智慧水务新焦点：探析漏水检测技术在现代供水系统中的实战运用

       水资源是地球上最重要的宝贵资源之一，然而随着人口增长、工业发展以及社会状况的不断改善，对水资源的需求量也在逐渐增加，而可供利用的水源数量和容量却在逐渐减少。在各国经济发展和技术水平的不同影响下，管网漏损问题主要存在于欠发达国家。在这些国家，城市供水管网较为陈旧，漏损率相对较高，而发达国家的城市供水管网相对较新，漏损率较低，例如从印度的加尔各答约60%到日本的约3%。中国由于城市化建设的加快，供水网络的漏损问题也变得日益严重。据统计，我国每年的漏损水量大约是80亿吨，而2018年至2020年的漏损率分别是14.62%、14.12%和13.39%。虽然漏损率呈下降趋势，但与“水十条”和“到2025年，全国城市公共供水管网漏损率力争控制在9%以内”的目标依然有一定距离。此外，管道漏损也可能成为公共卫生安全问题的潜在根源，因此对水量漏损的控制变得越发紧迫，城市供水行业迫切需要采取漏损控制措施，以最大限度地减少漏损带来的损失并产生良好的经济效果。

       总的来说，在智慧水务系统和传感器技术的快速发展中，建立高效的数据采集、通信与处理系统成为水务行业中管道漏损控制的关键。传感器技术和先进通信网络的应用使得漏损检测技术趋向于更加精确、及时和系统化的发展。文章细致总结了国内外供水管网漏损控制技术发展现状，对不同漏损检测方法进行了深入比较，详细介绍了被动漏损检测技术和主动漏损检测技术在智慧系统中的应用。通过主动漏损检测技术与被动漏损检测技术的有机结合，可以实现供水管网漏损的实时监测与高效预测，大幅提升检测的时效性与有效性。这些技术的应用不仅可以更有效地控制管道漏损，而且有助于提高供水系统的整体运行效率，为建设智慧水务系统和实现可持续的水资源利用目标提供了有力支持。

一、被动漏损检测技术

       被动漏损检测技术是一种基于传感器的手段，主要通过人工或简易数据分析来实现。根据检测位置的不同，被动检测技术可以分为外管检测和管道内检测两类。这些非破坏性的检测技术主要依赖于传感器和信息数据的转换，从而实现对漏点的检测与定位。

       外管检测可在管道外部进行，包括听漏棒、电子听漏仪、磁通量泄漏技术、高分辨率闭路电视检查技术、红外热成像技术、声发射技术、超声波技术、负压波传感技术、探地雷达等多种检测方法。这些方法受到周围环境的影响较大，不同场景可能需要不同类型的检测方法，但由于每种方法针对特定场景使用，因此外管检测在小范围内能够具有较高的漏损识别精度。

       管道内检测则是通过在管道内部携带一个或多个传感器进行检测和识别，通常需要由外部人员操作检测器将其推入管道完成任务。传感器种类包括声学、相机、超声波、漏磁通量以及涡流传感器等。尽管受传感器防水性的约束，内管检测时需尽可能排水，但相对于外管检测，内管检测由于可以携带更多种传感器，能够更精准接近泄漏点，因此具有更高的检测精度。近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，机器人技术已成为工程领域重要组成部分，不断应用于漏点的视觉探查和无损检测。这些机器人包括轮式、轨道驱动、管道检查量规、行走式以及英寸虫型等，虽然种类繁多，但每种类型都有其独特优势和劣势，不同机器人被应用于不同场景的内管检测。

二、主动漏损检测技术

       环保成本效益比是供水行业中评估漏水控制技术的重要标尺，与被动检测相比，积极漏水探测技术借助传感科技，侧重于构建精确模型与数据分析，更有效地平衡了成本与效益管理。自1980年英国水务联盟引入独立计量区（District Metered Area, DMA）理念以来，模型法正式成为漏水检测的标准手段。DMA策略主要针对具备充足精确数据支持的水力学模型，而对于数据贫乏情况，则需借助人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的智能处理。

