随着乡村振兴战略的深入实施和城乡供水一体化的推进，保障农村居民饮水安全、提升供水管理水平成为关键议题。在云南山区，地形复杂、村落分散，传统的水厂运营模式面临监测难、能耗高、响应慢等挑战。本文将分享一个云南农村自来水厂的智慧水务建设案例，重点探讨其自控信息化系统的构建与核心的数据处理实践。
一、项目背景与核心需求
该水厂位于云南某县，负责周边十余个自然村的供水。原有系统自动化程度低，主要依赖人工记录水位、压力、流量及水质数据，存在数据不连续、易出错、问题发现滞后等问题。核心需求明确：
- 生产自动化：实现取水、加药、过滤、送水等全流程的自动控制与联动。
- 数据信息化：实时采集、传输、存储所有运行数据，告别纸质台账。
- 管理智慧化：通过数据分析实现故障预警、能耗管理、科学调度。
- 远程可视化：支持管理人员通过电脑或手机随时掌握水厂运行状态。
二、自控信息化系统架构
系统采用“感知层、传输层、数据层、应用层”的四层架构：
- 感知层：在取水口、反应池、清水池、泵房、管网关键节点部署水位计、压力变送器、流量计、浊度仪、余氯分析仪等智能仪表，并安装PLC（可编程逻辑控制器）控制加药设备、水泵、阀门等。
- 传输层：根据当地条件，采用“有线（厂内工业以太网）+无线（4G/光纤回传）”混合通信模式，确保数据稳定传输至中心服务器。
- 数据层：在县级水务云平台或本地服务器建立数据库，集中存储历史与实时数据。
- 应用层：开发集成了SCADA（数据采集与监控系统）、生产管理、设备管理、报表分析等功能的智慧水务平台，并配备移动APP。
三、数据处理：系统的“智慧大脑”
数据处理是智慧水务的核心价值所在。本项目中的数据流处理主要包括以下几个关键环节：
- 数据采集与清洗：
- 实时采集：PLC与智能仪表按设定频率（如每5秒）采集原始数据，通过通讯协议（如Modbus）上传。
- 边缘计算：在PLC或网关层面进行初步处理，如过滤明显异常值（传感器故障导致的极值）、单位统一换算。
- 数据清洗：服务器端对接收到的数据进行二次清洗，利用算法（如阈值判断、变化率判断）识别并标记可疑数据，补充缺失值（采用前后时刻插值法或同类设备数据参考），形成高质量、可用于分析的数据集。
- 数据存储与管理：
- 采用时序数据库高效存储海量的时间序列数据（压力、流量等）。
- 关系型数据库存储设备信息、人员操作记录、事件告警等结构化数据。
- 建立严格的数据备份与安全管理机制，确保数据不丢失、防篡改。
- 数据分析与应用（价值创造）：
- 实时监控与预警：设定关键参数的安全阈值（如清水池水位下限、出厂水浊度上限）。系统实时比对，一旦越限，立即通过平台弹窗、短信、APP推送等方式多级告警，指引人员快速定位和处理。
- 工艺优化：分析历史加药量与原水浊度、流量的关系，建立模型，逐步实现混凝剂投加的自动精准控制，在保证水质的前提下降低药耗。
- 能耗管理与泵组优化调度：分析水泵运行效率、管网压力与流量数据，在用水低峰期自动调节水泵运行台数或频率，实现“按需供水”，显著降低电耗。案例显示，系统投运后，水厂综合能耗下降了约15%。
- 管网漏损分析：通过对比夜间最小流量与用户总表读数，结合压力点数据，系统可初步判断是否存在疑似漏损区域，为巡检提供精准指导。
- 可视化报表：自动生成日报、月报、年报，直观展示产水量、耗电量、药耗、水质合格率等关键绩效指标，为管理决策提供数据支撑。
四、实施成效与挑战
成效：
生产安全提升：7×24小时不间断监控，水质超标、设备故障等风险响应时间从小时级缩短至分钟级。
运行成本下降：通过优化调度，降低了药耗、电耗与人工成本。
管理效率飞跃：实现了“无人值守、少人巡检”的模式，管理从“经验驱动”转向“数据驱动”。
供水保障增强：实现对管网压力的精细调控，偏远村庄水压稳定性得到改善。
挑战与应对：
初期投资与人才：农村水厂资金有限，技术力量薄弱。本项目采用分阶段建设、争取政府专项资金、与专业公司合作运维的模式。
网络稳定性：山区网络信号不稳。采用本地数据缓存、断点续传技术和多网络冗余备份（如4G与有线互补）来保障。
* 数据应用深度：当前数据分析仍以描述性和诊断性为主。未来计划引入更高级的预测性分析模型（如设备寿命预测、需水量预测），并与县级、市级智慧水务平台深度对接，实现区域联动调度。
五、
云南该农村自来水厂的实践表明，智慧水务自控信息化系统并非大城市的专属。通过因地制宜的系统设计，特别是夯实数据采集、处理好数据、用好数据这一核心链条，能够以合理的投入为农村供水工程注入强大的“智慧动能”，有效破解传统管理难题，为守护农村饮水安全、助力乡村振兴提供坚实可靠的技术支撑。这一模式也为其他地区类似项目的建设提供了可借鉴的宝贵经验。
