of their distribution network and thus improve its operation. This includes reduced response time to events, improved operational planning potential and associated efficiency savings. WaterWiSe also helps bridge the “experience gap” between senior and junior engineers, helping encapsulate expert knowledge into easy-to-run simulation/operational tools. To better illustrate the benefits of the WaterWiSe platform, this section gi ves a case study of WaterWiSe’s operation in Singapore.At present, a 25-node wireless sensor network is deployed in the City area of Singapore (in collaboration with the Public Utilities Board of Singapore, PUB). The WaterWiSe platform is linked in to PU B’s SCADA system to exchange sensor data, and operates remotely with a stand-alone browser-based interface. WaterWiSe provides PUB’s water supply network operations and planning teams with decision support services including event detection (leaks, bursts), system modeling, demand prediction and operational simulation. At the same time as being an operational decision support system, WaterWiSe has been a test-bed to support research into leak and burst detection. Since 2009, WaterWiSe has been useful in several key areas:Pressure Anomaly Detection and LocalizationIDEAS has detected several pipe bursts through pressure transients, and numerous pressure abnormalities relating to both planned and unplanned system operations. Figure 5 shows an example, where several sensors within the vicinity detected a break that was traced back to a large main.Figure 5: Detection of a burst event at several sensors that was traced back to a large main breakage(pressure is shown in PSIa)In addition to detecting real burst events, IDEAS’ leak and burst detection and localization has been validated with a series of controlled leak-off experiments, where leaks are created through fire hydrants. Early experimentation focused on detection of transients created by opening a solenoid valve into open air. This approach led to an average localization accuracy of 37.5m over 9 trials on a 1km2 section of pipe network, using a wavelet-based detection approach and a graph-based localization method (Srirangarajan, 2010).Figure 6. (a) Realistic burst mechanism connected during experiments showing open-air burst, (b)gravel pack covering the crack, (c) burst under gravelFurther validation of IDEAS’ detection and localization capabilities has been enabled by the development of a mechanism to emulate water main leaks and bursts with improved realism. This device, shown in Figure 6, has three main components: (a) a replaceable pipe section with different types of cracks (longitudinal, latitudinal, pinhole and blowout), (b) a motor to control the speed of opening and (c) a gravel box to cover the pipe crack section. The mechanism improves control over leak size, opening speed and repeatability. In a recent test of 12 trials in the same 1km2 section of pipe network, IDEAS detected all events successfully and was able to localize them to within an average of 20m of the actual location.Post-event analysisWaterWiSe has been used to trace back the sequence of events before a confirmed leak or burst event to understand which operations may have contributed to the leak.Figure 7: An example of an event post-mortem, where (1) shows an unusual operation, (2) shows a suspected break event and (3) shows the first reports of leakage. Pressure is shown in meters.Figure 7 shows a trace of events at several sensor sites where unusual system operation may have lead to leakage.Understanding pressure characteristicsWorking with the WaterWiSe platform, and having access to dense measurements, PUB has been