约旦面临严重的水资源短缺，50%的水因泄漏、盗窃和计量问题而损失，这被称为非收入水（NRW）。传统的反应式方法已被证明不足以持续减少NRW。本文提出了一种智能框架，整合了EPANET水力模型、数字孪生技术、SCADA系统和基于大语言模型（LLM）的AI代理，用于持续的网络监控和自适应决策。该系统结合了实时数据流与基于物理的模拟，以检测异常，采用检索增强生成（RAG）进行政策解释，并通过功能调用进行网络控制。
概念验证实施使用EPYT与离线LLM（llama3.1:8b通过Ollama）在一个包含1,164个节点的安曼地区网络上验证了技术的可行性。系统展示了自动化的水力模拟、基于流量的异常检测与水分配区（DZ）实践相一致，AI生成的健康报告响应时间在2分钟以内且无API成本。漏水检测依赖于局部流量异常分析：模拟的30.1 L/s泄漏在15条管道中产生可测量的流量重分配，标记出一个15节点的集群，从而定位泄漏，确认与水分配区（DZ）监测实践的一致性。
该框架通过分阶段实施，适应约旦间歇性的供水模式和有限的自动化，为水资源匮乏的地区提供了利用智能自动化减少NRW和提高运营效率的可扩展路径。
博主点评： 该研究展示了AI技术在水资源管理中的巨大潜力，尤其是在资源紧张的地区。通过集成多种技术手段，框架不仅提高了对水损失的监控能力，也为决策提供了数据支持，值得在其他地区推广应用。