1.供水管网动态模拟与优化调度
城市供水系统是城市的命脉，直接影响居民生活质量与城市经济发展。针对传统管网优化研究中模型精度不足、调度滞后等问题，创新性地将智能优化算法与数字孪生技术相结合，构建高精度动态水力模型，实现供水系统的实时仿真与多目标优化调度。通过AI驱动的压力-流量协同调控技术，显著降低泵站能耗，提升供水稳定性，为智慧水务提供可落地的技术支撑。
2.管网漏损控制与爆管预防及侦测定位
我国城市供水管网平均漏损率高达20%，年漏损水量超100亿立方米，严重威胁供水安全与资源可持续性。针对明漏与暗漏特点，研发了多源异构数据融合技术，集成声波传感、压力瞬变分析与AI图像识别，构建了分布式漏损监测网络，实现漏点定位精度≤800米；基于机器学习算法建立爆管风险预测模型，通过历史数据与实时监测动态评估管道健康状态，提前预警高风险管段，降低爆管发生率。
3.管网水质模拟、分析与改善
净水厂出厂水虽达标，但管网输配过程中易受二次污染（如管壁腐蚀、生物膜滋生）。团队通过多相流耦合模拟技术，量化水质在管网中的时空演化规律，结合智能加药系统与末端水质反馈控制，动态调节消毒剂投加量，确保用户端水质达标率提升。此外，研发新型供水管道清洗技术，降低管道维护成本，提高维护效率，从源头减少污染风险。
1.排水管网监测点优化布置及状态诊断
管网的在线监测信息系统的建设，为城市发展和安全运行提供有力保障。基于数字孪生平台，融合GIS、物联网与边缘计算技术，构建排水管网全生命周期数据库。通过时空关联分析算法，自动识别流量、水质异常数据，区分降雨干扰与故障事件（如堵塞、溢流）为管理部门提供实时决策支持。优化监测点布局，以最少成本覆盖管网关键节点，提高运维效率。
2.排水系统数字孪生技术及平台软件开发
建立“源-网-厂”协同优化模型，通过AI算法动态平衡排水管网与污水处理厂的负荷、泵站联动等，通过实时调节泵站与调蓄池联动，削峰填补，达到一体化调度与实施控制，节能降耗。自主研发排水管网数字孪生平台，集成水力模型、AI算法与可视化交互模块，支持管网运行状态实时仿真与应急预案推演，缩短了排水系统故障恢复时间，降低管理成本。
3.管内诊断智能硬件设备研发及污水处理工艺AI预测控制
针对排水管网隐蔽病害检测难题，研制了模块化管内诊断机器人，搭载多类传感器，可自主识别断管、漏接、阻塞、破损等，实现了模型间协同训练，提升病害识别泛化能力。在污水处理工艺优化方面，开发了AI预测控制系统，基于动态预测进水负荷变化，实时调节曝气量、药剂投加等参数，示范工程污水处理能耗降低约7%，出水水质稳定性，为工艺升级提供决策支持。
研究方向
