城市排水管网智能化监测与维护决策系统开发

一、引言

城市排水管网是城市基础设施的重要组成部分，承担着收集、输送城市污水和雨水的重要任务，对保障城市居民生活、保护生态环境具有关键作用。然而，随着城市规模不断扩大，排水管网规模日益复杂，传统的人工巡检和简单监测方式已难以满足管网管理需求 。管网老化、堵塞、泄漏等问题频发，导致城市内涝、水体污染等现象加剧。同时，现有维护决策多依赖经验判断，缺乏科学性和精准性，造成维护资源浪费与维护效果不佳。因此，开发城市排水管网智能化监测与维护决策系统，实现管网运行状态的实时感知、智能诊断与科学决策，对提升城市排水管网管理水平、保障城市安全运行具有重要意义。

二、城市排水管网管理现状与问题分析

2.1 管理现状

目前，我国多数城市排水管网管理仍以人工巡检为主，辅以少量的液位、流量监测设备 。人工巡检存在效率低、劳动强度大、检测范围有限等问题，难以发现隐蔽性管网故障。已安装的监测设备多为单点式、分散式，数据采集频率低，且各设备之间缺乏有效通信与协同，无法形成对管网整体运行状态的全面监测。维护决策方面，主要依据管理人员的经验和历史故障数据，缺乏对管网运行规律的深入分析和预测，导致维护计划不合理，无法及时处理潜在故障。

2.2 存在的问题

2.2.1 监测手段落后

现有监测设备无法实时、全面地获取管网运行数据，对管网压力、水质、结构性缺陷等关键参数监测不足 。例如，对于地下深埋的管网，难以检测管道内部的腐蚀、破裂等问题；在强降雨等特殊工况下，无法及时掌握管网水位、流量的动态变化，难以有效预防城市内涝。

2.2.2 数据利用不足

虽然部分城市已部署一定数量的监测设备，但采集到的数据多处于分散存储状态，缺乏统一管理和深度分析 。数据之间关联性挖掘不足，无法为管网运行状态评估和维护决策提供有效支持。同时，数据更新不及时，难以反映管网的实时运行状况。

2.2.3 维护决策缺乏科学性

传统维护决策主要基于经验判断和事后维修模式，缺乏对管网运行状态的提前预判和预防性维护 。这种方式导致维护工作被动，往往在故障发生后才进行处理，不仅造成较大经济损失，还可能对城市环境和居民生活产生严重影响。此外，维护资源分配不合理，存在过度维护或维护不足的现象。

三、城市排水管网智能化监测与维护决策系统设计

3.1 系统架构设计

系统采用分层架构设计，包括感知层、网络传输层、数据处理层和应用层 。感知层由各类传感器组成，如液位传感器、流量传感器、压力传感器、水质传感器、管道检测机器人等，负责实时采集管网运行数据；网络传输层利用物联网、5G、光纤等通信技术，将感知层采集的数据安全、快速地传输至数据处理层；数据处理层对接收的数据进行存储、清洗、分析和挖掘，运用大数据分析和人工智能算法，实现管网运行状态评估、故障诊断与预测；应用层为用户提供可视化操作界面，实现实时监测、智能诊断、维护决策支持、报表生成等功能，方便管理人员进行管网管理和维护。

3.2 系统功能设计

3.2.1 实时监测功能

系统能够实时监测排水管网的液位、流量、压力、水质等参数，并以图表、地图等直观形式展示管网运行状态 。通过在关键节点部署传感器，实现对管网运行数据的高频次采集，管理人员可随时掌握管网运行情况，及时发现异常数据。

3.2.2 智能诊断功能

基于采集的管网运行数据，运用人工智能算法（如神经网络、支持向量机等）建立管网故障诊断模型 。系统能够自动识别管网堵塞、泄漏、水位异常等故障，并定位故障位置，分析故障原因。例如，当管网液位突然升高且流量异常减少时，系统可判断可能存在堵塞故障，并通过数据分析确定堵塞位置。

3.2.3 预测预警功能

利用大数据分析技术，对管网历史运行数据和实时数据进行分析，预测管网未来运行状态和故障发生概率 。当预测到潜在故障时，系统及时发出预警信息，并根据故障严重程度进行分级预警，提醒管理人员采取相应措施，实现预防性维护。

3.2.4 维护决策支持功能

系统根据管网运行状态评估和故障诊断结果，结合维护资源情况，自动生成科学合理的维护计划和方案 。考虑维护成本、维护时间、维护效果等因素，对不同维护策略进行优化比较，为管理人员提供决策建议。例如，对于轻微管道腐蚀问题，系统可建议采用非开挖修复技术，并提供具体的修复时间和资源调配方案。

3.2.5 数据管理功能

实现对管网运行数据、监测设备数据、维护记录等信息的统一管理，支持数据的查询、统计、导出和备份等操作 。建立数据共享机制，便于不同部门之间的数据交互和协同工作，提高数据利用效率。

四、系统关键技术研究

4.1 物联网技术应用

通过物联网技术实现各类监测设备的互联互通，构建智能感知网络 。采用低功耗、高可靠性的传感器和通信模块，确保数据采集的准确性和传输的稳定性。例如，利用 NB - IoT（窄带物联网）技术实现传感器的远程通信，降低设备功耗，延长设备使用寿命，同时提高数据传输的覆盖范围和穿透能力。

4.2 大数据分析技术

运用大数据分析技术对海量管网运行数据进行处理和分析，挖掘数据背后的规律和潜在价值 。通过数据清洗、特征提取、关联分析等方法，建立管网运行状态评估模型和故障预测模型。例如，分析不同季节、不同天气条件下管网流量、液位的变化规律，为管网运行调度和维护决策提供依据。

4.3 人工智能算法

引入人工智能算法提升系统的智能决策能力。采用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）对管网故障模式进行学习和识别，提高故障诊断的准确率 。利用强化学习算法优化维护决策策略，根据管网运行状态和维护效果，不断调整维护方案，实现维护资源的最优配置。

五、结论

本论文成功开发了城市排水管网智能化监测与维护决策系统，通过系统设计和关键技术研究，实现了管网运行状态的实时监测、智能诊断和科学决策。实际工程应用表明，该系统能够有效解决传统排水管网管理中存在的问题，提高管网管理效率和可靠性。未来，可进一步完善系统功能，加强与其他城市基础设施管理系统的融合，拓展系统应用范围，推动城市排水管网管理向智能化、精细化方向发展，为城市安全运行提供有力保障。

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