智能阀门管理系统

随着城市化进程的加速，供水管网规模与复杂度呈几何级数增长。作为管网控制的关键部件，阀门的运行状态直接关系到输水效率与水质安全。本系统通过集成 GIS 地理信息、物联网传感技术、人工智能与大数据分析，实现阀门从“被动管理”向“主动运维”的转变，破解传统人工巡检效率低、数据难追溯、响应滞后等难题。

基于 GIS 的可视化管理

集成地理信息系统，精准定位阀门，实时监控运行参数

深度神经网络驱动的阀门健康状态预测模型

通过采集阀门全生命周期数据，利用 AI 模型进行分类与预测，实现从“被动抢修”到“主动运维”的转变。

集成巡检记录、维护历史、故障告警等历史数据，以及破损位置、类型、原因等详细档案。

构建深度神经网络模型，对输入数据进行特征提取与分类，计算当前健康系数。

0.1~0.2 健康0.2~0.4 良好0.4~0.6 适中

系统自动生成诊断报告，对高风险阀门优先派单维护，提升抢修时效与输水效率。

自动生成健康系数与维护建议，科学指导运维工作

将阀门位置与属性数据集成于 GIS 地图，解决传统人工记录导致的定位困难与数据难追溯问题。

利用深度神经网络分析历史与动态数据，精准预测阀门健康状态，生成多维度诊断报告。

从“被动抢修”向“主动运维”转变，针对高风险阀门提前预警，减少突发爆管带来的损失。

记录阀门从安装、巡检、维修到报废的全过程数据，为供水管网资产管理提供科学依据。