市政管网质量管理数字化路径探索

引言

市政管网作为一种重要的公共设施，担负着供水、排水和供气等多种功能。但目前城市管网存在材料老化等问题。传统的手工巡检、纸张录入等方法，已经很难适应现代化的城市管理需要。由于各个部门之间存在着各自独立的数据，造成了“信息孤岛”的局面，这就限制了智能化技术在实际中的运用。这些问题已对城市运营的安全与稳定造成了极大的威胁，迫切需要用数字技术来解决。

一、市政管网质量管理的现状与挑战

（一）老化问题

市政管网老化问题是当下质量管理的一大难题。我国不少城市地下管网修建年代久远，一些管道使用时长超50 年，材质大多为铸铁或混凝土，受到土壤侵蚀，地质下沉等要素影响，出现泄漏、破裂等很常见的事故。像某省会城市近五年因管网老化造成的停水事故每年平均就有 120 起，漏水水量占供水量的 15% 以上，既造成水资源浪费，又存在道路塌陷之类的次生危害。而且老化管网修复费用很高，传统开挖修复办法要中断交通，毁坏路面，施工期长达几周，给城市正常运作带来很大麻烦[1]。老旧管网的技术标准也无法符合现代城市发展要求，早期排水管网规划流量小，碰上暴雨就会引发内涝，这显示出管网更新换代非常急迫。

（二）管理效率低

传统市政管网管理依靠人工巡查，纸质记录，效率低，准确率差，巡检员要步行或者开车逐段巡查，受视力，经验限制，无法察觉隐蔽性问题。像管道内部腐蚀，接口松动之类，致使问题被察觉得比较迟。据统计，某个地级市管网人工巡检覆盖率不到 60% ，漏检率高达25% 。在修理方面，缺少实时数据支撑，决策滞后，管道泄漏的时候，人工排查漏点平均耗时4 到 6 个小时，定位之后安排抢修队伍，协调交通管制之类的流程又延长了处理时间，多个部门之间存在管理壁垒。此外水务，燃气，通信等管网由不同单位负责，抢修时没有协作机制，经常出现反复挖掘，资源浪费的现象。就以某个区域为例，一年之内因为不同管线施工，路面被反复挖掘达9 次，给社会造成大约300 万的花费。

二、市政管网质量管理的数字化路径

（一）数据驱动的全生命周期建模

市政管网质量管理当中，数据驱动的全生命周期建模是达成高效管理与可持续发展的关键路径。先用BIM 技术来创建管网的三维数字孪生体，这样就能做到管网信息的可视化并集成起来，把管径，埋深，接口类型这些关键参数变成直观的三维模型，既利于设计阶段的碰撞检测与方案改善，又可以在施工和运维期间提供准确的参照。通过数字孪生体，施工人员就可以清楚地知晓地下管线的分布状况，从而防止施工时出现误损事件。全生命周期建模做到了从规划到废弃的全程数字化管理，这种建模方式把设计、施工、经营、保养等各个阶段的数据融合起来，创建起一个不断更新的数据库。如施工记录，材质信息都被集成进模型当中，方便后续的经营保养人员迅速找到相关数据，提升经营保养效率，而且通过数据分析和模拟，可以事先预估出管网的使用寿命以及存在的危险，从而给保养规划提供科学的根据。数据驱动的建模给市政管网质量管理提供了决策支撑，通过对管网全生命时段的数据加以分析，管理者就能更为精确地制订投资规划和守护策略。以管道的腐蚀速率，沉降记录这些数据为例，依靠机器学习算法来预估管道剩下的使用寿命，进而预先安排好维修或者替换事宜，防止出现突然的事故给城市运作带来麻烦，凭借这样的数据驱动决策，管理变得越发科学，运营成本也得以降低，市政管网的质量总体水平就有所提升[2]。

（二）物联网感知网络实时监测

物联网感知网络实时监测是市政管网质量管理数字化的重要途径，可以有效提高管网运行安全性和管理水平。在管网的关键节点上布置压力传感器、流量计、水质监测仪等智能设备，这样就能做到对管网运行状况的实时数据搜集。这些传感器可以持续不断地去检测管网的压力，流量以及水质方面的改变，然后把这些数据立刻传送到云端平台。如压力传感器能够察觉到压力有细微的变动，从而提早察觉潜藏的泄露危险，而流量计则可以准确量度管网的流量，保障供水或者排水系统正常运转。物联网感知网络可以做到迅速定位故障并发出警告，一旦察觉到异常数据出现，就会自动响起警报，而且还能依靠 GIS 地图准确找出故障点。如通过分析压力突然改变的数据，系统可以在几分钟之内找到泄漏地点，比起传统的靠人工巡查的方法，这样就明显加快了维修的反应速度，缩减了因为故障造成的水资源浪费以及交通堵塞的情况。物联网感知网络给管网的精细运作提供了数据支撑，经过长时间积累的运作数据，管理者能分析管网的运作规律，改良管网布局和运作策略。以流量和水质数据为例，可以合理安排泵站的运作参数，提升能源利用效率，而且也能给管网的更新改造提供科学依照，物联网感知网络的使用，使得市政管网运作由被动应付变成主动防范，改善了城市的运作品质和运作水平。

