城市管网作为 “城市血管”，承担着供水、排水、燃气输送等核心功能，其运行状态直接关系到居民生活与城市安全。然而，传统管网监测依赖人工巡检、定期排查，存在数据滞后、故障定位难、运维成本高的问题，难以应对城市化进程中管网规模扩大、老化加剧带来的挑战。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，城市管网监测正从 “被动运维” 向 “主动感知、智能预警、精准处置” 升级，构建全周期、立体化的智能化监测体系，成为保障管网安全运行的关键。

一、智能化升级的核心目标：破解传统监测痛点

城市管网监测的智能化升级，需围绕传统模式的四大核心痛点制定目标，实现从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的转变：

一是解决 “看不见” 的问题：传统监测无法实时掌握管网内部（如管道堵塞、泄漏、腐蚀）的运行状态，智能化升级需通过内置传感器、外部感知设备，实现管网全域动态可视；

二是解决 “反应慢” 的问题：人工巡检周期长（通常 1-3 个月一次），故障发现到处置往往耗时数天，智能化升级需建立实时预警机制，将故障响应时间缩短至小时级甚至分钟级；

三是解决 “定位难” 的问题：传统故障排查依赖人工逐个点位检测，尤其是地下管网，故障位置定位误差常达数十米，智能化升级需通过精准感知与数据分析，实现故障定位误差控制在 10 米以内；

四是解决 “运维贵” 的问题：人工巡检、盲目维修导致运维成本高（我国城市管网年均运维成本占管网总投资的 8%-12%），智能化升级需通过预测性维护，减少无效运维，降低成本 30% 以上。

例如，上海市在供水管网智能化升级中，明确以 “漏损率降低至 8% 以下” 为核心目标，通过部署智能监测设备，实时捕捉管道压力、流量异常，2024 年漏损率较升级前下降 2.3 个百分点，年节水超 1000 万立方米，直接减少运维成本约 5000 万元。

二、智能化升级的核心技术路径：构建 “感知 - 分析 - 应用” 三层体系

（一）感知层：全域覆盖的智能监测网络

感知层是智能化升级的基础，通过 “内置 + 外置”“固定 + 移动” 的设备组合，实现管网运行数据的全面采集，覆盖供水、排水、燃气等不同类型管网的监测需求：

供水管网：聚焦泄漏与水质监测

在管道关键节点（如阀门、水表、管道接口）安装压力传感器、流量传感器、水质传感器（监测余氯、浊度、pH 值），数据每 1-5 分钟采集一次；针对老旧管道，采用 “管道机器人”（搭载摄像头、超声波探伤仪）定期（每季度 1 次）进入管道内部，检测腐蚀程度、管壁结垢情况。例如，深圳市某供水片区部署了 2000 余个智能水表与 500 余个管道压力传感器，通过流量、压力数据的异常波动，可在 10 分钟内初步判断泄漏位置，定位误差缩小至 5 米。

排水管网：聚焦堵塞与内涝预警

在易堵塞路段（如低洼处、管网交汇点）安装液位传感器、流速传感器，实时监测管道内水位变化，当水位超过预警阈值（如达到管道直径的 80%）时，自动触发堵塞预警；在管网末端、污水处理厂入口部署水质传感器（监测 COD、氨氮、悬浮物），捕捉污染物异常排放。同时，结合地面雨量传感器、视频监控，联动分析降雨与管网负荷的关系，提前 1-2 小时发布内涝风险预警。例如，广州市荔湾区在排水管网升级中，布设了 300 余个液位传感器，2024 年汛期通过传感器提前预警 12 次管网堵塞，避免了 6 处道路积水。

燃气管网：聚焦泄漏与压力安全

在燃气管道沿线（尤其是居民密集区、道路下方）安装燃气泄漏传感器（检测浓度范围 0-100% LEL）、压力传感器，传感器采用无线传输（LoRa、NB-IoT 技术），确保数据实时上传；针对高压燃气管道，采用光纤传感技术，通过管道外壁附着的光纤，监测管道振动、温度变化，间接判断是否存在泄漏或第三方施工破坏。例如，杭州市燃气集团在主城区部署了 1500 余个泄漏传感器，2024 年成功预警 7 起轻微燃气泄漏，处置及时率 100%，未发生安全事故。

（二）数据层：多源数据的整合与智能分析

数据层是智能化升级的 “大脑”，通过整合感知层数据与外部关联数据，借助大数据与 AI 技术实现深度分析，挖掘管网运行规律与潜在风险：

数据整合：打破 “信息孤岛”

