高密度城区建筑给排水系统智能监测与运维技术研究

近年来，城市人口持续增长，高密度城区建设已成主流。建筑集约化与用水需求上升，使给排水系统运行压力不断增加，普遍存在管道布局复杂、设备老化、管理滞后等问题，易导致运行效率低、故障频发，甚至引发水质污染和内涝等安全隐患。传统人工巡检与被动维修已无法满足现代城区的管理需求。随着物联网、大数据与人工智能技术快速发展，智能监测与运维成为新型解决方案。通过部署高精度传感设备与智能平台，实现系统状态实时监测与科学管理，显著提升给排水系统运行效率与城市基础设施现代化水平，为城区可持续发展提供有力支撑。

一、高密度城区建筑给排水系统现状分析

（一）高密度城区建筑特点

高密度城区建筑通常以高层、超高层建筑为主，容积率常在 5.0 以上，建筑高度多在 100 米至 300 米之间，形成紧凑型空间布局。在此基础上，建筑内部给排水系统呈现出立体化和复杂化特点，主要表现为多区域、多分区管网结构，需设置若干增压泵站与水箱系统以满足不同楼层压力需求。以某市中心区为例，超高层建筑普遍采用三段式供水分区，每区供水压力范围控制在 0.25 MPa 至 1.6 MPa，系统内部分区之间需配备减压阀和止回阀。由于空间紧张，管道布置多采用竖向立管与水平支管组合模式，设备机房面积有限，对系统设计与维护提出了更高要求。

（二）给排水系统组成与运行现状

高密度城区建筑给排水系统主要包括生活给水、消防给水、生活排水和雨水排放四大部分。给水系统通常由市政供水接入、主水表间、增压泵房、水箱、配水管网及终端用水点构成，其中主泵房设备常采用变频恒压供水装置，并配置在线压力与流量监控设备。排水系统则主要采用重力流排放方式，结合强制排水设备处理地下室污水与积水，常见设备包括污水提升泵、潜水排污泵及液位传感器[1]。当前高密度城区中存在大量20 年以上楼龄建筑，其内部给排水管材主要为镀锌钢管和 PVC-U 管，其中镀锌钢管易出现锈蚀、堵塞和漏水现象，PVC-U 管则存在耐压性能不足的问题。此外，大部分建筑给排水系统采用传统楼宇自控系统，数据采集手段单一，监控范围有限，无法满足实时性和高精度管理要求。

（三）当前给排水系统存在的问题

当前高密度城区建筑给排水系统主要存在三方面突出问题。首先是管道老化与隐患突出。由于历史建设时期限制，管径多为DN100 至 DN250 之间的钢管，使用年限超过15 年的比例超过 60% ，易发生内壁结垢、爆管等风险，影响供水质量和安全性。其次是管网运行效率低。系统缺乏实时流量、压力、水质等关键参数监控，运行状态依赖人工经验调整，导致供水能耗普遍高出国家标准 10% 至 15% ，同时用水量统计误差较大[2]。最后是运维管理模式滞后。大部分高密度城区仍以人工巡检与被动响应为主要手段，响应周期通常超过24 小时，缺乏基于数据分析的预测性维护机制，且检修计划不系统、不科学，易导致重复工作与资源浪费。

二、智能监测技术在给排水系统中的应用研究

（一）智能监测系统构成

高密度城区建筑给排水系统的智能监测系统由传感器与终端设备、数据采集与传输系统、以及云平台与大数据分析系统三部分有机组成。传感器设备方面，给水系统优先选用高精度超声波流量计、压力传感器以及多参数水质在线分析仪，能够实现 pH 值、余氯含量和浊度的实时监测，传感器精度需满足 ±0.5% 以内，适应动态变化环境。排水系统则配置液位计、超声波流速计和污染物在线检测设备，重点监控 COD、SS 等指标，符合城市污水排放标准。所有监测设备必须具备IP68 防护等级，保证在高湿、高腐蚀性环境中长期稳定运行。数据采集与传输部分采用 NB-IoT 与 5G 双网络架构，设置数据上传频率为 10 至 30 秒 / 次，并配置数据缓存与断点续传功能，确保数据完整性与实时性。云平台构建基于分布式云计算系统，结合负载均衡与容灾机制，具备海量数据存储、自动分析、图表可视化展示能力，并内置智能预警模块和系统优化建议引擎，可与运维人员终端无缝对接。

