随着物联网、移动互联网、云计算等新一轮信息技术的迅速融入,水务数字化和智慧化已经成为不可逆的大趋势。哈尔滨工业大学环境学院教授王爱杰指出,水系统智慧化的基本逻辑架构,从感知层、网络层到应用层,从水物联网、互联网到云计算和智能融合技术应用,毫无疑问数据是逻辑的基底——因为获得高质量数据,是提取有效信息、形成新知识和决策智慧化的重要前提。百度智能云把智慧水务概括为设备智能化和管理智能化,这两者有赖于决策智能化。他们认为大数据是决策智能化的核心,是智慧水系统的顶层设计。

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王爱杰:水系统大数据——有“融”乃大

2021-11-05 08:47 来源: 城科会水环境与水生态分会

随着物联网、移动互联网、云计算等新一轮信息技术的迅速融入,水务数字化和智慧化已经成为不可逆的大趋势。哈尔滨工业大学环境学院教授王爱杰指出,水系统智慧化的基本逻辑架构,从感知层、网络层到应用层,从水物联网、互联网到云计算和智能融合技术应用,毫无疑问数据是逻辑的基底——因为获得高质量数据,是提取有效信息、形成新知识和决策智慧化的重要前提。百度智能云把智慧水务概括为设备智能化和管理智能化,这两者有赖于决策智能化。他们认为大数据是决策智能化的核心,是智慧水系统的顶层设计。

一、大数据的概念与特征

美国国家标准与技术研究院提出了相对权威的定义,大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量信息资产。可见,大数据具有科学和经济双重属性。大数据具备“5V”特征,即,Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。海量数据规模、高速数据流转、多样数据类型、低价值密度和真实性,是大数据的标签。

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二、大数据技术与思维

从科学属性理解,大数据的“大”并非形容词,而是动词,也就是放大数据作为资产的价值。这正是大数据技术的战略意义所在,即通过对海量数据进行专业化处理和“加工”,实现数据的价值和“增值”。那么,如何处理和加工数据才能实现大数据的核心价值呢?大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。因此,获取大数据,需要突破常规的思考维度,发展“融合”的思维模式。大数据与工业、农业、医疗等产业的深度融合,正代表和催生着一种全新文明形态的出现。

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三、大数据技术的应用

以人工嗅觉为例,基于仿生原理,利用纳米传感器阵列芯片获得大数据,结合人工智能算法平台,可以让机器具备人的嗅觉和感知力。可用于气体泄漏诊断、挥发性污染物监测等智慧感知系统。当然也完全可用于污水厂的臭气监测。这样的融合思维模式,必然需要研究范式的支撑。因此,不同学科方法的融合用于大数据处理成为一种必然选择。

王爱杰团队开发了生物暗信息挖掘ROMIDAS系统。微型生物对于维持水系统结构和功能稳定性起着至关重要的作用,仅细菌和古细菌的细胞数量就高达1.2 × 1030个,可以绕地球3圈。然而,人类对水系统生物信息的认知严重缺失。2019年发表在Nature Microbiology的文章表明,全球污水厂活性污泥微生物组细菌约10亿种,而我们能确定功能的还不足0.05%,其余信息仍为暗信息。ROMIDAS是一种新型传感系统,连续流经微流控室的活性污泥,相当于被标记了时间轴的连续样本,可以原位无损地采集可量化的图像数据。图像数据、结构化数据等单一维度信息,通过多源异构数据融合,可获得难以实时测量的“暗信息”,建立新的可量化指标,如污泥膨胀指数与水体富营养化指数等,并纳入水系统状态评估体系,从而将看不见的“暗信息”呈现为大数据源。

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四、水系统大数据的意义

对于水系统而言,从生物信息到系统的功能,存在认知断层。但是王坚院士曾指出:挖掘“暗信息”的目的是要颠覆认知,这正是大数据的科学价值体现。从数据、到信息、到知识、到决策,不仅仅是建立逻辑关联的“接口”,更为重要的是,通过描述发生了什么、预测将发生什么、进而决策应该做什么,这才是智慧的内核。而且,大数据的应用正在不断打破学科的边界,实现专业间数据的贯通与融合。比如,一个智慧管道的例子,通过融合3S、三维仿真、物联网、云计算等原理和方法,可以提供管道数据动态更新、智能监控等服务。

依托人工智能技术研发的管道内窥摄像检测系统和缺陷自动判读算法,可识别结构性及功能性缺陷,实现缺陷空间定位。如接口损坏、异物堵塞、渗漏等,用于评估排水管道完整性和指导管网修复。不同学科数据融合,原生数据与此生数据迭代,会产生更“大”的数据表现形式和更大的数据价值!以数字孪生赋能水厂为例,基于数字孪生引擎,可以对水厂不同工段关键参数进行监测,结合智能模型,实时优化工艺设备参数,实现智能投药、精准曝气,从而降药耗、降碳耗、降碳排。

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水业,密切关联着能源、工业、农业、建筑、交通等行业。水的循环流动,势必牵引着数据在多个行业之间流动。无形之中,水业数据化身为行业之间信息的枢纽。水业的数据通过“跨界融合”,很可能在“智慧城市”的“政务平台”上呈现出重要的经济价值与社会价值。例如,水环境实时监测、水质及污染治理等多要素的可视化分析,可以为政府的科学决策提供重要依据。从数据资源到数据资产,正是大数据的科学属性与经济属性交汇的具体体现。

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大数据之“大”,关键是思维模式的“大”、研究范式的“大”和应用融通的“大”。大数据的大,充分体现了融合之道,是思维模式 的“融合”、是方法路径的融合,更是行业发展理念的融合!其实,目前水系统的数据还远未达到“大数据”的程度。这是智慧水务平台建设的一个痛点,但也正是我们的努力方向所在。我们坚信,大数据开启了一个重大的时代转型!未来社会的竞争,一定是对大数据的竞争!未来社会的繁荣,一定是因大数据所撬动的数字经济和生态文明而繁荣!


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