排水管网养护监管系统的数据标准化与集成技术

引言

随着城市的发展，排水管网系统雨水污水的收水和导水功能所承担的责仸日益增多，由于前期管控行业建设的标准不统、老化程度严重和信息管理分散，致使雨污水管网运维过程中存在报管不及时、报管不准确、报管错报重复等影响城市排水安全性和雨水、污水管网设施良好状态的问题，传统的管控行业人工巡查和分散运维方式已无法满足高密城市背景下雨水污水管网设施养护精细化、智能化发展需要，建立基于信息化和智能化的雨水污水管网运维监管系统，并加快雨水、污水管网数据标准化、集成化技术运用，提高管网养护运行效率，强化雨水污水管网养护及设施保障能力就成为当务之急。

一、排水管网养护监管系统的概述

城市排水管道和检查井管道等附属物养护监管系统是为基于计算机信息技术实现对城市排水管道及附属物运行情况、养护过程、抢修事件等养护信息以及检查井几何尺寸的探测、视频巡检作业、养护工作内容、抢修事件的收集和监测，能及时查询、共享排水管道及相关设施的各类数据及信息，从而达到提高排水管道的管理和服务质量，做到对排水管道运行状况实时掌控的目标。主要包括 GIS 空间定位管理、IoT 传感探测、视频巡检作业、数据的分析处理、数据库的管理、作业调度等功能，需要保证数据的全量接入、标准转换以及多源协同联动管理[1]。

二、排水管网养护监管系统的数据标准化与集成技术分析

（一）排水管道的养护运维

排水管网养护工作依赖的基础是准确及时地采集、加工和储存数据。为了统一数据处理，首先需要设计统一的数据格式。这既包括排水管网的数据基础（管径、管材、管长、管深等）、管网结构性数据（如管网裂损、脱节、错口以及管网腐蚀等级等）、功能性数据（通水性能、管网淤积程度以及水质的水分析项目）、管网养护作业数据（养护日期、养护方法、养护设备等）；通过建立数据采集标准和接口协议（如符合 GB/T51268 城镇排水管道检测与评估标准），使各类型数据采集设备（CCTV 检测机器人、声纳仪、激光扫描设备等）采集到的数据在经过结构化处理后能有较高的可比性和系统平台的互通性，还需设计针对各场景的数据标签，以满足不同深度、不同养护频率情况下的风险判别及技术决策的需要，实现数据的语义统一、数据互通的技术前提条件[2]。

为了真正意义上实现排水管道运维信息的全生命周期管理，必须采用多来源数据集成、调度联动等手段。技术上采用基于物联网的液位计、流速计、水质在线监测、振动感知等终端设备结合 NB-IoT、LoRa 或 5G 的通信模块，实现实时低功耗、广覆盖的数据上传，结合集成数据在管控平台部署数据中台，利用ETL 工具进行数据清洗、数据关联、动态同步，对齐数据格式（JSON/XML），为接入SCADA系统或智能运维系统提供数据接口；运行上采用调度优化算法（调度策略包括路径规划、作业频次自适应调节等），利用历史数据、当前数据、气象天气数据计算得到最优的养护调度策略；尤其是针对降雨或者高负荷工况，可基于当前液位、流速数据对溢流风险进行分析并生成排程和应急养护指令，做到根据数据智能调度和应对。

数字化养护管理主要是以一张运维地图的数字管理平台为载体，对整个排水管养作业环节的技术过程进行数据闭环。这里载体主要是BIM+GIS，以三维管网模型为载体，通过技术过程的信息空间定位呈现及管网现状情况数据的展示，以提高管养技术人员在执行管养流程时对窨井管渠位置的精准定位及状态的合理掌握。在管养作业环节所涉及到的养护关键技术主要包括巡线作业养护任务单编制、作业轨迹存储、现场检测视频状态实时上送、设备检测等技术。依托手持移动终端（PDA/PAD 等），由信息接口将管道清洗疏通检修记录、检测记录等相关作业数据录入并实时反馈到主平台。主平台的技术后台可以由智能计算机视觉技术相关领域基于深度学习理论对现场 CCTV拍摄的照片等信息进行智能化识别与分类，从而为技术人员的技术性故障维修提出解决方案，同时还可以通过建立数据分析大屏，采用

