智子漫谈 | 净水器竟然会导致饮用水二次污染？

“世界水监测日”，是由水环境联盟（WEF）及国际水协会（IWA）共同创立的节日，始立于2003年。或许又是个被大家怀疑随意命名的某节日，但水质问题似乎成为了家家户户都关注的热点问题，净水器的销量在近几年也猛增。

但其实你不知道的是，净水器很有可能会导致饮用水二次污染！

因为净水器的原理大多都是依靠活性炭吸附、离子交换树脂和反渗透膜等，但这些耗材都需勤换，若更换清洗不及时，则会造成细菌、真菌污染，从而导致自来水二次污染。

其实自来水只要符合国家标准，煮一煮的白开水就是安全可靠的。

但如何保证自来水的水质真的符合国家标准呢？AI算法可以进行一波助力，提高水质评价的准确率，让我们用水更安心！

AI水质评价
——神经网络助力智慧供水

水质样本生成：根据《国家地表水环境质量标准》（GB3838-2002）对各类水质污染指标分级标准，在污染指标区间内进行均匀取值，生成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ和劣Ⅴ类水质的训练样本；将地下水水质的实测数据直接作为测试样本

神经网络训练：将训练样本在已搭建好的神经网络实验流程进行运行，若运行结果的准确率和召回率不符合预期时，则可以更改神经网络算子的相关参数再运行整个实验流程，直至找到水质评测神经网络算法模型的很好参数

神经网络进行水质评价流程构建

水质样本评价：将测试样本与很好参数实验流程中的训练样本数据进行替换，即可一键得到更加准确的地下水水质评测结果。

当然只依靠单纯的神经网络算法可能还不能得到一个 优的评测结果，可能还需要与头脑风暴优化算法、粒子群优化算法以及烟花算法等优化算法进行结合，所以我们还可以通过自定义代码建模来对整个地下水水质评测实验流程进行优化。从用水源头监控水质！

自定义代码建模
AI用水预测
——神经网络助力智慧原水

我想许多人学生时代都经历过用水高峰期宿舍高层无法用水的“惨痛”经历，同时水管破裂持续抢修的事件在生活中也曾在多地发生过。

如何更优地进行用水调度，实现智慧供水则成为各大水务公司的头疼问题。

在进行居民时用水量预测时，可以在对时用水量历史数据进行归一化、数据平滑和拉格朗日插值法等数据预处理后（时用水量受气候以及社会人文的因素影响较小，因而只选取用水量历史数据进行建模），再利用SVM支持向量机和BP神经网络对未来时用水量进行预测。

相关水务部门可以根据模型预测结果实现供水泵机的精准控制，从而降低泵机损耗。同时还能进行水价调整、及时的管网优化和实时的资源管理，从而促进智慧供水的进程。

另外，还可以结合AIoT对管网进行实时监测，当发现管网有漏损的可能性时，立即遣派人员进行勘察，从而能够提前发现管网的漏损、失效及爆管等问题。

AI污水监管
——AIoT助力污水倾倒监测

城市雨水篦子经常被临街商铺的污水所光顾，随之而来的或许就是街道上扑面而来的“香味”、地面下积污堵塞的管道以及随用水悄无声息而来的病毒。

但由于沿街商铺乱倒污水这类违法问题存在瞬时性、隐蔽性、不确定性等问题，导致水务公司以及执法部门以往只能处于束手无策的局面，现在AIoT则能让倾倒污水的商户百口莫辩！

污水倾倒监测demo

在Sophon AIoT解决方案中，可以将云端相关识别模型下发到边缘端，边缘端对摄像头采集的图像进行人体识别与入侵检测，对倾倒行为识别与判断。

终将判断结果回传到云端，对于违法行为可以进行创新性的GIF告警通知，让明知违法却咄咄逼人的商户把各种狡辩之词噎回肚子里！

有了AI，测水、用水、管水之行终于能走上康庄大道啦！