基于物联网的城镇燃气管网多源泄漏检测数据实时融合技术研究

引言

城镇燃气管网是保障民生的重要基础设施，但其长期运行受腐蚀、第三方破坏、施工缺陷等因素影响，易发生泄漏。泄漏不仅造成燃气浪费，更可能引发爆炸、中毒等恶性安全事故，威胁居民生命财产安全与城市公共安全。随着物联网技术的发展，低功耗传感器、广域通信技术为多源数据采集提供可能，因此亟需构建适配城镇燃气管网场景的实时数据融合方案。

一、城镇燃气管网多源泄漏检测数据特征分析

1.1 多源数据来源与类型

城镇燃气管网多源泄漏检测数据来源广泛，可按数据产生场景与作用划分为四类核心类型。从直接监测泄漏的感知层设备来看，物理参数数据主要源于管道内部部署的监测设备，用于反映管网基础运行状态，如压力数据能体现管道内燃气压力波动，流量数据可追踪燃气输送的动态变化；泄漏特征数据则来自管道周边及地面的专用检测设备，直接关联泄漏事件，燃气浓度数据可捕捉环境中燃气是否异常积聚，声波数据能识别泄漏产生的特殊声学信号。

1.2 多源数据核心特征

多源数据的核心特征集中体现在时空维度与质量维度。在时空特征上，时间维度存在明显差异，不同传感器的采样频率各不相同，部分传感器需高频采集以捕捉瞬时泄漏信号，部分则可低频采样记录趋势变化，且泄漏发生时，各类数据的变化存在时序关联，如压力数据通常先出现异常波动，随后浓度数据才会呈现上升趋势。空间维度上，传感器部署位置与泄漏点的距离会影响数据强度，距离越近，泄漏信号越明显；同时，管网的拓扑结构也会作用于数据，分支管道可能阻碍泄漏燃气扩散，导致不同区域的浓度数据呈现差异。

1.3 数据预处理需求分析

基于多源数据的特征，预处理需针对性解决三类关键问题。针对数据中的噪声干扰，需通过滤波处理抑制无关信号，比如电磁干扰可能导致压力数据出现无意义波动，振动干扰会影响声波数据的准确性，需通过专门算法过滤这些干扰信号，保留与泄漏相关的有效信息。数据还需进行异常修复与归一化处理。面对数据缺失情况，需通过合理方法补充空缺值，对于超出正常范围的异常值，要准确识别并替换，保证数据完整性。

二、基于物联网的多源泄漏检测数据实时融合技术设计

2.1 融合架构总体设计

基于物联网的多源泄漏检测数据实时融合技术采用感知层预处理、边缘层初步融合、云端层深度融合的三级协同架构，实现数据处理效率与融合精度的平衡。感知层作为数据采集前端，承担本地初步预处理任务。部署在管网及周边的各类传感器，在采集压力、浓度、声波等数据后，先通过内置轻量化算法完成基础清洗与降噪，过滤明显的无效数据，减少后续传输与计算压力，确保上传至边缘层的数据具备初步有效性。边缘层部署于管网片区，是实时融合的核心环节。其接收感知层传输的数据后，先完成数据层与特征层融合：对同类型传感器数据进行整合优化，提取压力突变率、浓度上升速率等关键特征，再通过轻量化计算模型处理特征信息，生成初步的泄漏嫌疑判断。边缘层的本地化处理大幅缩短数据传输距离与处理时间，保障融合的实时性。

2.2 关键技术模块设计

数据预处理模块针对多源数据特性，通过自适应滤波算法抑制电磁、振动等干扰，消除压力、声波数据中的噪声；借助时间同步协议统一各传感器采样时间，结合管网 GIS 地图实现数据与管道位置的空间关联，完成时空对齐；再通过归一化算法将不同量纲的数据映射至统一范围，为融合分析奠定基础。数据层在边缘层实现同类型数据整合，依据传感器精度动态分配权重，提升原始数据可靠性；

特征层通过主成分分析降低特征维度，保留关键信息，再利用轻量化神经网络对多源特征进行融合，输出泄漏嫌疑度；决策层在云端层基于改进的证据理论，引入证据可信度动态调整机制，解决多源决策结果的冲突问题，输出最终泄漏判定结论。

2.3 融合技术安全性设计

数据传输安全方面，采用加密协议对感知层与边缘层、边缘层与云端层之间的通信数据进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取或篡改，确保数据完整性与机密性。设备身份认证环节，为每个传感器、边缘节点分配唯一身份标识，建立严格的接入认证机制。只有通过身份验证的设备才能接入融合系统，有效抵御非法设备接入带来的安全风险，保障系统边界安全。数据存储与隐私保护方面，云端层对存储数据进行分级分类管理，对涉及管网关键位置、敏感运维信息的数据进行脱敏处理；设置访问权限控制，不同角色人员仅能获取对应权限的数据，防止数据泄露，同时定期开展安全审计，及时发现并处理潜在安全隐患。

三、基于物联网的多源泄漏检测融合系统实现

3.1 系统总体架构

系统采用四层架构设计，各层功能明确且协同联动。感知层部署各类检测设备，负责采集管网压力、燃气浓度、声波等数据，是数据获取的基础；网络层选用适配管网场景的通信技术，搭建传感器与边缘节点间的传输通道，保障数据稳定传输；平台层依托云端服务，提供数据存储、计算资源支撑，为融合算法运行与系统功能实现提供基础环境；应用层开发可视化操作界面与功能模块，满足泄漏监测、预警推送、数据查询等实际运维需求，实现技术与业务的衔接。

3.2 硬件选型与部署

硬件选型围绕适配性、稳定性原则，传感器优先选择低功耗、抗干扰型号，以适应管网复杂的户外环境与长期运行需求；边缘节点选用具备一定计算能力的设备，支撑本地化数据处理与初步融合；通信模块则根据管网覆盖范围与传输需求，选择传输距离适配、功耗较低的类型。部署时结合管网风险等级与拓扑结构，在人口密集、管道老化等高危区域加密传感器部署，边缘节点按片区覆盖原则设置，确保数据采集无盲区、传输无中断。

3.3 软件系统开发

软件开发按模块化、易维护思路推进，硬件端开发传感器固件与边缘节点程序，实现数据采集与初步处理功能；算法端基于编程语言封装分层融合算法，设计调用接口，确保算法可灵活集成；前端采用直观的可视化技术，开发管网地图、数据仪表盘、预警弹窗等界面，方便运维人员操作；后端搭建服务框架，实现数据接收、存储、分析及预警信息推送等核心逻辑，保障系统各模块高效协同。

结语

本研究针对城镇燃气管网泄漏检测痛点，提出基于物联网的多源数据实时融合技术，通过三级融合架构与分层算法设计，有效提升了检测准确率与实时性。实验验证表明，该技术能适配复杂管网环境，为燃气安全运维提供可靠支撑。但研究在大口径管道适配性、极端环境鲁棒性上仍有不足。未来可拓展光纤传感、无人机巡检等数据来源，结合数字孪生技术优化泄漏预测与应急决策，推动技术在更大范围落地，助力智慧燃气产业发展。

参考文献

[1] 刘旭亮, 吴 伟. 城市 燃气管道 施工中 常见的问 题与应 对措施[J]. 中国高 新技术企业,2012,(14):81-83.

[2]陈旭.试论城市燃气管道设计施工中的常见问题[J].中国高新技术企业,2013,(08):70-71.