1、DMA导向的积极检测策略

       结合传统网格（流量/压力）数据与地理信息系统，通过隔离管网或阀门操作将供水网络切分为多个独立监控区域，有效缩小了漏水位置的搜寻范围。DMA分区计量不仅稳定控制水量输出，减少供需差异，还通过精细数据分析达到节水降损目的。此外，优化DMA区域内的传感器部署，强化节点压力监控与敏感性分析，显著提升了模型的精准搜索效能。Marunga等人推荐利用EPANET工具，在模型构建中强调压力管理，作为减少损耗和需求调控的核心手段，彰显了模型构建在提升主动检漏能力上的重大价值。在此过程中，压力信息扮演着核心角色，通过压力调控优化供水策略，实时匹配用户需求，减少能源消耗与流量流失，增强了管网的水能效率。

2、ANN驱动的积极检测创新

       ANN模拟人脑神经机制，不断迭代算法，强化软件的高级数据处理能力。源自1982年波兰科学家提出的粗糙集理论，ANN通过调整内部节点间的复杂互动，处理复杂数据。在实际水力模型应用中，ANN结合SCADA数据采集技术和模型构建，利用瞬态分析技术对数据进行解析，模仿人类大脑的非确定性思维模式，处理模型中的基础数据缺失及非线性、大滞后问题，运用模糊逻辑进行推理定位漏水点。这种方法相比传统技术，在经济性和效率上均有显著提升。Silva等人首度将聚类与分类工具融合，应用于小型液化石油气（LPG）管道故障检测，并利用模糊系统动态调整流量阈值，低成本实现了高效泄漏监控。Joaquim等人通过对比网络节点的实际扬程与估算值，计算残差并构造线性参数模型与多面体分析。Ragot等人则利用模糊系统中的残差分析，基于流速变化识别全网故障传感器。Birek等人开发的聚类算法基于高斯隶属函数的模糊If-Then规则，生成较少的聚类数，提高了预测精度与模型透明度。

3、环境因素影响下的ANN优化探测

       随着城市供水管网的扩展，三维化趋势和环境因素的复杂性增加了模型构建的难度。学者们引入新算法提升ANN漏水检测技术的精确度和适应性，包括蚁群优化、贝叶斯网络和改良聚类算法等。蚁群算法原用于计算土壤水分参数，现应用于优化供水管网参数，通过正反馈机制逼近最佳解决方案，分布式计算多模型，提高了树状管网的精确度，避免了局部最优陷阱。贝叶斯网络擅长处理不确定性数据，通过图模型关联环境、材料和水力条件等因素，评估漏水概率，定位漏点。Tang等人利用贝叶斯网络学习土壤与管道的相互作用，分析漏水故障。基于此开发的安全预测模型整合各子系统信息，通过相互作用分析，识别潜在泄漏风险。此外，改进的聚类方法如光谱聚类，降低了检测与维护成本。利用EPANET创建的漏水情景，通过压力和流量变化的加权计算，光谱聚类得以应对大规模模型问题。

4、面向管理优化的ANN探测策略

       满足管理者多目标需求，通过水需求管理量化水资源损失至关重要。Morais等人运用PROMETHEE V多准则决策模型优化水力模型算法，平衡技术、经济和社会环境标准。Arsene等人则利用三层通用模糊最小最大神经网络与图论设计决策系统，监测与控制漏损。研究表明，神经模糊系统能有效执行城市供水管网的多因素风险分析与资产管理。

三、各类漏损检测技术方案对比

       各种漏损检测技术在供水行业中被广泛采用，每种技术都有其独特优势。通过对各种漏损检测技术在检测仪器或系统、漏损识别精度、特点及适用场景等方面进行横向比较可以发现，被动漏损检测技术通常具有较高的识别精度，但在时效性方面表现较差。相比之下，主动漏损检测技术在精度方面存在一定不足，但其响应速度快，能够实现实时监测和漏损预测的功能。

四、智慧供水系统中的漏水侦测技术创新

       模型建构是配水系统漏水管理的基石，但其有效性高度依赖于全面且精确的数据支撑。实际操作中，面临信息采集的挑战和基础数据的不完整性，仅靠单一的主动漏水检测技术难以彻底解决问题，影响模拟的精确度。随着信息通讯技术(ICT)的飞跃，智慧城市构想应运而生，旨在把握ICT带来的发展机遇，推动供水行业向智慧供水转型。这一转型依托智能传感器、先进通信技术、云端智慧供水平台及深度学习模型的集成，有效破解了信息采集与数据孤岛难题，实现了漏水监控、用水预测及水质监测等核心功能。智慧供水系统中，主动检测技术通常嵌入到集成信息系统中，而被动检测则通过智能传感器网络实施。

