基于物联网的城市排水管网实时监测系统设计

城市排水管网作为城市基础设施的重要组成部分，直接关系到公共安全、环境保护和城市运行效率。然而，由于历史建设原因与现代管理手段不足，部分城市排水系统存在老化严重、隐患频发和监管难度大的问题，尤其在暴雨等极端天气条件下，容易引发城市内涝和水质污染事件。随着传感技术、无线通信和云计算的快速发展，物联网技术为城市排水系统的监测与管理提供了全新的技术路径。通过构建覆盖全面的实时监测网络，可以实现对排水管网运行状态的动态感知和智能预警，从而提升城市排水系统的安全性和管理效率。

一、系统总体架构设计

（一）系统需求分析

城市排水管网实时监测系统的主要功能需求包括：水位、流量、水质、压力等关键参数的实时采集与传输；异常情况预警与信息推送；历史数据存储与查询；数据分析与辅助决策支持。性能需求方面，系统应具备不低于 95% 的数据有效率，通信延迟不超过 5 秒，数据丢包率低于 1% ，系统整体可用性达到99.5% 以上。此外，还需满足防水、防腐蚀、防爆等环境适应性要求，确保设备长期运行可靠。

（二）系统结构框架

系统整体采用“感知层—网络层—应用层”三层架构。

感知层由水位传感器、流量传感器、水质传感器（如 COD、氨氮、pH、电导率监测）和压力传感器组成，设备选用耐腐蚀IP68 等级外壳，数据采样频率根据应用场景设定为 1 次 /10 秒至 1 次 /1 分钟不等。节点布局原则为重点区域密集布设，普通区域均匀布设，主要采用静态节点与移动节点相结合方式。

网络层采用 NB-IoT 与 5G 混合通信模式，其中主干管线区域优先采用5G 通信，普通区域采用NB-IoT。数据通过TLS 加密传输至云平台，同时引入 MQTT 协议以支持高频数据传输，保证系统的实时性与稳定性[1]。

应用层包括 Web 端监控平台与移动端 APP，平台采用 B/S 架构，支持数据查询、趋势分析、地理信息系统（GIS）可视化展示与多级权限管理。后台服务器基于云计算平台部署，采用 Docker 容器化与微服务架构，提高系统可扩展性与运维便利性。

（三）关键技术选型

传感器方面，水位监测选用超声波水位计与雷达水位计，量程0-10m ，精度 ±2mm ；流量监测采用电磁流量计，适用管径范围 DN50–DN600，精度 ±0.5% ；水质监测设备选用多参数水质传感器，支持实时在线监测。通信技术方面，NB-IoT 具备低功耗广覆盖优势，5G 技术则满足高带宽低延迟场景需求。数据处理方面，引入边缘计算网关，支持本地预处理与异常数据初筛，结合云平台进行大规模数据分析与模型训练。

二、核心模块设计与实现

（一）数据采集模块

系统在城市主干排水管网、易涝积水点、重要泵站等位置布设传感器节点，水位监测点间距约 300-500 米，流量与水质监测点视具体区域功能配置和管网复杂程度灵活调整。所有设备采用太阳能 + 锂电池双供电模式，保障连续工作72 小时以上，满足长期无人值守运行需求。传感器安装方式为桥架固定或井口嵌入式固定，安装完成后需进行零点校准与多点标定，确保监测数据符合标准要求并具备足够精度与可靠性。

（二）数据传输与通信模块

通信网络采用星型拓扑结构，通过区域性基站集中管理，传输链路采用双通道冗余机制，一条主链路（5G或NB-IoT） + 一条备用链路（GPRS或有线以太网），有效降低单点故障风险，提升整体通信系统的可靠性与容错能力 [2]。所有设备统一采用 MQTT 协议进行消息发布与订阅，采用 QoS=1 保证消息至少一次送达，确保关键监测数据完整可靠。针对数据丢包与延迟问题，系统引入自适应传输速率调整机制与断点续传功能，并通过定期心跳包机制监控设备在线状态，保障数据链路持续稳定。

