智慧化技术在建筑给排水工程中的应用研究

引言

在 “双碳” 目标与新型城镇化建设背景下，传统建筑给排水工程面临水资源利用率低、运行能耗高、故障响应滞后等挑战，难以满足现代建筑高效、低碳、安全的运营需求。智慧化技术凭借实时感知、数据驱动、智能决策的核心优势，成为破解这些难题的关键手段。目前，物联网传感器、智能控制系统、大数据分析平台等已在建筑给排水的水质监测、管网运维、用水调控等环节初步应用，但在技术融合深度、系统兼容性及应用普及度上仍有提升空间。

一、智慧化技术在建筑给排水工程中的应用现状

1.1 智慧化技术的应用覆盖范围

智慧化技术在建筑给排水工程中的应用覆盖范围正逐步扩大，已从传统的核心功能环节向全流程延伸。在给水系统中，技术应用涵盖水源取水、水质处理、管网输送到用户端用水的各个阶段，例如通过智能设备实现取水环节的自动化控制，以及对输水管道的实时状态追踪[1]。在排水系统方面，应用范围包括污水收集、管网输送、污水处理及中水回用等流程，智慧化手段可对污水流量、污染物浓度等指标进行持续监控，同时优化污水处理过程中的工艺参数。

1.2 主流智慧化技术的应用成熟度

当前，建筑给排水工程中主流的智慧化技术在应用成熟度上呈现出差异化特征。物联网技术作为基础感知技术，应用成熟度相对较高。其通过各类传感器采集给排水系统中的流量、压力、水质、温度等关键数据，已在多数新建建筑及部分老旧建筑改造项目中得到应用，传感器的稳定性、数据传输的准确性经过长期实践已得到较好验证，相关的硬件设备与数据采集方案也较为完善，能够满足工程日常监测的基本需求。大数据技术在应用成熟度上处于中等水平，虽然已能实现对海量监测数据的存储与初步分析，例如通过数据挖掘识别用水规律、管网运行模式等，但在数据深度分析与价值转化方面仍有不足，部分分析模型的适应性有限，难以充分结合不同建筑给排水系统的个性化特点提供精准的决策支持。

1.3 不同建筑类型中智慧给排水系统的应用差异

不同建筑类型由于功能需求、用水规模、运营模式的不同，智慧给排水系统的应用存在明显差异。在住宅建筑中，智慧给排水系统更侧重于用户端的用水便捷性与节能性，例如安装智能水表实现用水量精准计量与远程抄表，配备智能节水器具并结合用户用水习惯进行用水提醒，同时对室内给排水管道的漏水情况进行实时监测，及时发现并处理漏水问题，减少水资源浪费[2]。在商业建筑如商场、写字楼中，系统应用重点在于满足大流量、多时段的用水需求，通过智慧化手段实现用水负荷的动态调节，例如根据不同时段的人流变化调整供水压力与水量，优化卫生间、空调冷却水系统的用水分配，同时对排水系统的运行状态进行严格监控，避免因排水不畅影响商业运营。

二、智慧化技术在建筑给排水工程中的核心应用场景

2.1 基于物联网的给排水管网实时监测与故障预警

基于物联网的给排水管网实时监测与故障预警，是智慧化技术在建筑给排水工程中的重要应用场景。该场景通过在管网关键节点部署压力传感器、流量传感器、水质传感器及泄漏检测传感器，构建全方位的感知网络。压力传感器可实时采集管网不同位置的压力数据，当压力出现异常波动时，系统能及时捕捉信号，判断是否存在管网堵塞或泄漏情况；流量传感器则对管网中的水流速度、流量大小进行持续监测，掌握管网的输水能力变化，为供水调度提供数据支撑；水质传感器可检测水中余氯、浊度、pH 值等指标，确保供水水质符合标准。

2.2 大数据驱动的建筑用水负荷分析与动态调控

大数据驱动的建筑用水负荷分析与动态调控，在建筑给排水工程中发挥着重要作用。该应用场景以建筑给排水系统长期运行积累的海量数据为基础，包括历史用水数据、气象数据、建筑使用情况数据等。通过大数据分析技术，对这些数据进行清洗、整合与挖掘，深入分析建筑用水负荷的变化规律。例如，分析不同季节、不同工作日与节假日、不同时段的用水高峰与低谷，识别影响用水负荷的关键因素，如气温变化会导致夏季空调冷却水用量增加，工作日写字楼的用水负荷明显高于周末。基于这些分析结果，构建建筑用水负荷预测模型，能够较为准确地预测未来一段时间内的用水需求。

2.3 人工智能技术在给排水系统能耗优化与智能控制中的应用

人工智能技术在给排水系统能耗优化与智能控制中展现出显著优势，成为核心应用场景之一[3]。在能耗优化方面，人工智能技术通过对给排水系统中水泵、风机、污水处理设备等主要耗能设备的运行数据进行学习，建立能耗预测模型。该模型能够分析设备运行参数与能耗之间的关系，如水泵的转速、出口压力与能耗的关联，进而找到设备的最优运行参数组合。例如，通过遗传算法、神经网络等人工智能算法，对水泵运行参数进行优化，在满足供水需求的前提下，最大限度降低水泵能耗。

三、智慧化技术在建筑给排水工程应用中的问题与发展建议

3.1 当前智慧化技术应用面临的技术适配与系统集成难题

当前，智慧化技术在建筑给排水工程应用中面临着技术适配与系统集成方面的难题。在技术适配方面，不同品牌、不同型号的智慧化设备与技术之间存在兼容性问题。例如，部分物联网传感器的通信协议与数据格式不统一，无法与现有的数据采集平台顺利对接，导致数据无法有效传输与整合；一些人工智能控制算法在不同建筑给排水系统中的适配性较差，由于不同系统的管网结构、用水需求、设备配置存在差异，算法难以快速适应并发挥最佳效果，需要进行大量的调试与优化，增加了技术应用的难度与成本。

3.2 智慧给排水系统运维管理中的人才培养与机制建设不足

智慧给排水系统运维管理中，人才培养与机制建设方面存在明显不足。在人才培养方面，当前行业内缺乏既掌握建筑给排水工程专业知识，又熟悉物联网、大数据、人工智能等智慧化技术的复合型人才。传统的人才培养模式主要侧重于给排水工程的设计、施工与常规运维，对智慧化技术的教学内容涉及较少，导致从业人员在面对智慧化系统时，难以熟练操作相关设备与平台，无法有效进行系统的日常维护、数据分析与故障排查。

四、结论

本文围绕智慧化技术在建筑给排水工程中的应用展开研究，分析了应用现状、核心应用场景及面临的问题，并探讨了未来发展方向。研究发现，智慧化技术已在建筑给排水工程中逐步应用，覆盖范围不断扩大，但不同技术应用成熟度存在差异，且在不同建筑类型中应用有所不同。核心应用场景在管网监测、用水调控、能耗优化等方面发挥重要作用，不过当前仍面临技术适配、系统集成、人才与机制不足等问题。

参考文献

[1]韩琳.绿色建筑给排水技术的节能应用与实践[J].建材发展导向,2025,23(15):124-126.

[2]陈姣.节能减排措施在绿色建筑给排水设计中的运用[J].住宅与房地产,2025,(20):50-52.

[3] 杨彩红. 建筑给排水管道防渗漏施工技术分析[J]. 科技资讯,2025,23(13):168-170.