1、智能感知的基石——智能传感器

       智能传感器是传感器与微处理器集成的高科技产品，能自主完成数据采集、处理及传输。与传统被动检测相比，这些传感器不仅实时监测管网压力、流量和水质，还能借助智能渗漏检测技术捕捉分布式温度、压力变化和潜在渗漏点。传感器智能化不仅提升了漏点定位精度，也促进了水量的智能化计量。研究显示，智能计量有助于快速识别并控制表后泄漏。高精度实时监测不仅提升了用水效率，还实现了用水量的自动化控制，助力水务公司灵活调整水价。此外，SCADA系统与GIS技术的融合，为实时压力监测和流量数据采集提供了强大支持，成为漏点检测与定位的关键环节。

2、通信桥梁——高效通讯技术

       通讯技术的高效性与可靠性是主动检测技术发展的关键，确保信息在不同节点间的无缝互联。物联网(IoT)技术以其低成本、创新无线连接特性，实现了设备的大规模远程监控和控制，拓宽了水务管理的边界。然而，鉴于物联网技术尚在完善中，窄带物联网(NB-IoT)因低功耗、广覆盖、低速率、强通信能力而被广泛应用，尤其适合于低频、低延时、广域网络的数据传输，维持长期待机状态并广泛兼容蜂窝网络。无线传感器网络(WSN)则源于军事领域，通过多跳自组织方式，基于磁感应连续监测压力，极大提升了管道泄漏检测的准确性和效率。

3、智慧中枢——智慧供水系统平台

       作为智慧供水系统的心脏，云平台负责数据的收集、储存、处理与指令分发，通过统一的平台架构将物联网模块互联，实时监控管网（含漏水监控），一旦发现异常即刻通知管理人员，并将数据送至算法系统进行分析，反馈处理结果，展现了智慧供水的可视化、数字化及移动化优势。通过对流量、水压等大数据的整合分析，结合网格化管理思想，平台能预测漏水发生的时空分布，促进信息技术与水务技术的深度融合，强化漏损控制效能。

4、算法核心——深度学习应用

       受益于大数据与算法进步，深度学习作为ANN的进阶形式，凭借丰富的神经元、复杂的网络结构、强大的计算力及自我特征提取能力，从海量数据中学习复杂模式，自动抓取关键特征，通过历史数据比对，及时发现系统异常。例如，杨嘉昕等人利用BP神经网络构建了漏水数据与漏点、漏损量的映射模型，通过大量训练优化网络结构，成功预测了漏点和漏损量。深度学习利用群体智能算法提炼宏观行为模式，适用于多种优化问题，对提升供水云平台的漏损处理速度和准确度至关重要。周等人基于实测数据集训练的BP神经网络模型，对漏损位置和严重程度的预测准确率均超过90%，彰显了深度学习在漏水诊断中的高效性。

五、总结

       在管网漏损检测技术领域，传统的被动检测方法虽然经济实惠且适用于小范围精确定位，但技术构成相对单一，缺乏与各类设备或系统形成完整联动体系的能力，对潜在漏点的筛选不够有效，并在漏损范围的确定上缺乏主动性。相比之下，主动漏损检测技术增强了传感器与模型的联动作用，依托数据支撑、DMA、ANN等模型构成，可以主动缩小漏点范围，但仍然存在对数据采集全面性与准确性的高度依赖，以及受数据滞后性与强非线性影响等不足之处。

       随着信息通信技术的迅猛发展，数据传输速率和稳定性大幅增强，显著提高了传感器、用户、管理平台和数据处理后台之间的信息交互时效性，有效解决了漏损检测技术中信息滞后问题。深度学习作为ANN模型的重要延伸，结合大数据和算法的应用，极大地提升了复杂问题的分析效率，增强了对漏损现象的预测、判断和跟踪能力。可以说，通信技术和模型算法的快速发展推动了被动和主动漏损检测技术在智慧供水系统中的广泛应用，在智慧城市与网格化管理理念的背景下，继承了检测技术的优点，避免了其缺陷，将有助于实现管网可用水量的有效减少，带来可观的社会经济效益。