（三）监测与预警平台模块

监测平台主要功能包括数据实时监控、历史数据查询、统计分析、报警推送与GIS 地图展示。系统采用Vue.j ⅁ Spring Boot 技术栈开发，数据库采用 PostgreSQL 结合 TimescaleDB 实现时序数据高效存储。平台支持自定义报警规则设置，如水位高于 2.5m 触发一级警报，流量超过设定值触发超负荷警报。报警信息通过短信、微信小程序、电话自动拨号三种方式推送至管理人员。平台数据分析模块采用 Python 编写，集成机器学习模型（如 LSTM）进行趋势预测与异常检测，辅助制定排水调度策略。

（四）系统安全性与容错机制

系统安全设计遵循“多层防护”原则。数据通信全程使用 SSL/TLS加密，用户登录采用 OAuth2.0 授权机制，支持双因素认证，确保用户数据与系统访问安全。平台部署防火墙与入侵检测系统（IDS），实时监控异常流量与攻击行为，有效防止网络入侵及数据泄露风险。传感设备具备故障自检功能，当传感器出现断电、信号异常、数据漂移等情况时，系统自动报警并记录日志，同时向后台推送异常报告 [3]。云平台采用分布式存储与负载均衡配置，有效保障系统高并发访问下的稳定性与数据持续可用性。

三、系统应用与测试分析

（一）实验环境与测试方案

本系统在 A 市主城区内环排水系统中部署试点应用，覆盖 20 公里主排水管线，设立 100 个水位监测点、20 个流量监测点和 10 个水质监测点。测试周期为3 个月，测试指标包括数据采集准确性、通信稳定性、预警响应时间和平台系统性能。测试采用标准比对法，将系统数据与人工监测数据对比验证。

（二）系统性能测试结果分析

测试数据显示，系统水位监测数据平均误差为 ±1.8mm ，流量监测误差保持在 ±0.4% 以内，水质指标监测误差控制在合理范围，能够满足日常排水管网运行监测的精度需求。数据传输延迟平均为 3.6 秒，丢包率低于 0.6% ，整体通信稳定性良好，具备持续高频率数据上传能力。监测平台响应时间不超过200 毫秒，报警触发频率与实际情况基本一致，无明显误报或漏报现象。系统内置的趋势分析模型准确率超过 87% ，具备较强的异常变化预测与辅助决策能力，可为管理部门提供可靠的数据支持。

（三）实际应用案例分析

在一次连续强降雨过程中，某市排水管网实时监测系统展现出显著效果。降雨开始后 30 分钟内，系统共触发水位预警 23 次、流量预警7 次，预警信息通过短信和平台通知同步推送至市政管理部门。相关人员依据平台提供的实时数据和趋势分析，迅速调度排水泵站和疏导车辆，有效防止了主城区发生大范围积水和交通堵塞情况。事后回访与数据分析显示，系统不仅降低了人工巡查和数据核对工作量，管理效率提升约40% ，同时也增强了应急响应的科学性与精准性。用户部门提出的改进意见主要集中在监控平台界面操作的简便性、数据接口兼容性以及传感设备在极端天气下的抗干扰能力等方面，反馈意见已作为系统后续优化的重要依据。

总结：

基于物联网的城市排水管网实时监测系统通过集成多种传感设备、通信技术与智能分析平台，实现了对排水系统关键指标的动态监控与预警，有效提升了城市排水管理的智能化和响应效率。系统在实际应用中表现出良好的稳定性与准确性，但在用户体验优化和设备防护方面仍有进一步完善空间。未来可结合人工智能与大数据技术，推动城市排水系统向更加智能化和自动化方向发展。

参考文献

[1] 沈洪娜 . 互联技术在城市排水管网维护中运用的思考 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2024,(28):226- 228.

[2] 郭佩昕, 赵文娇. 城市排水管网信息化管理平台的建设与应用[J].智能建筑与智慧城市 ,2023,(09):176- 178.

[3] 邵先奎 , 王超 , 杨翠媛 . 城市排水管网数字化智能化运行维护系统实践研究 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2024,(21):22- 24.