城市地下综合管廊智慧运维管理体系与关键技术研究

1 引言

城市地下综合管廊将电力、通信、给排水、燃气等各类市政管线集中敷设，实现统一规划、建设与管理，有效解决“马路拉链”“空中蜘蛛网”等城市建设难题 [1]。然而，管廊具有空间封闭、管线类型多、运维环境复杂等特点，传统依赖人工巡检的运维模式存在效率低、故障响应慢、安全隐患排查不全面等问题。随着新一代信息技术的发展，智慧运维成为提升管廊管理水平的必然趋势 [2]。

2 城市地下综合管廊智慧运维管理体系构建

城市地下综合管廊智慧运维管理体系采用“感知层 - 传输层 - 平台层 - 应用层”四层架构，具体如下：

2.1 感知层

作为体系的数据源头，通过部署各类传感器与智能设备，实现对管廊环境、设备状态、管线运行参数的全面感知 [3]。环境感知设备包括温湿度传感器、气体检测仪（检测甲烷、一氧化碳等）、液位传感器（监测积水）；设备状态感知设备包括摄像头、红外热像仪（监测设备温度）、振动传感器（监测设备振动）；管线参数感知设备包括流量计（监测给排水流量）、压力传感器（监测燃气、给排水压力）、电流电压传感器（监测电力管线参数）。

2.2 传输层

负责将感知层采集的数据稳定、高效传输至平台层，采用“有线 + 无线”混合传输方式。有线传输以光纤为主，保障大数据量的高速传输；无线传输采用 LoRa、NB-IoT 等低功耗广域网技术，适用于分布广泛、供电困难的传感器数据传输，同时配备 4G/5G 备用传输通道，确保极端情况下数据不中断 [4]。

2.3 平台层

体系的核心中枢，承担数据存储、处理与分析功能，分为数据中台与业务中台。数据中台通过分布式数据库、数据仓库实现多源异构数据的统一存储与管理，并进行数据清洗、脱敏、标准化处理；业务中台基于大数据分析引擎与人工智能算法，构建设备故障诊断、风险预警、运维优化等模型，为应用层提供数据支持与决策依据 [5]。

2.4 应用层

面向管廊运维管理的不同业务场景，提供可视化、智能化的应用功能模块，主要包括：综合监控模块、故障运维模块、安全管理模块、资产管理模块。

3 城市地下综合管廊智慧运维关键技术研究

3. 物联网感知技术

物联网感知技术是智慧运维的基础，其核心在于提升感知数据的准确性与可靠性。针对管廊复杂环境，需优化传感器部署策略：在管廊出入口、转弯处、设备集中区域加密部署摄像头与气体检测仪；在长距离直线段采用间隔式部署温湿度传感器与液位传感器，确保感知覆盖无死角。同时，采用传感器自校准技术，通过定期与标准设备比对，自动修正感知数据偏差，减少人工校准成本；引入边缘计算技术，在感知层边缘节点对数据进行预处理（如过滤异常数据、提取关键特征），降低传输层数据量，提升数据处理效率。

3.2 大数据分析技术

管廊运维过程中产生海量数据，大数据分析技术可从中挖掘潜在规律，为运维决策提供支持。在数据处理方面，采用分布式计算框架（如 Hadoop、Spark），实现海量数据的并行处理，缩短数据分析时间；在数据分析应用方面，构建多维度分析模型：

第一，设备健康度评估模型。基于设备运行参数（温度、振动、电压等）与历史故障数据，采用机器学习算法（如随机森林、支持向量机），对设备健康状态进行评分，提前识别设备潜在故障风险。

第二，能耗优化分析模型。分析管廊通风、照明、排水等系统的能耗数据，结合管廊运行负荷与环境参数，优化设备运行策略（如调整通风系统启停时间、照明亮度），降低管廊能耗。

