张 智， 尹学锐， 朱多林

(1.天津华新水务有限公司，天津300453；2.天津三博水科技有限公司，天津300100；3.长安大学建筑工程学院，陕西西安710061)

近年来，传感器、智能设备、执行器网络及互联网大数据等新兴技术在供水系统中的应用，为城市供水管网中数据收集和应用搭建了信息化平台，也为提高水质保障、降低产销差提供了可能性。但是由于供水系统的多变性和复杂性，传统的基于信息和通信技术(ICT)的管理平台并不能实现对供水管网现状的动态监控和管理[1]。针对这一问题，提出了一种能够将计算、通信、感知和驱动与物理系统结合，并通过与环境 (含人) 进行不同程度的交互，以实现有时间要求的功能的信息物理系统(cyber-physical systems，CPS)。

1 信息物理系统

1.1 信息物理系统概念

信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(computation、communication、control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务[2]。

CPS自提出以来就受到广泛关注，尤其在制造业领域，发展CPS已经成为美国、德国等发达国家实施“再工业化”战略，抢占制造业新一轮竞争制高点的重要举措[3]。在国内，CPS作为支撑两化深度融合的一套综合技术体系，技术研发和应用推广发展迅速[4]。为加强对CPS这一概念的理解，《信息物理系统白皮书 (2017)》总结了一些国内外专家学者的观点和认识[5]，见表1。

表1 各国机构及专家对 CPS 的认识

续表1 (Continue)

1.2 CPS技术架构

按照层次性的不同，CPS可划分为单元级、系统级、SoS级，其技术架构如图1所示。

图1 CPS的技术架构

1.2.1单元级

单元级是具备可感知、可计算、可交互、可延展、自决策功能的CPS最小单元，一个智能部件、一个工业机器人或一个智能机床都可能是一个CPS最小单元。

1.2.2系统级

系统级是在单元级的基础上实现组件之间的互通，并实现各组件的实时、动态信息控制，实现信息空间和物理空间的统一，同时对集成的计算、感知和控制系统进行统一管理。

1.2.3SoS级

SoS级能够对数据进行深度分析，挖掘其潜在价值，从而提供更强大的决策、洞察和优化能力。

1.3 技术体系

针对不同层次的技术架构和技术需求，将其分为总体技术、支撑技术和核心技术三类，如图2所示。

图2 CPS技术体系

可将上述体系进一步归纳总结为四大核心技术要素，即“一硬、一软、一网和一平台”[6]。

其中“一硬”包括传感器、智能感知和自动控制技术，如图3所示。

图3 多层循环控制

“一软”指嵌入式软件技术，包括NMD技术、CAX/MES/ERP软件技术等。

“一网”包括现场总线技术、工业以太网技术、无线技术、SDN，如图4所示。

图4 CPS网状互联网络

“一平台”包括边缘计算、雾计算、大数据，如图5所示。

图5 CPS平台构建计算技术

2 CPS在供水管网管理系统中的应用研究

2.1 供水管网监管系统

传统的供水系统主要由水源、水厂、输水系统、配水系统和用户端组成。将供水管网监管系统分为9个主要组成部分[7]，具体结构如图6所示。

图6 供水管网监管系统

2.2 系统框架研究

用于自动监管供水管网的CPS会从传感设备中产生大量异构数据，这将导致错误的决策和报告，需要以有效的方式进行分析和处理。一种以人为中心的CPS框架架构，在智能化决策之后加入人为的决策分析，能提高整个系统运行的安全和稳定性。如图7所示，它由相互连接的六层组成。

图7 管网监管物理信息系统的工作流程

2.2.1感知层

该层包括管道流量、压力以及水质的传感器。这些传感器分为静态传感器和动态传感器。其中，静态传感器包括管道周围环境温度检测传感器以及阀门、水泵工作状态传感器等，动态传感器包括管道内部状态持续检测系统和节点地理位置检测系统。传感器传输的数据先在节点层级进行简化处理，再传输到专门的数据处理器。

2.2.2处理层

在从传感器获取部分简单简化处理的数据后，处理层将实时执行广泛的数据处理，还可以存储数据以供历史参考。

2.2.3模型层

将处理层处理后的数据传输到模型层，在这个功能层上建立水力模型，包括压力控制模型、漏失检测模型和水量、水质预测模型等。

2.2.4智能决策层

将模型计算结果传输给智能决策层后，根据标准的人工智能算法做出决策。这些决策是由网络系统通过学习和训练模型得到的，使得以后的决策更加科学、合理。

2.2.5人工决策层

信息网络的智能决策不立即传递到执行层，会先将结果传输到人工决策层，通过相关人员做进一步的评估和分析，这也是该框架最重要的部分。这种加入人为反馈以及负责手动维护系统的人类代理，使得框架决策以人为中心。如果人类认为网络系统传递的是一个假警报，可能会否决该决策。人类决策的结果还会被系统记录和监控，并应用于学习模型来训练整个智能决策系统。

