简介

京源生产运行中心是集实时监测、数据分析、智能预警、决策辅助和运维调度于一体的综合解决方案。它将传统水务系统升级为可视、可感知、可预测、可优化的智能体系，有效提升水资源利用率、保障供水安全、降低运营成本，并实现可持续发展的战略目标。京源生产运行中心包含三大模块：移动端小屏模块、Web端中屏模块，数字大屏模块。数字大屏模块是京源生产运行中心的重要展示窗口，面向领导，通常采用高清LED大屏幕呈现。通过图形化、动态化的形式，将复杂的水务数据以直观方式展现出来，包括但不限于水资源分布、流量变化趋势、水质监测实况、设备性能指标、能源消耗统计等内容。数字大屏不仅为决策者提供了宏观视角下的全局掌控力，而且在对外展示、公众教育以及紧急情况下指挥调度等方面发挥着重要作用。多条件组合查询快速定位目标项目。智能预警智慧运维平台联系人

智慧运维平台的Web 端中屏模块：运营管理的神经脉络作为连接决策层与执行层的关键纽带，Web 端中屏模块承担着 “承上启下” 的功能。这个部署在企业内网的管理平台，采用 B/S 架构设计，支持 PC、笔记本等多种终端访问，通过精细化的数据呈现与强大的分析工具，为中层管理人员提供 “显微镜 + 望远镜” 的双重能力 —— 既洞察系统运行的微观细节，又预见发展趋势的宏观走向。数据融合的技术架构是中屏模块的核心竞争力。系统采用分布式采集协议，兼容 Modbus、OPC、MQTT 等 12 种工业总线标准，可接入 PLC、DCS、SCADA 等各类控制系统数据，同时通过 API 接口与 GIS、ERP、OA 等业务系统实现数据互通。为保障数据实时性，平台运用边缘计算技术，在水厂本地部署边缘节点进行数据预处理，*将关键指标和异常数据上传至云端，使数据传输量减少 60%，响应延迟控制在 2 秒以内。数据存储采用 “热温冷” 三级架构，实时数据存入内存数据库，近期数据（3 个月内）存入关系型数据库，历史数据则归档至分布式文件系统，既保证查询速度，又降低存储成本。化工智慧运维平台价位与会议室终端无线联动提升协同效率。

大屏的多维应用场景更彰显其价值。在日常调度中，领导可通过 “一屏统览” 掌握全市 7 大水源地、12 座自来水厂、3500 公里主干管网的实时状态，点击 “能效分析” 模块即可查看各水厂的单位制水能耗排名及节能潜力；在应急指挥时，系统能自动调取事故点周边 5 公里范围内的阀门分布、抢修队伍位置、备用水源路径，生成三色救援方案（绿色常规、黄色加急、红色特级），并通过 AR 技术在电子地图上模拟关阀后的管网压力变化；在对外展示方面，大屏成为城市水务形象的 “数字名片”，通过时间轴动画演示从 1950 年代的简易供水站到现代智慧水厂的发展历程，用交互式图表展示水质达标率从 82% 提升至 99.98% 的进步轨迹，增强公众对供水安全的信心。

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。移动端登录便捷操作简单。

智慧运维平台的权限体系的梯度设计实现了信息的精细传递。系统采用 RBAC（基于角色的访问控制）模型，将用户分为决策层、管理层、执行层三个层级：决策层通过大屏获取经过聚合的关键指标，如 “全市漏损率 11.8%”；管理层通过中屏查看细分数据，如 “东部片区漏损率 15.2%，主要集中在老旧管网区域”；执行层则通过移动端获取具体任务，如 “更换 XX 路 DN300 管道的流量计”。这种信息传递的 “过滤机制”，既保证了决策层不被冗余数据干扰，又确保了执行层获得足够的操作细节，使管理效率提升 40% 以上。微服务架构支持新增功能灵活接入。江苏智慧运维平台电话

动态时间轴追溯历史项目数据及未来规划。智能预警智慧运维平台联系人

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。智能预警智慧运维平台联系人