ECharts 或者 WebGL 等技术将管道状态劣化趋势、管网养护巡查频次热力图、管线缺陷故障频发点进行直观展示，为技术人员风险预测及养护方案制定提供重要依据，使管网巡检养护工作形成技术环节的数字管理、技术过程的可视化呈现、结果分析的智能化决策及业务流的完整闭环。

（二）排水管道的巡查监管

数据采集是排水管道巡查监督的核心一步，所以第一步是要形成排水管道巡查监督通用数据采集接口标准，并积极进行不同类型的排水巡查设备的整合使用。从技术实现上要按照《城市排水管道检测技术规程》(CJJ181-2012)等规范对数据采集对象的视频图像数据、环境参数、结构状况数据等形成统一的编码体系和元数据格式。数据采集的设备类型则要涵盖 CCTV 机器人、声呐、三维激光扫描仪、气体便携式检测仪等，设计接口规范，配备标准接口模块，以确保不同设备间数据互通。进一步提高数据标准化程度，通过对各种设备采集信息进行标准数据格式统一(如 GeoJSON，CSV、MP4 嵌套 XML 标签等)，并携带设备编码、时间标签、坐标信息、数据精度标签等元属性，使得数据采集设备间数据可无缝整合及意义互通，为下游统一监管平台对数据采集入桶做好技术铺垫。

自动巡检的主要技术难点在于多源异构的外场数据集成和处理。建议建设数据中台体系，融合 ETL（Extract-Transform-Load）技术链同步抓取视频流、静态图像、结构化文本、传感器数据，集成人工智能标注平台，应用神经网络（如 YOLOv5、MaskR-CNN）对摄像头、激光雷达采集数据进行无损智能检测和标注，生成标注（如“错口”、“树根侵限”、“管内腐蚀”等）字典，基于权重赋值机制（如 WRc 模型或企业自行制定）进行等级归类。

最后，在数据预处理的基础上，建立智慧化监管和辅助预警的在线可视化平台。首先从系统架构来看，智慧化监管平台以 GIS+BIM数据模型为基础，在此基础上打造三维巡查视图，并与 WebGL、Cesium 等三维数据可视化引擎结合，实现巡查范围全域排水管道巡查动态轨迹回放、缺陷点三维可视化呈现、缺陷情况时序演变等；在传输环节上，建立以 MQTT 或 WebSocket 为核心的消息发布、推送机制，支持前端采集设备与后端系统之间小延迟数据传输，支持视频边采边传、边采边播及缺陷事件的实时报警推送。

三、排水管网养护监管系统的数据标准化与集成技术使用的成效

排水管网养护监管系统采用数据标准化与集成技术后，显著提升了管网管理的数字化水平与智能化决策能力。通过统一数据格式、接口协议和元数据标签，实现了多源异构设备间的数据互通与语义一致，提升了数据采集的准确性与系统平台的兼容性。集成 ETL、物联网、AI 识别和 GIS/BIM 三维建模等技术，有效构建了数据闭环与可视化管理体系，使运维作业具备更高的精准性与响应效率。尤其在雨季及高负荷情境下，系统可实时识别溢流风险并动态调度应急作业，大大降低了故障率与环境风险。同时，自动生成的缺陷标注报告、巡检轨迹与统计图表，强化了数据可追溯性与监管透明度，推动了排水管道管理从传统经验型向数据驱动型转变，显著提升了城市基础设施的运行效能与智能监管水平。

四、结语

排水管网养护监管系统的构建需要具备数据标准、集成的技术支撑，在此基础之上完成了数据模型的建立、设备信息的融合、分析的智能性和监管的动态性，在管网巡查和运行养护方面形成了高、精、闭环的技术服务流程。在接下来的发展中，随着物联网、人工智能和可视化技术的不断发展，排水管网养护监管系统将具备更加高的响应管网全生命周期的能力，为城市运行的排水工作提供技术支持。

参考文献：

[1]罗贤伟,庞子山,谭松柏,等.基于云计算的水务大数据平台系统设计与实践[J].给水排水,2022,48(1)：7.

[2]周剑琴,杨旸,彭琳,等.基于国外技术运用的智慧管网标准体系研究[J].天然气与石油,2024,42(2)：125-130.