城市二次供水物聯網監測管控管理平臺
一、行業痛點與轉型需求
城市二次供水系統作為保障高層建筑、偏遠區域用水安全的核心環節,長期面臨三大挑戰:
1. 管理粗放:依賴人工巡檢,響應滯后且成本高昂,某水務集團統計顯示,傳統模式需每日4次巡檢,單泵房年運維成本超10萬元;
2. 數據孤島:壓力、流量、水質等20+關鍵參數分散于不同設備,難以實時整合分析;
3. 風險失控:設備故障、水質異常等事件發現滯后,導致停水事故頻發,用戶投訴率居高不下。
御控物聯網解決方案通過“云-管-端”架構,構建“感知-傳輸-決策-執行”閉環,實現從被動維護到主動預防的跨越式升級。
二、核心架構:四層協同構建智能水務底座
1. 終端感知層:全要素數據采集
· 設備覆蓋:御控網關支持對接壓力傳感器、流量計、水位計、余氯/濁度儀等各類傳感器,實時采集壓力、瞬時流量、水池水位、水質參數等關鍵指標;
· 協議兼容:支持Modbus、OPC UA、BACnet等50+工業協議,無縫對接西門子、AB、三菱等主流PLC及國產控制器;
· 邊緣智能:御控工業物聯網網關內置AI算法模型,可本地判斷水位過低、壓力突變等簡單異常,實現毫秒級響應。
2. 網絡傳輸層:穩定高效的數據通道
多模通信:支持4G、LoRa等無線方式,兼容老舊泵房有線網絡改造;
安全保障:采用AES加密傳輸與斷點續傳技術,確保關鍵數據零丟失;
邊緣計算:網關內置數據預處理模塊,過濾無效數據并壓縮傳輸量,降低云端負載。
3. 平臺決策層:數字孿生與智能分析
三維可視化:構建泵房等比例3D模型,實時映射設備狀態(如水泵啟停、閥門開度)及環境參數(溫濕度、煙感);
智能預警:基于機器學習算法建立設備健康度模型,實現多級報警(如壓力突降10%觸發一級預警)與根因分析(通過振動頻譜定位軸承磨損);
預測性維護:提前預警故障,結合工單系統自動派發維修任務。
4. 應用執行層:多端協同與遠程控制
移動管理:提供御控APP,支持手機/平板實時查看報警信息、控制泵組啟停;
批量操作:可同時調控數百臺水泵,暴雨預警時自動啟動全市排水泵站;
權限分級:設置管理員、操作員、維修員多角色權限,確保安全可控。
三、五大核心功能:從數據監測到全生命周期管理
1. 全參數實時監控與動態調頻
指標覆蓋:動態展示進廠/出廠流量、壓力、水質等核心數據,支持自定義閾值告警(如出廠壓力>0.8MPa觸發紅色預警);
2. 水質安全全流程追溯
在線監測:記錄余氯、pH值、濁度等參數變化曲線,生成符合《生活飲用水衛生標準》的檢測報告;
異常聯動:當余氯超標時自動啟動加氯泵,并關閉問題區域供水閥門;
溯源分析:通過管網水力模型定位污染源,輔助應急處置(如反向追蹤爆管點)。
3. 設備健康管理與壽命預測
振動分析:監測水泵軸承振動頻譜,提前預警磨損故障;
壽命預測:基于歷史數據預測電機、閥門等關鍵部件剩余壽命,優化備件庫存。
4. 遠程運維與PLC云編程
在線調試:通過安全加密隧道遠程修改PID參數、強制IO點狀態,解決80%以上軟件故障;
程序上下載:在云平臺直接更新PLC程序,版本管理可追溯;
5. 地理信息與應急指揮
GIS地圖集成:在百度地圖上直觀展示所有泵站地理位置,通過懸浮圖標顯示關鍵數據與故障信息;
應急響應:突發事故時自動定位最近維修人員,推送工單并規劃最優路徑。
四、典型應用場景與價值驗證
場景1:老舊泵房智能化改造
· 案例:某20年歷史泵房通過御控網關實現設備互聯,將水池水位監測頻率從每小時1次提升至每10秒1次;
· 成效:人工巡檢頻次從每日4次降至每周1次,故障發現時間從小時級縮短至秒級,年運維成本降低35%。
場景2:新建項目全流程規劃
· 案例:某新區智慧水務項目采用御控解決方案,實現從設計、施工到運維的全生命周期管理;
· 成效:通過數字孿生平臺優化管網布局,減少漏損率。
五、方案優勢:構建“安全、高效、低碳”供水體系
1. 降本增效:通過智能調控減少泵組啟停次數,設備壽命延長;遠程運維降低人力成本;
2. 安全升級:7×24小時監測水質與設備狀態,突發污染響應時間縮短;
3. 管理變革:從“人工巡檢+經驗決策”轉向“數據驅動+智能決策”,管理效率提升;
4. 生態開放:支持對接政府監管平臺、第三方ERP系統,實現數據共享與業務協同。
在“雙碳”目標與新型城鎮化戰略驅動下,御控物聯網解決方案正助力水務企業構建“安全、高效、低碳”的現代供水體系,推動行業向“少人值守、無人值班”目標邁進。
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