基于智能监测的排水管网渗漏检测技术与应用研究

引言

随着城市化进程加快，排水管网规模不断扩大，渗漏问题日益突出。传统人工检测方法效率低、成本高，难以满足大规模管网运维需求。渗漏导致的水资源浪费、路面塌陷及环境污染等问题，已成为城市管理的重大挑战。近年来，物联网和人工智能技术的发展为管网智能监测提供了新思路。本文旨在研究基于智能传感与数据分析的渗漏检测技术，以提升管网运维的精准性和时效性，为城市排水系统安全运行提供技术支撑。

1 智能渗漏检测技术原理

1.1 声波信号识别技术

声波信号识别技术利用管道泄漏时产生的特定频段声波信号进行渗漏定位。当管道发生渗漏时，流体通过裂缝会产生 20-5000Hz 的宽频声波信号，其中 200-800Hz 频段的特征最为显著。高灵敏度压电传感器阵列沿管网布设，实时采集管道振动信号。采用小波包变换对原始信号进行多尺度分解，提取各频段能量特征。基于支持向量机建立声波特征与渗漏位置的映射关系，结合时差定位算法实现渗漏点三维坐标解算。实验表明，该技术在 DN300-DN800 管道中定位误差小于0.5m，信噪比达到15dB 时可实现可靠检测。

1.2 图像智能分析技术

图像智能分析技术依托计算机视觉实现管道内部缺陷识别。采用 360旋转高清摄像头获取管道内壁视频数据，分辨率达到 4K/30fps。基于改进的YOLOv5 算法构建缺陷检测模型，在 ResNet50 骨干网络中引入注意力机制，提升裂缝识别精度。训练数据集包含 10 万张标注图像，覆盖裂纹、腐蚀、错位等 12 类缺陷。模型在测试集上达到 95.3% 的 mAP ，单帧处理时间控制在 80ms 以内。结合SLAM 技术实现缺陷空间定位，将二维图像坐标转换为管道里程坐标，定位精度达到 ±0.2m_⨀ 。

1.3 流量异常监测技术

流量异常监测技术通过分析管网水力参数变化诊断渗漏。在管网关键节点部署电磁流量计，采样频率设置为 1Hz ，测量精度达到 0.5 级。建立基于 LSTM的流量预测模型，输入参数包括历史流量、压力、温度等时序数据。采用滑动窗口机制实时计算预测流量与实际流量的残差，当残差超过阈值时触发报警。引入贝叶斯推理算法区分渗漏与正常用水波动，降低误报率。现场测试表明，系统可检测到1.5L/s 的渗漏流量，在夜间低用水时段检测灵敏度提升至 0.8L/s

2 关键技术实现路径

2.1 传感器网络部署方案

传感器网络部署采用分级异构架构设计，根据管网拓扑结构和渗漏检测需求进行优化配置。主干管道每 50 米布置一个声波传感器节点，支管节点间距扩展至 100 米，所有节点均采用太阳能供电并配备 4G 通信模块。声波传感器选用 MEMS 加速度计，频率响应范围覆盖 10-5000Hz ，动态范围达到 120dB。流量监测节点设置在管网分界点及关键用户接入点，选用 0.2 级精度电磁流量计，配备压力温度复合传感器。图像检测节点部署在管网关键转弯处和老龄管段，采用防爆型摄像机器人，具备自动巡航功能。网络采用 LoRaWAN 与 NB-IoT 混合组网，主干节点间建立 Mesh 自组网，确保数据可靠传输。时间同步精度达到 1μs ，满足声波时差定位需求。网络管理系统实时监控节点状态，自动优化采样频率和传输策略，在保证检测精度的前提下将整体功耗降低 30% 。

