排水管网作为城市水循环系统的 “血管”，其养护效率直接影响城市排水安全与水环境质量。传统 “定期养护” 模式基于固定周期开展作业，常导致养护不足或过度养护，不仅增加运维成本，还可能因时机不当影响管网正常运行。智慧水务解决方案通过整合实时淤积监测、流量变化分析与智能决策系统，构建 “数据驱动” 的按需养护体系，实现养护资源的精准配置。本文将系统阐述这一转型的技术路径与实践方法。

传统定期养护模式的局限性与转型必要性

长期以来，城市排水管网养护多采用 “一刀切” 的定期作业模式，这种基于经验的管理方式已难以适应复杂多变的管网运行环境，其局限性在实践中日益凸显。

养护周期与实际需求脱节是核心问题。传统模式通常按照 “雨季前全面养护、季度常规巡检” 的固定节奏开展工作，未考虑不同管段的淤积速度差异。例如，城中村合流制管网因污水成分复杂，淤积速度是新建分流制管网的 3-5 倍，采用相同养护周期会导致前者养护不足、后者过度养护。某南方城市统计数据显示，定期养护模式下，25% 的管网因养护不及时发生堵塞，同时 30% 的养护作业属于无必要的重复劳动。

养护成本居高不下且效益低下。定期养护需投入大量人力物力开展 “拉网式” 作业，2024 年全国城市排水管网养护平均成本达 8.6 元 / 米・年，其中无效作业占比超过 20%。某省会城市采用传统模式时，每年用于管网养护的财政支出超 1.2 亿元，但内涝点数量仍以 5%-8% 的年增长率增加，反映出养护效能与投入的不匹配。

应急处置压力逐年增大。固定周期养护无法应对突发淤积问题，导致管网堵塞多以 “爆管”“积水” 等应急事件形式暴露。某市 2023 年因管网淤积引发的应急抢修达 127 次，单次抢修平均耗时 4.5 小时，不仅影响交通与居民生活，还会因溢流污染周边水体，单次应急处置的环境修复成本可达常规养护的 10 倍以上。

智慧水务解决方案推动的 “按需养护” 转型，正是通过实时数据感知与动态分析，实现养护时机、方式与强度的精准调控，从根本上解决上述矛盾。实践表明，转型后可使养护成本降低 20%-30%，同时管网畅通率提升至 95% 以上。

实时监测体系的构建：数据采集层的技术支撑

实现按需养护的前提是构建覆盖管网全生命周期的实时监测网络，通过多维度感知设备捕捉淤积程度、流量变化等关键参数，为决策提供数据基础。

淤积程度监测需采用 “点面结合” 的感知方案。在管网关键节点（如检查井、泵站前池）安装超声波淤泥厚度传感器，通过非接触式测量实时获取管底淤积高度，测量精度达 ±5mm，数据采样频率设为 1 小时 / 次。对于管径大于 800mm 的主干管，间隔 500 米部署管道机器人巡检系统，每月开展一次 CCTV（闭路电视）检测，通过 AI 图像识别自动分析管道内壁的结垢、沉积物分布特征，生成淤积等级评估报告。某城市核心区采用该方案后，淤积状态的监测覆盖率从传统人工巡检的 30% 提升至 98%。

流量与水力参数监测是判断管网运行状态的核心。在管网交汇处、截流井等位置安装电磁流量计与压力传感器，实时采集瞬时流量、流速及管内压力数据，监测频率为 10 分钟 / 次。通过分析流量曲线的异常波动（如某管段流量突降 30% 且持续 24 小时以上），可间接判断是否发生局部淤积。同时，在雨量站与管网监测点之间建立空间关联，通过降雨量与管网流量的相关性分析，预测合流制管网的淤积加速风险。智慧水务平台可将这些数据绘制成 “流量 - 淤积” 动态热力图，直观展示管网运行状态。

环境参数监测辅助评估养护紧迫性。在易发生异味、溢流的管段周边布设挥发性有机物（VOCs）传感器与水质监测点，当管网淤积导致污染物降解不充分时，可通过 VOCs 浓度升高（如硫化氢超过 10ppm）或水体溶解氧下降（低于 2mg/L）等信号，判断养护的紧急程度。某老城区管网改造项目中，环境参数与淤积数据的联动分析，使养护优先级判定准确率提升至 92%。

数据传输与存储需满足实时性与安全性要求。采用 “边缘计算网关 + 5G/NB-IoT” 的混合传输架构，边缘节点对原始数据进行降噪、压缩后，仅上传特征值数据（如淤积厚度超标时的告警信息），降低传输带宽需求；关键监测点的数据则通过加密通道实时传输至智慧水务云平台，采用分布式数据库存储，确保年数据增量达 10TB 级时仍能保持查询响应速度≤1 秒。

