使用声波检测和修复漏水管道的AI工具

realtime news  Sep 20, 2024 01:14  UTC 17:14

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在节约用水的战斗中,漏水管道形成了一种隐蔽的敌人,全球平均损失高达 30% 的管道饮用水,在某些地方甚至高达 70%。漏水非常难以定位,但一种新的 AI 工具正在使这一过程变得更快且更精确。

在菲尼克斯大都会东南的 San Tan 水区,一个带有白色 X 标记的漏水消防栓。漏水量中等,每分钟三到七加仑。这种泄漏很快就会积累起来,每天的漏水量相当于 43 户家庭的平均用水量。

在这种情况下,典型的漏水迹象并未出现——没有水坑,没有出现在沙漠景观中的意外绿色植物,没有塌陷的街道。水一直在消防栓底部渗漏。

“这件事可能会漏水直到下一次消防栓维护周期,可能长达五年,” 亚利桑那州最大的私营水务公司 EPCOR 的部门主管 Jacob Rogers 说道。

但这次泄漏被一种 AI 声波工具提前检测到,该工具由 FIDO Tech 开发,其技术不仅更加精确地检测泄漏的位置,还根据大小对其进行排名,以便公用事业公司优先修复哪个漏水点。总部位于英国牛津的 FIDO 正与多家公用事业公司合作,例如亚利桑那州的 EPCOR 和墨西哥 Querétaro 的州水委员会,为微软的一个项目做贡献,通过补充全球各地的水源,包括数据中心所在地的水源,来负责任地行动。

漏水浪费的不仅是水

停止市政水管的漏水可以防止浪费并增加公用事业公司服务的客户和社区的用水量。对于参与的社区来说,漏水不仅意味着水的损失,还有泵送、运输——需要巨大的管道和巨大的能量来推动它,因为它非常沉重——过滤和处理所需的化学品的成本。这部分损失的水被称为无收益水,因为它从未到达付费客户那里。相反,所有人都要为此买单。

“我们收购了亚利桑那州一些水资源状况不佳的公用事业公司,其水损失率为 30% 到 40%,” EPCOR 亚利桑那州和新墨西哥州监管水高级副总裁 Shawn Bradford 说,该公司在微软项目下与 FIDO 合作已有一年。 “我们不得不抽取比他们需要的多 40% 的水量,仅仅是为了弥补从井或者水处理厂到家庭的漏水,这是一项所有客户都面临的巨大成本。”

EPCOR 将无收益水从 27% 削减到大约 10%,部分得益于 FIDO。FIDO 提供的传感器被放置在与管道接触的地方,无论是在易接触的管道顶部,还是在消防栓、阀门室或水龙头上,FIDO 的 Edward 说道。EPCOR 在其 160 平方英里的 San Tan 服务区的管道网络上安装了 4,554 个类似的传感器。传感器记录所有声音,即使是最小、最安静的声音。

“声音在不同材料中传播的方式不同,就像在学校乐队中一样。你知道,长号越长,管子越长,声音越深,与短而高频的喇叭相比。最大的漏水声是最安静的——人耳听不到它们——特别是在塑料管道中,” Edwards 说。

公用事业公司长期以来一直依赖声波设备来检测漏水。FIDO 的技术更进一步,将其传感器收集的数据通过深度学习的一种 AI 工具,该工具已学会准确判断声音是由漏水引起的还是其他原因,如机械或火车通过的震动。它还可以评估漏水的大小并确定其位置。FIDO 技术的另一个好处是公用事业公司的技术人员可以轻松使用自然语言与 AI 互动。

EPCOR 也在其他地方使用了声波漏水检测器,但 “你必须花很多时间试图确定在这两个设备之间的哪个地方漏水实际上位于,” Bradford 说。 “FIDO 的好处是它将所有原始数据获取并通过 AI 运行以帮助确定漏水的位置。FIDO 尤其可以在塑料管道上做到这一点,这一直是行业的一个挑战——漏水不会像金属管道那样共振。”

塑料管道缺乏共振意味着许多声波漏水检测器无法正常工作。然而,大多数新的管道基础设施都是塑料的,或 PVC 的,因为它更轻便且易于操作,使其更容易安装和维修。此外,塑料管道更适合美国西南部的土壤化学,Bradford 说,并且在过去三十年内快速发展的 San Tan Valley 占主导地位,并且仍然是美国增长最快的社区之一。这家公用事业公司也确实有金属管道——其中一些管道已经有 60 到 70 年历史,仍然处于良好状态。管道断裂的原因有很多,年龄只是其中之一——例如,冻结-融解循环中的地面移动。在快速发展的 San Tan,漏水往往发生在施工区域。

在 FIDO 之前,该公用事业公司依靠卫星图像来发现诸如在不太可能的地方长出绿色植物等漏水迹象,Rogers 说。但这种绿色植被不会一夜之间出现——它需要几天或几周的时间来生长。FIDO 可以更快地发现漏水。

快速灵活的解决方案

AI 还会分析公用事业公司的网络地图,以建议在哪里放置传感器以避免盲点,Edwards 说。结果立即涌现出来。 “你可以将其放置过夜或多年,” 她说。传感器易于移动,用于监测管道基础设施的不同区域。

在修复漏水后,传感器还可以放置在漏水的两边,以确保修复成功,或者检查修复过程中挖掘是否导致另一起漏水。然后,传感器可以被移动到网络的不同部分开始检测。同时,FIDO 的 AI 可以评估漏水的可能体积,从而优先安排修复工作,以达到最大效果。

带有 X 标记的漏水消防栓被发现是密封故障,修复非常快速。并不是所有的漏水都能如此容易修复。修复埋在地下的管道可能需要挖洞。精确定位漏水对于避免尽可能多的挖掘街道、人行道或庭院至关重要。这不仅仅是为了减少交通干扰——公用事业公司需要在修复后重新铺设街道,这是一项随着开挖规模增加而显著增长的成本。



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