数字化技术在地下管线探测中的创新应用与前景展望

引言

地下管线犹如城市的“生命线”，承担着供水、排水、燃气、电力、通信等多种重要功能，是城市正常运转的基础保障。然而，由于地下管线分布广泛、种类繁多、年代跨度大且部分资料缺失，传统的地下管线探测方法已难以满足现代城市建设和管理的需求。数字化技术凭借其高效、精准、智能等特点，逐渐成为地下管线探测领域的重要手段，为解决地下管线探测难题提供了创新思路和方法。

1 传统地下管线探测技术的局限

1.1 探测精度有限

传统的电磁感应法在探测金属管线时具有一定优势，但对于非金属管线，如塑料材质的给排水管道，其探测效果不佳，容易出现漏判或误判情况。探地雷达法虽可用于非金属管线探测，然而在复杂地质条件下，如土壤含水量高、存在大量金属矿物等，其信号容易受到干扰，导致探测精度下降，难以准确确定管线的位置、埋深及走向。

1.2 工作效率较低

传统探测方法多依赖人工现场操作，需要探测人员逐点进行数据采集，工作过程繁琐且耗时。在大面积的城市区域进行管线探测时，人力成本高，工作效率低下，无法满足快速城市化进程中对地下管线信息快速获取的需求。而且，人工操作易受主观因素影响，不同操作人员的技术水平和经验差异可能导致探测数据的一致性和准确性受到影响。

1.3 数据管理与整合困难

传统探测获取的数据多以纸质记录或简单的电子表格形式保存，数据格式不统一，缺乏有效的数据管理系统。不同时期、不同项目获取的管线数据难以进行整合与共享，形成信息孤岛，不利于对城市地下管线进行全面、系统的分析和管理。在城市建设和改造过程中，因无法快速准确获取全面的管线信息，容易引发施工事故，造成经济损失和社会影响。

2 数字化技术在地下管线探测中的创新应用

2.1 物联网（IoT）与传感器技术

物联网与传感器技术在地下管线探测中构建了实时监测与预警体系，其系统架构包括感知层、网络层和应用层。感知层部署压力传感器、位移传感器、声学传感器等多类型传感设备。网络层采用 NB-IoT、LoRa 等低功耗广域网技术实现数据传输，应用层通过边缘计算处理传感数据，建立管线状态评估模型。系统采用分布式数据库存储传感数据，运用深度学习算法识别管线异常状态，预警精度可达 95% 以上。管线监测数据经过数字滤波和降噪处理后进行特征提取，实现管线泄漏、形变等故障的智能诊断。

2.2 地质雷达（GPR）技术的应用

地质雷达（GPR）技术，一种非破坏性的电磁波发射与接收方式，用于探测地下结构，在燃气地下管线探测方面有重要作用。该技术通过信号发射设备将信号发送到地下，遇到不同介质或目标物会产生反射、折射或散射信号，通过分析这些信号获得探测物体的深度和形态信息。GPR 技术的优点是分辨率高、操作灵活，适合复杂环境的地下探测，能识别燃气管线的位置、深度以及走向，并能区分管线材质类型，提供详细的数据信息。但该技术也存在局限性，一方面易受土壤含水量、地下土质介质等因素影响，从而导致信号衰减或噪声增加，进而影响定位精确度；另一方面GPR 技术需要专业知识和经验来进行数据处理和解释，才能保证结果的准确性。

2.3 三维建模与可视化增强直观认知

借助三维建模技术，可以将地下管线的空间位置、走向、埋深等信息以直观的三维模型呈现出来。通过地理信息系统（GIS）和建筑信息模型（BIM）等技术的结合，能够构建出包含地下管线、地形地貌、建筑物等要素的三维城市模型。在这个模型中，用户可以从不同角度观察地下管线的分布情况，清晰地了解管线与周边环境的关系。这种可视化方式不仅有助于规划设计人员进行合理的管线布局规划，还能为施工人员提供直观的参考，在施工过程中有效避免对既有管线的破坏。例如，在城市道路改造项目中，施工人员可以通过三维模型提前了解地下管线的位置，制定合理的施工方案，确保施工安全顺利进行。

2.4 大数据技术辅助决策与管理

（1）构建地下管线大数据平台。整合来自不同部门、不同时期、不同类型的地下管线数据，包括管线的地理位置、材质、管径、建设时间、维护记录等信息，形成全面、准确的地下管线大数据资源库。通过大数据技术对这些海量数据进行存储、管理和分析，能够挖掘出数据背后的潜在规律和关联信息。例如，通过分析不同区域地下管线的故障率与管线材质、使用年限、周边地质环境等因素的关系，为管线的更新改造和维护计划制定提供科学依据。（2）预测性维护。利用大数据分析和机器学习算法，对地下管线的运行状态进行实时监测和预测。通过建立管线寿命预测模型，综合考虑管线的历史运行数据、环境因素、维护记录等多方面信息，预测管线可能出现故障的时间和位置，从而实现从传统的“定期检修”向“预测性维护”转变。

3 数字化技术在地下管线探测中的前景展望

3.1 管线安全与管网管理的智能化

在智能化的趋势下，利用人工智能算法对海量的地下管线数据进行深度挖掘与分析，能够精准预测管线可能出现的故障，提前制订维护计划，大幅降低管线事故的发生率。例如，基于机器学习的异常检测模型，能够实时分析物联网传感器采集的数据，自动识别管线的异常运行状态，像轻微泄漏、压力异常等早期隐患，实现故障的早期预警。同时，借助大数据技术，将不同来源、不同类型的管线数据进行整合，建立起全面、动态的管网数据模型，为管理者提供更直观、更准确的管网运行全貌。这使得管网管理不再局限于事后处理，而是向预防性管理转变，提高管理的精细化和科学化水平。在智能化决策支持系统的辅助下，管理人员能够快速获取最优的管线维护、改造和扩建方案，有效提高决策效率，合理配置资源。

3.2 多技术融合深度发展

数字化技术在地下管线探测中的应用将呈现多技术深度融合的趋势。物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等技术将相互协同，形成更加完善的地下管线探测和管理体系。例如，通过区块链技术确保地下管线数据的真实性、完整性和安全性，防止数据被篡改；利用云计算强大的计算能力，实现对海量地下管线数据的快速存储、处理和分析；将人工智能技术与物联网设备深度融合，使地下管线监测系统能够实现自主学习和智能决策，根据管线运行状态自动调整监测策略和维护计划。

结语

数字化技术在地下管线探测中的创新应用，极大地提升了地下管线探测的水平和效率，为城市基础设施的安全运行提供了有力保障。未来，随着技术的不断进步和融合，数字化技术在地下管线探测领域将展现出更为广阔的前景，推动行业向智能化、高效化方向发展。我们应积极关注和应用这些新技术，不断探索创新，为城市建设和发展作出更大贡献。

参考文献

[1] 李远文 . 数字化技术在城市地下管线测量中的应用［J］. 智能城市，2021，7（23）：71-72.

[2] 李远文 . 数字化技术在城市地下管线测量中的应用［J］. 智能城市，2021，7（23）：71-72.

[3] 代文贺，刘智勇，王同军 . 基于控制轧制工艺技术的 X80 管线钢低温韧性优化研究［J］. 新疆钢铁，2023，（03）：25-27.