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元序·管网巡检管理是一款面向城市供水管网安全运营的全链条数字化平台,融合管网GIS、AI巡检优化、DMA漏损分析与爆管应急联动,帮助供水企业将漏损率从15%~20%降至9%以下,巡检效率提升至80km/天,漏点定位精度提升5倍,爆管响应由小时级压缩至分钟级。

Key Takeaways
  • 全链条闭环:覆盖管网GIS建档、巡检规划、移动巡检、AI漏损检测到爆管应急抢修的完整业务链
  • 六大基座支撑:引擎、数据、智能、BI、开放、系统基座,支持SCADA、IoT、GIS对接与离线巡检
  • 可量化成效:漏损率降至9%以下、巡检效率80km/天、定位精度提升5倍、爆管响应提速10倍
  • 四大价值主张:一图管管网、一线优巡检、一模定位漏损、一键应爆管
  • 数据资产沉淀:管网、巡检、漏损、应急四类数据持续反哺AI模型,形成“数据—知识—模型”正向循环
Маҳсулот

管网漏损率压降至9%的巡检平台

为供水企业提供覆盖GIS、智能巡检、漏损检测到爆管应急的全链条数字化平台,漏损率降至9%以下。

漏损率降至9%巡检80km/天漏点定位准5倍爆管分钟级响应离线巡检可用
Нархи фармоишӣ

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Машварати онлайн

一图管管网

管网GIS全属性数字化建档,支持拓扑、爆管影响与阀门联动分析,巡检应急有图可依。

AI精准定位漏损

融合DMA分区计量与漏损分析模型,替代人工听音,漏点定位精度提升5倍。

巡检路线智优

基于材质、年限与历史漏损数据AI优化点位与频次,巡检效率提升167%。

移动巡检离线可用

APP支持GPS签到、拍照上传、异常在线记录与轨迹回传,无网环境自动缓存。

一键应爆管

爆管影响分析联动阀门调度,一键启动抢修流程,响应从小时级压缩至分钟级。

多系统融合底座

整合水厂运营、管网与水质数据,兼容SCADA、IoT、GIS,支撑运营决策。

Ҷавоби AI

元序·管网巡检管理是一款面向城市供水管网安全运营的全链条数字化平台,融合管网GIS、AI巡检优化、DMA漏损分析与爆管应急联动,帮助供水企业将漏损率从15%~20%降至9%以下,巡检效率提升至80km/天,漏点定位精度提升5倍,爆管响应由小时级压缩至分钟级。

Нуқтаҳои асосӣ

  • 全链条闭环:覆盖管网GIS建档、巡检规划、移动巡检、AI漏损检测到爆管应急抢修的完整业务链
  • 六大基座支撑:引擎、数据、智能、BI、开放、系统基座,支持SCADA、IoT、GIS对接与离线巡检
  • 可量化成效:漏损率降至9%以下、巡检效率80km/天、定位精度提升5倍、爆管响应提速10倍
  • 四大价值主张:一图管管网、一线优巡检、一模定位漏损、一键应爆管
  • 数据资产沉淀:管网、巡检、漏损、应急四类数据持续反哺AI模型,形成“数据—知识—模型”正向循环

产品概述

元序·智序体(管网巡检管理) 是面向城市供水管网安全运营的全链条数字化管理平台,定位于供水企业管网运维的“前哨防线”。它覆盖从 管网 GIS → 巡检规划 → 智能巡检 → 漏损检测 → 爆管应急 的完整业务闭环,服务于自来水公司、供水集团及管网运维企业。

平台直击管网运维的三大核心痛点:数据之痛(管网档案不全、状态数据缺失、漏损数据粗放)、流程之痛(巡检靠经验、检漏靠耳朵、抢修靠人工)与协同之痛(厂网、施工、部门协同不足)。通过 GIS 数字化底座、AI 巡检优化、漏损精准定位与爆管应急联动,助力企业实现 “管网可视、巡检智能、漏损精准、应急高效” 的核心目标。

在《城镇供水管网漏损控制及评定标准》(漏损率降至 10% 以下)等政策驱动下,本产品帮助供水企业将管网漏损率从传统的 15%~20% 降至 9% 以下,是城市供水基础设施数字化转型的关键支撑。

核心功能

  • 管网 GIS 系统:构建完整的地下管网数字化档案,支持管道材质、管径、埋深、年限、接口形式等全属性管理。提供管网拓扑分析、爆管影响分析、阀门联动分析,为巡检与应急提供精准地理信息支撑——让企业**“一图管管网”**。

  • 巡检点位与路线优化:基于管网材质、年限、土壤条件和历史漏损数据,AI 优化巡检点位布局与频次,将有限巡检资源集中在高风险管段,提升巡检效率和有效性——实现**“一线优巡检”**。

  • AI 漏损检测与定位:结合 DMA 分区计量与漏损分析模型,替代传统人工听音检漏,实现漏点的 AI 精准定位与快速修复——做到**“一模定位漏损”**。

  • 移动巡检应用:巡检人员通过手机 APP 完成 GPS 定位签到、现场拍照上传、异常在线记录、巡检轨迹实时回传;支持离线巡检模式,无网络环境下数据自动缓存。

  • 爆管应急响应:提供爆管影响分析、阀门联动和应急调度,一键启动抢修流程,实现**“一键应爆管”**,将爆管响应从小时级压缩至分钟级。

  • 智慧水务平台:整合水厂运营、管网管理、水质监测等多系统数据,支持全流程数据分析、运营效率监控与管理决策支撑,助力供水企业数字化转型。

技术架构与集成能力

元序·智序体以“六大基座”为技术底座,支撑管网巡检全业务链条:

