简介

智慧运维界面包含了每一个项目具体运维情况，其中生产排班，循环显示当前运维现场操作人员排班配置，运行现场实时接入现场视频进行切换展示，中间展示实时水站数据，包含但不局限于进水量、产水量、电导率等重要生产数据。药耗统计饼状图，统计目前水站中药耗统计，精确展每一个药剂消耗，支持定制显示月度消耗、日度消耗、年度消耗。数字水站即为数字孪生，是指充分利用物理模型、传感器更新、三维建模，集成多学科、多尺度仿真过程，在虚拟空间构建水站得数字化镜像。数字孪生是一种新的展示模式，它将项目现场转化为三维数字模型，在计算机中模拟出建筑的结构、水站外建筑面等各种特性，数字孪生体与实际实体之间存在着双向的信息流动，实体环境的变化会实时反映到孪生体中，同时根据孪生体的模拟结果可以调整实体世界的操作策略。数字大屏采用高清 LED 大屏幕呈现。数字孪生智慧运维平台供应商家

智慧运维平台中的考勤系统考勤系统分为三大功能为：打卡、日报、申请，打卡地点和时间根据智慧生产运行中心中项目地点录入为基准，打卡时间根据项目运维人员排班设置进行上下班打卡，日报功能匹配排班，若当日休息则无需填写日报，若当日有排班则需要填写日报，申请包含：请假、加班、补卡申请。日报需要填写完成、明日计划、需沟通内容，请假需要填写请假类型：事假、病假，和开始时间、结束时间、请假事由，加班需要填写开始时间、结束时间、加班事由。打卡有异常则会在记录中当天标红，请点击处理异常，提交请假申请或者补卡申请，全部申请均有审批流程，审批流程将在智慧生产运行中心自定义创建。大屏模块智慧运维平台服务电话移动端小屏模块实现移动运维监管。

智慧运维平台中的数据驱动模型优势通过BP神经网络构建数据驱动模型，数据驱动模型是一种依赖于大量数据以进行分析、学习并作出预测或决策的模型。在机器学习和人工智能领域，数据驱动模型是主流方法之一，其重点思想是通过算法自动从历史数据中挖掘规律和模式，并基于这些规律对未来未知情况做出反应，基于BP神经网络创建的数据驱动模型具有强大的自学习性，神经网络模型通过反向传播等算法不断优化自身权重，以达到比较好拟合效果，同时还能对未见的新数据进行有效预测，即具备良好的泛化能力。BP神经网络能确保系统不仅在初始调试阶段表现优越，还能够在长期运行中不断自适应学习改进，保持对城市污水处理系统的高效适应性。

智慧运维平台的流程数字化的闭环设计提升了管理效率。以设备维修流程为例，当传感器检测到水泵振动超标时，系统自动生成维修工单，根据 “技能匹配度 + 距离**近” 原则派发给合适的运维人员，工单状态实时更新为 “待接单”；运维人员通过移动端接收任务后，系统开始计时并追踪行进轨迹；到达现场后，需上传带水印的故障照片，维修过程中可调用知识库查阅类似案例；维修完成后，需录入更换部件型号、维修工时等信息，并上传修复后的设备参数曲线，经系统自动校验合格后方可闭环。整个流程全程留痕，形成可追溯的数字档案，使平均维修时长从传统的 48 小时缩短至 6 小时。快速响应设备故障启动维修流程。

智慧运维平台的算法优势：污水处理在污染防治和温室气体减排中扮演着角色。随着城市污水处理设施排放标准的日益严苛，污水厂在确保出水稳定达标上的安全裕量正在逐步缩减。这意味着污水厂必须从粗放型管理向精细化运营转型，这是满足更高环保要求、提升整体运行效能的必然趋势，在此基础上推出基于机理模型辅助下的人工智能加药算法，推动污水处理走向智能化时代，该算法通过多层前回馈神经网络不断修正ASM机理模型中参数值，实现机理模型中参数自适应校正。系统持续进化提升管理水平。大屏模块智慧运维平台服务电话

维度切换器实现多维度项目筛选。数字孪生智慧运维平台供应商家

智慧运维平台的在时空维度上，系统采用动态时间轴与地理信息叠加技术。时间轴可向前追溯 36 个月的历史项目数据，向后预览 12 个月的项目规划，拖动滑块时，地图上的项目标记会随之增减，直观展示业务扩张轨迹。例如拖动至 2023 年 Q1，地图上会自动隐藏该季度之后启动的项目，同时弹出该时期的项目投资总额与区域分布对比图。地理信息层面则支持 zoom-in 至乡镇级精度，对于大型园区项目，甚至能显示施工区域的卫星遥感图像，叠加 BIM 模型展示地下管网与地面建筑的施工进度匹配度。业务维度的数据呈现聚焦项目执行质量，通过 “三色九宫格” 模型直观展示各项目的健康度。九宫格横轴为进度偏差率（-10% 至 + 10%），纵轴为成本偏差率（-5% 至 + 5%），每个格子一个项目状态区间。绿色格子表示进度与成本均在可控范围内的健康项目，黄色格子**存在轻微偏差需关注的项目，红色格子则标识偏差超标的风险项目。每个格子内的项目数量以数字叠加形式显示，点击红色格子可立即调取相关项目的问题清单，包括设计变更次数、材料进场延迟天数等具体原因。数字孪生智慧运维平台供应商家