（二）关键监测指标体系设计

为了实现建筑给排水系统的科学管理，智能监测系统需对给水与排水系统分别建立完整的关键指标监测体系[3]。给水系统重点监控流量（单位：m³/h）、压力（单位：MPa）、以及水质三项核心指标，具体包括 pH 值范围控制在6.5 至 8.5，余氯浓度维持在 0.3 至 0.5mg/L ，浊度控制在 1 NTU 以下，以保障饮用水水质安全。排水系统监测液位（单位：m）、流速（单位：m/s）和污染物浓度，重点指标为COD 低于 500mg/L ，SS 低于 200 mg/L，符合城市污水排放标准。系统监测点布局遵循“分区 + 主干 + 关键节点”原则，确保覆盖全面且具有针对性：如给水系统在每30 层建筑设置1 处分区压力监控点，每 500 户用户主干管设置流量与水质监测设备 1 套；排水系统则优先在主排水管及地下室排水泵房增设液位监测与污染物检测点，形成监控网络全覆盖。

（三）监测数据分析与异常预警

智能监测系统的数据分析功能采用基于机器学习算法的异常检测模型，通过结合时间序列分析与人工智能技术，实现对系统运行状态的智能化预测与判断。具体方法上，采用 LSTM（长短时记忆网络）模型对供水压力与流量波动趋势进行预测分析，结合随机森林算法进行异常识别与漏损诊断，系统整体漏损预警准确率超过 92% 。异常预警采用三级响应机制：一级响应由系统自动触发，包括自动关闭泄漏管段阀门、调整泵站运行状态等；二级响应由远程运维人员介入，通过后台系统查看监控视频与数据日志，判断故障类型与范围；三级响应为现场紧急抢修，平台需在10 分钟内完成调度通知，3 分钟内将异常事件信息推送至相关管理人员移动端与后台终端，确保处置高效及时。该机制有效提升了系统整体响应速度和安全保障能力。

（四）案例分析：高密度城区智能监测系统应用实例

以某超高层综合体项目为例，该项目全面部署了建筑给排水系统智能监测平台，系统共安装传感器设备320 套，涵盖流量、压力、水质、液位与流速五大类监测指标。监测设备覆盖整栋建筑内部及外部关键管网节点，实时数据通过 5G 网络传输至云平台。平台投入使用后，累计上传数据超过 2TB，平台自动推送异常预警 47 次，其中实际确认有效漏水事件 19 起，成功避免多起可能引发严重后果的突发性供水事故。系统启用后，平均漏水响应时间由原先的 36 小时显著缩短至 2 小时以内，同时用水损耗率降低 12% 。

设备平均无故障运行时间（MTBF）超过 6000 小时，系统整体维护成本同比降低 35% 。此外，通过平台自动生成的运维分析报告，管理单位能够动态优化巡检计划和设备维护周期，提高整体运维效率与服务质量。平台还具备自学习与持续优化能力，能够根据积累的历史数据自动调整监测策略与响应机制。该案例充分验证了智能监测系统在高密度城区建筑给排水系统中的应用效果，具有显著的技术推广价值和社会经济效益。

三、建筑给排水系统智能运维技术体系构建

（一）智能运维平台设计原则

高密度城区建筑给排水系统的智能运维平台在设计过程中，应严格遵循高效性、实时性、模块化与安全性四项核心原则，以满足建筑规模大、设备数量多、管理需求复杂等特点。平台整体架构采用分布式微服务模式，通过独立服务模块的灵活组合实现多设备接入与多任务并发处理能力，系统响应延迟控制在 1 秒以内，确保关键运维指令能够快速执行。系统功能包括监测模块、分析模块、运维模块与报告模块，每个模块具备独立部署和升级能力，便于后期功能拓展或新型设备接入。用户操作界面同时兼容Web 端与移动端，界面布局符合工业软件的人机工程标准，操作流程简洁明了。平台在数据安全性方面采用 HTTPS 协议与 AES-256 位数据加密标准，并通过配置VPN 专线实现数据传输加密及访问权限管控，防止非法访问和数据泄露，满足企业级安全要求。

