KWR水研究所是一家由荷蘭水務公司和弗蘭德公司聯(lián)合創(chuàng)立的研究機構。我們擁有一支由200多名員工組成的團隊，其中包括160名在水務領域各個分支工作的研究人員。其研究范圍廣泛，涵蓋了水務工程、水質、地下水、微生物化學處理、廢水處理等多個關鍵領域。KWR水研究所的座右銘是“連接科學與實踐”，這反映了其致力于將理論研究與實際應用相結合的使命。

荷蘭是一個地勢低平、水系豐富的國家，以其運河、風車和沿海防御工事聞名于世。事實上，超過55%的國土面積面臨著洪水的威脅，這些地區(qū)的海拔僅略高于海平面。追溯到1300年，荷蘭的國土面積遠小于現(xiàn)在，當時有26%的地區(qū)低于海平面。如今，荷蘭的國土面積中有17%是通過圍墾海洋或湖泊獲得的。在1300年的地圖中，藍色區(qū)域較多；現(xiàn)在的地圖，許多原本的藍色區(qū)域已經(jīng)變成了陸地。

數(shù)字化轉型是當前水務行業(yè)面臨的一個重要挑戰(zhàn)。隨著世界不斷變化，我們必須在水務體系和勞動市場中制定新的戰(zhàn)略、培養(yǎng)新的領導力、塑造新的文化，以適應數(shù)字化轉型的趨勢。這要求我們不僅要更新技術，還要改變思維方式和工作方法。

人工智能技術如chatGPT為我們提供了新工具，幫助深入理解和管理水務系統(tǒng)，提升效率。數(shù)據(jù)管理已從收集轉向深度整合與應用，遵循FAIR原則，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，最大化數(shù)據(jù)價值。

此外，我們還關要注數(shù)字孿生、嚴肅游戲和機器人技術，利用傳感器和智能設備收集的數(shù)據(jù)，以理解和管理水務系統(tǒng)。數(shù)字化轉型要求理解新興技術，提高服務效率和質量，確保水務系統(tǒng)能滿足當前和未來的需求。

過去，人們依賴出租車和公交車出行，而網(wǎng)約車服務如Uber的出現(xiàn)讓我們能夠直接通過手機叫車，減少了對傳統(tǒng)交通方式的依賴。銀行業(yè)也經(jīng)歷了變革，移動支付的普及使得人們可以不帶信用卡或借記卡完成交易。在線購物成為常態(tài)，無人機配送正在成為現(xiàn)實。旅游行業(yè)也發(fā)生了變化，人們可以直接在線預訂和支付，不再需要旅行社。微信等多功能應用融入日常生活，提供支付和通信服務。Netflix等在線流媒體服務改變了人們的娛樂習慣，讓我們可以自由選擇觀看內容。

這些變化顯示了生活方式和行業(yè)的深刻轉型。水務管理和配水系統(tǒng)也需要適應這一新背景，這就是水文信息學的重要性所在，它利用信息技術優(yōu)化水資源管理，確保水務系統(tǒng)能夠滿足現(xiàn)代社會的需求。

水文信息學通過信息學技術解決水文問題，KWR水研究所利用數(shù)字技術推動水資源的可持續(xù)發(fā)展，幫助水務部門應對未來不確定性。通過數(shù)據(jù)收集、分析、處理、建模和可視化支持決策，制定了涵蓋組織變革、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)管理、架構和網(wǎng)絡安全的數(shù)字轉型路線圖。

這個路線圖要求全局規(guī)劃，包括模型開發(fā)、數(shù)據(jù)管理、架構、安全和組織轉型。我們需要合適的團隊執(zhí)行這些任務，確定數(shù)字化轉型的起點和領導人物，定義問題。

水文信息學工程師在水務數(shù)字化轉型中至關重要，他們開發(fā)算法和分析，與軟件開發(fā)人員合作，提出定制的算法解決方案，優(yōu)化水務系統(tǒng)。

水文信息學的進步通過集成遙感數(shù)據(jù)、GIS和機器學習算法，開發(fā)復雜的水資源評估和水文建模工具。網(wǎng)絡基礎設施和大數(shù)據(jù)分析促進了水文數(shù)據(jù)的處理和可視化，改善了決策和資源管理。

在KWR水研究所，專注于水質問題，通過培訓和反饋確保水務系統(tǒng)適應當前需求，靈活應對未來挑戰(zhàn)。

通過研究如何利用人工智能（AI）推動水務行業(yè)的轉型，特別是在水管泄漏檢測方面。與埃塞特大學的合作項目旨在通過AI技術快速識別水系統(tǒng)中的泄漏，實現(xiàn)零故障目標，即在用戶察覺前解決問題，保持低誤報率，避免頻繁錯誤警報影響信任。

