大数据的采集和处理分析成为发展智慧水务的首要问题

   日期:2020-05-18     来源:中国仪器仪表行业协会    浏览:197    评论:0    
核心提示:智慧城市的核心建设点之一就是建设智慧水务,利用水务物联网技术更加高效的管理城市水资源。
  智慧城市的核心建设点之一就是建设智慧水务,利用水务物联网技术更加高效的管理城市水资源。中国是一个缺水严重的国家,人均水资源只有2200立方米,仅为世界平均水平的四分之一。为了解决中国水资源短缺问题,水资源管理是城市智能化管理的重要组成部分,是体现城市管理智能化水平的标志之一。

       当前,在大数据时代,数据成为重要资产,甚至是核心资产。水务行业在生产运行过程中,每时每刻都产生诸如流量、压力、水质、温度等海量数据,因此,对数据资产进行专业处理的能力将成为水务企业的核心竞争力。如果缺乏大数据分析处理,智慧水务的“大脑”就不够发达、“智商”就不够高、能力就不够强大。因此,数据采集是水务企业需要解决的首要问题。

       在数据产生的过程中,大数据处理、挖掘模型等技术相对通用,但产生出融合智慧的基础数据却需要一点一滴的积累。科学可靠的数据采集方式和实时的采集频率,会形成高密度、高精度、高价值水务数据并快速积累,为大数据处理、数据分析和挖掘夯实基础,智慧水务才是有源之水。

       数据采集之后,如何分析、处理,也是大家关注的焦点。中国工程院院士、CCF大数据专家委员会主任李国杰认为,当前,数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假是大数据的主要难点,采集的数据质量不高是大数据的特点之一,尽可能提高原始数据的质量必须得到大家的重视。

       为达到智慧应用场景的要求,智能水表需要向1L级、分钟级的流量数据采集精度和颗粒细度的目标努力。而这个要求对水务行业的技术、工艺都提出了较高的挑战。并且,在追求高技术性能的过程中,还必须有效控制成本,促进采集设备的大规模普及。”

       我们必须重新审视智能水表的发展路线,加强技术和工艺攻关,提升水表数据的采集能力,为积累海量数据基础创造条件,为智慧水务的建设和开展提供感知基础。

       “增强智能水表的流量数据采集能力,不仅可以为水务行业带来丰富的潜在数据资产,未来,还可以与物业管理、配送系统、网络金融系统等平台进一步融合起来,为构建智慧型城市发挥不可估量的作用。”不妨把智能远传水表流量数据采集能力的新要求,作为推动智慧水务基础建设的一个切入点,大力提升水务智慧化应用水平,为智慧城市建设添砖加瓦。

       水表产业已有一百多年发展历史,目前全球水表每年总需求量约上亿台,我国已成为全球水表制造大国之一。随之国家节能环保政策的深化,污水费、水价的不断上升,以及农村直抄改造的开展,与水表计量有关的问题将更加突出,对水务公司计量管理的要求将更高。当前,我们必须重新审视智能水表的发展路线,加强技术和工艺攻关,提升水表数据的采集能力,为智慧水务的建设和开展提供感知基础。

       近几年世界水表需求量持续增长,除经济发达国家处于平稳适量增加状态,大量发展中国家的水表需求量明显增加,全球水表有14亿规模,并随着全球城市化提高,预计到2025年有18亿规模。

       据前瞻产业研究院《中国智能水表行业趋势前瞻与投资分析报告》显示,当前我国智能水表渗透率约20%,年产销量1500万台,对应市场规模仅为50亿元,而且智能水表产品技术、管理水平、发展态势等明显滞后。不过,随着政策的落实以及NB-IoT通讯技术的应用,预测智能水表将以28%的增速快速发展,预计未来五年智能水表市场规模将超过400亿元,2020年规模将超过170亿,成长性很高。

       在水资源短缺、水污染加剧的情况下,供水安全、高质量服务压力日增,智慧水务成智慧行业关注的热点。但由于智慧水务概念不清晰、标准缺失、技术纷繁、市场迷乱,因此,对于数据进行高精度的采集显得尤为重要。

       智能水表可实现集中抄读、远程抄读和实时抄读,数据客观、准确,既可实时读取、实时监控表具的运行状况,又可加载水质、水压等监测,方便水务公司进行数据分析和加强用水管理,还可以提供智能收费等管理和服务,融入智慧城市建设,解决了机械水表人工抄读效率低、抄录数据误差大、自来水公司长期垫资运营等状况。

       不过,当前我国智能水表发展依然面临着几大问题。其一,在国内市场上,智能水表改造需要巨额资金投入,资金来源问题是困扰智能水表发展的一大瓶颈。其二,智能水表技术复杂,至今还没有统一的技术路线和标准。 其三,智能水表研发投入的壁垒高,小作坊型的普通水表企业无力持续更新技术。

       随着技术的不断提升以及智慧城市的演进,智能水表行业将稳步发展。研究人士预计,未来五年我国将新增智能水表超过1.5亿台,对应规模将达到超过400亿元。
 
日期: 2020-05-18
标签: 大数据 处理 智慧 智慧水务 问题
 
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