WATER AI / ENGINEERING NOTE

水务 AI
工程应用

I / MODEL ASSETS

让 8 项资产，
持续可维护。

在北控水务，我围绕 MLflow 项目，把规则、随机森林模型与公式整理成可追踪、可维护的资产目录：6 项规则、1 个随机森林模型、1 项公式。统一 Python 3.11 训练、验证和打包环境，让资产可以按版本持续维护。

01

规则资产

沉淀 6 项工程规则，覆盖需气量估算、曝气切换与设备调度等运行判断。

02

机器学习

1 个随机森林雨季判定模型，是这组资产中唯一的机器学习模型，独立记录输入、版本与验证结果。

03

计算公式

1 项水力延时公式，记录适用输入与时间单位，用于水力延时估算。

04

维护草稿

保留既有版本，以维护草稿承接输入核对、基线回放、测试与后续修订。

II / DATA CONTRACT

字段、时间与单位，
先建立共同契约。

统一 Python 3.11 执行环境，为字段、时间戳与单位建立约定；将模型输入逐项绑定到确定的数据源与字段，再通过质量审查和回放测试核对输入口径。清楚的数据契约，让训练、验证和维护都能按同一条件复核。

MODEL INPUT / DATA CONTRACT

让每个模型输入
都有据可查。

01 / CONTRACT

明确字段含义、时间基准与单位，记录模型预期输入和输出。

02 / BIND

将每项输入绑定到指定数据源与字段，并统一 Python 3.11 执行环境。

03 / REVIEW

运行数据质量审查与历史回放，核对缺失、时间对齐、取值范围和验证记录。

验证先回放，
交付按版本走。

每个维护版本都经过输入绑定、质量审查、基线回放和测试，并保留可追踪的结果记录。训练、打包与维护沿用同一条版本链，支持团队复核和持续迭代。

01 / REPLAY VALIDATION · 回放验证为维护草稿绑定指定输入与历史基线，核对字段、时间、单位和数据质量，再运行回放测试。验证记录随版本保存，便于复查输入与结果。
02 / VERSIONED DELIVERY · 版本交付在统一 Python 3.11 环境完成 MLflow 训练、验证、打包与部署包核验；将版本、数据契约和测试结果关联存档，形成可回读、可追溯的交付记录。
03 / REUSABLE METHOD · 方法复用将校验命令、文档与模板纳入通用框架，配合合成样例供跨项目复用；真实模型资产与训练数据保存在各自的私有项目中。

让模型资产，
持续支撑业务团队。

模型实验室把规则、模型、输入契约与验证记录连接成可追踪的交付链。维护草稿保留既有资产，版本回放与质量审查支持安全迭代；通用框架共享规则、模板与合成样例，私有模型与训练数据保持独立。

数据

按来源、字段、时间和单位建立数据契约，为模型输入绑定与回放验证提供依据。

模型

8 项模型资产按规则、机器学习与公式分类，版本和基线记录可持续维护。

工程

跨项目运用权限检查、失败安全、结果读回与回滚流程，支持可审查的工程交付。

我把模型资产、数据契约与验证流程沉淀为可维护的工程体系。权限检查、失败安全、结果读回与回滚支持安全迭代；通用模板让方法可复用。