随着全球人口的不断增长和气候变化的影响加剧，整体水务系统所面临的挑战正变得日益复杂，各国政府与主管机构对于各类水务设施精细化与智能化管控的需求已变得愈加迫切。与此同时，在贯彻行业政策与追求经济效益“双引擎”驱动下，水务运营在节能、减污、增效、降碳等维度上的综合优化需求也已箭在弦上。在这个前所未有的挑战与机会并存的大时代，从水务运营业务底层逻辑出发，享用大数据、物联网、云计算与人工智能技术发展所带来的历史红利，在水务运营细分领域真正实现业务流程标准化、运营数字化与决策智能化，已是大势所趋。这既是新时代“水务人”不得不从理念与技术完成双重跨越的“天堑”，同时也势必将成为“水务行业核心商业价值”完成飞跃的一次重大历史机遇。在这样的时代大背景下，智慧水务专家系统的逐渐崭露头角不得不说是一种“顺其自然”，也是最终实现水务数字化转型与智能化运营的重要手段。
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运营痛点与核心问题
传统污水厂日常运营与操作通常以结果为导向，以宝贵的历史运营经验为基础。但此类操作具有一定的延时性与相对的滞后性，且问题解决的效率和效果往往高度仰赖于运营人员的个体经验。在全新或者复杂问题发生时，运营人员往往无法高效且精准地完成问题诊断并及时对症下药，看不清、调不准、顾此失彼的现象发生概率将不可避免的增加。因此，在数字转型浪潮席卷而来的今天，如何让各类运营数据通过深度挖掘成为生产资料的重要组成部分，如何通过数字化升级实现运营流程的标准化与持续迭代优化，如何为运营团队打造并配备高效的决策辅助工具，是水务资产运营数字化升级过程中亟待解决的三大核心问题。
02
专家系统的核心价值
专家系统的本质是一套“管理工具”，必须要建构在水务运营底层逻辑基础之上，根据一线运营人员与决策团队的真实痛点进行设计打造，其目的不是为了“眼花缭乱”的可视效果，更不是为了“故弄玄虚”的数据炫技，而是需要实现水厂信息端与业务端的深度融合，共同梳理业务流程、挖掘核心需求、降低系统风险、提升运营效率，在不断优化迭代过程中强化专家系统与运营团队的适配程度，真正做到决策高效、应变灵活且直观易用。专家系统存在的核心意义与价值包括：
（一）负荷诊断与事件解析：面对水处理设施的各类复杂场景与多维度监测指标的异常波动，能够高效且精准的定义问题或者解析事件；
（二）事件预警与预案验证：在实现已有工艺结构、运营流程与设备状态的数学重现基础上，于虚拟“数字孪生”水厂中通过可靠的逻辑工具完成假设验证与应对预案锁定，并结合各类数学工具实现事件分类与预判；
（三）经验沉淀与工艺优化：通过日常运营过程中所积累经验与数据的结构化沉淀，持续对水厂整体运营业务流与工艺效率进行迭代优化。
专家系统实现核心价值的关键不仅仅是数字化产品打造，而是需要参与其中的每位成员在搭建及应用专家系统的过程中树立系统级管理意识与精细化管理文化，由“懂工艺、会操作”蜕变成长为“用工具、善管理”的复合型人才，充分将数据能力和专业能力进行有机融合，做到事半功倍。
03
专家系统的基础架构
专家系统是水厂运营范式标准化和数字化升级的最终产物，在将运营数据与操作经验通过数据库结构进行高效分类存储后，可根据运营需求与优化目标进行高效“按需调取”与“信息萃取”，这种方式能够有效打破存在于组织结构、业务流程与技能类别中的“信息孤岛”，通过专家系统将水厂在组织运作、应急决策与动作执行三大层面，实现同一认知体系和同等信息对称程度下的协同联动与优化迭代。同时，随着水厂监测、运营和业务信息实现数据化转换，首先需要在数据挖掘与清洗的基础上完成水厂常规与突发“事件”的数学解析与表征，然后通过工艺模拟与流场仿真对水厂工艺运营效率进行“诊断”与“体检”。而在此过程中由机理模型、数据模型或者混合模型所构建起的“虚拟数字水厂”，即可顺理成章的成为水厂应对突发预案的筛选与校验平台。最终，再结合各类非线性数学工具，如机器学习等，对各类具体参数或者未来事件进行预警，提升水厂在方案优化和决策流程上的时空自由度。综上所述，专家系统需要在负荷诊断、事件预警、工艺优化三个层面上完成叠加与构建。
在负荷诊断层，通过对历史数据的挖掘与分析对水厂负荷进行结构判断与表征，进而标记出影响污水厂运行的关键参数组合，并作为水厂运营事件定义与分类的要素，逐步建立水厂运营事件库，将已数据化的各类事件进行结构化存储，便于未来决策过程中事件的标记和分类。
在事件预警层，利用负荷诊断过程中所确定的关键负荷结构，对水厂运行中的“常规”与“异常”事件进行聚类。通过非线性且可实时迭代的时序预测算法对各类关键参数与事件开展“天气预报”，在“异常”事件发生时触发系统报警，并根据事件“严重”程度做出响应决策。
在工艺优化层，结合已完成数据化表征的“突发事件”信息和“虚拟水厂”的各类工艺模型，对“事件”归因进行假设验证，并从水厂方案库中对潜在响应方案进行快速调用、调整和预演，事件解决后，对整个事件进行数据化记录与复盘，并进行相应的工艺调整与优化。
需要指出的是，响应方案与工艺优化的决策效率与效果，是建立在事件预判与工艺模型精准程度的基础之上的。因此针对目标水厂的自身条件与特定需求，选择适合的模型结构与系统框架则显得尤为重要，更多关于水厂数智化升级过程中的模型选择逻辑，请参见《水务数智化升级如何修炼“万剑归宗”》。与此同时，专家系统在搭建过程中需要重视其使用友好程度，这尤其体现在操作界面的交互功能设计上，在设计打磨过程中需要融合目标水厂实际的运营需求，关注重点以及操作习惯。
总体而言，污水处理行业专家系统的功能在于通过明确专家决策流程以及运营事件边界条件，实现运营事件可定义、状态可预测、异常可诊断、控制有逻辑、操作有依据等目标。它就像高速摄像机拍摄魔术表演，能够把污水处理工艺状态解密呈现给运营者，为污水厂运营协同实现减污、节能、降碳、增效提供了强有力的抓手。在通过专家系统完成水厂运营流程与模式的数字化转型升级后，实现水厂“智能自控”就仅仅只剩“一步之遥”，具体逻辑思路与成功案例可参见《水厂“自动驾驶”未来已来》。
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