大数据技术在地下水分析中的应用研究

引言：地下水是重要水资源，其管理关乎供水安全与生态稳定。传统分析方法受限于数据处理能力，难应对复杂动态变化。随着传感器与物联网发展，地下水监测数据激增，为大数据应用奠定基础。本文以供水系统运营数据为依据，研究大数据技术在地下水分析中的具体应用，旨在为提升地下水管理水平提供可行路径。

1 地下水系统数据特征与分析需求

1.1 地下水系统数据特征

地下水系统数据显示出多维度、高动态性与强关联性的特征 ^[1] 。从数据维度层面看，涵盖水源地基础信息（如夏村 9 口井中 4 口水质优质、苏村 6 口井仅 7# 泵水质合格的水质指标，包括硬度等关键参数）、泵站运行数据（周口泵站清水池水位波动、机组启停时刻和流量的变化），如检修期间水位由 1.56m 猛地降到 0.111m 、管网运维数据，以及地表水补充数据（团城湖取水站 42-45 万 m³/d 的供水能力、不同管径管线的输水流量）。从动态变化的角度看，数据随时间高频更新，如同取水站泵组实时供水流量、水源地小时级水质变化。从关联的角度看，各数据间存在相互影响，比如苏村井每日 8-9 小时的开采时长和水质硬度超标有直接联系，泵站停运跟管网排水效率关系十分密切。

1.2 地下水系统分析需求

地下水系统分析需契合实时监测、精准诊断与智能调度这三大核心需求，从实时监测角度看，要把水源地、泵站、管网的动态数据整合起来，实现水质跟运行状态的即时感知，如苏村井硬度超出正常标准时的快速预警，或对泵站机组压力异常的实时捕捉。就精准诊断而言，要求通过历史数据和实时数据的比对分析，定位系统潜在的隐患，如结合夏村与苏村水质方面的差异数据，断定水源地开采的合理与否；依照阀门更换前后泄漏率出现的变化，估量检修成效。智能调度方面，要综合多源数据实现资源配置优化，如根据燕化公司检修时的用水需求，综合地表水与地下水的供水能力数值，制定停送水方案；参考管网压力与水位数据，统筹苏村、夏村水源地与周口泵站的输水节奏，保障供水稳定性。

2 大数据技术在地下水分析中的应用

2.1 水质动态评估与预警技术

水质是地下水管理的核心要点，传统评估是依赖定期采样，难以实时反映变化，大数据技术将实时监测和历史数据进行整合，形成动态评估模型［2］。

以苏村和夏村的水源地为例，夏村 9 口井中，4 口为优质井，苏村的 6口井中仅 1 口合格，通过在井中安装传感器，实时获取硬度等指标，传输至大数据平台。平台对比历史数据与标准值，生成水质走势曲线。若苏村井硬度超出了标准数值，同时分析超标时段与开采量之间的联系，发现连续开采超 8 小时，水的硬度随之上升，据此建议调整开采时长，结合地表水加药数据，探究次氯酸钠浓度与水质达标率的联系，优化投加量，平衡处理效果与成本。

2.2 供水系统运行状态优化技术

供水系统稳定运行依托泵站、管网等协同，大数据技术可实时督察设备状态，优化相关运行参数。地表水取水站 1-8# 泵的供水能力不同，大数据平台实时采集各泵流量、能耗等数据，结合用水需求，动态调整开启组合，用水高峰时段启动大流量泵，低谷时切换小泵，降低能耗。在 2025 年地下水系统检修中，大数据对历史的停送水数据与管线参数进行分析，优化停水、排水等环节时间节点，如根据管线高程与清水池容量，算出最佳的排水速率，周口泵站通过回流管回收 913.5 立方米的水量，既保障检修的干燥环境，也减少了资源的无谓消耗，提升系统运行效率。

2.3 管网故障诊断与预测技术

地下水管网因隐蔽性程度高、分布范围辽阔，传统故障排查依赖人工巡检，存在滞后性且成本高，大数据技术通过整合多源实时监测数据与历史运维记录，构建故障的诊断与预测模型，实现精准点位定位与风险预先判定。

具体而言，系统在管网关键节点（如大石河周口店路口到牛口峪路的排气阀、干线阀）及用户端的阀门（车厂DN300 闸阀、良各庄DN80 闸阀等）安装压力传感器与状态监测装置，实时收集压力波动的现象、阀门启闭扭矩、流量变化等数据，大数据平台对这些数据进行动态分析，若某段管网压力骤降或流量呈现异常状态，自动关联该区域历史故障记录，通过算法实现故障类型与概率的匹配，迅速找准泄漏点或阀门失灵的位置。通过机器学习挖掘阀门运行参数与老化程度的关联规律，如基于苏夏连通阀的启闭频率、扭矩改变的相关数据，测算阀门的剩余使用期限，预先制定更换计划。2025 年检修中，正是通过分析外线用户阀门长期运行的数据，精确鉴定出车厂、探矿等 6 处用户端阀门的潜在故障风险，有目标地进行替换，使阀门操作出现故障的概率明显下降，有效减少了非计划停水。

2.4 水资源调度智能决策技术

水资源调度需兼顾多用户、多水源的复杂需求，传统调度凭借经验进行判断，难以应对动态的变化。大数据技术对用水需求、水源供给、设备状态等多维数据进行整合，构建智慧决策模型，实现供需精准契合与流程优化 以京源供水系统为例进行说明，大数据平台实时接入房山居民生活用水、燕化公司生产用水的实时需求及历史数据，结合夏村、苏村地下水井的供水能力（夏村优质水井开采量、苏村每日 8-9 小时的限定运行时间）与地表水取水站42-45 万 m³/d 的供水潜力，动态生成供水方案。

在 2025 年燕化检修期间，系统通过分析历史检修期的用水规律，预测出胜利泵站停止运行 36 小时内的用水缺口，自动调整地表水与地下水的供给比例，优先启用夏村优质水井，并通过周口泵站清水池水位的调控（让水位稳定在1.938m 左右）实现水量缓冲，平台可模拟不同调度方案的效果，如在恢复供水阶段，通过仿真苏村水线的充水速率、周口泵组的启动顺序对管网压力的影响，选定最佳操作路径。

3 结语

大数据技术为地下水分析提供高效精准的工具，在水质鉴定、系统运行优化等方面成效显著，通过整合多源数据，构建分析模型，实现了从被动应对到主动管理的转变，提升了供水安全性与效率。在实际应用中，要注意数据质量与平台搭建，确保数据精准和系统稳定，未来技术不断进步，大数据与人工智能等实现融合，会进一步拉高地下水管理的智能化水平，为水资源可持续利用提供更强大的支撑。

参考文献：

[1] 马轩 . 大数据技术在地下水监测中的应用 [J].2024(26):145-147.

[2] 李艳伶 . 地下水监测中大数据技术的应用策略研究 [J]. 环境科学与管理 ,2020,45(3):4.

[3] 文婷 , 巴淑萍 , 丁润梅 . 论地下水监测中大数据技术的应用 [J]. 清洗世界 ,2023,39(7):84-86.