able to see the characteristics of many normal and abnormal events.Figure 8: The characteristics of some normal and abnormal events: (1) a pipe isolation (from within the pipe), (2) removal of a non-approved consumer, (3) a fire hydrant operation, (4) near a construction site(pressure is shown in bar)Figure 8 shows several examples. Figure 8.1 shows the pressure trace before, during and after a pipe isolation operation from a sensor deployed on the isolated pipe, which was kept pressurized during the operation. Figure 8.2 shows the response after removing an unauthorized water consumer from the network, and Figure 8.3 shows the response to a hydrant being opened. Figure 8.4 shows a pressure trace from an area of high consumption causing large transients at certain times of the day, but not usually at weekends; this was a construction area.Real-time feedback and validationReal-time email alerts and data visualization have helped PUB identify operation inefficiencies, perform remedial actions and immediately validate the results of these actions. In this example, a re-zoning operation was performed to reduce outflow and pump operation frequency. IDEAS’ data, shown in Figure 9, confirmed this also reduced the magnitude of pressure transients seen within the zone.Figure 9: Validation of re-zoning operation to reduce outflow and pump operation frequency alsoremoves pressure transients (pressure is shown in PSIa)TroubleshootingWaterWiSe’s real-time data has given informative feedback to help quickly isolate complaints of low pressure in high consumption areas, saving time and frustration. In this example, a commercial customer was complaining of low pressure, prompting a field team to begin a search for leaks in the surrounding area. At the same time, the pressure traces collected by a nearby WaterWiSe node did not show any unusual activity, prompting the field team to return to the consumer, confident that there was no leak or burst in the vicinity. It was eventually determined by the customer that the commercial bui lding’s tank was too small to adequately supply the demand during peak consumption.Real-time modeling and sensor placementWaterWiSe’s real-time hydraulic network model has provided PUB with an up-to-the minute view on demand and consumption in the network. This insight to system operation has helped longer-term planning of reservoir maintenance. The hydraulic model has also been used to determine optimal sensor placement for water quality sensors based on simulated contaminant injections within the system.Real-time operationsPUB engineers have used WaterWiSe’s simulation interface to test-run numerous operational events and understand their impact. In particular, DSTM’s simulator accurately predicted the impact of two complex events that resulted in pipe isolations. In each case, the impact of the isolation matched what was observed when appropriate valves were closed.ConclusionTo more efficiently operate and manage water distribution systems, it is important not just to intelligently increase the amount of measurements being made within the system, but also to use intelligent analytics to extract information from the data. A Smart Water Grid will allow water utilities to better manage their infrastructure from source to consumer through improved monitoring and data analysis. As an integrated, end-to-end, real-time decision support system, WaterWiSe provides key monitoring, decision support and feedback components that will form the building blocks of the Smart Water Grid.ReferencesAllen, M., Preis, A., Iqbal, M., Srirangarajan, S., Lim, H.B., Girod, L.D., and Whittle, A. J. (2011). “Real-time in-network