排水管网作为城市水循环系统的核心组成部分，承担着雨水收集、污水输送的重要功能。随着智慧城市建设推进，越来越多城市通过部署液位计、流量计、水质传感器等设备，构建排水管网监测系统，为管网运维、内涝预警、污染溯源提供数据支撑。然而，在实际应用中，数据丢失成为制约监测系统效能的突出问题 —— 部分监测点位常出现数据断联、数值缺失、记录异常等情况，导致运维人员无法准确掌握管网实时状态，甚至影响应急决策。本文将从环境、设备、传输、管理四个维度，系统剖析排水管网监测数据丢失的核心原因，并梳理典型场景下的问题特征。

一、复杂恶劣的管网环境：数据采集的 “天然障碍”

排水管网多位于地下密闭空间（如检查井、管道内部），环境具有 “高湿、高腐、高干扰、空间受限” 四大特征，直接影响传感器的稳定运行与数据采集精度，是导致数据丢失的首要外部因素。

（一）高湿度与腐蚀性介质：设备硬件的 “慢性损耗”

地下管网长期处于潮湿状态，检查井内积水、管道内壁冷凝水会持续侵蚀监测设备 —— 一方面，湿度超过 95% 时，传感器的电路模块易出现短路、氧化问题，例如液位计的电极探头若被水汽包裹，可能触发 “误报断联”，导致数据采集中断；另一方面，污水中含有的硫化氢（H₂S）、有机酸、重金属离子等腐蚀性物质，会加速设备外壳、接口的老化损坏。

典型案例：某城市老城区污水管网监测中，部署于检查井内的超声波液位计，因长期接触含硫污水，传感器探头涂层 3 个月内出现剥落，数据采集频率从 “1 次 / 5 分钟” 降至 “1 次 / 30 分钟”，最终因电路腐蚀彻底停止工作，造成连续 48 小时数据丢失。

（二）物理冲击与堵塞：传感器功能的 “即时失效”

排水管网的水流状态复杂，暴雨天气时的强水流、管道内的泥沙淤积、杂物（如塑料袋、树枝）冲击，会直接破坏监测设备或堵塞采集部件：

液位监测：若浮球式液位计的浮球被杂物缠绕，或压力式液位计的压力孔被泥沙堵塞，会导致液位数据 “定格” 或无响应，例如暴雨期间，某路段检查井内的浮球液位计被树枝卡住，显示液位始终维持在 “0.5m”，而实际液位已达 1.2m，造成数据严重失真；

流量监测：管道式电磁流量计的电极若被油污、生物膜覆盖，会影响电磁信号传输，导致流量数据跳变或丢失；明渠流量计的超声波探头若被漂浮物遮挡，会无法检测水位，进而无法换算流量。

（三）电磁干扰与极端温度：数据采集的 “隐形干扰”

地下管网周边常分布着电力电缆、通信线路、地铁轨道等设施，这些设备产生的电磁辐射会干扰传感器的信号采集：例如，靠近高压电缆的液位传感器，其输出的模拟信号（4-20mA）可能出现 “杂波”，导致平台接收的数据频繁波动，甚至被判定为 “无效数据” 而丢弃。

此外，极端温度也会影响设备性能 —— 夏季检查井内温度可达 40℃以上，冬季低于 - 10℃，超出传感器的工作温度范围（通常为 - 20℃~60℃），会导致设备芯片宕机，数据采集暂停。

二、监测设备自身缺陷：数据采集的 “内生短板”

除外部环境影响外，设备选型不当、质量缺陷、设计适配性不足等 “内生问题”，也会导致数据丢失，且这类问题往往具有 “隐蔽性”，需长期运行后才会暴露。

（一）设备选型与管网场景不匹配：功能 “水土不服”

