在城市排水管网系统中，管网错接、渗漏等问题不仅影响污水收集处理效率，还可能导致水体污染与生态破坏。智慧水务解决方案通过构建 “水质 - 水量 - 环境” 多维度数据联动分析体系，为精准识别这类隐蔽性问题提供了技术支撑。其中，COD（化学需氧量）作为反映水体有机物污染程度的核心指标，其在线监测数据与管网流量、降雨等参数的协同分析，成为破解管网故障识别难题的关键路径。

数据联动分析的基础架构与技术支撑

智慧水务解决方案中，COD 在线监测数据与多源数据的联动分析需依托完善的感知网络与数据融合平台。这一架构的核心在于实现 “点 - 线 - 面” 三级数据的实时汇聚与深度关联，为管网问题识别奠定数据基础。

在感知层，需构建高密度的监测网络。COD 在线监测点应重点布局在污水处理厂进水口、主干管交汇节点、雨水管网与污水管网的接驳处及易发生错接的城中村区域，采用重铬酸钾法在线监测仪，确保数据采集频率不低于 15 分钟 / 次，测量误差控制在 ±5% 以内。同时，在对应监测点同步部署电磁流量计与超声波液位计，实时采集管网流量、流速及水位数据；在管网覆盖区域均匀布设翻斗式雨量计，记录降雨强度与时长，形成 “水质 - 水量 - 气象” 的立体化感知矩阵。

数据传输与融合层需解决多源数据的标准化处理问题。COD 监测数据通过 4G/5G 工业网关实时上传至智慧水务云平台，流量、水位等参数通过 LoRa 低功耗网络传输，降雨数据则对接气象部门 API 接口。平台采用时空对齐算法，将不同来源、不同频率的数据统一校准至相同时间轴与空间坐标体系，例如将 15 分钟一次的 COD 数据与 5 分钟一次的流量数据进行插值融合，生成标准化的数据集。同时，通过数据清洗模块剔除传感器故障、传输干扰导致的异常值，确保数据质量。

分析引擎层是实现联动分析的核心，需集成水文水质模型与机器学习算法。基于 SWMM（暴雨洪水管理模型）构建管网水力水质模拟场景，将 COD 浓度、流量等数据作为输入参数，模拟不同工况下的污染物迁移规律；引入随机森林、LSTM 等算法训练异常识别模型，通过历史故障案例（如已知的错接点位、渗漏事件）标注数据特征，使模型具备自动识别异常模式的能力。双引擎协同运行，既能通过物理模型解释污染物变化的机理，又能通过数据模型捕捉细微的异常信号。

基于 COD 与流量数据联动的管网错接识别

管网错接（如雨水管混入污水、污水管接入雨水系统）会导致 COD 浓度与流量关系出现特征性异常，通过 COD 在线监测数据与管网流量的联动分析，可精准定位错接点位与类型。

雨水混入污水管网的识别需重点捕捉 COD 浓度的异常波动。在非降雨时段，污水管网的 COD 浓度通常保持相对稳定（如生活污水 COD 约 300-500mg/L），流量也处于平稳状态。当存在雨水错接时，降雨初期会出现流量骤增而 COD 浓度急剧下降的 “剪刀差” 现象 —— 例如流量在 30 分钟内上升 50% 以上，而 COD 浓度同步下降至 200mg/L 以下。智慧水务平台通过设定动态阈值（如 COD 浓度降幅与流量增幅的比值超过 1.5），可自动触发错接预警，并结合 GIS 地图定位异常发生的管段区间。

对于污水混入雨水管网的情况，需关注晴天时的 COD 浓度异常。正常情况下，雨水管网在非降雨时段应保持低流量（主要为地下水渗入）、低 COD（通常＜50mg/L）状态。若存在污水错接，会出现流量稳定但 COD 浓度持续偏高的特征，例如连续 24 小时 COD 浓度超过 100mg/L 且波动幅度＜10%。平台通过建立 “晴天基线模型”，将实时 COD 数据与历史同期（同季节、同天气）数据对比，当偏差超过 3 倍标准差时，判定为存在污水错接风险，并结合周边排水户分布信息，缩小排查范围。

复杂错接场景（如多节点混接）的识别需引入空间关联性分析。智慧水务解决方案通过构建管网拓扑关系图谱，将上下游监测点的 COD 与流量数据进行关联分析。例如，上游节点 COD 浓度正常而下游节点突然降低，且流量同步增加，说明两节点之间存在雨水混入；若某一节点 COD 浓度异常升高，而其下游节点浓度未相应变化，则可能存在该节点向雨水管网的错接支路。通过计算各节点间的 COD 浓度衰减系数与流量增益系数，可绘制异常传播路径，实现错接点位的精准定位。

