智慧水务平台下管网漏损定位与修复策略研究

一、智慧水务平台整体架构

智慧水务平台分四层协同工作，其中数据采集层通过远传表记录用水量与流量波动、智慧泵房传感器采集压力与流量数据，并在管网节点加装传感器补充数据，形成全方位数据采集网络；数据传输层采用LoRa、NB-IoT技术传输数据，通过加密保障数据安全，同时在偏远区域设置中继站或备用通道，确保数据传输连续不中断；数据处理层对采集到的数据进行清洗以去除误差，运用大数据分析识别数据异常，进而构建水力与漏损模型，还原管网实际运行状态；应用层则设置漏损定位、泵房监控等核心模块，通过可视化方式展示漏损情况与修复进度，为管理人员制定决策提供辅助支持[1]。

二、智慧水务平台下管网漏损定位技术

（一）基于硬件数据的漏损特征提取

智慧水务平台下，基于硬件数据的漏损特征提取需依托多类型感知设备构建协同识别体系。远传表作为用户端核心监测设备，可实时捕捉用水流量的时间维度变化，当夜间用水低谷时段出现流量异常偏高，或非用水高峰时段呈现无规律波动时，往往暗示管网存在漏损风险；智慧泵房搭载的压力与流量监测传感器，能实时追踪管网宏观运行状态，若压力数据出现非调度性的明显波动，且流量伴随无合理原因的异常增加，可据此初步判断漏损发生并评估漏损情况。为进一步提升特征识别的可靠性，需构建包含夜间流量异常特征、压力波动规律等在内的多维度指标体系，通过对各类指标的综合分析与筛选，剔除环境干扰因素，强化漏损特征的辨识度，为后续定位提供精准的特征依据。

（二）漏损定位核心技术应用

漏损定位核心技术应用需形成层级化、互补性的技术架构。水力模型法以管网数字孪生模型为基础，将硬件采集的实时运行数据作为模型输入参数，模拟管网内水流的实际运动状态，通过对比模型计算的模拟值与硬件实测数据的差异，锁定可能存在漏损的区域范围；数据驱动算法借助机器学习技术，选取适配的算法模型（如随机森林、LSTM等），以历史漏损案例数据与正常运行数据为训练样本，优化模型参数，待模型训练成熟后，输入实时硬件数据即可输出漏损点的概率分布情况，实现对漏损点的精准定位；DMA分区计量技术通过合理划分管网监测区域，在各区域边界部署监测设备，结合远传表数据监测区域内进出水流量差异，快速定位漏损所在的分区，再逐步缩小范围。实际应用中，可将三种技术组合使用，先通过水力模型法与DMA分区计量技术确定漏损大致区域，再利用数据驱动算法实现漏损点的精准定位，形成高效的定位流程[2]。

（三）漏损定位精度提升策略

漏损定位精度提升需从硬件管理、算法优化与验证机制三方面协同推进。硬件层面，需建立常态化的硬件维护与校准机制，定期对远传表、压力传感器等设备进行精度校准，优化设备安装位置，避免因安装环境干扰导致数据偏差，同时设置数据异常预警功能，及时发现并处理硬件故障引发的数据问题，从源头保障数据质量；算法层面，需持续积累实际漏损案例数据，利用新获取的案例数据对定位算法进行迭代更新，根据不同季节、不同管网工况的变化，调整算法参数，使算法能更好地适配各类运行场景，提升算法对复杂工况的适应性；验证机制层面，需建立“技术定位-人工验证”的联动机制，将技术定位得出的漏损点位置信息反馈至现场巡检团队，通过人工携带专业检测设备进行现场核验，若发现定位偏差，及时将偏差信息反馈至平台，用于优化定位模型的参数设置，形成闭环优化流程，不断提升漏损定位的准确性。

三、智慧水务平台下管网漏损修复策略

（一）漏损修复优先级评估

智慧水务平台下管网漏损修复策略中，漏损修复优先级评估可通过多维度综合判定：先按漏损量与影响范围将漏损点划分为不同等级，再结合智慧泵房供水能力与管网压力状态，优先修复对管网压力稳定影响较大的漏损点，同时构建决策模型平衡修复成本与综合效益，优先处理漏损持续损失成本高或涉及重要区域、社会效益显著的漏损点，确保修复工作高效有序。

（二）针对性修复技术选择

针对性修复技术选择需基于管网漏损类型、区域环境特征及智慧水务硬件协同需求，构建多维度适配方案。从漏损规模与区域属性匹配来看，针对非繁华区域（如城郊工业区、新建住宅区外围）的大型漏损（如管道破裂、严重腐蚀导致的持续性漏损），可采用开挖修复技术，通过精准开挖作业更换破损管段，该技术能直接处理管道结构性缺陷，且施工流程与传统管网维护体系兼容性强，便于现场作业人员快速实施；而在繁华商业区、交通主干道或地下管线密集区域（如老城区核心地段），需优先选用非开挖修复技术，包括内衬修复、胀管修复、喷涂修复等，这类技术通过不开挖或少开挖路面的方式，借助专用设备将修复材料输送至漏损位置完成修复，既能大幅减少对地面交通、商业活动及居民生活的干扰，又能降低因开挖导致的周边管线损坏风险。从智慧水务硬件协同角度，修复作业完成后需开展硬件数据校准工作：一方面对漏损点周边的远传表进行参数重置，通过对比修复前后的流量监测曲线，调整表计灵敏度与数据采集频率，确保其能准确捕捉管网流量变化；另一方面对智慧泵房的压力控制参数、流量调节阈值进行重新标定，结合修复后管网水力特性的变化，更新泵房运行模型，使泵房供水压力、流量输出与管网实际需求相匹配，避免因硬件数据与管网状态脱节导致的漏损误判或监测失效，保障智慧水务平台对管网运行状态的持续精准感知[3]。

（三）修复后的效果评估与反馈

修复后的效果评估与反馈可依托智慧水务平台展开：通过远传表、智慧泵房采集的流量、压力数据，监测管网运行参数是否恢复正常，并持续跟踪管网漏损率变化以评估修复成效，同时将修复效果相关数据反馈至智慧水务平台，用于优化后续的漏损定位与修复策略，形成“评估-反馈-优化”的漏损管理闭环。

四、结语：

综上所述，在智慧水务技术赋能城市供水管网管理的背景下，依托平台架构实现的硬件数据采集、多技术融合定位与科学修复策略，为破解管网漏损难题提供系统性解决方案。从硬件数据支撑漏损特征识别，到多技术组合提升定位精度，再到多维度评估优化修复方案，整个流程既体现智慧化技术对传统管网管理的升级，而且实现漏损管理从“被动应对”向“主动防控”的转变。随着智慧水务平台与硬件设备的持续迭代，结合数字孪生、AI等技术的深度应用，管网漏损管理将进一步向精准化、高效化、全生命周期管控迈进，为保障城市供水安全、节约水资源、降低供水企业运营成本提供更坚实的技术支撑。

参考文献：

[1]陈列东.智慧水务背景下基于DMA分区计量的供水管网漏损控制研究——以宜春水务集团为例[J].中国建设信息化，2025，（15）：66-69.

[2]沈振萍，于长江.基于网格化治理的供水管网DMA分区智能监测体系构建——以宿迁市宿豫区智慧水务实践为样本[J].上海城市管理，2025，34（04）：79-88.

[3]黎子麟，荣清文，武玉峰.智慧水务在供水管网漏损控制方面的运用分析[J].中国高新科技，2024，（16）：64-66.