部分城市在部署监测设备时，未充分考虑管网的实际工况，盲目选用通用型设备，导致设备无法适应管网环境：

量程不匹配：例如，在管径为 1m 的雨水管道中，选用量程为 0-5m 的液位计，虽能覆盖最大液位，但小液位（如 0.1-0.3m）时的测量精度不足，数据易被判定为 “无效”；若选用量程为 0-2m 的液位计，暴雨时液位超出量程，设备会自动停止数据输出，造成 “超量程数据丢失”；

供电方式不适配：地下管网多无外接电源，需依赖电池供电。若选用功耗较高的设备（如带显示屏的水质传感器），电池续航仅能维持 1-2 个月，未及时更换电池时会出现数据断联；部分设备虽支持太阳能供电，但检查井内无光照，太阳能板无法充电，同样导致设备停机。

（二）设备质量缺陷：数据采集的 “先天隐患”

部分低价设备存在硬件质量问题，例如：

传感器精度漂移：劣质 pH 传感器的精度会随使用时间快速漂移，原本误差 ±0.1pH 的传感器，使用 3 个月后误差扩大至 ±0.5pH，超出阈值后平台会丢弃数据；

存储模块故障：设备内置的本地存储芯片若存在质量问题，当网络中断时，数据无法缓存，恢复网络后也无法补传，导致 “断网期间数据永久丢失”；

接口松动：设备与线缆的接口若未做防水密封处理，长期震动（如车辆行驶导致的地面震动）会使接口松动，数据传输中断。

（三）设备兼容性问题：系统 “衔接断层”

排水管网监测系统涉及传感器、数据采集器、传输模块等多类设备，若设备间兼容性不足，会导致数据传输 “断层”：

协议不兼容：例如，液位计采用 Modbus 协议，数据采集器采用 LoRa 协议，若未配备协议转换器，两者无法通信，数据无法上传；

数据格式不统一：部分传感器输出的是模拟信号（4-20mA），部分输出数字信号（RS485），若采集器无法同时解析两种信号，会导致其中一类设备的数据丢失。

三、数据传输环节薄弱：数据传递的 “中途失守”

数据从设备采集到平台接收，需经过 “终端 - 网关 - 平台” 的传输链路，任何一个环节出现问题，都会导致数据丢失。排水管网监测的传输环境特殊（地下、偏远区域），传输链路的稳定性更易受影响。

（一）无线传输信号弱：数据 “传不出去”

地下管网位于地下 2-5m，无线信号（如 4G/5G、LoRa）穿透能力有限，导致传输信号弱或中断：

4G/5G 信号盲区：在城市郊区、隧道内的管网，运营商基站覆盖不足，4G 信号强度低于 - 100dBm，设备无法接入网络，数据无法上传；

LoRa 传输距离受限：LoRa 网关的覆盖半径通常为 1-3km，若管网监测点位分散（如间隔 5km），且无中继设备，远端点位的信号无法到达网关，数据丢失；

信号干扰：地下管网周边的钢筋混凝土、金属管道会屏蔽无线信号，例如，在金属材质的检查井内，LoRa 信号衰减率达 50% 以上，导致数据传输成功率从 95% 降至 60% 以下。

（二）有线传输故障：数据 “断联中断”

部分固定监测点位（如泵站、污水处理厂入口）采用有线传输（以太网、RS485），但有线传输易受物理破坏：

线缆老化与破损：埋地线缆若未做防腐处理，3-5 年后会出现外皮破损、内部铜芯氧化，导致数据传输中断；

人为破坏：施工单位在道路施工时，若未提前排查管网监测线缆位置，易挖断线缆，造成数据断联，且修复周期长（通常需 1-3 天），期间数据无法恢复。

（三）数据传输协议缺陷：数据 “解析失败”

数据传输过程中，若协议存在缺陷，会导致平台无法解析数据，进而判定为 “无效数据” 丢弃：

协议稳定性不足：部分自定义协议未经过充分测试，在数据量较大时（如暴雨期间液位数据 1 次 / 1 分钟），会出现 “丢包” 现象；

数据加密过度：为保障数据安全，部分系统采用高强度加密算法，但平台解密模块若存在漏洞，会导致解密失败，数据无法读取；

超时重传机制缺失：当网络波动时，数据传输超时后，若设备无重传机制，会直接丢弃数据，而未重新发送。

四、运维管理机制不完善：数据保障的 “人为漏洞”

