随着城市化进程的加速，排水管网规模日益庞大且结构复杂，管道堵塞或破损问题频发，不仅影响城市排水效率，还可能引发内涝、环境污染等一系列问题。排水管网监测系统借助先进的传感器技术和数据分析方法，能够捕捉流量突变、液位持续异常等数据特征，实现对管道堵塞或破损位置的精准定位，为管网维护和故障修复提供有力支持。

一、排水管网监测系统的数据采集

（一）流量传感器的应用

在排水管网中，流量传感器是获取管道流量数据的核心设备。电磁流量计是常用的流量传感器之一，它依据法拉第电磁感应定律工作，当导电流体在磁场中做切割磁力线运动时，会在管道两侧的电极上产生感应电动势，该电动势与流体的流速成正比，通过计算即可得出流量值。电磁流量计具有测量精度高、量程范围广、不受流体密度和粘度影响等优点，适用于不同管径和流速的排水管道流量监测。此外，超声波流量计也广泛应用于排水管网流量监测，它利用超声波在流体中传播时，顺流和逆流的传播速度不同的原理，通过测量时间差或频率差来计算流量。这种流量计无需与流体直接接触，安装维护方便，尤其适合对已有管道进行改造监测。

（二）液位传感器的部署

液位传感器在排水管网监测中用于实时监测管道内液位高度。压力式液位传感器是常见的类型，它通过测量液体对传感器探头产生的压力，结合液体密度和重力加速度，计算出液位高度。这种传感器精度较高，适用于各种复杂的管道环境。超声波液位传感器则利用超声波在空气中传播遇到液面反射的原理，通过测量发射和接收超声波的时间差，计算出液位高度。其具有非接触式测量、受介质影响小等特点，在排水管网液位监测中发挥着重要作用。在实际部署时，液位传感器通常安装在排水管网的关键节点，如检查井、泵站进出口等位置，以便全面、准确地获取液位数据。

二、流量突变与液位持续异常的数据特征分析

（一）流量突变的表现与成因

流量突变是指排水管道内的流量在短时间内发生显著变化。当管道发生堵塞时，堵塞点上游的流量会逐渐减小，因为水流受阻，通过堵塞处的流量大幅降低；而堵塞点下游的流量在初期可能因上游水流的短暂堆积而出现瞬间增大，随后随着上游来水减少，流量也会迅速下降。相反，管道破损时，破损点处会出现水流泄漏，导致破损点上游流量增大，下游流量减小。通过对流量传感器采集的数据进行实时分析，设定合理的流量突变阈值，当流量变化超过该阈值时，系统即可判定发生了流量突变情况，初步确定可能存在管道堵塞或破损问题。

（二）液位持续异常的判断标准

液位持续异常主要表现为管道内液位长时间高于或低于正常水平。正常情况下，排水管道内的液位会在一定范围内波动，与流量、管径、坡度等因素相关。当管道堵塞时，堵塞点上游的液位会持续上升，因为水流无法顺利通过堵塞处，导致上游水位不断抬高；而下游液位则可能因上游来水减少而下降。管道破损时，破损点附近的液位可能会出现异常下降，因为部分水流从破损处泄漏，使得管道内水位降低。通过对液位传感器数据的连续监测和分析，建立液位正常波动范围模型，当液位超出该范围且持续一定时间，即可判断为液位持续异常，提示可能存在管道故障。

三、基于数据特征的管道堵塞或破损位置定位方法

（一）基于流量变化的定位方法

上下游流量对比分析：在排水管网中，相邻监测点之间的流量具有一定的逻辑关系。当发现流量突变时，通过对比上下游监测点的流量数据，可以初步判断故障位置。若某段管道上游监测点流量持续减小，下游监测点流量相应减小且减小幅度更大，那么故障很可能发生在该段管道内；若上游流量增大，下游流量减小，则破损点可能在该段管道。通过逐步缩小上下游监测点的范围，能够更精确地定位故障位置。