结合降雨数据的管网渗漏问题诊断

管网渗漏（包括污水外渗与地下水渗入）的识别需将 COD 在线监测数据与降雨、流量数据进行三维联动，通过分析污染物浓度随水文条件的变化规律，判断渗漏类型与严重程度。

地下水渗入污水管网的识别可通过降雨响应特征实现。在降雨过程中，地下水水位上升会导致渗入污水管网的水量增加，表现为流量上升而 COD 浓度下降，但与错接不同的是，这种变化通常具有滞后性且幅度较缓 —— 例如中雨（降雨量 10-25mm）情况下，流量在 2-3 小时内缓慢上升 20%-30%，COD 浓度同步下降 10%-15%。智慧水务平台通过建立 “降雨 - 流量 - COD” 响应模型，计算流量增幅与降雨量的相关性系数（通常＞0.7），同时 COD 浓度降幅与流量增幅的比值＜0.5 时，可判定为地下水渗入主导的渗漏问题，并结合管道埋深、土壤渗透性数据评估渗漏区域。

污水外渗至地下水或水体的识别需关注 COD 浓度的异常衰减。当污水管网存在破损渗漏时，会出现下游节点 COD 浓度较上游异常降低的现象，且这种衰减与流量变化不同步 —— 例如上游 COD 为 400mg/L、流量 100L/s，下游 COD 降至 250mg/L 但流量仅减少 5%（正常水力衰减应＜3%）。在干燥季节（无降雨影响），这种特征更为明显，平台通过计算上下游 COD 浓度差与理论衰减值的偏差，当偏差超过 20% 时触发外渗预警。对于沿河道的管网，可同步比对河道水质监测数据，若河道 COD 浓度与管网渗漏预警区域空间重合，可进一步验证外渗问题。

压力驱动型渗漏的识别需引入管网压力数据协同分析。在智慧水务解决方案中，将压力传感器数据与 COD、流量数据融合，当管道内压力骤降（如突然下降 0.1MPa 以上）后，出现 COD 浓度与流量同步异常（如 COD 升高、流量降低），则提示可能存在破损渗漏 —— 压力下降导致污水外渗，同时吸入周边高浓度污染物（如化粪池污水）。通过压力变化的时间节点与 COD 异常的关联性分析，可缩小渗漏点的排查范围，提高修复效率。

系统落地与效能提升策略

为确保 COD 联动分析系统有效落地，需从数据校准、模型优化与机制建设三方面构建保障体系，实现从技术可行到实际有效的转化。

建立动态校准机制是保证数据可靠性的关键。定期对 COD 在线监测仪进行比对试验（每月一次），采用实验室重铬酸钾法对同一水样进行检测，当误差超过 ±10% 时进行传感器校准；每季度对流量计进行现场标定，通过便携式流量计比对调整偏差；在降雨监测方面，通过雨量站联网比对，剔除异常站点数据。同时，利用管网清淤、维修等机会，采集管道内实际水样与流量数据，验证模型预测结果，不断修正模型参数。

构建分级响应机制可提升问题处置效率。智慧水务平台根据异常程度将预警分为三级：一级预警（轻微异常）由系统自动推送至管网运维班组，通过历史数据复核后安排计划性排查；二级预警（显著异常）触发部门协同，由水务、市政部门联合开展现场勘查；三级预警（严重异常，如大量污水外渗）立即启动应急响应，调度抢修队伍 4 小时内到达现场。通过明确各级预警的处置流程与时限，形成 “发现 - 派单 - 处置 - 反馈” 的闭环管理。

推动数据共享与业务融合能最大化系统价值。将 COD 联动分析结果与排水许可管理系统对接，对频繁出现异常的排水户进行重点监管；与城市规划系统共享管网错接分布数据，为老旧城区改造提供依据；向污水处理厂推送管网 COD 预测数据，辅助其提前调整处理工艺。通过跨部门数据协同，使管网问题识别不仅服务于运维修复，更成为源头管控、规划决策的支撑工具。

智慧水务解决方案通过 COD 在线监测数据与多源数据的联动分析，突破了传统管网故障识别依赖人工巡检的局限性，实现了错接、渗漏等问题的精准化、智能化识别。随着传感器技术的进步与算法模型的迭代，这一技术体系将不断提升识别精度与响应速度，为构建 “源头减排 - 过程控制 - 末端治理” 的排水系统治理体系提供核心支撑，推动城市水务管理向更高效、更精准、更可持续的方向发展。