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发布时间：2024-07-03 10:58:11 | 作者: 半岛在线登录官网
此次大会，邀请到了IWA 漏损专家组（IWA Water Loss Specialist Group）秘书长Gary Wyeth先生，IWA漏损专家组管理委员会的成员、苏伊士集团供水管网研发技术中心卓越与创新中心的负责人Aurelie Chazerain女士，研究基础设施管理、模拟以及AI在建筑、资产绩效、调度、生命周期成本（LCC）分析和风险评估中的应用专家Tarek Zayed教授，中国城市规划设计研究院水务院张志果副院长以及香港特别行政区水务署九龙区何礼华总工程师作为特邀嘉宾，分别围绕产销差管理新技术、供水运营效率的提升、利用人工智能进行漏水检测、城市节水政策体系与漏损控制的重点、香港智慧供水流失管理进行专题分享。
来自全国各地的供水企业分享了他们在漏损控制方面的成功实践经验和有效手段，并以数据证明了可持续发展的漏损控制效果；服务商则展示了技术创新，以及他们与供水企业实践的成功经验和价值。
会议现场座无虚席，与会者对各位发言嘉宾的精彩内容表现出浓厚的兴趣和关注。提问环节中，问题涉及实践角度和技术细节。专题分享和展区展示充分的发挥了漏损控制最佳实践的价值，显示出今年中国漏损控制高端论坛的专业性与深度。
上海威派格智慧水务股份有限公司（以下简称“威派格”）作为本次会议的战略合作伙伴再次深度参与。
威派格漏损控制解决方案体现了软硬兼施的全面性与灵活性，软（件）有灵魂，硬（件）有战力。威派格漏损事业部产品总监史泽森在论坛上发表了题为《基于数据驱动的漏损决策模型》的演讲。他的演讲涵盖了团队十余年来利用数据分析和优化算法，为水务公司可以提供有效的漏损管理方案的实际案例，详细的介绍了如何利用数据驱动的方法优化漏损控制策略的业务要点。
在问答环节中，听众对威派格的解决方案表现出浓厚的兴趣，并提出了以下问题：
01 在介绍漏损管理新特点时，提到了从事后处理到事前预防。从技术角度，具体可以做些什么？
02 在介绍DMA产销差决策模型时，提到了能够准确的通过空间关系和逻辑关系，判断计费表的挂接关系。具体是怎么来实现的？
03 DMA的产销差决策模型很好，提到了需要很多的数据，例如噪声、井盖等，那么有没有低配的版本，或者模型使用的最低要求是什么？
除此之外，威派格在大会现场展示的先进漏损控制产品和解决方案，这一些产品和解决方案基于供水管网分区计量的指导原则，模拟从水厂到小区末端管网场景，将管网划分成了主干管线、DMA分区、大用户三部分，通过威派格漏损管理技术，包括计量、测漏、控漏的装备体系，实现了精细化管理及漏损管理。
国家层面对漏损控制出台新的政策要求，全国城市公共供水管网漏损率力争控制在9%以内。同时漏损控制需要长期关注，持续降漏，建立可持续发展的管理体系，才能实现对水资源的高效利用。
水务企业经过长久的发展，从具备供水能力到保障供水安全，也慢慢变得关注供水效率的提升。漏损管理作为提升供水效率很重要的一个方面，需要水务企业从经验管理到数据管理进行转变，才能更科学有效的控漏。
然而，原有的水务企业数据仓库因数据质量上的问题、数据类型单一、缺少专项问题的分析工具、缺少宏观的决策分析等问题，已不足以满足数据功能发展与相关业务开展的需求，制约了数据分析的维度。
与此同时，很多水务企业也逐渐形成了“从抓大放小到精细化、从事后处理到事前预防的转变、从报警到决策”的新特点。举个例子，数据分析需要以报警作为驱动，随着分区的增多、管理的精细化，系统的报警会慢慢的变多。过多的报警会给分析人员带来困扰，影响效率和积极性。其实报警不是越少越好，需要的是数据决策模型，决策模型针对具体问题，要能自动给出决策建议，针对大区域问题和宏观分析，能够给出控漏方向，提高决策的准确性和效果。
由于漏损控制工作是一项系统工程，它涵盖水务企业众多的业务部门，需要工程类、资产类、技术类、管理类的工作协同。数据治理能力是决策模型的基础，需要对原始数据进行合适的治理，才能支撑数据分析。漏损的精细化管理需要融合很多业务系统的数据，而业务系统的成熟度也决定了漏损决策模型的高度。
为了帮助水务企业从经验管理到数据管理的转变，实现更科学有效的控漏，威派格一直在积极探索和推动漏损控制体系的研发和应用，推出了基于数据驱动的漏损决策模型，极大的提升了水务企业决策的效率和质量。
相比传统的主观判断，更具有精准性，数据能够客观地反映事实，并通过一系列分析和模型预测未来的趋势。在数据驱动决策的指导下，水务公司能够做出更加准确和有明确的目的性的决策；
随着海量数据的采集和处理，能轻松实现实时分析和反馈，帮助水务企业及时了解当前的情况和趋势，并做出及时的决策。对需要快速响应和调整的业务是很重要的；
提供全面的信息和分析支持，帮助水务企业了解更多的情况和决策影响。通过数据的可视化和呈现，水务公司能够更好地理解数据，从而更好地评估选择和预测结果；
可以帮助水务企业更好地识别和理解业务场景需求。通过对数据的分析和洞察，水务公司能够获得创新业务，从而推动水务企业自身的可持续发展。
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