（三）AI 算法赋能异常诊断与预测

AI 算法在市政管网质量管理中的应用，为管网的异常诊断、预测提供强大的技术支持，提高了管理的科学性、前瞻性。AI 算法可以依靠对历史数据的深入学习，构建管网健康度评判体系，用机器学习模型去分析管网的腐蚀速率，沉降记录等历史数据，就能准确判断管网现在的健康状况。以分析土壤酸碱度，温度改变这些环境要素为例，再加上管网所用的材料，年限这些信息，AI 算法就能得出管网健康度的数值指标，给管理者提供直观的决策参考[3]。AI 算法可以做到对管网潜在故障进行准确预估，通过对大量历史数据进行训练，AI 模型能学习到管网故障的特征，进而提前预估出管道剩余寿命以及故障风险。比如利用 AI 算法的预测模型，在管道出现泄漏或者破裂之前几月就会发出警报，提醒管理者提前做好维护工作，避免突发事故给城市交通和居民生活带来麻烦。AI 算法应用提升了管网管理的效率以及成本效益，在对故障提前进行预测并规划好保养计划之后，管理者能更加合理的安排修护所需资源，并削减一些不必要的保养操作从而缩减运维花费。而通过融合即时的监测数据，AI 算法还能够及时地调节网管的运作参数以达到改进网管工作的状态并加强总体运行水准的目标效果。AI 算法赋能异常诊断预测使得市内水管质量管理走向智能化和精细化改革方向上前进。

（四）移动终端与 AR 技术融合应用

移动终端与 AR 技术融合应用给市政管网质量管理带来革命性改变，工作效率和准确度得到很大提升。移动终端的普及给管网管理带来了方便的操作平台，开发管网巡检 APP 之后，工作人员就能随时获取管网信息，开展任务派发，隐患上报等工作，巡检人员若察觉到管网存在异常情况，便可以马上用APP 拍照上传，而且还要附带详细的描述和位置信息，保证问题能够及时解决。这种移动化的工作模式既提升了工作效率，又做到了巡检轨迹的可追踪，利于后续的管理与监测。AR 技术的运用给管网维修和施工赋予了精确的可视化支撑，借助AR 眼镜，维修人员可以把地下管网的虚拟影像加在现实环境里，清楚地看见管线所处的地方，走向以及深度，就像在做管网维修的时候，工作人员戴上 AR 眼镜就能直接看到地底下的管线摆放情况，不会因为判断错误管线的位置而引发施工事故，从而提升了维修工作的准确度和安全性。移动终端和 AR 技术的结合提高了公众的参与度和城市管理的透明度，市民可以通过手机 APP 上传管网异常照片参与到市政管网的监测中来。同时通过AR 技术使公众更直观的了解到地下管网的布局及运行情况，提升对市政工程的了解和认可度，这种结合提高了管网的管理专业性，也促进了共建共治共享的城市管理新局面。

（五）多方协同的数字化管理平台

多方协同的数字化管理平台对市政管网的质量管理起支撑作用，可整合多方资源，增强管理效能与协同度[4]。数字化管理平台冲破了部门之间的信息孤岛，把水务、燃气、通信等多个部门的数据资源整合起来，创建起一个统一的管网信息共享平台。如施工方就能通过这个平台查阅到地下管线的具体分布状况，从而防止在施工的时候误伤别的管线，这样一种跨部门的数据共享体系，既改善了施工的安全性与效率，又削减了由于信息不对称而引发的重复建设与资源浪费现象。

平台给多方协同工作赋予了有效的交流与协调手段、政府、企业、公众等各方借助平台随时交流信息，一同参与到管网的规划，创建，守护当中。政府可通过平台公布管网创建的最新政策和规划，企业可把施工进程和碰到的难题告知出来，公众也可提出自己的看法和提议，这种多方协同的工作方式，可以保证管网管理工作透明且科学，从而改善公众的满意程度。数字化管理平台提升了公众参与度和城市管理精细化程度，而且平台可按照公众提供信息，及时修改管网养护方案，保证问题迅速得到处理。此种公众参与形式既改善了城市管理透明度，又促使共建共治共享城市治理格局形成，通过多方协同的数字化管理平台，市政管网质量管理工作完成了从传统管理模式到现代化，智能化管理模式的转变。

结语

总之，市政管网质量管理的数字化转型是城市发展的必然趋势。通过数据驱动的全生命周期建模、物联网感知网络实时监测、AI 算法赋能异常诊断与预测等技术手段，市政管网的管理效率和质量得到了显著提升。移动终端与 AR 技术融合应用，多方协同的数字化管理平台也优化了管网管理流程，增强了公众参与度，这些数字化路径的探索和实践，给城市基础设施的可持续发展提供有力支撑，并给其他城市管网管理提供有益借鉴。

参考文献

[1]杨亮.数字孪生技术在化工企业数字化管网建设上的应用[J].石化技术,2024,31(11):208-210+182.

[2]张春雨.数字化技术在供热管网管理中的应用与创新[J].智能建筑与智慧城市,2024,(01):176-178.

[3]孙青峰,师刘亮,李楠.基于数字化转型的国家管网双防数字化平台建设[J].安全,2023,44(06):43-46+105.

[4]杨萍,温雪丰.数字化水厂供水管网远程监测系统的探讨[J].石油化工自动化,2022,58(06): 98-100.