distribution system monitoring to improve operational efficiency,” Journal AWWA 103:7 Bardet, J.P.; Ballantyne, D.; Bell, G.E.C.; Donnellan, A.; Foster, S.; Fu, T.S.; List, J.; Little, R.G.; O’Rourke, T.D.;& Palmer, M.C., (2010). “Expert Review of Water System Pipeline Breaks in the City of Los Angeles During Summer 2009”. Rept. to the Steering Committee on Water Pipeline Breaks of the City of Los Angeles, Calif. Finucane, M.; Daley, B.; Guilfoil, J.M.; Teehan, S.; & Castello, C., (2010). “Boil-Water Order Issued for Nearly 2 Million in Massachusetts”, /news/local/breaking_news/2010/05/catastrophic_le.html. Preis, A., Allen, M., and Whittle, A.J. (2010). “On-line hydraulic modeling of a water distribution system in Singapore”, in Proc. 12th Water Distribution Systems Analysis Conference (WDSA).Srirangarajan, S., Allen, M., Preis, A., Iqbal, M., Lim, H. B., Whittle, A. J., (2010) “Water main Burst Event Detection and Localization” in Proc. 12th Water Distribution Systems Analysis Conference (WDSA).。
（中企智业）智慧水务系统总体架构与应用需求分析
（中企智业）智慧水务系统总体架构与应用需求分析圳中企智业投资咨询有限公司智慧水务系统总体架构与应用需求分析1智慧水务系统总体架构与应用需求分析 (4)第一节智慧水务系统总体架构分析 (4)一、智慧水务系统概况 (4)二、智慧水务系统的总体架构分析 (4)三、智慧水务系统的业务架构分析 (4)四、智慧水务系统的功能架构分析 (5)1、基础平台与业务应用系统 (5)2）企业服务总线 (5)3）业务应用系统 (6)2、智能中心 (6)第二节水务主管部门智慧水务系统应用需求分析 (6)一、水务主管部门进行智慧水务建设的驱动因素分析 (6)二、水务主管部门智慧水务管理平台功能分析 (6)三、水务主管部门智慧水务建设案例分析 (7)（1）上海市水务局智慧水务系统建设案例分析 (7)（2）武汉市水务局智慧水务系统建设案例分析 (7)（3）齐河县水务局智慧水利综合调度管理系统分析 (8)第三节水务企业智慧水务系统应用需求分析 (8)一、水务企业进行智慧水务建设的驱动因素分析 (8)1、城市水问题亟需应对 (8)2、水务管理与信息技术发展不相适应 (8)二、水务企业智慧水务管理平台功能分析 (9)三、水务企业智慧水务建设案例分析 (9)（1）嘉兴市水务投资集团智慧水务建设案例分析 (9) （2）湖州市水务集团智慧水务建设案例分析 (9)（3）沈阳水务集团智慧水务建设案例分析 (10)234智慧水务系统总体架构与应用需求分析第一节智慧水务系统总体架构分析一、智慧水务系统概况通过传感器技术、网络和移动系统与水务信息系统的结合，构建成全方位的智能水务管理系统。
二、智慧水务系统的总体架构分析在水务业务梳理和分析的基础上，按照智慧水务顶层设计的思路，借鉴目前国际国内同类项目建设经验，初步搭建了智慧水务总体架构，主要包括智慧水务监测体系、控制体系、传输网络、水务数据中心、应用、服务对象、安全保障及推进机制等8大部分。
图表- 1：智慧水务系统的总体架构分析三、智慧水务系统的业务架构分析根据水务业务的实际需要，将水务业务从宏观上划分为决策指挥和公共服务。
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国外智慧水务建设典型案例及实践经验
国外智慧水务建设典型案例及实践经验 (4)
第一节美国智能水网建设发展分析 (4)
一、美国智能水网项目背景 (4)
（1）美国水利水务环境概况 (4)
（2）美国国家智能水网工程框架 (4)
二、美国智能水网示范项目分析 (5)
（1）美国国家智能水网项目 (5)
1）项目背景 (5)
2）水网路径 (5)
3）项目意义 (6)
（2）德克萨斯蒸散发网络项目 (6)
第二节澳大利亚智慧水务发展分析 (7)
一、澳大利亚智能水网项目背景 (7)
二、澳大利亚智能水网示范项目分析 (7)
（1）SEQ智能水网工程 (7)
（2）维多利亚智能水网工程 (9)
（3）宽湾智能水网工程 (10)
第三节以色列国家水网工程建设实践经验 (11)
一、以色列国家水网工程项目背景 (11)
二、以色列国家水网工程系统框架 (11)
三、以色列国家水资源统一调配与管理 (11)
四、以色列国家水网工程的基本特点 (12)
第四节国际领先跨国公司智慧水务建设案例分析 (13)
一、IBM公司：水信息智能感知网建设案例 (13)
（1）IBM公司智慧城市业务分析 (13)
（2）哈德逊河生态保护计划 (14)
（3）爱尔兰高威海湾项目 (15)
（4）都柏林水资源管理卓越中心 (16)
二、通用公司：城市供水网络智能化管理案例 (16)
（1）通用公司智慧水务业务分析 (16)
（2）通用公司在中国的智慧水务案例 (17)
三、日立公司：智能水系统实践案例 (18)
（1）日立公司智能水系统的特点分析 (18)
（2）日立公司在中国的智慧水务案例 (20)
四、施耐德公司：水处理自动控制系统案例 (21)
（1）施耐德公司的水处理自动控制系统 (21)
（2）施耐德公司在中国的智慧水务案例 (22)
五、其他国家及企业智慧水务领域投资情况 (23)
1、欧盟国家 (23)
2、德国埃尔斯特公司 (23)
3、法国威立雅集团 (23)
4、韩国 (24)
六、国际智慧水务实践经验总结 (24)
国外智慧水务建设典型案例及实践经验
第一节美国智能水网建设发展分析
一、美国智能水网项目背景
（1）美国水利水务环境概况
美国智能水网概念的提出始于2009年5月，由一个名为水创新联盟的私人组织创建的基金会“智能水网倡议”率先提出。
在智能水网概念的初始发展阶段，其引领者群体主要是由包括IBM、西门子、苏伊士等在内的一些涉水事务及信息化技术大型企业共同组成。
IBM公司将智能水网作为其“智能地球”概念的重要组成部分，并为智能水网提出了三个关键词：自动化、交互性、智能化。
智能水网在美国的发展大致可分为四个主要方向：1）基于先进的计量基础设施建立水管理系统（AMI）；2）基于水资源管理设施和智能电网的优化能源使用方案；3）水质和水量的联合检测平台；4）水资源高效管理系统的构建。
在美国智能水网建设实践案例中，基于国家层面的智能水网项目和基于州政府层面的蒸散发网络项目是对其智能水网建设思路的典型性反映。
（2）美国国家智能水网工程框架
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）将为项目提供实时的河流水文数据，包括通过测量设备获取的降水量和河水水位。
设有拱管型开槽的新型的水渠集成堤墙可以在汛限水位时捕捉洪水，利用重力将洪水置于临时储存槽。
用于从临时储存槽中抽水的大型水泵可以在高水位时自动激活并保持持续工作直到洪水消退，所采集的洪水可通过州际管道进行输送。
NOAA的降水和水位预报模型可以用于指导河流沿线开启洪水捕捉的具体时间、地点和捕捉水量，从而有效实现洪峰的削减。
美国国家智能水网的第一条管道的起点位于沿伊利诺伊和密苏里州边界流淌的密西西比河与俄亥俄州的交汇处，其终点位于犹他州的鲍威尔湖，总长度约1140米，其降低洪水风险的效应显著，并将洪水输送到受干旱影响最严重的区域，之后提议管道应当从密西西比河延伸到东端，比如佛罗里达。
第二条管道位于堪萨斯和丹佛附近的查特菲尔德水库之间，沿州际高速铺设，可以为堪萨斯和。