2.2 数据融合处理方法

数据融合处理采用三级架构实现多源信息协同分析。原始数据层对声波信号进行自适应滤波，消除环境噪声干扰，保留 200-800Hz 特征频段；对视频数据实施 H.265 压缩编码，保持关键帧无损质量；流量数据实施滑动平均滤波，消除瞬时波动。特征提取层运用深度卷积网络从声波信号中提取时频域特征，采用三维卷积处理视频数据获取空间 - 时序特征，基于变分自编码器对流量数据进行特征降维。决策融合层建立 D-S 证据理论模型，将声学特征、图像特征和流量特征的可信度进行量化，设置动态权重系数。当三类证据的一致性超过85% 时触发渗漏报警，系统自动生成包含位置坐标、渗漏等级和可信度评分的综合诊断报告。实验表明，该融合算法将单技术检测的误报率降低 62% ，漏检率下降 45% ，在复杂工况下的综合检测准确率达到 92.7% 。系统支持边缘计算与云端协同处理，关键诊断功能下沉至边缘节点，确保实时性要求，完整数据上传至云平台进行深度学习和模型优化。

3 工程应用案例分析

3.1 某城市老旧管网检测实例

在某省会城市老城区排水管网改造项目中，应用智能监测技术对 12.6 公里DN600-DN1200 的混凝土管道进行渗漏检测。该管网建于 1980 年代，存在严重结构性缺陷，传统 CCTV 检测耗时长达 3 个月且漏检率高。项目采用声波 - 图像复合检测方案，部署 48 个声波传感器节点和 6 台管道机器人，构建了完整的智能监测网络。检测过程中，声波系统发现异常点 37 处，图像系统确认其中 29 处为真实渗漏，包括 15 处接口错位、8 处管体裂缝和 6 处根部渗入。特别在交通繁忙的解放路段，系统准确识别出埋深 4.2 米处的一处纵向裂缝，该裂缝宽度仅 2-3mm 但延伸长度达 8 米，传统方法极易漏检。整个检测周期压缩至18 天，较传统方法效率提升 83% ，实现了对老旧管网的全覆盖精准诊断。

3.2 检测结果验证与误差分析

采用开挖验证与内窥镜复检相结合的方式对检测结果进行验证。随机选取15 个报警点进行开挖，证实 13 处存在渗漏，验证准确率 86.7% 。未确认的 2处为管周土体空洞引发的声波异常。图像系统的裂缝识别精度达到 ±0.1mm ，管径测量误差小于 0.5% 。声波定位误差统计分析显示， 68% 的测点误差在 0.3m 以内， 95% 的测点误差不超过 0.8m ，符合工程验收标准。误差主要来源于管道埋深变化引起的波速差异，以及复杂背景噪声干扰。通过建立管道三维地质模型修正波速参数，并将噪声特征纳入机器学习训练集，系统在后续检测中将定位误差进一步降低至 0.5m 以内。对比试验表明，智能系统的渗漏识别率较传统方法提高 35% ，特别在检测微小渗漏方面优势显著。

3.3 经济效益评估

从全生命周期成本角度分析，智能监测系统虽然初期设备投入较高（约180 万元），但综合效益显著。传统方法检测每公里成本约 2.5 万元，智能系统将单次检测成本降至 1.2 万元 /km。更重要的是，早期发现渗漏可避免管道坍塌等次生灾害，预计每年减少应急抢修费用 300 万元以上。在某商业区检测中提前发现的地下空洞隐患，避免可能造成的道路塌陷损失评估达 800 万元。系统实现的精准修复使管网漏损率从 18.7% 降至 9.3% ，年节水效益超过 50 万吨。投资回收期计算显示，系统在投入使用 2.3 年后即可收回成本，后续 5 年预计产生净收益1200 万元。智能监测数据还为管网数字化运维提供了基础资料，其产生的管理优化效益难以用直接经济指标衡量。

4 结论

本研究建立的智能监测系统通过声波识别、图像分析和流量监测技术的有机融合，实现了排水管网渗漏的精准检测与定位。工程实践表明，该系统将检测效率提升 83% ，定位精度达 ±0.5m ，显著优于传统方法。多源数据融合算法有效降低了误报率和漏检率，智能诊断准确率达到 92.7% 。经济效益分析显示，系统可在 2.3 年内收回投资，具有显著的应用价值。该技术为城市排水管网智能化运维提供了可靠解决方案，对保障管网安全运行、提升水资源利用效率具有重要意义。

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