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智能网络管理涉及多种数据收集和处理技术，使饮用水供应商能够实时监测水质并优化网络性能和更新。
“机器学习模型可以计算泄漏的概率，从而确定优先更新的管道。”
在资源日益减少和监管框架日益严格的背景下，公共和私营饮用水供应商都面临着复杂且日益严峻的挑战：跟踪水质、改善网 尼日利亚手机 络性能、降低运营成本和提高能源效率。智能网络管理可以帮助他们应对这些挑战。智能网络管理基于传感器的增加、通信仪表的部署和高性能数据传输网络、航空和卫星成像的使用以及越来越多的人工智能。
控制消费
作为智能水网演进的第一步，智能抄表技术使人们无需直接访问水表即可获得用水量读数。该解决方案依赖于配备无线电 但这些算法都有一定的局限性 发射器的通信水表，以及一个或多个中继器和集中器，它们从每个水表收集数据并通过 GSM/GPRS 网络、互联网或 LPWAN 传输这些数据。
指数读取是自动、每日和远程的，这使得计费基于实际消耗而不是估计消耗。这种实时精确跟踪有助于个人和社区更 欧洲比特币数据库 好地了解和管理他们的用水量，并有助于更快地发现任何泄漏和潜在的欺诈行为。收集的数据可以通过应用机器学习或其他统计方法来处理，从而提取有用的信息。
因此，智能抄表为节约水资源的新服务铺平了道路
作为该领域的先驱，Birdz 公司计划到 2027 年在法国部署超过 300 万台智能电表。为了实现这一目标，威立雅子公司选择了 Orange 的 LoRaWAN® 网络，这是一种开放、可互操作和可逆的解决方案。这种专用于联网对象的低频无线电网络具有节能和低成本的特殊特点。
在水资源匮乏的地区，这项技术还可用于改善自来水供应。获得 2017 年 Orange 社会创业奖的创业公司 CityTaps 创建了一个智能水表系统，该系统具有小额支付功能，与计费软件相连，使低收入城市居民能够根据自己的经济能力随时通过任何手机预付水费，供水商也能够优化其营运资金。
这些数据由运营商收集，运营商在移动应用程序中填写各种信息并附上照片。这组信息被输入数据库并添加到历史数据中，使自学习系统能够创建一个新指标：网络各部分发生故障的风险。