市政工程中综合管廊智慧运维管理体系建设研究

引言

城市地下综合管廊，被誉为城市的“血管”和“神经”，是集约化容纳电力、通信、给水、排水、燃气等多种市政管线的地下隧道空间。其建设能有效解决“马路拉链”和“空中蜘蛛网”等城市痼疾，提升土地综合利用效率，增强城市防灾抗灾能力和综合承载能力。

一、综合管廊智慧运维管理体系的内涵与核心理念

1.内涵

综合管廊智慧运维管理体系是依托物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等先进技术，将综合管廊内的各类设施设备、运行数据、环境信息等进行全面整合与深度分析，构建一个具有实时感知、智能决策、精准执行功能的一体化管理系统。该体系通过对管廊全生命周期的精细化管理，实现对管廊运行状态的全方位监控、故障的快速预警与诊断、资源的优化配置和高效利用，以保障管廊的安全稳定运行，降低运维成本，提高管理效率和服务质量。它打破了传统运维管理中信息孤岛的局面，实现了各部门、各系统之间的协同联动，为城市基础设施的可持续发展提供有力支撑。

2.核心理念

一是以数据驱动为核心。充分挖掘管廊运行过程中产生的海量数据价值，通过建立数据模型和算法，对数据进行深度分析和挖掘，为运维决策提供科学依据。利用实时监测数据预测设备故障的发生概率和时间，提前制定维护计划，避免故障的发生和扩大。二是强调智能化与自动化。借助先进的传感器、智能终端和自动化控制技术，实现管廊设备的自动巡检、自动控制和自动调节，减少人工干预，提高运维的准确性和及时性。三是注重协同与共享。该体系强调各参与方之间的协同合作，包括政府部门、建设单位、运维企业、管线单位等，通过建立统一的信息平台，实现信息的共享和业务的协同办理，提高整体管理效能。四是追求可持续发展。在运维管理过程中，充分考虑资源的合理利用和环境保护，采用节能、环保的技术和设备，降低管廊运行对环境的影响，实现经济效益和环境效益的双赢。

二、智慧运维管理体系的总体框架设计

1.数据层设计

构建全面且高效的数据采集、存储与管理系统是确保城市地下综合管廊安全运行的重要基础。一方面，需要科学部署各类先进的智能传感器网络，包括温度传感器、湿度传感器、气体浓度检测仪、振动监测设备等，实现对管廊内部环境参数、设备运行状态等关键指标的 24 小时不间断实时监测与数据采集，确保所有监测数据的准确性、完整性和及时性。另一方面，必须建立具有大容量存储空间、高安全防护等级的智能数据库系统，采用分布式存储架构和云计算技术相结合的方式，对传感器网络采集到的海量结构化与非结构化数据进行科学分类、智能归档和高效管理。

2.应用层设计

我们将致力于开发一系列功能完善、性能稳定的专业化应用系统，以全面满足各类运维场景的多样化需求。具体而言，首先将重点建设智能监控系统，该系统不仅能够通过直观的可视化界面实时展示管廊内的温度、湿度、压力等各项运行参数，还能对各类设备的运行状态进行实时监测，包括但不限于通风设备、排水设备、电力设备等，从而实现对地下综合管廊运行状况的全天候、全方位、多维度监控。其次，我们将构建一套先进的故障预警与诊断系统，该系统通过整合大数据分析技术和人工智能算法，能够对设备运行数据进行深度挖掘和智能分析，不仅可以精准预测潜在的设备故障风险，还能在故障发生时快速定位问题根源，并通过声光报警、短信通知等多种方式及时向运维人员发出警报。

3.通信层设计

为了构建一个高效、安全且持续稳定的通信网络系统，确保各类数据能够实现无缝、流畅的传输，我们采取多层次的通信解决方案。在具体实施过程中，我们采用有线与无线通信技术相结合的综合组网方式，包括但不限于高性能光纤网络、新一代 5G 移动通信网络等先进技术手段。这些通信基础设施将为地下综合管廊内的各类智能感知设备（如环境监测传感器、设备状态检测终端等）、智能控制终端以及远程监控指挥中心之间，建立起高带宽、低延迟、抗干扰的通信链路。

三、智慧运维管理体系的关键技术支撑

1.物联网技术

通过在综合管廊内部大规模布设各类智能传感设备，包括但不限于温湿度传感器、可燃气体检测传感器、氧气浓度传感器、水位监测传感器、振动传感器等多种类型的环境监测装置，构建起全方位、多层次的物联感知网络体系。这些高精度传感器能够 7×24 小时不间断地对管廊内部的环境参数（如温度、湿度、有害气体浓度、积水深度等）以及各类设备（包括通风系统、排水泵站、电力设备等）的运行状态进行实时监测与数据采集。

2.大数据分析技术

通过对从物联网传感器、监控系统等各类智能终端设备采集到的海量实时数据进行深度挖掘和智能分析，运用大数据处理技术和机器学习算法，构建精准的数据分析模型和预测算法。这些模型和算法能够深入分析地下综合管廊运行的各项参数指标，发现其内在的运行规律和发展趋势，从而实现对管廊系统可能出现的各类问题和故障的精准预测。基于这些分析结果，可以为管廊的日常运维管理提供科学、可靠的决策依据。例如，通过对管廊内各类设备（如通风设备、排水设备、电力设备等）的历史运行数据进行多维度的关联分析，可以提前发现设备性能下降的趋势或潜在的故障隐患，从而在设备完全失效前及时安排维护保养或更换，避免因设备故障导致管廊运行中断或安全事故的发生。

3.人工智能技术

在管廊运维领域引入先进的人工智能算法，包括机器学习、深度学习等前沿技术，能够显著提升运维工作的智能化水平。具体而言，可以运用机器学习中的监督学习、无监督学习等算法模型，对设备运行数据进行深度挖掘和分析，建立故障诊断模型，实现设备故障的自动识别、分类和预测，从而大幅提高故障诊断的准确率和响应速度。在视频监控方面，通过深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，对管廊内的监控视频进行实时分析处理，能够智能识别人员异常行为、设备异常状态等各类突发事件，并及时发出预警信息。此外，人工智能技术还能结合运筹学优化算法，对运维人员调度、物资调配等资源分配问题进行智能优化，建立最优的运维决策模型，从而全面提升管廊运维管理的整体效能和智能化水平。

四、结论

综合管廊作为现代化城市的重要基础设施，其运维管理水平直接关系到城市的韧性与安全。面对传统运维模式的诸多挑战，建设智慧运维管理体系是必然的发展趋势和解决方案。本文所研究的体系框架，以“一个中心、两大体系、三层架构”为核心，深度融合 BIM、IoT、大数据、AI 和数字孪生等关键技术，旨在构建一个数据驱动、主动预警、智能决策、协同联动的新型运维模式。

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