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英特-智水-锐思

项目案例
项目案例
Project Case
流域数字孪生AI智能体 1.0研发构建

流域数字孪生AI智能体 1.0研发构建

流域治理是生态文明建设的重要组成部分，随着数字化技术的飞速发展，传统治理模式正面临着数据碎片化、决策滞后化、响应被动化等挑战。英特·智水·锐思团队深耕智能流域管理领域，基于“数字孪生 + AI”技术理念，研发出新时代智能流域管理平台，通过数字孪生、AI 推演模型、基于大语言模型的智能体的融合，为流域精细化管理提供全新解决方案。

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以机理模型+大数据模型为内核的洱海数字沙盘

以机理模型+大数据模型为内核的洱海数字沙盘

当前，洱海保护治理已迈入精准保护治理与生态修复深度融合的新阶段。为强化科技对洱海保护治理的核心支撑作用，深度挖掘流域数据价值，以数字化手段赋能精准治理实践，持续深化“发现问题—分析问题—解决问题”的全链条数字化工作机制，州洱管局启动关键智能决策技术载体——“洱海智能推演沙盘” 的研发建设。 　　该沙盘以洱海流域宏观数字孪生体为核心底座，搭载融合机器学习算法与机理模型的快速推演引擎，构建面向管理者、技术人员、行业专家及一线工作人员的协同会商与智能决策平台。其核心功能实现了短期(7 天内)入湖水量、入湖污染负荷、湖体水位，以及年尺度水位动态变化与水量平衡等关键指标的快速定量模拟预测。 　　这套智能推演技术体系，有效突破了传统机理模型计算耗时久、情景模拟效率低、经验判断定量化程度不足等行业瓶颈，显著提升了流域保护治理会商研判的响应速度与决策科学性，为洱海“主动防控、精准施策、智慧管理”提供了可量化、可推演、可落地的核心技术支撑。

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深圳流域水质智慧监测预警与生态环境应急监测系统建设

深圳流域水质智慧监测预警与生态环境应急监测系统建设

突发水污染事件具有突发性强、扩散速度快、影响范围不确定、处置窗口短等特点，对应急监测的快速响应、科学研判和协同处置能力提出了更高要求。当前应急监测工作中，仍存在全过程高效协同工具缺乏、污染事故对下游水质影响预测能力不足、单点监测数据难以支撑区域污染态势研判等问题，制约了应急监测的精细化和智能化水平。 　　为提升突发水污染事件应急监测能力，团队开发了深圳生态环境应急监测系统。系统围绕事件创建、监测布点、任务分工、数据上传、扩散分析、快报生成和事件归档等全过程业务，融合简化水动力水质模型、解析解快速计算和污染扩散推演技术，实现污染事故下游影响快速预测、监测数据由“点”到“面”的空间推演，以及多人多环节高效协同管理。 　　目前，系统已在深圳河流域试点建设完成，下一步将推广应用于深圳市十大流域，为全市突发水污染事件快速响应、科学布点、精准研判和协同处置提供智慧化支撑。

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北京镜河水质-水生态智能管理与预警模拟系统

北京镜河水质-水生态智能管理与预警模拟系统

镜河作为北京城市副中心行政办公区的水系景观工程，为L型封闭河道，全长约2.4km，兼具排水、蓄涝及风景观赏功能，是城市副中心生态环境的核心组成部分。经过前期整治，镜河已实现初步蓄水运营，但人工构建的封闭水系生态系统较为脆弱，水动力条件、水质稳定性及水生态健康易受外界因素干扰，亟需通过系统性项目建设，筑牢水环境生态安全底线，实现水质长期稳定与生态持续向好。

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抚仙湖流域休耕轮作效益评估展示平台开发

抚仙湖流域休耕轮作效益评估展示平台开发

在抚仙湖流域休耕轮作农业面源污染监测与评估研究项目中，为使决策者和用户能够更为全面地掌握休耕轮作带来的入湖污染负荷削减和湖体水质改善效益，需要构建动态交互的信息化平台，全面展示休耕轮作的实施情况、地下水监测数据、入湖污染负荷的削减情况，以及湖体中各个点位的水质改善情况。因此，开发建设抚仙湖流域休耕轮作效益评估展示平台，通过信息化平台和模型体系的深度融合，综合展示休耕轮作工程的生态环境效益。

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抚仙湖水质监控预警系统

抚仙湖水质监控预警系统

抚仙湖是我国最大的深水型淡水湖泊，平均水深95.2 m，对应湖容水量约206.2亿m3，占全国重点湖泊Ⅰ类水的91.4%。流域以高原地貌为主，植被覆盖率低、流域面积小、上游有磷矿区、生态环境脆弱。为确保抚仙湖水质稳定，需要基于数据多元融合和有效分析，构建抚仙湖水质监控预警系统，对生态环境风险做出叙迅速、科学和针对性的决策。

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