在智慧城市建设的浪潮中，福州水务集团有限公司（简称“福州水务”）积极探索数字化转型，其数字水务建设与应用成果显著，成为行业标杆。在这一进程中，以段东滨为代表的专业团队在数据处理领域的关键实践，为智慧水务的高效、精准运营提供了坚实的技术支撑。
一、 数字水务建设的数据基石
福州数字水务的核心在于构建一个“感、传、知、用”一体化的智能系统。数据处理贯穿始终，是系统的“大脑”与“神经”。段东滨及其团队深刻认识到，水务数据具有多源（如SCADA系统、水厂、管网、用户表）、异构（实时监测数据、业务数据、空间地理数据）、海量且价值密度不一的特点。因此，建设初期便确立了“统一标准、融合共享、深度挖掘、安全可控”的数据治理原则。他们致力于打通从水源地、水厂、输配管网到用户水表的数据孤岛，构建了统一的水务数据仓库与数据湖，为后续应用奠定了高质量的数据基础。
二、 数据处理的关键技术与应用场景
在具体的数据处理实践中，团队聚焦于以下几个关键环节：
- 数据采集与接入的标准化：针对各类智能仪表、传感器、业务系统，制定统一的数据通信协议与接入规范，确保数据能实时、稳定、准确地汇聚至数据中心。这保障了生产调度、管网监测等核心业务数据的完整性。
- 数据清洗与融合的智能化：运用规则引擎与机器学习算法，自动识别并处理异常值、缺失值和矛盾数据。更重要的是，将实时监测数据、管网GIS数据、客户服务数据、气象水文数据进行时空关联与融合，形成水务“一张图”，使调度人员能全景式掌握供水系统的运行状态。
- 数据建模与分析的深度化：基于历史与实时数据，构建管网水力模型、水质预测模型、漏损预警模型及用水量预测模型。例如，通过大数据分析管网压力与流量关系，精准定位疑似漏损区域，大幅降低漏损率；通过用户用水模式分析，辅助科学制定供水调度方案，实现节能降耗。段东滨团队推动的这些模型应用，将数据价值直接转化为运营效益。
- 数据可视化与决策支持：开发集成了多维度数据的综合运营指挥平台，通过大屏、驾驶舱等形式，将复杂的管网运行状态、水质信息、工单处理进度等，以直观的图表、地图进行动态展示，为管理者的科学决策提供即时、可视化的数据支撑。
三、 面临的挑战与未来展望
尽管成效显著，福州数字水务的数据处理仍面临挑战，如数据安全与隐私保护要求日益严格、边缘计算与云边协同对实时处理能力提出更高要求、人工智能模型需要更多高质量样本进行训练等。
以段东滨团队为代表的福州水务数据工作者，将继续深化数据处理技术的创新应用。方向可能包括：进一步探索物联网与5G技术在数据采集端的融合，提升数据获取的广度与实时性；深化AI在数据异常检测、智能预测等方面的应用，实现更主动的预警与调度；利用区块链技术增强关键数据（如贸易结算数据）的可靠性与可追溯性；并始终将数据安全置于首位，构建更完善的数据治理与安全保障体系。
****
数据处理是数字水务的“智慧引擎”。福州水务在段东滨等专业人才的推动下，通过系统化的数据治理、智能化的处理技术和场景化的深度应用，不仅提升了供水安全保障能力与运营效率，也为居民提供了更优质的服务体验。其经验表明，只有夯实数据根基、释放数据价值，才能真正驱动水务行业向智慧化、精细化、可持续化的未来迈进。
