机场管网节点超声波流量计量数据价值挖掘路径

1 引言

水利水电系统作为能源保障的重要组成部分，其运行效率直接关系到航站楼及周边设施的能源使用安全与保障水平，随着智慧机场建设进程加快，对供排水系统以及水电设备运行状态的精细化管理提出更高要求。能源计量作为支撑运维管理的重要基础，正在由传统人工抄表向智能化监测与动态感知转变，智能超声波流量计与能耗监测终端等设备的部署，为实时掌握管网流量变化和提升能源利用效率提供数据支撑与技术保障，结合机场复杂的运行环境并挖掘计量数据的潜在价值，可实现对水利水电设施运行状态的全面认知与持续优化，为实现机场能源系统的协同高效运行提供重要支持。

2. 数据采集处理

2.1 超声波流量计数据的采集过程与要求

超声波流量计在机场水利水电系统中作为关键计量设备，常部署于水泵房出入口和末端用户接口位置，其布设须充分考虑流量状态稳定性以及安装环境的电磁干扰影响[1]。以双流机场为例，目前水务管网主干段平均每隔约 400 米设置一台高精度时差式超声波流量计，用于采集供水实时流速与累计流量以及断面速度分布等参数，数据采集频率通常设置为 5 分钟一次，以满足对动态用水趋势的捕捉需求。为保证数据在传输过程中的完整性与时效性，流量计通常接入能耗监测终端，并借助工业级无线通讯或光纤链路上传至能源管理平台，流量计本体须定期校准且每季度需开展一次比对测试，保证其测量误差控制在额定范围内。

2.2 数据预处理与质量控制方法

原始流量计数据在采集完成后需进入统一的数据处理流程，主要包含时间对齐和异常剔除与稳定性检验等步骤，在实际运行中由于现场通讯波动或传感器结垢影响，采集数据中常出现短时间间隔内的突变值或缺测点，例如某管网段曾出现连续 6 小时数据跳变，单点值较前一周期增幅超过 500 立方米[2]。预处理过程需依据设备标定值与历史运行模型设定阈值范围，对偏离规则的数值进行标记与处理，采用滑动平均结合经验规则法对短周期尖峰值进行平滑处理，并利用线性插值与历史数据拟合方式对短时间缺测段进行补充。为避免因数据修正造成系统性误判，每次预处理后需生成完整日志并留存修订前后对照版本，质量控制策略强调多源比对与交叉验证机制，在水泵房总进出流量与管网子节点总和之间建立闭合平衡校验模型，每日误差控制在限定区间内以识别系统性泄漏或设备计量偏移风险，最终形成的数据集需满足连续性与一致性要求，作为后续趋势分析与优化决策的基础输入。

3. 数据价值挖掘路径

3.1 数据挖掘技术在流量分析中的应用

在机场供排水系统的能源计量过程中，数据挖掘技术已逐步成为提升运行精度与决策效率的重要工具，基于大量历史流量数据构建模型，可实现对典型用水模式的分类识别以及运行异常的早期预警。以双流机场南区生活水供水系统为例，利用半年内的流量数据，采用时间序列建模与聚类分析相结合的方法，将水泵房出口流量划分为五类日型，并识别出夜间供水需求稳定区间在每日 0 点至 4 点之间，平均流量维持在每小时 48 至 55 立方米之间。在节假日前一天的晚上与航班高峰前两个小时内，系统供水量呈现持续上涨态势，预测模型基于支持向量机回归算法进行校准后，在未来七天的预测误差控制在每日 95 立方米以内，技术的引入为能源管理人员提供面向未来的水量预估与设备调度建议，避免高峰期运行负荷失衡或水压波动问题。

3.2 流量数据的趋势分析与异常检测

在对机场供排水系统进行高频监测的过程中，趋势分析与异常检测构成运行管理中的关键环节，以某一次实际运维场景为例，双流机场西南片区某输水管段在四月份出现断续性流量偏差，借助滑动窗口趋势分析发现该段连续三天每日 13 点至 14 点的流量峰值存在较大波动，波动幅度达到每日约 260 立方米[3]。进一步对比上下游节点数据发现该段存在非同期变动，结合残差分布与梯度变换速率判别模型，判定该波动为典型漏损异常信号。该类事件在实时监测平台中触发二级预警机制，系统根据误差传递路径自动识别异常起点位置，并推送至维保系统进行闭环处理。在异常识别准确性方面，基于随机森林与经验阈值融合算法构建的检测模型在三个月内共识别疑似异常数据 117 组，最终经现场确认有效报警达 82 组，数据趋势挖掘不仅可以提高系统问题响应效率，也为故障预判与运维调度提供前置信息基础。

3.3 基于数据挖掘的管网优化与资源配置

流量数据的深度挖掘不仅服务于日常监测，更在管网结构调整与供水策略优化中发挥支撑作用，在双流机场东区管网优化项目中，借助对关键输水节点的历史流量进行聚类归一化处理，结合水力模拟软件构建运行仿真模型，对不同工况下的供水路径与能耗分布进行评估，表 1 为该项目在四种典型场景下的模拟结果数据，包含泵站入口流量与能耗及系统总供水量。

A3 工况在供水总量上虽然处于最高水平，但其对应的压损与能耗数值亦处于各工况中最高区间且泵站负载明显偏高。A2 工况虽然总供水量略低，但其单位流量所对应的能耗最低，系统运行效率相对较高，适合作为夜间或非航班高峰时段的供水方案。A1 与 A4 工况在系统平衡性方面表现较为接近，适用于大多数白天运行时段。

4 结语

本文围绕机场水利水电系统中能源计量数据的采集与挖掘路径展开研究，结合超声波流量计的实际应用场景，探讨数据处理流程与优化策略在管网运行管理中的实践价值，研究表明智能计量设备与数据挖掘技术的深度融合，可提升机场水资源利用效率与供排水系统运行可靠性。未来在系统集成和预测控制与协同调度等方面仍具拓展空间。

参考文献：

[1]贺鹏, 宋学雨. 数字孪生技术和智慧水利系统的整合运用研究[J]. 水上安全,2025,(11):107-109.

[2]麻国栋.增强底线思维发挥专家作用做好水利设施防汛调度运行[N].邢台日报,2024-06-29(001).

[3]王云辉,顾永钢,王兆秀,等.北京市水务运行管理“最后一公里”面临的挑战和对策[J].水利技术监督,2024,(06):61-64+72.