（二）运维技术手段与实现路径

智能运维技术的实施主要依托物联网远程运维、无人巡检技术与数据驱动决策优化三项手段形成完整体系。基于物联网平台的远程运维功能，可实现增压泵组启停、阀门开度调节、排水泵运行模式切换等操作，平台根据传感器实时数据动态调整设备运行状态，实现系统能耗优化与故障预防，同时支持远程推送维护指令与异常信息报警 [4]。无人巡检方面，采用履带式管道检测机器人代替传统人工巡检，机器人设备尺寸控制在 120×60mm ，搭载高清摄像头、激光测距仪与环境传感器，可适应DN150 至DN300 管径管道，具备图像采集、裂纹识别、积水检测等功能，并可实时将巡检数据上传至平台。巡检周期由系统自动设定，常规为每季度一次，特殊天气期间自动增加频次，做到预防性巡检和应急响应巡检结合。数据驱动决策方面，通过建立基于机器学习算法的设备健康度评分模型，将历史运行数据与异常事件记录作为核心训练样本，动态优化维护计划，实现设备按需检修与故障预测，提高运维资源利用效率与精准性，有效减少资源浪费。

（三）运维管理机制创新

与传统依赖人工巡检与被动维修的模式相比，智能运维平台在响应速度、成本控制与服务水平方面展现出明显优势。平台能够将故障响应时间从传统的 24 小时以上缩短至 2 小时以内，设备维护频率与维修工单数量大幅减少，整体运维成本平均降低 30% 至 50% 。平台通过与物业管理公司、市政水务公司及设备供应商实现数据对接与共享，建立多部门协同机制，有效消除信息孤岛问题，提升应急响应效率与管理透明度，同时便于形成跨部门联动的快速处置方案，进一步完善应急响应预案与日常维护体系。人员管理方面，平台设置有详细的操作权限与责任划分机制，配套制定了智能系统操作标准流程，要求运维人员掌握物联网设备基本维护方法、平台操作技能与数据分析判断能力，并规定培训频次每季度不少于一次，考核合格后方可持证上岗，确保系统持续稳定运行与安全可控，同时提升团队专业素养与服务质量，有效支撑高密度城区建筑给排水系统的现代化管理需求。

（四）实际应用效果分析

结合某超高层写字楼群项目的实际应用数据统计，智能运维平台投入运行一年后，整体系统综合能耗较改造前降低 18% ，主要体现在增压泵运行负荷优化与无效水泵启动次数减少；设备故障报修工单数量同比减少 45% ，巡检与抢修频次显著下降，运维人力成本得到有效节约；居民用水投诉事件同比减少 60%，尤其在高峰用水时段水压不足与漏水问题明显减少。平台通过动态监控系统状态与自动调节设备运行策略，有效实现能耗优化与资源配置合理化。值得关注的是，在极端天气如台风、暴雨等情况下，平台能够通过实时排水调度和预警机制，有效调控地下排水泵房运行状态，避免建筑内部积水及周边道路内涝情况的发生，显著提升公共安全保障水平[5]。平台还可结合历史气象数据与排水负荷模型，提前设定应急预案，进一步提升城市基础设施的韧性和应对突发事件的能力。系统同时具备数据自学习与持续迭代优化功能，能够根据长期运行情况自动调整控制策略与维护计划，持续提升整体管理效能。这些数据充分说明，智能运维平台不仅具备较强的实际应用价值，同时也具备推广复制到更多高密度城区建筑项目的技术条件和经济效益。

总结：

高密度城区建筑给排水系统面临管网结构复杂、设备老化和运维效率不足等现实挑战，传统管理模式已无法满足现代城市基础设施发展的需要。通过引入物联网、云计算与人工智能技术，构建智能监测与运维体系，可实现对系统运行状态的实时监控、数据分析与异常预警，有效提升系统运行效率与安全性。实际应用结果表明，智能监测与运维平台能够显著降低能耗与维护成本，缩短故障响应时间，改善用户体验，并在极端天气条件下保障建筑及公共区域排水安全。该技术体系具备良好的适用性与推广价值，为高密度城区建筑给排水系统的现代化管理提供了切实可行的技术路径。

参考文献

[1] 黄进贤 . 建筑给排水工程中智能化技术应用研究 [J]. 新城建科技 ,2024,33(11):4-6.

[2] 郭刘岩 . 高层建筑给排水系统施工中的常见质量问题及预防措施[J]. 陶瓷 ,2024,(12):143-146.

[3] 王 耀 祖 . 建 筑 工 程 给 排 水 施 工 技 术 要 点 分 析 [J]. 居业 ,2024,(11):46-48.

[4] 刘冬雪 . 城市绿色建筑工程给排水节水设计探讨 [J]. 新城建科技 ,2024,33(11):50-52.

[5] 张海燕 . 建筑住宅给排水系统中 BIM 技术的运用分析 [J]. 中国建筑金属结构 ,2024,23(10):70-72.