FIDO Tech

AI lắng nghe mạng lưới cấp nước, phát hiện các điểm rò rỉ ẩn giấu

Contact for pricing 4.0 United Kingdom
Truy cập website ↗

FIDO Tech sử dụng AI để phân tích tín hiệu âm học từ đường ống, xác định vị trí rò rỉ, mức độ nghiêm trọng và sắp xếp theo quy mô, giúp các công ty cấp nước biết nên ưu tiên sửa chữa đoạn nào trước. Trung bình trên toàn cầu, có từ 20% đến 30% lượng nước bị thất thoát trước khi đến tay người dùng, và đây chính là vấn đề mà giải pháp này giải quyết.

Tính năng và trường hợp sử dụng

Việc dò tìm rò rỉ truyền thống phụ thuộc vào thợ thủ công cầm gậy nghe dọc đường, thành bại dựa vào kinh nghiệm và rất khó nhân rộng quy mô. FIDO đưa dữ liệu âm học vào mô hình để phân tích, có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ các điểm cảm biến và định lượng quy mô rò rỉ — điều này rất quan trọng vì nguồn lực của các công ty cấp nước có hạn, việc sửa chữa "những điểm rò rỉ lớn nhất" hiệu quả hơn nhiều so với việc phân bổ nhân lực đồng đều. Công ty đã có các dự án thực tế tại nhiều lưu vực đang chịu tình trạng thiếu nước nghiêm trọng.

Phù hợp cho các đơn vị cấp nước, người quản lý hệ thống cấp nước tại các khu công nghiệp và cơ sở quy mô lớn. Vấn đề tỷ lệ thất thoát nước luôn là chủ đề nóng và với ngân sách thay thế đường ống có hạn, việc dùng dữ liệu để quyết định mức độ ưu tiên thực tế hơn nhiều so với việc xây thêm hồ chứa nước.

Tính năng chính

  • AI phân tích tín hiệu âm học để phát hiện rò rỉ
  • Định lượng và sắp xếp quy mô rò rỉ
  • Giám sát mạng lưới đường ống liên tục
  • Xử lý dữ liệu cảm biến diện rộng
  • Đề xuất thứ tự ưu tiên sửa chữa

Trường hợp sử dụng phổ biến

  • Dò tìm rò rỉ mạng lưới cấp nước
  • Giảm lượng nước thất thoát không doanh thu trong hệ thống cấp nước
  • Giám sát cấp nước khu công nghiệp
  • Quản lý tài nguyên nước ở vùng khan hiếm nước

Tính năng chính

  • AI phân tích tín hiệu âm học để phát hiện rò rỉ
  • Định lượng và sắp xếp quy mô rò rỉ
  • Giám sát mạng lưới đường ống liên tục
  • Xử lý dữ liệu cảm biến diện rộng
  • Đề xuất thứ tự ưu tiên sửa chữa

Ưu điểm

  • Biến việc dò rò rỉ từ kinh nghiệm cá nhân thành quy trình có thể mở rộng
  • Khả năng định lượng và sắp xếp giúp tập trung nguồn lực hạn hẹp vào trọng tâm
  • Đã có các dự án và trường hợp thực tế trên trường quốc tế

Nhược điểm

  • Cần lắp đặt và triển khai nguồn dữ liệu cảm biến trên mạng lưới đường ống
  • Môi trường tín hiệu của các đường ống cũ rất phức tạp, ảnh hưởng đến độ chính xác
  • Là dạng hợp tác theo dự án, không phải phần mềm mua dùng ngay

Trường hợp sử dụng

  • Dò tìm rò rỉ mạng lưới cấp nước
  • Giảm lượng nước thất thoát không doanh thu trong hệ thống cấp nước
  • Giám sát cấp nước khu công nghiệp
  • Quản lý tài nguyên nước ở vùng khan hiếm nước

Ghi chú biên tập

Nhiều người thường nghĩ đến việc "có nên xây thêm hồ chứa nước hay không" khi đối mặt với tình trạng thiếu nước, nhưng lượng nước bị thất thoát do vỡ ống mỗi năm mới chính là phần dễ dàng thu hồi nhất.

Câu hỏi thường gặp

Ưu điểm so với phương pháp dò tìm truyền thống là gì?

Phương pháp truyền thống có thể tìm ra điểm rò rỉ, nhưng rất khó trả lời câu hỏi "điểm nào rò rỉ nhiều nhất". Khi bạn chỉ có ngân sách sửa 10 điểm trong tổng số 100 điểm đang rò rỉ, khả năng sắp xếp thứ tự quan trọng hơn nhiều so với khả năng phát hiện.

Có thể áp dụng tại thị trường Việt Nam không?

Nguyên lý kỹ thuật hoàn toàn phù hợp, nhưng cần xem xét vật liệu ống, độ sâu chôn lấp và nền tảng cảm biến sẵn có. Với tỷ lệ đường ống cũ cao và môi trường ngầm phức tạp, nên tiến hành thử nghiệm quy mô nhỏ trước khi triển khai rộng rãi.

Công cụ AI liên quan

繁體中文版 →