我們在水務公司部署了智能電表、流量計和壓力監(jiān)測器，收集關鍵數(shù)據(jù)以識別潛在問題。面對8000個水表的監(jiān)控挑戰(zhàn)，開發(fā)了機器學習模型預測信號值，并基于預測與實際值的差異觸發(fā)警報，有效識別真正的問題點。

在KWR水研究所，我們開發(fā)了“Class to”系統(tǒng)，集成多種滲漏檢測技術，以識別和分析滲漏信號，并通過紅線提示信號變化。同時，還建立了網(wǎng)絡模型和本地化管理系統(tǒng)，優(yōu)化現(xiàn)場管理，減少工程師巡查區(qū)域，利用數(shù)據(jù)分析幫助工程師精確定位滲漏點，縮小檢查范圍。

例如，通過監(jiān)測流入壓力下降和流量突增，使用遺傳算法確定滲漏位置，以藍色星號標識，將定位精度提高到800米內，提升檢測效率，減輕工程師工作量。

同時，還設計了系統(tǒng)優(yōu)化海牙市供水系統(tǒng)分區(qū)，減少分區(qū)邊界閥數(shù)量，創(chuàng)建易于管理的區(qū)域，最小化成本和滲漏風險。通過帕累托最優(yōu)解，我們?yōu)楹Ｑ朗刑岢隽藘H需16個閥門的分區(qū)方案，有效劃分了區(qū)域。

這些創(chuàng)新方法不僅提高了水務管理效率，也為城市洪水管理提供了新方案。

使用高精度技術測量城市降水量，以揭示不同區(qū)域的降雨差異。利用閉路電視系統(tǒng)捕捉降水圖像，并結合AI技術如模式識別和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，我們能準確分析各區(qū)域的降水強度，快速得出與實際觀測值相近的預測。

在水質檢測方面，我們特別關注微塑料污染，采用AI技術進行檢測和分類。微塑料是海洋污染的主要來源，通過激光直射紅外光譜技術和機器學習模型來識別微塑料，實現(xiàn)了99.5%的高準確率。這種方法自動化、快速、準確，比人工檢測更穩(wěn)定，確保了檢測結果的一致性和準確性。

此外，我們開發(fā)了一款基于自然語言處理（NLP）的人工智能應用，旨在幫助水務公司高效處理客戶投訴。這款應用能夠分析投訴中的關鍵詞，識別問題，并提供解決方案和回復建議。它還能評估客戶情緒和滿意度，實現(xiàn)客戶互動的自動化，提高處理效率和服務質量的一致性。通過這項技術，能減輕水務公司的工作負擔，并提升了客戶滿意度，推動了水務客戶服務向智能化和高效化發(fā)展。

在水處理行業(yè)，通過人工智能技術提高操作效率，特別是在開發(fā)早期預警系統(tǒng)方面，該系統(tǒng)能夠監(jiān)測并預測膜污染，優(yōu)化膜處理技術的操作條件，如清潔頻率和方法。

我們部署了基于數(shù)據(jù)的模型，使用神經(jīng)網(wǎng)絡分析水質參數(shù)（如濁度、滲透流量和溫度），以確定最佳的清潔時機。模型在實際環(huán)境中經(jīng)過訓練和測試，準確度達到70%，圖表中藍色線條顯示實際數(shù)據(jù)，紅色線條顯示預測數(shù)據(jù)，反映了模型隨時間的準確性提升。

人工智能使我們能夠更精確地控制水處理過程，提高效率，減少資源浪費，并確保水質滿足高標準。

在廢水處理研究中，專注于亞硝酸鹽排放，因為它們轉化為的一氧化二氮是一種比二氧化碳更強的溫室氣體，且在大氣中留存時間長。我們與荷蘭阿姆斯特丹的自來水公司合作，開發(fā)動力學和生物動力學模型來模擬氮化物的影響。

我們的模型顯示了濃度隨時間的變化，藍色線代表實際數(shù)據(jù)，橙色線代表預測數(shù)據(jù)。盡管模型能捕捉趨勢，但預測準確性有待提高，尤其在春季氮化物排放量激增時。紅色線表示AI模型預測，黑色線表示舊模型，AI模型雖有改進，但在峰值預測上仍有不足。

同時，KWR水研究所還開發(fā)了AI和水文信息學工具，以增強對水處理過程的理解，目標是更有效地管理水資源，減少環(huán)境影響，促進可持續(xù)發(fā)展。

此外，我們正在積極探索增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）和嚴肅游戲在水務領域的應用。AR技術通過平板電腦等設備幫助工作人員現(xiàn)場識別管道、泄漏點和壓力差異，優(yōu)化問題診斷并作為培訓工具，提升員工對基礎設施的理解。我們已發(fā)布指南和白皮書以推廣這些技術。

