由株洲珠華水工業科技開發有限公司主導并聯合香港應用科技研究院有限公司，成立的智慧水務實驗室（及其實驗平臺），用于研究多源信息融合技術、智能關鍵設備研發、城鎮供水管網供水壓力優化調控技術研究、基于大數據量化云平臺和復雜事件處理技術的漏損預警和控制研究、利用人工智能方法建立健康診斷知識庫等關鍵技術，研發供水管網壓力管理系統及營收系統，形成有效管理城市的供水、用水、營收、控漏等過程的智慧水務集成開發服務平臺。
實驗室研究目標：
打造成國內領先的智慧水務實驗室，依托實驗室的技術力量展開城鎮供水管網的小表集抄（營收）系統、供水管網壓力管理系統、SCADA生產調度管理系統、分區計量管理系統、泵站遠程監控系統、二次供水管理系統的研發、推廣、銷售；
合作單位研究基礎：
引進先進技術：
1、基于大數據量化云平臺和復雜事件處理技術的漏損預警和控制研究：基于大數據量化云平臺和復雜事件處理技術的漏損控制系統可以實時分析處理海量數據，也是管網漏損系統數據處理的核心技術之一。它是一種基于數據流的計算模式，具有實時數據快速處理和數據主動式查詢功能。針對供水管網中海量數據的實時分析和處理需求，本研究提出采用復雜事件處理技術實現管網漏水事件的甄別與檢測。首先是建立用水模型，給業主提供漏水報警（通過先進的漏水檢測硬件和ASTRI強大的復雜事件處理CEP系統）。后臺根據用戶的用水記錄，進行深度學習，分析用戶的用水規律，對于偏離其規律的用水情況通知管理員或住戶，通知方式可以選擇：手機app，微信公眾號以及短信。系統偵測到爆管、漏水等異常信息后，并產生原始的事件云，之后交由CEP引擎根據事件模式和顯性隱性的規則來實現事件管理并量化其風險，漏損控制系統可以根據其風險大小決定自行處理或者提交給管理員，如爆管自動監測并且關閥，漏水檢測報警等。
2、利用人工智能方法建立健康診斷知識庫：基于獲取的歷史事件數據，以及無法得到檢測的參數與最后事件之間一個顯式關系的情況下，引入人工智能領域的理論，并以其中的學習模塊為核心，對歷史事件進行分類分組。這其中的分組分類并不局限于純粹把數據分組成傳統對于管網系統各種漏損的定義，我們期望通過無監督學習的方法，對數據進行去標簽化后再進行自動分組分類，從而發現一些一直以來沒有明確定義或者被忽略的漏損，并對新出現的分組進行實證分析及建模，驗證該分組是否具有科學性及其對管網漏損系統可能產生的各種影響，形成我們自己的對于管網漏損系統的新認知，從而來達到建設具有自己特色的健康診斷知識庫的目的。