2.2.6执行层

执行器包括能手动控制或自动控制的阀门和水泵等，用于控制管网的压力、流量和优化管网漏损，并将执行结果传递给智能和人工决策层。

2.3 应用研究

CPS应用最广泛的两个模块包括水质监管和漏损管理。

2.3.1水质检测系统

Chang等[8]提出了一种利用先进的遥感和传感器技术获取大量数据，以捕获管网沿线水质参数的变化的监管系统。该系统配备了网络接口，建立了水质污染预警平台。虽然该系统仍处于初始阶段，但部署了大量先进的遥感技术用于实时测量，其实用成本是一个主要问题。Lambrou等[9]建立了一种低成本的水质参数实时监测系统，该系统使用传感器阵列来获取与浊度、氧化还原电位、温度、pH、电导率和管道内流量相关的数据，还能通过ZigBee模块提供传感器读数与处理中心的通信。Bhardwaj等[10]提出一种利用多传感器阵列来实时测量供水管网中水质参数的方法，该传感框架能够获取与pH、溶解氧浓度、氧化还原电位、电导率和温度等相关的数据并在系统中集成了一个软件的计算框架(使用Python和模糊逻辑)，用于建模运算和优化决策。Wang等[11]设计了一种能够检测并预测水质污染情况的系统，该系统由水质检测传感器、水力模型和能源收集平台组成，其框架结构如图8所示。

图8 CPS水质检测系统的框架结构

在该系统中，水质传感器可以实时检测管网水质污染情况，并将水质水力模型与传感器的实时测量结果相结合，实现水污染情况的预测。预测模型产生的数据和传感器的实时测量数据将传输到决策模块，这就能够实现在区域污染扩散前做出相应的决策，避免大范围的污染。一般情况下，能通过关闭与受污染管道连接的特定节点处的阀门或关闭整个DMA分区入口的阀门来阻止污染的扩散。系统还设置了能源收集系统，以减少传感器的能耗。

2.3.2漏失监测系统

Nasir等[12]提出了一种基于RFID的管道泄露检测架构，利用一个实验室中的小管网系统验证了其适用性，但该系统在实际供水系统中的可行性还需考究，因为大多数供水管道都埋于地下，而RFID系统在地下环境中的信号强度较差。Lang[13]等提出了一种多分支管道泄漏定位的CPS框架，通过在管网系统中布置传感器来获取与管道内部压力、流量和温度有关的数据，并利用Wi-Fi、ZigBee和3G通信技术建立传感器网络和基站之间的通信。由于管道内部压力变化频繁且不平稳，在数据处理的过程中，采用了一种小波数据包对压力信号进行分解和分析，来实现漏失的定位。他们在MATLAB和Flowmaster软件环境中对该框架进行了仿真，结果表明该系统能够很好地实现管网漏失的检测和定位。然而，该系统的实际应用效果也尚未得到验证，但该系统的一些计算方法和工具已经在实际应用中被用于分析平稳性差的压力波信号。

3 面临的问题和未来发展分析

3.1 存在的问题和挑战

3.1.1系统的鲁棒性和适用性

部署CPS来监控供水系统的主要问题之一是传感装置的鲁棒性。在应用于实际供水管网中时，传感器长期暴露在恶劣的温度和环境下，对设备的耐久性是一个挑战。在多数情况下，当传感器位于水下或地下时容易出现问题。例如，在基于地面穿透雷达(GPR)探测技术的地下管道泄漏监测中，这种系统受管道周围土壤类型的影响极大。因为GPR传感技术是一种利用电磁波的传播和散射来跟踪物理现象的技术，在粘土环境中时，铁管的腐蚀产物会增加射频信号的衰减程度从而降低了反馈效率。

3.1.2系统的复杂性和成本

城市供水系统是大型基础设施，用于对系统进行自主监控的CPS会由数千个节点和设备(如传感器和执行器)组成，导致基础配置非常复杂。现代供水管网监管系统要实现水质检测、漏损检测和定位、压力检测和管理、需求预测等功能，就需部署大量传感器，这就增加了整个系统的成本和复杂性，而且提高了整个供水系统的电能消耗。

3.1.3数据安全和隐私保护

CPS传感设备通过无线通信技术进行通信，以增强系统的灵活性，但由于无线传输技术的特性，增大了安全风险，很容易受各种外部入侵。外部入侵会直接干扰CPS的物理组件，例如攻击传感和控制元件导致供水系统异常。常见的攻击包括窃听、拒绝服务(DOS)攻击、中间人攻击、干扰攻击(例如空中干扰)、共振攻击、虚假数据注入(FDI)和数据包修改等。这些外部入侵能够篡改控制逻辑、窃取传输数据，对供水系统和用户的安全造成巨大的威胁。

3.2 改进和发展

通过大量传感器来感知供水管网的实际情况，将实际的物理状态转化为数字形式是CPS的主要特点，但大量传感器的安装、能耗和成本以及数据的安全性也是该系统实际应用时的主要缺点[14]。为此，需采用一些先进的技术和手段，有针对性地优化解决这些问题。

在传感器能耗问题上，由于传感器主要功耗在于通信功能，因此，可以利用一些优化算法，如路由协议算法、博弈论法和传感器数据聚合算法等来确定最佳传输路径，达到降低功耗的目的；在传感器鲁棒性和稳定性问题上，可以利用一些功能性较强的新型传感器，如穿透性很强的毫米波传感器，实现在地下和水下环境中的精确和多维数据传感。随着计算速度和解码算法的不断发展，数据和隐私保护是当今智能监管系统的难题之一，需要在以后的研究和应用中不断改进和发展。

4 结论

尽管大量类似CPS的利用传感器进行实时感知的管网监管系统已经在实际工程中得到广泛应用，但对这种系统尚无明确的定义和完整的认知。通过探讨该系统在供水管网监管系统中的应用情况，分析其在实际应用中面临的问题和挑战，以及所面临问题的解决思路与未来的研究和发展方向，有助于为供水管网监管系统的设计提供一种新的方向和思路。