城市排水运行智能感知处置高质量数据集
北京市市政工程设计研究总院有限公司
一、建设路径
本案例高质量数据集建设遵循“体系规划—工程建设—质量监测”三步走策略，构建覆盖设施基础、仿真模拟、多源监测、问题案例、运行过程五维高质量数据集，建立排水设施全生命周期数据治理体系，有效破解数据孤岛、数据盲区、数据瓶颈三大困境，形成“数据—模型—应用”闭环范式。体系规划阶段：梳理数据资源目录，构建高质量数据集认知框架，结合排水行业特性制定数据标准规范，明确数据来源与边界。工程建设阶段：重点推进数据采集、融合、清洗、标注与合成，确保数据资源有效汇聚与标准化处理。质量监测阶段：建立持续质量评估机制，通过模型训练效果验证数据集价值，对比治理前后模型的准确率、泛化能力等核心指标，以应用效果验证数据治理效能。
图1 高质量数据集建设流程图
二、总体成效
本案例高质量数据集规模为4000GB，数据条数约2.6亿，其中，结构化数据占比22%、物联感知数据占比32%、图像类数据占比13%、视频类数据占比11%、衍生数据(含仿真数据)占比22%；形成覆盖基础设施、仿真模拟、多源监测、问题案例、运行过程的完整高质量数据集，支撑排水系统“日常管养-异常发现-内涝模拟-应急决策”全链条管理。
本案例高质量数据集已在广东省汕头、梅州、鹤山、海丰等地落地应用，聚焦城市排水治理痛点，构建“数据—模型—场景”一体化应用闭环。依托数据集赋能五大重点场景：①排水管网问题区域定位；②液位变化预测；③内涝风险预警；④应急调度优化；⑤维修更新计划指导。支撑三套垂直模型：城市内涝预测、管网问题定位、调度优化，推动排水管理从“被动应对”向“主动防御”转变。
本案例高质量数据集的应用为落地城市带来了可量化的降本增效，包括：①为部署城市年均节省重复建设投资超百万元；②提升运维工作效率：80%监测点自动分析研判，90%潜在问题自动标识，日均减轻工作人员2-3小时数据分析工作量；③数据质量改善：数据汇聚率由60%上升至90%，主数据准确率提高到80%以上，整体运营成本呈趋势性下降。同时，提升了城市安全与民生保障，实现了可观的社会效益，包括：①内涝预警时效跨越式提升，为应急抢险预留充足窗口期，提高了排水系统的安全韧性；②精准定位问题管网，减少污水直排与溢流污染，助力环境改善；③跨部门数据共享与联动响应，从“各自为战”→“协同作战”，提升城市治理效能；④赋能中小城市，弥合城乡治理能力差距，实现技术平权。
三、创新亮点
本案例高质量数据集中的物联感知和仿真衍生数据合计占比54%，是本数据集区别于传统排水数据库的核心。创新亮点包括：
（一）技术创新
自主研发隐式图结构Transformer排水液位预测模型，实现管网空间关联隐式表达与长程依赖捕捉，响应时间缩短至分钟级；构建“真实数据+仿真数据”双轮驱动模式，填补国内住建领域跨城市迁移排水内涝预测国产化模型空白。
（二）模式创新
构建涵盖“采集-融合-清洗-标注-校验-更新-交付”的全流程数据质量管控体系，采用“AI预标注+专家复核”模式，建立语义化版本控制与质量闭环机制，确保数据集准确性、完整性、一致性与时效性。
（三）协同治理机制创新
构建“三级联动+全域协同”的数据治理生态，建立“厂站网河一体化”协同调度与应急指挥“一张图”机制，探索“数据资产化+价值外溢”运营模式，形成内部治理、行业协同、跨域赋能三层价值释放路径，推动排水治理从“各自为战”向“协同作战”转变。