流量传播时间计算：根据流体力学原理，水流在管道中的传播速度与管径、坡度、粗糙度等因素有关。在已知管道参数的情况下，可以计算出水流从上游监测点流到下游监测点的理论传播时间。当发生流量突变时，记录上游监测点流量突变的时间和下游监测点流量相应变化的时间，通过计算两者的时间差，并与理论传播时间进行对比分析。如果实际时间差明显大于理论传播时间，说明水流在管道中受到阻碍，很可能存在堵塞问题，且堵塞位置越靠近上游，时间差越大；反之，若时间差异常小，可能存在管道破损导致水流提前泄漏的情况。

（二）基于液位变化的定位方法

液位梯度分析：沿着排水管道方向，对各监测点的液位数据进行分析，计算相邻监测点之间的液位差，形成液位梯度。正常情况下，液位梯度在一定范围内保持稳定。当管道发生堵塞时，堵塞点上游的液位梯度会逐渐增大，因为随着堵塞程度加剧，上游水位不断上升，相邻监测点间的液位差越来越大；而下游液位梯度则可能减小甚至出现反向梯度。通过对液位梯度的变化趋势分析，可以确定堵塞位置所在的大致区间。对于管道破损，破损点附近的液位梯度会出现异常波动，通过对比正常液位梯度和实际液位梯度，能够定位破损位置。

液位变化趋势预测：利用时间序列分析方法，如 ARIMA 模型、LSTM 神经网络等，对液位传感器采集的历史数据进行建模，学习液位变化的规律和趋势。当出现液位持续异常时，将实时液位数据输入模型，预测未来液位变化趋势。如果预测结果显示液位将持续上升且超过危险阈值，结合液位梯度分析，可进一步确定堵塞位置；若预测液位呈快速下降趋势，则可能存在管道破损，通过对液位下降速度和范围的分析，缩小破损位置的排查范围。

（三）多数据融合定位方法

为提高定位的准确性和可靠性，将流量突变数据和液位持续异常数据进行融合分析。建立数据融合模型，综合考虑流量和液位的变化特征、变化时间、变化幅度等因素，通过权重分配和逻辑判断，得出更精确的故障位置判断结果。例如，当某段管道同时出现流量突变和液位持续异常，且两者的变化特征相互印证时，可大大提高定位的准确性；若两者变化特征存在矛盾，通过进一步分析数据质量、传感器状态等因素，修正定位结果。此外，还可以结合管道 GIS（地理信息系统）数据，将故障位置直观地展示在地图上，方便维修人员快速到达现场进行处理。

四、实际应用案例与效果评估

在某城市的排水管网监测系统应用中，通过对流量突变和液位持续异常数据特征的分析，成功定位了多处管道堵塞和破损位置。例如，在一次强降雨后，系统监测到某路段排水管道上游流量突然减小，下游流量随之大幅下降，同时上游液位持续上升。通过流量传播时间计算和液位梯度分析，迅速锁定堵塞位置在该路段的一处检查井附近，维修人员及时清理了堵塞物，避免了该区域出现严重积水。在另一个案例中，某区域排水管道液位出现异常下降，结合流量数据变化，通过多数据融合定位方法，确定管道破损位置位于一处老旧小区的地下管道，及时进行了修复，减少了污水泄漏对周边环境的污染。

通过对排水管网监测系统定位方法的实际应用效果评估发现，基于流量突变、液位持续异常等数据特征的定位方法具有较高的准确性和实用性。能够在短时间内定位管道堵塞或破损位置，相比传统的人工巡查方式，大大提高了故障排查效率，降低了管网维护成本，为城市排水管网的安全稳定运行提供了有力保障。

五、结论

排水管网监测系统通过对流量突变、液位持续异常等数据特征的深入分析，结合多种定位方法，能够实现对管道堵塞或破损位置的精准定位。随着传感器技术、数据分析技术和物联网技术的不断发展，排水管网监测系统将更加智能化和高效化，为城市排水管网的精细化管理和智慧化运维提供更强有力的支持，保障城市排水系统的正常运行，提升城市居民的生活质量。