2026年4月，重庆中心城区“厂网一体”调度平台**建成投用，标志着城市污水治理正式迈入“厂网联动、一网统管”新阶段。该平台集成37座污水处理厂、1.6万公里市政排水管网及9003台智能感知设备，实现从“源头到末端”全流程数字化监管。厂网一体化运营的核心在于构建精准的数学模型，将排水设施属性、管网拓扑、河道水情、实时监测数据统一纳入计算框架，使调度决策从“经验驱动”升级为“数据驱动”。康宝莱水务依托全域感知设备与智能分析平台，在厂网一体化运营数学模型的构建与应用中形成了系统性技术方案。

一、厂网一体化运营的数理基础

厂网一体化运营的核心矛盾在于：污水处理厂处理能力有限，而管网来水具有时空分布不均、水质波动大、突发性强的特征。传统“企业管厂、政府管网”的分割模式下，厂与网之间缺乏实时数据交互与联合调度机制，雨季溢流、旱季低负荷、水质冲击等问题频发。

数学模型的建立需要解决三个层次的问题：感知层——在管网关键节点和厂站部署流量计、液位计、水质分析仪，建立覆盖“厂—网—站”的***监测网络；建模层——基于排水设施属性、河渠平面分布与断面地形、区域数字高程和土地利用分布，建立水文水动力模型，模拟“降雨—地表产汇流—管网—泵站—污水处理厂—河道”全过程；优化层——利用粒子群算法等智能优化算法，以污水溢流量*小、泵站能耗*低等为目标，求解*优调度规则。

二、数学模型的核心构成

SWMM水文水动力模型。康宝莱水务的厂网一体化数学建模以SWMM（暴雨洪水管理模型）为核心引擎。通过获取调度区域的排水设施属性、河渠平面分布与断面地形、区域数字高程和土地利用分布，建立覆盖“降雨—地表产汇流—管网—泵站—污水处理厂—河道”全过程的模拟模型。模型包含汇水区曼宁粗糙系数、洼地蓄积量参数、渗透参数、管渠曼宁粗糙系数、水头损失系数、污染物累积与冲刷参数等关键参数。

多目标联合优化调度模型。康宝莱水务结合粒子群算法构建联合优化调度算法模型，以排水设施联合调控规则为输出变量，以泵站总能耗、污水溢流量、运维抢修管段水位为优化目标，以抽排流量约束和特征水位约束为边界条件。粒子群算法相比遗传算法等传统优化方法，在多目标优化和收敛速度方面具有明显优势。

基于并行计算的求解框架。厂网一体化模型计算量巨大。康宝莱水务采用基于外部框架调用SWMM的CPU多进程并行计算方式，实现了粒子寻优过程的并行化，有效缩短了计算时长，提高了调度决策效率。

三、康宝莱水务的技术实现路径

全域感知设备部署。康宝莱水务为厂网一体化运营提供包括电磁流量计、超声波流量计、液位计、水质分析仪在内的全系列感知设备。在雨水调蓄池、生态湿地等海绵设施中，部署康宝莱插入式电磁流量计与液位变送器，实时监测进排水量、蓄水量；在管网关键节点部署压力传感器、流量计，实现分区域、分时段精细管理。

数据中台与智能分析。康宝莱智慧水务数据中台整合感知层采集的海绵设施、管网河道、气象环境等多源数据，通过AI算法自动完成数据清洗、校准与关联。构建三大核心模型：降雨-内涝预警模型（提前1-3小时预判内涝风险）、厂网联合调度优化模型、运行效果评估模型。

基于GIS的调度平台。康宝莱供水调度监测及分析系统基于GIS平台，将实时监控数据与地理信息相结合，实现分区域、分时段精细管理。管网爆管及渗透分析系统在GIS图形化基础上通过水力建模，绘制管网等水压线，为爆管及渗透分析提供科学依据。

四、应用成效

重庆中心城区“厂网一体”调度平台投用后，中心城区污水收集率和处理率均位居长江经济带省市前三名，出水达标率达100%，部分出水水质稳定优于国家**A标准，内涝隐患治理率达98.12%。康宝莱水务的厂网一体化数学模型方案在感知层部署、数据中台构建、联合优化调度等环节形成了完整的技术闭环，通过“感知—建模—优化—调控”的闭环机制，有效应对了雨季溢流、水质冲击、能耗管控等核心挑战，为城市排水系统的**、高效、低碳运行提供了科学保障。

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