监测系统的长期稳定运行，依赖完善的运维管理机制。若运维流程不规范、人员能力不足、应急响应滞后，会导致 “可避免的数据丢失” 频繁发生。

（一）日常运维不到位：小问题演变为大故障

部分城市对监测设备的日常运维重视不足，未建立定期巡检制度：

设备状态未及时排查：传感器探头结垢、线缆松动等小问题，若未定期清理、紧固，会逐渐恶化导致设备停机；例如，某城市的管网监测系统，因 6 个月未清理液位计探头，探头被生物膜覆盖，数据采集中断，直到暴雨内涝时才发现问题；

电池更换不及时：电池供电的设备，若未记录更换周期，或未通过平台远程监测电池电量，会导致电池耗尽后设备停机，数据断联；

校准周期过长：传感器的校准周期通常为 3-6 个月，若超过 12 个月未校准，精度漂移会导致数据无效，例如，流量计未校准导致流量数据误差超过 10%，平台自动丢弃数据。

（二）应急响应滞后：突发故障导致数据丢失

暴雨、台风等极端天气，或管道破裂、设备被盗等突发情况，会导致监测设备故障，但若应急响应滞后，会延长数据丢失时间：

故障发现不及时：部分系统无设备在线状态监测功能，设备停机后，运维人员需定期到现场排查才能发现，导致数据丢失数天后才察觉；

修复效率低：若运维人员未提前储备备用设备（如传感器、线缆），故障后需重新采购，修复周期长达 1-2 周，期间数据无法恢复；

数据备份缺失：部分平台未建立数据备份机制，若平台服务器出现故障（如硬盘损坏），历史数据会永久丢失，无法恢复。

（三）人员能力不足：运维 “力不从心”

排水管网监测涉及水文、电子、通信等多领域知识，若运维人员专业能力不足，会导致问题无法及时解决：

设备调试不当：例如，在调试流量计的水位 - 流量换算公式时，若输入的渠道断面尺寸错误，会导致流量数据计算错误，被平台判定为 “无效数据”；

故障排查困难：当数据丢失时，运维人员无法区分是设备故障、传输问题还是环境影响，盲目更换设备，不仅无法解决问题，还会增加成本；

数据管理混乱：部分运维人员未规范记录设备台账（如安装时间、校准记录），导致无法追溯数据丢失的历史原因，同类问题反复出现。

五、总结与解决思路

排水管网监测数据丢失，是 “环境制约、设备缺陷、传输薄弱、管理不足” 多重因素叠加的结果，并非单一环节问题。要解决这一问题，需从 “源头防控、过程保障、末端优化” 三个层面构建综合解决方案：

源头防控：结合管网工况精准选型（如腐蚀环境选用 316L 不锈钢材质传感器，地下无电源场景选用低功耗设备），优先选择通过行业认证的高质量设备，从源头降低数据丢失风险；

过程保障：优化传输链路（如地下点位采用 “LoRa 中继 + 4G 备份” 传输，有线传输线缆做防腐埋地处理），完善设备运维制度（定期巡检、校准、电池更换），建立数据缓存与重传机制；

末端优化：升级监测平台功能（增加设备在线状态预警、数据异常分析模块），加强运维人员培训，建立数据备份与恢复机制，确保数据 “采得准、传得稳、存得住”。

随着智慧排水技术的发展，未来可通过引入物联网（IoT）、边缘计算等技术，进一步提升监测系统的抗干扰能力与数据可靠性 —— 例如，在传感器端部署边缘计算模块，实时过滤异常数据、缓存本地数据，减少因传输或平台问题导致的丢失。只有系统性解决数据丢失问题，才能充分发挥排水管网监测系统的价值，为城市排水安全与水环境治理提供坚实的数据支撑。