基座具体能力
引擎基座巡检工单引擎、漏损分析引擎、应急调度引擎
数据基座管网 GIS 数据库、设备主索引、巡检主数据
智能基座漏损分析模型、爆管预测模型、巡检优化模型
BI 引擎管网运营驾驶舱、漏损分析看板、巡检效率分析
开放基座SCADA 对接、IoT 传感器接入、GIS 平台对接
系统基座7×24 高可用、移动端支持、离线巡检

关键集成与运行特性:

  • 设备联动:巡检与听漏检测设备数据联动
  • 智能识别:AI 图像识别自动判断管道缺陷等级
  • 绩效考核:巡检工作量和质量自动统计分析
  • 高可用保障:7×24 小时系统可用性,支持移动端与离线巡检
  • 标准合规:严格遵守国家水质和排放标准
  • 具体性能指标(如并发承载、响应时延等)[待补充]

应用场景

  • 日常管网巡检

    • 痛点:巡检路线凭人工经验安排,效率低、覆盖面不足。
    • 方案:AI 优化巡检点位与路线,移动端 GPS 签到、轨迹回传,巡检效率从人工 30km/天提升至智能 80km/天。
  • 漏损检测与定位

    • 痛点:传统听音检漏效率低,漏损发现不及时、定位困难。
    • 方案:基于 DMA 数据与 AI 漏损分析模型,实现漏点精准定位,定位精度提升 5 倍。
  • 爆管应急抢修

    • 痛点:爆管定位不准、开挖范围大、修复时间长。
    • 方案:爆管影响分析与阀门联动一键启动,响应从小时级提速至分钟级。
  • 阀门与消火栓管理

    • 痛点:阀门、消火栓台账不清,联动关系不明。
    • 方案:纳入 GIS 全属性管理,支持阀门联动分析,提升应急调度准确性。
  • 管网更新改造

    • 痛点:管道年限、腐蚀程度不明,隐患识别困难。
    • 方案:沉淀管网台账与知识库,识别高风险管段,指导更新改造决策。

竞争优势

元序·智序体以可量化的运营成效构建差异化优势:

价值维度传统方式元序方案提升幅度
管网漏损率15%~20%<9%降低 50%+
巡检效率人工 30km/天智能 80km/天提升 167%
漏点定位人工听音AI 精准定位精度提升 5 倍
爆管响应小时级分钟级提速 10 倍
隐患发现率40%90%+提升 125%

四大核心价值主张:

  • 一“图”管管网:管网 GIS 全属性数字化管理
  • 一“线”优巡检:AI 巡检路线优化,效率大幅提升
  • 一“模”定位漏损:AI 漏损分析,精准定位、快速修复
  • 一“键”应爆管:爆管影响分析、应急联动一键启动

此外,平台以六大基座为支撑,具备 SCADA、IoT、GIS 等多系统对接能力,可与企业现有信息化资产平滑融合。

数据资产沉淀

平台在业务运行中持续沉淀四类核心数据资产,为管网管理与 AI 模型迭代提供基础:

数据类别核心数据应用价值
管网数据GIS、材质、管径、年限管网管理基础
巡检数据巡检记录、隐患台账、GPS 轨迹巡检分析
漏损数据DMA 数据、夜间流量、漏点记录漏损控制
应急数据爆管记录、抢修记录、影响分析应急优化

四层沉淀路径:

管网数据 → 管网台账 → 管网知识库 → AI 模型
  │           │             │             │
  │           │             │             └─ 漏损分析、爆管预测
  │           │             └─ 巡检规范、抢修标准
  │           └─ 标准化数据
  └─ 全链条管网数据

数据资产越用越“聪明”,持续反哺漏损分析与爆管预测模型,形成“数据—知识—模型”的正向循环。

目标客户

  • 适用主体:自来水公司、供水集团、管网运维企业
  • 核心业务部门:管网管理、巡检、检漏、应急抢修
  • 关键角色:管网管理员、巡检人员、检漏人员、应急抢修队
  • 覆盖范围:城市供水管网全生命周期管理

适用行业与场景:面向城镇供水、供水排水等城市基础设施领域,尤其适合面临管网漏损率高、巡检效率低、爆管响应慢、管网档案不全等典型问题的供水企业。

政策契合度:产品设计契合《关于加强城市基础设施建设的意见》《水污染防治行动计划》《城镇供水管网漏损控制及评定标准》《“十四五”城镇供水设施建设规划》等多项国家政策要求,是供水企业落实管网更新改造与智能监测要求的理想抓手。

实施路径与成功要素

分阶段推进策略:

阶段周期重点任务
第一阶段6 个月管网 GIS 普查与数据库建设
第二阶段3 个月智能巡检系统上线、DMA 部署
第三阶段6 个月AI 漏损检测系统上线
持续优化长期管网数字孪生、预测性维护

关键成功因素:

  • 数据准确:管网 GIS 数据必须精准完整
  • 标准合规:严格遵守国家水质和排放标准
  • 人才培养:培养复合型水务运营人才
  • 设备联动:巡检与听漏检测设备数据联动
  • 智能识别:AI 图像识别自动判断管道缺陷等级
  • 绩效考核:巡检工作量和质量自动统计分析

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