基于深度学习的城市供水管网漏损识别与定位技术研究

1. 研究背景与意义

城市供水管网作为现代城市不可或缺的基础设施，承担着为居民、工业和商业用户提供安全可靠供水的重要职责。其稳定运行不仅直接关系到城市居民的日常生活质量，还对工业生产、公共服务等多个领域的正常运转起到关键支撑作用[3]。在智慧水务快速发展的背景下，供水管网的智能化管理和高效运维已成为保障城市供水安全的核心任务之一[7]。因此，确保供水管网的安全稳定运行，避免因故障或漏损引发的供水中断，是城市可持续发展的重要前提。

供水管网中的漏损问题不仅导致宝贵的水资源浪费，还可能引发一系列严重的经济和环境后果。据统计，我国平均管网漏损率约为 18% ，部分地区甚至高达 35%以上，这种高漏损率使得大量水资源被无效消耗[4]。此外，漏损事件若未能及时发现和处理，可能导致地基下沉、建筑物结构受损等安全隐患，同时也会对供水水质造成污染，威胁公众健康[6]。从经济角度来看，长期的漏损问题会增加供水企业的运营成本，并可能导致额外的维修和改造费用，进而影响城市的经济发展。

2. 传统漏损识别与定位技术分析

传统的供水管网漏损识别与定位技术主要包括硬件检测技术和软件分析方法。硬件检测技术如音听法，通过监听管道内水流产生的声波变化判断漏损位置；注气法则是向管道内注入气体并利用气体泄漏时的声音进行检测；探地雷达法利用电磁波在管道周围介质中的反射特性来定位漏损点[14]。此外，红外热成像法通过探测地表温度异常识别漏损区域。软件方法主要基于瞬态分析和模型分析，其中基于瞬态分析的方法通过对压力信号进行时域或频域处理以推求泄漏位置，例如时域反射技术（TDR）和频域分析（FDA）等[14]。而基于模型分析的方法则通过建立管网水力模型，结合节点压力和流量数据预测漏损区域[8]。尽管传统技术在供水管网漏损检测中发挥了重要作用，但其局限性也不容忽视。硬件检测技术通常耗时耗力，且对操作人员的经验要求较高，难以实现大范围快速检测[8]。例如，音听法和注气法需要逐一排查管段，效率低下；探地雷达法则受地质条件影响较大，适用范围有限[14]。软件方法方面，基于瞬态分析的技术虽然能够提供较高的定位精度，但对监测设备的要求较高，且易受噪声干扰[15]。而基于模型分析的方法由于依赖于管网参数的准确性，当数据资料不足或存在误差时，模型精度会显著下降，导致漏损定位结果不够可靠[3]。此外，传统技术往往无法适应复杂多变的管网环境，难以满足现代城市供水管网漏损检测的多样化需求[8]。

3. 基于深度学习的漏损识别与定位技术优势

深度学习以其强大的数据处理能力，能够从大量复杂的供水管网数据中提取有效特征，显著提高漏损识别的准确性。在智慧水务背景下，供水管网运行数据量日益增加，精度不断提升，这为深度学习算法的应用提供了坚实基础[7]。例如，基于在线流量和压力数据，深度学习模型能够通过自我特征提取能力，自动识别与漏损相关的关键模式，从而实现对漏损点的精准定位[11]。此外，深度学习模型在处理多源异构数据方面表现出色，能够整合来自不同传感器的信息，进一步提升漏损识别的可靠性。深度学习模型具备自学习能力，能够根据不同管网环境和漏损情况动态调整其参数，从而提升漏损定位的可靠性。传统的漏损检测方法往往依赖于固定的规则或经验模型，难以适应复杂的实际场景。而深度学习模型通过训练过程不断优化自身结构，能够适应各种管网拓扑结构、运行条件以及漏损类型的变化[1]。例如，双向LSTM 神经网络通过分析管网节点水压的变化规律，能够快速准确地定位漏损节点，并在多种条件下保持较高的预测精度[4]。这种自适应性使得深度学习技术在复杂的供水管网环境中具有显著优势。基于深度学习的漏损识别与定位技术在实现实时监测、提前预警以及优化管网管理等方面展现出巨大的潜在应用价值。首先，深度学习模型能够利用实时采集的数据进行快速分析，从而实现漏损的即时监测与预警，有助于及时采取措施减少水资源浪费[7]。其次，通过对历史数据的学习与分析，深度学习模型可以预测漏损发生的可能性，为管网维护提供科学依据[12]。此外，深度学习技术还能够与其他信息化手段相结合，构建智能化的供水管网管理体系，从而优化资源配置、延长资产寿命并提升整体运行效率。这些潜在应用价值使得深度学习技术在供水管网漏损控制领域具有广阔的发展前景。

