基于物联网的市政管网漏损监测系统设计

1 物联网技术在管网监测中的应用基础

物联网技术为市政管网漏损监测提供了全新的技术框架，其核心在于通过智能感知、可靠传输与智能分析构建闭环监测体系。纪志峰在医疗设备监测研究中指出，“ 基于物联网技术可以实现对设备内部漏液和关键部件参数的实时监测” [4]，这一结论同样适用于管网监测场景。当前技术体系主要包含三个关键组成部分：多类型传感网络、混合通信架构以及边缘-云端协同计算平台。

在感知层方面，压力传感器与流量计构成基础监测单元。压力传感器通过测量管道内压力变化识别异常波动，其灵敏度已能满足微小渗漏检测需求；电磁流量计则通过监测流速变化辅助定位漏损区域。为适应复杂管网环境，现代传感器普遍采用防腐蚀、抗干扰设计，并集成自诊断功能以降低维护难度。蒋超的研究表明，物联网技术的兴起为管道监测系统的设计提供新的机遇，通过连接各种传感器和设备，实现实时监测、数据采集和分析[5]。这种多参数协同监测模式显著提升了漏损识别的准确性。

通信技术是确保数据可靠传输的关键支撑。针对地下管网信号衰减严重的特点，当前主要采用 LoRa 与 NB-IoT 混合组网方案。LoRa 技术凭借其低功耗、远距离传输特性，适合部署在管网稀疏区域；NB-IoT 则利用现有蜂窝网络基础设施，在城区密集区域实现深度覆盖。两种技术的互补应用有效解决了传统无线通信在地下环境中的穿透力不足问题。实际部署中，网关设备通常安装在检查井等关键节点，通过多跳中继方式扩展网络覆盖范围。

2 系统设计与实现

2.1 系统架构设计与关键技术

本系统采用分层式架构设计，由感知层、网络层、边缘计算层和应用层构成，各层之间通过标准化接口实现数据交互。感知层部署多类型智能传感器节点，包括管道压力传感器、电磁流量计和振动加速度计，形成对管网运行状态的全方位监测。传感器节点采用工业级防护设计，具备 IP68防水防尘等级，可适应地下管网的潮湿环境。为降低部署成本，压力传感器采用间隔布设策略，在管道关键节点（如弯头、阀门处）加密布置，直线段则根据管材特性设置合理监测间距。

网络层采用LoRa 与NB-IoT 混合组网模式，兼顾覆盖广度与传输可靠性。LoRa 模块负责将传感器数据汇聚至区域网关，其通信距离在市区环境下可达3 公里，满足大部分管网段的信号覆盖需求；NB-IoT 模块则通过运营商基站网络实现数据回传，确保地下深层管道的信号穿透能力。网关设备部署在市政检查井内，配备双模通信芯片，既可作为LoRa 终端节点的数据汇聚点，又能通过NB-IoT 与云端建立连接。这种异构网络设计有效解决了传统监测系统存在的信号盲区问题，同时通过动态路由算法优化数据传输路径，显著降低网络能耗。

边缘计算层是本系统的创新核心，通过在网关设备嵌入轻量级分析算法，实现数据本地化处理。典型应用包括压力突降检测算法和流量平衡计算模型，其数学表达为：

其中 ΔQ 表示管段流量偏差值，当该值持续超出阈值范围时触发漏损预警。边缘节点还负责数据预处理，包括噪声滤波、时间戳对齐和异常值剔除，仅将有效特征数据上传至云端，使网络流量负荷降低约 60‰ 。这种分布式处理架构既缓解了云端计算压力，又使系统响应延迟控制在 5 秒以内，满足实时监测要求。

应用层构建于云端服务器，主要实现三大功能：一是通过数据可视化平台展示管网运行状态，支持压力分布热力图、流量趋势曲线等多种呈现方式；二是运行高级分析算法，结合历史数据与实时监测值，采用基于决策树的分类模型识别漏损模式；三是生成维护工单并自动派发至巡检人员移动终端，形成监测-诊断-处置的闭环管理流程。系统采用模块化设计，各功能组件通过标准化API 接口连接，便于后续功能扩展与第三方系统集成。

2.2 系统功能模块实现与测试

系统功能模块按照实际监测需求划分为数据采集、边缘处理、云端分析和运维管理四大核心模块，各模块通过标准化接口实现协同工作。数据采集模块由分布式传感器网络构成，压力传感器采用 MEMS 技术实现 ⋅± 0.5%FS 的测量精度，流量计基于电磁感应原理，可检测 0.1m/s 以上的流速变化。传感器节点内置自检程序，定期上报设备健康状态，有效降低现场维护频率。测试阶段在 DN300 铸铁管段部署 12 个监测点，验证了设备在潮湿环境下的长期稳定性，连续运行90 天无故障。

边缘处理模块部署于区域网关，采用双核处理器实现实时数据分析。核心算法包括基于滑动窗口的压力突变检测：

其中 P_dev 表示压力偏差值， N 为时间窗口大 15% 。当连续3 个周期 P_dev 超过阈值时触发预警。测试数据显示，该算法对直径 2mm 以上的漏孔识别准确率达到 92% ，误报率控制在 5% 以下。网关同时实现数据压缩功能，采用差分编码技术使传输数据量减少 65% ，显著延长了电池供电设备的续航时间。

云端分析模块构建在阿里云平台，主要包含三个子功能：一是时空关联分析，通过管网拓扑模型将离散监测点数据重构为压力分布曲面，辅助定位漏损区域。测试案例显示，系统对15 米范围内的漏点定位误差小于2米。二是模式识别引擎，采用随机森林算法训练的分类模型能区分正常用水波动与真实漏损，测试集准确率达 88.7% 。三是预警推送服务，通过微信企业号与短信双通道向运维人员发送告警信息，实测平均延迟为8 秒。

3 研究结论与展望

本研究通过构建基于物联网的市政管网漏损监测系统，验证了分布式传感网络与智能分析技术在管网管理中的实用价值。系统采用多类型传感器协同监测策略，结合LoRa 与 NB-IoT 混合组网模式，有效解决了地下环境信号传输难题。边缘计算技术的引入使数据能够在本地完成预处理，既降低了云端负荷，又显著提升了系统响应速度。实际测试表明，该系统对微小渗漏的识别能力明显优于传统人工巡检方式，且部署维护成本控制在合理范围内，特别适合中小城市老旧管网改造需求。

参考文献

[1] 林艳珍.基于物联技术的市政设施运维监测系统及性能测试[J].《粘接》,2025,(1):184-187.

[2] 梁中红.复合管泄漏监测系统研制与应用[J].《油气田地面工程》,2024,(10):49-55.

[3] 杨 旸 . 国 外 智 慧 管 网 的 研 究 进 展 [J]. 《 全 球 科 技 经 济 瞭望》,2024,(5):46-56.

[4] 纪志峰.基于物联网和微信小程序的口腔综合治疗台监测调控系统的研究与应用[J].《中国医疗设备》,2025,(4):38-43.

[5] 蒋超.基于物联网技术的燃气管道监测系统设计与实现[J].《科技创新与应用》,2024,(6):104-107.