第三，故障根因分析模型。针对故障数据，采用关联规则挖掘算法，分析故障与设备参数、环境因素、运维操作之间的关联关系，定位故障根本原因，避免同类故障重复发生。

3.3 人工智能决策技术

人工智能决策技术可提升管廊运维的自动化与智能化水平，主要应用于故障诊断与运维调度：

第一，智能故障诊断：基于深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络），对设备振动、温度等数据进行特征提取与模式识别，实现设备故障的自动分类与定位，诊断准确率可达 90% 以上，相比人工诊断效率提升 5-10 倍。

第二，智能运维调度：结合管廊运维任务、运维人员位置、设备资源状态等信息，采用遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法，自动规划最优运维路线与资源分配方案，减少运维人员往返时间与资源浪费，提升运维效率。

3.4 三维可视化技术

三维可视化技术为管廊运维提供直观的空间管理手段，基于 BIM 与 GIS 融合技术，构建管廊三维模型，实现管廊内部结构、设备位置、管线走向的精确呈现。同时，将感知层实时数据与三维模型关联，支持管理人员通过点击模型中的设备或管线，查看其运行参数、历史数据与维护记录；在故障发生时，可通过三维模型快速定位故障位置，展示故障影响范围，辅助制定应急处置方案。此外，支持 VR（虚拟现实）/AR（增强现实）技术接入，运维人员可通过 VR设备进行虚拟巡检，或通过 AR 设备在现场查看设备参数与维修指导，提升运维便捷性。

4 实际应用案例分析

4.1 案例介绍

以某省会城市地下综合管廊项目为例，该管廊全长 15km ，涵盖电力、通信、给排水、燃气四类管线，采用本文构建的智慧运维管理体系与关键技术进行运维管理。项目实施前，管廊依赖 10 名运维人员进行人工巡检，平均故障响应时间为4 小时，年运维成本约800 万元；项目实施后，运维人员减少至5 人，故障响应时间缩短至1 小时，年运维成本降至500 万元。

4.2 应用效果

第一，安全保障能力提升。通过气体检测仪与智能报警系统，成功预警 3次燃气泄漏隐患，均在事故发生前完成处置；通过设备健康度评估模型，提前发现5 台排水泵轴承磨损故障，避免设备停机导致的管廊积水风险。

第二，运维效率提升。智能运维调度系统使运维工单处理效率提升 60% ，巡检路线优化后，运维人员日均巡检里程减少 30% ；故障知识库累计存储故障案例200 余条，故障解决率从 75% 提升至 95% 。

第三，成本降低。通过能耗优化分析模型，管廊通风与照明系统能耗降低25% ；减少人工巡检与设备维修成本，年节约运维费用300 万元。

五、结论

本文针对城市地下综合管廊运维管理的需求与痛点，构建了 “感知层 - 传输层- 平台层- 应用层”四层智慧运维管理体系，明确了各层功能与架构设计，同时深入研究了物联网感知、大数据分析、人工智能决策、三维可视化等关键技术。通过实际案例验证，该体系与技术能够有效提升管廊运维的智能化水平，缩短故障响应时间，降低运维成本，保障管廊安全稳定运行。

参考文献：

[1] 赖一飞 , 唐嘉伶 , 胡小勇 . 基于 BIM⁺ 技术的城市地下综合管廊智能运维管理研究 [J]. 经济管理学刊（中英文版）,2023,12(2):41-51.

[2] 林坚 . 城市地下综合管廊运维技术研究与应用探析 [J]. 居业 ,2024(1):28-30.

[3] 朱俊韬 . 城市地下综合管廊智慧运维及应急指挥系统研发 [J]. 长江信息通信 ,2024,37(10):137-140.

[4] 郭亮亮 . 综合管廊智能监管系统关键技术研究与示范应用 [J]. 自动化博览 ,2024,41(12):70-73.

[5] 李璐 . 城市地下综合管廊运维管理与施工分析 [J]. 大武汉 ,2022(18):281-283.