智驭水流：高保真数字孪生模型让水网异常无处遁形

数字孪生、人工智能和机器学习推动智能化管网监测，将泄漏定位到小于一公里的范围内

优化给水管网的可持续性

二十多年来，新加坡国家水务局持续投资，在该市6000公里的地下水管网中部署了数百个监测站，这是其智能水网计划的其中一项内容。智能水网设有超过450个传感器站，可全天候监测饮用水、处理过的污水和工业管网，通过实时监测资产状况、水压、水质和用量来提高各方面的运营效率。这些传感器有助于保持供水管网平稳运行，但仍存在改进空间，有待进一步提高系统效率和可持续性。

虽然新加坡的街道上大规模管网爆裂事件并不常见，但隐藏的地下管道泄漏仍然是一个问题。为了减少水损并改善给水，新加坡国家水务局启动了一项总投资230万新加坡元的智能水网异常检测和定位项目。该项目通过实时分析智能水网监测数据，检测和定位泄漏和异常事件，利用监测数据校准的水力模型改善运营和管理，并简化与利益相关方和消费者的沟通。通过将智能技术融入日常运营，该项目提高了新加坡的供水管网的效率、灾后快速恢复和适应变化的能力及可持续性。

人工勘测、数据管理和沟通

虽然永久性传感器为新加坡国家水务局的异常和泄漏检测项目提供了良好的基础，但该部门仍然必须每年进行两次昂贵的手动管网勘测。由于通过多个传感器设备收集大量数据，新加坡国家水务局还面临兼容性、数据互用性和数据管理问题。为了优化运营效益，它必须将员工资源与其智能管网计划相整合，并解决潜在的数据集成和协调挑战。

为了从收集的数据中提取更多信息，最大限度提高数据分析能力并减少现场常规管网监测，新加坡国家水务局寻求采用基于智能化技术、数据驱动的方法来进行异常和泄漏检测。他们希望将数字孪生与人工智能和机器学习相结合，但需要技术框架来实现精准的事件检测和智能水网运营和管理。为了在降低成本的同时，改进异常和泄漏检测方案，他们认识到需要先进的水力建模和数字孪生技术。这些工具可以近乎实时地洞察管网运营情况，助力该组织实现预测性维护和前瞻性管网管理。

利用人工智能实现独特的解决方案

新加坡国家水务局与Bentley合作开发了一套集成式异常泄漏探测解决方案，该解决方案使用每日根据监测数据重新校准的水力模型和自适应高性能人工智能技术来生成高保真数字孪生模型。这种方法优化了数字孪生模型，使工程师能够建模和预测流量与压力，跟踪不同区域的运行健康状况，持续重新校准和训练数字孪生模型，并及时检测和定位各种异常事件，包括水管破裂和隐蔽泄漏。这一过程为管网的运行状况提供了宝贵的洞察。此外，基于Bentley的物联网智能分析解决方案提供了异常检测功能，特别是针对隐蔽泄漏和管道爆裂事件，并帮助现场工作人员定位泄漏点。

新加坡国家水务局在开发了数字孪生框架后，将其异常泄露探测系统部署到新加坡政府商业云上，以确保高质量的软件架构，其中嵌入了预测算法、水力模型校准以及异常检测和定位流程等知识产权。基于云的用户界面，结合用户管理和Bentley应用程序的数据互用性，使该组织的工程师和运营人员能够利用异常泄露探测系统执行多项数据驱动的、与管网运行状况相关的分析和任务，从而确保全天候实时更新的数字孪生模型。

高保真数字孪生模型驱动智能化解决方案

目前，新加坡国家水务局的异常泄露探测解决方案已通过三个供水区域的历史数据进行了基准测试，这些区域的管道总长超过1000公里，相关数据由95个压力监测站和8个流量计收集而来。项目团队在基准研究中使用了总共40周的监测水力数据，结果检测到45个泄露事件，其中38个被确认为真实发生的事件，整体异常检测的准确率为80%。实施异常泄露探测系统后，新加坡国家水务局的现场团队每次检测到事件时仅需排查一公里或更短距离的管道，验证了程序的检测和定位准确性，减少了人工巡检的时间和成本。

自2024年1月以来，他们已检测到两次运行泄漏，并得到了派往现场调查的工作人员的证实。缩小可能的泄漏事件范围所带来的主要经济收益是，新加坡国家水务局对管网的计划性排查从基于时间的模式转变为数据驱动的监测模式，从而降低了总人力成本。通过使用实时数字孪生模型监测供水管网，并通过传感器数据不断更新最新信息，新加坡国家水务局拥有最优预测模型，这将有助于提高管网的灾后快速恢复和适应变化的能力及可持续性，同时保护水资源。

该项目重新定义了智能水网高保真数字孪生模型的概念。尽管业界早已采用智能水务系统和数字化解决方案，但新加坡国家水务局的异常泄露探测项目成功展示了如何通过应用人工智能、机器学习和水力仿真模型，将高保真数字孪生技术应用于现有系统。