4. 实际应用挑战与应对策略

在大规模供水管网中，获取全面且准确的数据面临诸多困难。一方面，传感器覆盖不足是一个显著问题，由于供水管网分布广泛且复杂，难以在每一个关键节点都部署传感器，导致监测数据存在盲区[7]。另一方面，数据质量参差不齐也对后续分析造成阻碍，例如传感器精度差异、数据传输过程中的噪声干扰以及人为记录错误等，都可能使数据偏离真实情况[12]。这些问题的存在，使得基于深度学习的漏损识别与定位技术在数据输入端就面临严峻挑战。深度学习模型的训练和推理对计算资源有着较高要求。训练过程通常需要大量的数据迭代和复杂的矩阵运算，这离不开高性能的图形处理器（GPU）或专用的人工智能芯片。然而，在实际应用场景中，尤其是一些资源有限的地区或小型供水企业，可能无法承担购置和维护高端计算设备的成本[7]。此外，模型推理阶段也需要持续的计算支持，若计算资源不足，可能导致监测实时性下降，影响漏损识别的及时性和准确性。针对数据获取挑战，可通过优化传感器布局来提升监测覆盖范围和数据质量。例如，利用管网水力模型模拟分析，确定最关键的监测点部署传感器，以最小的成本获取最具代表性的数据[7]。同时，采用数据增强技术，通过对现有数据进行噪声添加、数据插值等处理，扩充数据集规模，提高模型的泛化能力。对于计算资源限制问题，可借助云计算资源，将模型训练任务迁移至云端，利用云平台强大的计算能力完成模型训练，从而缓解本地计算资源压力[12]。

5. 结语

深度学习技术在城市供水管网漏损识别与定位中的应用，为智慧水务的发展提供了重要的技术支持。然而，随着物联网、大数据和人工智能等新兴技术的快速发展，深度学习技术与其他技术的融合成为未来研究的重要方向。物联网技术通过传感器网络实时采集供水管网的流量、压力等数据，为深度学习模型提供了丰富的数据源，从而提升模型的训练效果和预测精度[7]。同时，大数据技术的应用使得海量数据的存储、管理和分析成为可能，这为深度学习模型在处理复杂管网问题时提供了强有力的支撑。此外，人工智能技术中的强化学习和迁移学习等方法，可以进一步增强深度学习模型的适应性和泛化能力，使其能够更好地应对不同管网环境下的漏损识别与定位需求[12]。通过多种技术的协同作用，未来有望实现更加智能化、精细化的供水管网监测与管理，从而显著提高漏损控制的效率与准确性。

参考文献

1.蒋白懿;牟天蔚;李维轲;王康;肖敏;王鑫.基于深度学习框架的时空联合供水管网漏损检测研究[J].给水排水,

2024,50(6):152-158.2.谭震;郭新蕾;李甲振;郭永鑫;潘佳佳.基于多尺度卷积神经网络的管道泄漏检测模型研究[J].水利学报,2023,

54(2):220-231.3.王杉月;张葵;艾静;陶涛.供水管网漏损检测与识别技术研究进展[J].净水技术,2020,39(8):49-55.