嚴肅游戲作為培訓工具同樣展現(xiàn)出其價值。盡管游戲常與娛樂掛鉤，但它們在專業(yè)培訓中的應用同樣有效。我們通過嚴肅游戲訓練操作人員，讓他們在無需進行實際操作的情況下，通過模擬環(huán)境更好地理解和處理現(xiàn)場情況。這種模擬游戲能夠對整個水務系統(tǒng)進行建模，提供了一個安全且可控的培訓平臺。

此外，我們通過智能水表和電表收集數(shù)據(jù)，實現(xiàn)需求預測和用水量顯示，并通過儀表盤數(shù)據(jù)可視化，讓用戶在客戶端上查看和比較用水量，增強水資源使用意識。這些技術提高了操作效率，促進了用戶對水資源管理的參與和意識。

借助遙感技術如衛(wèi)星和無人機，以及云計算工具，推動水務行業(yè)的數(shù)字化轉型。平臺如Google Earth提供關鍵地理空間數(shù)據(jù)，而Dialing、亞馬遜云服務和微軟Azure等平臺在數(shù)據(jù)處理和展示方面提供技術支持。

數(shù)字孿生技術通過創(chuàng)建物理系統(tǒng)的數(shù)字副本，實現(xiàn)系統(tǒng)可視化和模擬。例如，我們?yōu)槟吵鞘泄┧�系統(tǒng)建立了數(shù)字孿生模型，該模型能實時整合傳感器數(shù)據(jù)，提供水系統(tǒng)狀態(tài)的實時了解和響應。

在荷蘭，我們實施了數(shù)字孿生項目，如愛因霍溫的供水分配系統(tǒng)，預測水務需求并考慮降水的時空分布，實現(xiàn)精準預測。

這些技術幫助我們更有效管理水資源，提升應對氣候變化和城市化的能力，確保水資源的可持續(xù)性。

通過分析手機信號密度來估算區(qū)域人口，從而預測城市水資源需求。這種方法比傳統(tǒng)網(wǎng)絡建模更精準，能捕捉到季節(jié)性波動，如某區(qū)域流量在不同月份的變化。

數(shù)字孿生技術可以實時監(jiān)測城市蓄水量變化。我們的KTM模型是一個在線SaaS平臺，用戶可以直接使用，無需安裝軟件。它支持多種用例，包括評估管網(wǎng)關停影響、管理需求、消防用水流量、設計沖洗序列等，幫助監(jiān)控水箱運行和水壓管理。KTM的界面設計便于多方協(xié)同工作，所有功能都可直接在平臺上操作。這些工具使我們能更精確地預測和管理水資源，確保供水系統(tǒng)的高效和可靠性。

在水務管理中，必須從確定性思維轉向概率性思維。以水箱和管道為例，雖然我們有流量和速度等基本數(shù)據(jù)，但管道直徑、位置和狀態(tài)等不確定因素增加了模型的復雜性。隨著時間的推移，管道可能因腐蝕而變細，閥門位置可能變得不明確，這些都增加了不確定性。因此，我們需要通過概率性分析來處理這些不確定性，考慮隨機性以準確把握流量變化的真實區(qū)間，并基于概率風險做出決策。

并且我們研究所在水務檢測領域的機器人技術取得了顯著進展。自2016年開發(fā)出首款能自主導航、靈活轉彎的管道檢查機器人原型以來，不斷為其增添新功能，包括夾持、電子控制、執(zhí)行器、照明和多種傳感器。2021年，我們的機器人設計獲得了aqua整體創(chuàng)新獎�，F(xiàn)在，正計劃將這些小型機器人永久部署于供水系統(tǒng)中，它們將能夠遠程充電、傳輸信息，并持續(xù)移動以收集關鍵數(shù)據(jù)。

以上，概述了數(shù)字水務轉型的關鍵領域，并展示了從早期探索到成熟應用的案例，證明了KWR水研究所在推動水務管理現(xiàn)代化方面所做的廣泛工作和取得的顯著成就。這些創(chuàng)新不僅極大提升了水務管理的效率，還為解決城市化進程中的水務挑戰(zhàn)提供了新思路。隨著技術的不斷應用，正引領水務行業(yè)向智能化、高效化和可持續(xù)性轉型，確保水資源得到合理利用和管理，為應對未來挑戰(zhàn)做好準備。

展望未來，KWR水研究所將繼續(xù)投資于技術研發(fā)，特別是在數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術等領域，以進一步提升水務系統(tǒng)的智能化水平。并將探索新的材料和技術，以減少漏損、提高能源效率，并優(yōu)化水處理過程。此外，還將加強與政府、企業(yè)和學術界的合作，共同開發(fā)和實施創(chuàng)新解決方案，以實現(xiàn)全球水資源的可持續(xù)發(fā)展目標。通過這些努力，致力于構建一個更加安全、高效和環(huán)境友好的水務未來。