人工智能驱动的建筑给排水管网智能诊断与泄漏预警模型构建

引言

建筑给排水管网作为建筑的重要基础设施，承担着输送和分配水资源的重要任务。然而，随着建筑规模的不断扩大和使用年限的增加，给排水管网面临着各种故障和泄漏问题，如管道堵塞、阀门故障、管道破裂等。这些问题不仅会影响建筑的正常用水，还可能导致水资源的浪费和环境污染。传统的管网检测方法主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现潜在的故障和泄漏隐患。

近年来，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，为建筑给排水管网的智能管理提供了新的思路和方法。人工智能技术能够对大量的管网运行数据进行快速处理和分析，挖掘数据中的潜在信息，从而实现对管网故障的智能诊断和泄漏预警。例如，机器学习算法可以通过对历史故障数据的学习，建立故障诊断模型，准确判断管网的故障类型和位置；深度学习技术可以对管网的压力、流量等实时数据进行分析，提前预测泄漏的发生。因此，构建人工智能驱动的建筑给排水管网智能诊断与泄漏预警模型具有重要的现实意义。

一、建筑给排水管网数据特征分析

1. 数据类型与来源

建筑给排水管网的数据类型丰富多样，主要包括流量数据、压力数据、水质数据及设备运行状态数据。流量数据反映管网中水流的瞬时值与动态变化趋势，通过电磁式或超声波流量计在关键节点实时采集，具备高时间分辨率特性。压力数据体现系统内水压分布与波动特征，由高精度压阻式传感器连续监测，尤其在供水干管与立管交汇处布设密集，用于识别压力异常与水锤效应。水质数据涵盖 pH 值、浊度、余氯、电导率等关键指标，依托在线水质分析仪进行多参数同步采集，确保饮用水安全合规。此外，阀门开度、水泵启停状态、电机电流等设备运行数据亦通过建筑自动化系统（BAS）集成获取，反映管网调控逻辑与设备健康状况。上述数据来源于分布式传感网络、SCADA 系统及定期巡检数据库，具有时空关联性强、维度高、采样频率高等特点，覆盖从源头到末端的全系统运行环节，为人工智能模型提供多源异构、高完整性数据支撑，奠定故障诊断与泄漏预警的精准分析基础。

2. 数据预处理

由于采集到的原始数据受传感器漂移、通信中断及环境干扰等因素影响，普遍存在噪声干扰、数据缺失与异常值等问题，需进行系统性数据预处理以提升数据质量。首先，通过数据清洗识别并剔除离群点，采用中值滤波抑制脉冲型噪声，结合卡尔曼滤波对动态压力与流量序列进行状态估计与平滑处理，有效保留关键时变特征。针对因设备故障或传输延迟导致的数据缺失，依据时间序列特性，采用线性插值、三次样条插值或基于时间加权的插值方法进行高精度填补，确保数据连续性。对于多源异构数据间量纲差异显著的问题，实施归一化处理，常用最小 - 最大归一化或 Z-score 标准化方法，将各特征变量映射至统一数值区间，消除尺度差异对模型收敛速度与性能的不利影响。此外，引入滑动窗口技术对时序数据进行分段重构，增强数据局部相关性表达，提升后续模型对动态工况的辨识能力。预处理流程充分考虑数据时空相关性与物理约束，保障输入数据的准确性、一致性和建模适用性，为智能诊断与泄漏预警模型提供高质量数据基础。

二、人工智能驱动的模型构建

1. 智能诊断模型

智能诊断模型基于机器学习算法构建，旨在实现建筑给排水管网中多类型故障的精准识别与分类。通过深入分析管网水力瞬变特性与设备运行机理，系统提取流量变化率、压力波动幅度、流速梯度、节点压差及能耗偏移量等多维特征参数，构建高判别性输入特征向量，充分表征阀门卡滞、泵组失速、局部堵塞及连接松动等典型故障的动态演化模式。采用支持向量机（SVM）进行故障分类，依托结构风险最小化原则，在高维核空间中构建最优分类超平面，具备强泛化能力与抗过拟合性能，尤其适用于小样本、非线性故障数据的分类任务。同时引入 CART 决策树算法，基于信息增益与基尼不纯度对特征空间进行递归分割，生成可解释性强的分层判别逻辑，直观呈现故障诊断路径。为进一步提升分类精度与鲁棒性，融合集成学习框架，构建随机森林（RF）与梯度提升决策树（GBDT）模型，通过 Bagging 与 Boosting 机制有效降低偏差与方差，增强模型对复杂工况的适应能力。训练过程中，利用标注完备的历史故障数据集进行有监督学习，结合 k 折交叉验证与网格搜索策略优化关键超参数，如核函数类型、正则化系数、树深度与学习率，显著提升模型在未知工况下的诊断准确率与稳定性。引入特征重要性分析与 SHAP 值解释方法，增强模型决策透明度，支持故障归因与机理追溯。最终输出涵盖阀门失效、泵组异常、支路堵塞及接口泄漏等典型故障类型，实现故障类别、空间定位与严重等级的多维度识别，为建筑给排水系统的智能运维与主动干预提供高可信度决策支持。

2. 泄漏预警模型

泄漏预警模型基于深度学习架构构建，核心采用长短期记忆网络（LSTM），专用于处理高维、非平稳的时间序列监测数据。该模型以管网关键节点的实时压力、流量及流速等多源传感器数据作为输入序列，利用 LSTM 单元内部的门控机制有效捕捉系统运行中的长期依赖特性与动态时序关联，克服传统模型在时间跨度较长时易出现的梯度消失问题。通过在历史正常工况数据上进行无监督或自监督预训练，模型学习构建系统正常运行的动态基准模式，并建立预测误差分布的概率模型。在线监测阶段，当输入数据的预测残差显著偏离置信区间，或连续多个时间步长内出现异常趋势时，模型触发初步预警。为进一步提升预警的精确率与抗干扰能力，引入多级判别机制：结合滑动窗口统计分析进行趋势判别，融合基于高斯混合模型（GMM）的概率异常评分，并辅以工程经验设定的物理阈值进行双重校验，有效降低误报率与漏报率。模型支持对微小泄漏的早期识别，具备良好的时序敏感性与工况适应性，可实现分钟级响应，为管网安全运行提供前置化、智能化的决策支持。

三、结论

本研究成功构建了人工智能驱动的建筑给排水管网智能诊断与泄漏预警模型。通过对建筑给排水管网数据的特征分析和预处理，为模型的构建提供了高质量的数据基础。基于机器学习和深度学习技术构建的智能诊断模型和泄漏预警模型，能够准确诊断管网故障和及时预警泄漏问题。该模型的应用有助于提高建筑给排水管网的管理效率，降低维护成本，保障建筑用水的安全和稳定。然而，本研究仍存在一定的局限性，如模型在复杂工况下的适应性有待进一步提高，数据的采集和传输的稳定性还需要加强等。未来的研究可以进一步优化模型结构，引入更多的传感器数据，提高模型的性能和可靠性。

参考文献：

[1] 马晓康 ， 姜瑞利 . 给排水管网泄漏检测与预测系统的计算机应用研究[J].IT 经理世界 ，2025，28（03）：214-216.

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