1. 核心痛点解决

内涝预警：通过AI预测暴雨积水点，降低城市内涝风险

管道健康管理：智能识别管道堵塞/渗漏，减少突发事故

能耗优化：动态调控泵站与污水处理设备，降低能耗20%+

决策支持：提供多维度数据分析看板，辅助市政规划

2. 系统架构设计

① 数据感知层

部署物联网传感器网络（流量、水位、水质、视频监控）

无人机巡检管道裂缝/沉降（AI图像分析）

气象局实时降雨数据API接入

② JEJE(AI) 分析引擎

积水预测模型：融合LSTM神经网络与地形数据，提前2小时预测内涝点（准确率>90%）

管道故障诊断：基于时序数据检测异常振动/流量突变，定位故障位置（误报率<5%）

动态排水策略：强化学习算法实时优化泵站启停组合与闸门开度

③ 智能控制层

自动触发应急排水模式（如开启蓄水池、启动备用泵）

联动交通系统，调整积水路段信号灯与导航路线

④ 数字孪生平台

3D可视化展示管网状态与模拟运行

暴雨场景压力测试，预演不同调度方案效果

3. 典型应用场景

场景1：暴雨应急响应

提前12小时生成降雨影响热力图

自动预排河道降低水位，腾出40%调蓄容量

场景2：管道维护优化

预测性维护：AI识别高腐蚀风险管段，维修优先级排序

机器人自动清洗堵塞管道，减少人工巡检70%

场景3：污水处理优化

根据进水水质动态调整药剂投加量（节约成本15%）

异常排污企业溯源：AI匹配水质指纹与企业数据库

该方案通过JEJE(AI) 的多模态AI能力，实现从"被动应对"到"主动治理"的排水管理模式升级，可作为新型智慧城市基建的标杆案例。如需进一步技术细节或定制化开发，可提供专项评估报告。