数据联动分析与养护决策模型：从数据到行动的转化

实时监测数据需通过智能算法进行深度分析，转化为可执行的养护决策，这一过程依赖于多维度数据的联动建模与动态评估。

淤积预测模型是按需养护的核心算法。基于长短期记忆网络（LSTM）构建 “历史淤积数据 - 实时流量 - 环境因素” 的预测模型，输入参数包括近 3 个月的淤积厚度变化、日均流量、降雨量、污水 COD 浓度等，输出未来 1-3 个月的淤积发展趋势。模型通过滑动窗口机制每 7 天更新一次参数，预测精度可达 85% 以上。例如，当模型预测某管段 30 天后淤积厚度将超过管径的 20%（临界堵塞阈值）时，自动生成养护需求提示。

养护优先级评估体系需综合多维度指标。建立包含 “淤积程度（权重 40%）、影响范围（权重 30%）、环境风险（权重 20%）、交通影响（权重 10%）” 的评估矩阵：淤积程度以实时监测数据为依据，分为轻微（＜10% 管径）、中度（10%-20%）、严重（＞20%）三级；影响范围通过 GIS 分析确定管段服务人口与区域重要性；环境风险结合周边水体功能区等级评估溢流污染危害；交通影响则关联道路等级与高峰时段流量。某城市应用该体系后，养护工单的精准派发率提升 60%，避免了资源错配。

养护方式智能推荐实现技术适配。根据管段材质、管径、淤积类型（如油脂类、泥沙类、混合型）等特征，系统自动匹配最优养护工艺：DN300 以下小管径采用高压水射流清洗（压力 15-20MPa）；DN800 以上主干管优先选用机械疏通结合真空吸泥；油脂类淤积管段需配合高温热水清洗（80-90℃）。同时，结合实时交通数据推荐作业时段，如主干道选择夜间 22:00 - 凌晨 5:00 施工，将交通影响降至最低。

动态调度系统优化资源配置。智慧水务平台整合养护队伍、设备、物料等资源数据，构建 “需求 - 资源” 匹配算法，当生成养护工单时，自动计算最近的可用队伍（响应时间＜30 分钟）、最优运输路线（避开拥堵路段）及所需设备组合。某直辖市引入该系统后，养护设备利用率从 65% 提升至 88%，单次作业的平均耗时缩短 25%。

按需养护体系的落地实施与效益评估

将数据驱动的养护决策转化为实际作业，需建立标准化的实施流程与长效管理机制，确保体系落地见效。

分级响应机制实现养护任务的有序执行。根据养护优先级将工单分为三级：一级工单（严重淤积 + 高风险）需 24 小时内响应，48 小时内完成作业；二级工单（中度淤积）72 小时内安排；三级工单（轻微淤积）纳入周计划。工单通过智慧水务平台直接派送至养护人员的移动终端，包含详细的淤积数据、推荐工艺与安全提示，作业过程需上传前后对比照片与视频，实现闭环管理。某试点区域采用该机制后，紧急抢修次数下降 70%。

养护效果评估与模型迭代形成持续改进闭环。每次养护作业后，系统自动采集 “淤积清除率”（实际清除厚度 / 预期厚度）、“作业时长”“材料消耗” 等指标，结合成本数据计算单位效益（每元投入的淤积清除量）。对于清除率低于 80% 的作业，触发原因分析流程，修正推荐工艺参数；将所有作业数据纳入模型训练库，每季度进行算法迭代，使预测精度持续提升。某城市经过 3 轮迭代后，养护工艺的适配准确率从 78% 提高到 91%。

经济效益与环境效益显著提升。某南方沿海城市实施按需养护体系后，年度养护成本从 1.8 亿元降至 1.26 亿元，降幅达 30%；管网堵塞率从 15% 降至 4.2%，减少因内涝导致的经济损失超 5000 万元 / 年。环境效益方面，污水管网溢流次数下降 65%，入河 COD 负荷削减约 1200 吨 / 年，周边水体水质达标率提升 18 个百分点。

智慧水务解决方案推动的排水管网养护转型，本质是通过 “监测 - 分析 - 决策 - 执行 - 评估” 的全链条智能化，实现资源配置的精准化与管理效能的最大化。随着数字孪生、物联网等技术的深入应用，未来的按需养护将进一步向 “预测性养护” 演进，通过管网数字孪生体模拟不同养护方案的长期效果，提前 6-12 个月制定最优策略，为海绵城市建设与水环境治理提供坚实保障。