智能決策和數字孿生在水務行業的崛起

時間：2020-03-24 09:01

來源：Xylem賽萊默

評論（）

水務公司的智能決策支持系統隨著新技術和機器學習而不斷發展。本期，我們請來賽萊默數字化解決方案全球副總裁Luis Montestruque，講述數字孿生和智能決策如何幫助水務公司更好地掌握基礎設施狀況，從而做出更明智的決策。

隨著天氣變得越來越不可預測，大暴雨會對水務基礎設施系統造成嚴重破壞，引發溢流和洪水。盡管有控制措施和應對多雨天氣的設施，但舊的水力模型無法預測暴雨天氣對城市和水務公司造成的影響。現下，賽萊默有更好的方法——利用數據指導系統應對暴雨天氣。

從五年前開始，人工智能和機器學習作為一種全新技術開始被水務公司采用，此后發生了很多變化。但，由于缺乏好的框架將新技術串聯起來，讓水務公司充分利用人工智能和機器學習的價值。

Montestruque將水務公司決策支持系統的演變與汽車智能技術的發展進行了比較。

幾年前，GPS輔助導航系統成為汽車的主流技術。現如今，沒有GPS輔助導航系統的汽車已經絕跡。不僅如此，很多汽車已經實現了自動駕駛，這些不斷涌現的新技術、新系統恰恰屬于決策支持系統的范疇。

一

智能決策支持系統的運作原理

智能決策支持系統是計算機化系統，能夠幫助管理者做出決策，實現既定目標。在某些情況下，系統能夠自動完成任務。智能決策系統的有用之處，在于它們能夠分析多種變量并給出建議，幫助管理者以更低的成本、更高效地實現目標。它們使用的框架很簡單：感知—預測—行動。

首先，智能決策支持系統利用傳感器數據或來自其他系統的數據，確定目標系統的當前狀態。其次，系統采用模型來預測在各種策略下可能產生的結果。第三，決策支持系統使用一個分析平臺尋找可實現預期目標的最佳策略。

Montestruque表示，水務公司部署使用感知—預測—行動框架的決策支持系統并不是什么新鮮事。10年多來，我們通過部署決策支持系統，幫助污水管網避免溢流和洪水，幫助污水處理廠降低能耗，幫助飲用水網絡發現泄漏并降低能耗。發生改變的是，新技術幫助降低了部署決策支持系統的成本。例如，“物聯網”技術便于企業經濟地部署數百個電池供電傳感器。

二

利用數字孿生了解基礎設施

Montestruque直言，數字孿生技術真正改變了智能決策支持系統的部署方式。數字孿生是對基礎設施的數字化表示，借此了解基礎設施如何工作。

傳統上，數字孿生使用“第一性原理”構建。這些“第一性原理”模型利用物理、化學或生物方程來模擬基礎設施。建立和校準“第一性原理”模型是一個漫長且代價高昂的過程。基于“第一性原理”模型構建的決策支持系統很有效，但是除非人工校準模型，否則無法汲取過去的經驗。

最近，我們一直通過機器學習來增強我們的數字孿生，使它們能夠不斷地學習。這一點很重要，因為數字孿生能夠利用歷史數據自動“校準”，以更好地描繪基礎設施。這通常意味著模型構建成本顯著降低，由此產生的數字孿生能保持極高的準確性。

三

向智能決策模式轉變

性能最佳的數字孿生在不確定性較低的領域(如管道水力學)使用“第一性原理”模型，在不確定性較高的領域(如下水道系統水文學)使用機器學習。

Montestruque表示，當我們將決策支持系統與數字孿生相結合時，產出的是獨特的、一個能夠不斷學習和不斷適應的決策支持系統。我們將這種新的模式轉變稱為“智能決策”。通過智能決策，我們在數字孿生中結合過去十年的運營歷史來經營污水處理廠。當新事件發生時，系統會學習更多，從而運行地更準確。現在，當暴風雨即將來臨時，城市的智能決策會自動開始搜索歷史數據，從而給出成千上萬種可能的應對策略。

編輯：王媛媛

贊