一、结构化框架

（一）感知层

通过多种设备收集关键数据。水质传感器分布于水源地、水厂、管网节点及用户终端，监测pH值、溶解氧等水质指标。流量监测设备安装在供排水管网及工业用水大户出水口，测量水流流量。压力传感器设置于供水管网，监测水压。液位传感器放置在蓄水池等位置，监测水位。GIS设备结合GPS，对水务设施精准定位，提供地理空间数据。

（二）传输层

负责数据传输。有线网络如光纤以太网，适用于对可靠性要求高的场景。无线网络中，2G/3G/4G/5G网络覆盖广，适合偏远监测点；WLAN用于水厂内部等局部区域；LPWAN技术（如LoRa、NB-IoT）满足小型监测设备长距离、低速率数据传输需求。

（三）平台层

数据中心平台：采用关系型与非关系型数据库结合存储海量水务数据，对原始数据清洗、转换、整合，并通过算法深度分析。

应用支撑平台：GIS平台将水务信息直观呈现于电子地图，便于管理；大数据分析平台为决策提供依据；物联网管理平台统一管理物联网设备。

（四）应用层

供水管理：实时监控供水系统，提供调度决策支持，预警水质异常并处理，为用户提供便捷服务。

排水管理：监测评估管网，管理雨污分流，预警内涝并提供应急处置决策。

污水处理管理：监控生产过程，优化运行，管理污泥处置。

水务综合管理：对设施设备全生命周期管理，统一管理工单，进行绩效考核。

二、核心要点

（一）数据质量保障

选用高精度设备并定期校准维护，优化安装与采样，减少误差。运用算法清洗数据，去除错误、缺失数据，通过规则校验，确保完整性与一致性。建立更新机制，保证实时数据及时更新与系统间数据同步。

（二）系统集成与兼容性

实现供水、排水等多子系统无缝集成，打破信息孤岛。具备良好设备兼容性，兼容不同厂家设备。制定统一软件接口标准，方便新模块或第三方软件接入。

（三）智能决策支持

构建水质预测等数据分析模型，依据数据为决策提供科学依据。打造可视化决策界面，以图表呈现数据与分析结果。根据决策执行效果实时反馈调整，形成闭环管理。

（四）安全与可靠性

采取数据加密、访问控制等措施保障数据安全，部署安全设备防范网络攻击，采用冗余设计等提升系统可靠性，确保故障时系统仍能运行。

（五）用户体验与服务提升

设计简洁易操作界面。根据不同用户群体提供个性化服务，如为企业提供报表，为居民提供节水建议。建立完善客户支持体系，及时响应解决用户问题。