中国水厂管理的困境与智能化破冰之路

夏日的午后，某三线城市的水厂控制室里，老王盯着突然变红的在线监测数据直挠头——这已经是本月第三次出现浊度异常了。这种场景在各地水厂并不少见，设备老化、人员流动、调度混乱等顽疾，就像水管里顽固的水垢，时刻影响着供水安全。

正在漏水的水厂管理

根据住建部《2025年城镇供水运营评估报告》，全国仍有37%的水厂存在监测盲区。某中部省份的案例显示，其下属6个水厂共配备的420个传感器中，有68个处于离线状态，就像给供水系统蒙上了眼罩。

• 典型漏洞1：数据孤岛现象严重，加药系统与管网压力监测各自为政
• 典型漏洞2：应急预案停留在纸质文档，实战演练频次不足
• 典型漏洞3：设备维护依赖老师傅经验，缺乏数字化台账

水质过山车何时停

世界水协的监测数据显示，2025年1-6月，我国地表水厂出厂水余氯波动幅度超过±0.1mg/L的频次同比上升12%。某南方水厂的经历颇具代表性：暴雨期间原水浊度从15NTU飙升至85NTU时，加药系统足足延迟了18分钟才完成调整。

水质指标	旱季波动范围	雨季波动范围
浊度(NTU)	0.2-0.8	0.5-1.2
pH值	7.1-7.4	6.9-7.6
余氯(mg/L)	0.3-0.5	0.2-0.7

（数据来源：中国城镇供水排水协会《2025年雨季供水白皮书》）

智能化的破冰尝试

在浙江某水厂的中央控制室，大屏上跳动的数字正在改写传统运营模式。他们部署的自适应加药系统，能根据原水浊度、流量、温度等7个参数实时调整投加量，将矾耗降低了19%。

算法带来的魔法时刻

• 某华北水厂引入神经网络算法后，爆管预警准确率提升至82%
• 长三角某水厂通过智能调度，泵站电耗下降23%
• 西南某山区水厂实现药剂库存自动预警，断货风险下降67%

改造项目	实施前	实施后
单吨水耗电量	0.38kW·h	0.29kW·h
管网漏损率	18.7%	12.3%
水质达标率	99.1%	99.6%

（数据来源：清华大学环境学院《2025智慧水务应用调研》）

人与机器的交响曲

在广东某水厂的培训教室里，90后技术员小李正在用VR设备练习应急处理。这种沉浸式培训使新员工上岗周期从3个月缩短至6周，误操作事故下降了41%。

设备维护方面，某省级水务集团推广的"健康档案"制度成效显著：每台重要设备都有专属二维码，扫描即可查看完整的维护记录、零件寿命预测和维修视频教程。他们有个有趣的发现——维保及时率与设备二维码的磨损程度呈正相关。

看不见的竞争力

根据《城镇供水》杂志的调研，实施全面数字化改造的水厂呈现出有趣的反差：虽然初期投入增加15%-20%，但三年内的综合成本反而下降8%-12%。就像给老旧的供水管网装上了智能心脏，每一次跳动都更加精准有力。

夕阳西下，老王所在的县城水厂终于完成了智能改造。看着屏幕上平稳运行的曲线，他泡了杯茶感叹："现在这些数据，可比当年抄表本上的数字听话多了。"窗外，晚归的居民拧开水龙头，清澈的自来水欢快地流淌着，带着这个时代特有的科技温度。

（数据引用：住建部《2025年城镇供水报告》、世界水协《全球水务数字化转型白皮书》、中国水科院《供水设施智能运维蓝皮书》）