构建统一的管网监测数据平台，整合感知设备数据（压力、流量、浓度）、地理信息数据（管网走向、埋深、周边建筑）、历史运维数据（维修记录、管道老化年限）、外部环境数据（降雨量、气温、交通流量），实现数据 “一张图” 管理。例如，北京市管网监测平台整合了 23 个部门的 6 类数据，涵盖 1.2 万公里管网信息，支持跨部门数据共享（如向交警部门推送管网维修路段信息，提前疏导交通）。

智能分析：实现 “预测性维护”

基于历史数据与实时数据，构建三大 AI 模型，支撑管网运维决策：

一是故障预测模型：通过分析管道压力波动、流量变化趋势，结合管道老化年限、腐蚀程度，预测未来 1-3 个月可能发生的故障（如泄漏、堵塞），提前安排维修。例如，苏州工业园区供水管网通过故障预测模型，2024 年提前发现并修复 28 处潜在泄漏点，避免了大规模停水；

二是漏损溯源模型：针对供水管道泄漏，结合压力传感器数据与管网水力模型，反向推算泄漏位置与泄漏量，定位误差控制在 5-8 米。例如，成都市某片区通过该模型，仅用 2 小时就定位了一处埋深 3 米的管道泄漏点，较传统排查效率提升 10 倍；

三是负荷优化模型：针对排水管网，结合降雨量预测与管网负荷数据，优化泵站运行参数（如启停时间、抽水流量），避免管网超载导致内涝。例如，武汉市在 2024 年汛期通过负荷优化模型，调整了 12 座泵站的运行策略，减少泵站能耗 15%，同时降低了 3 处低洼地段的内涝风险。

（三）应用层：面向多场景的智能运维与管理

应用层将数据层的分析结果转化为实际应用，为管网运维、管理决策提供精准支持，覆盖三大核心场景：

实时监控与预警

开发电脑端平台与移动端 APP，支持管理人员实时查看管网运行数据（如压力曲线、液位变化），当监测数据超出预设阈值（如燃气泄漏浓度达到 20% LEL、排水管网水位超标）时，自动通过短信、APP 推送预警信息，明确故障类型、位置、影响范围及处置建议。例如，深圳市燃气集团的运维人员通过 APP，可在 3 分钟内接收泄漏预警，同时查看故障点周边的阀门位置、居民分布，快速制定处置方案。

精准故障处置

基于数据分析结果，生成标准化处置流程：对于供水管道泄漏，系统自动推送关闭阀门的位置、维修所需设备与人员；对于排水管网堵塞，系统推荐最优清淤路线（避开交通高峰路段）；对于燃气管网泄漏，系统联动消防、交警部门，划定警戒区域。例如，杭州市在 2024 年一次燃气管网泄漏处置中，通过系统推送的 “关闭 3 个就近阀门 + 警戒区域 50 米” 方案，仅用 1.5 小时就完成处置，未造成人员伤亡与大面积停气。

全生命周期管理

系统记录管网从建设、运行、维修到报废的全周期数据，生成管网健康度评估报告（如管道腐蚀等级、剩余使用寿命），为管网更新改造提供依据。例如，上海市基于 10 年的管网监测数据，制定了 2025-2030 年管网更新计划，优先更换健康度低于 60 分（满分 100 分）的老旧管道，预计可减少未来 5 年故障发生率 40%。

三、智能化升级的实践挑战与优化方向

尽管城市管网监测的智能化升级已取得显著成效，但在实践中仍面临三大挑战，需针对性优化：

一是设备适配性不足：部分老旧管网（如铸铁管道、水泥管道）无法直接安装内置传感器，且不同品牌传感器的数据接口不统一，导致数据采集困难。对此，需研发适配老旧管道的外置传感器（如夹装式压力传感器），同时制定行业数据标准，强制要求传感器采用统一接口（如 NB-IoT 协议）。

二是基层运维能力薄弱：部分中小城市缺乏专业技术人员，无法熟练操作智能监测系统，导致设备故障后无法及时处理。对此，可通过 “市级培训 + 第三方技术支持” 模式，为区县培养 2-3 名专职运维人员，同时建立设备故障快速响应机制（如与设备厂商签订 24 小时上门维修协议）。

三是成本投入较高：智能传感器、数据平台建设的初期投入大（每公里管网智能化改造成本约 5-8 万元），部分城市难以承担。对此，可采用 “政府补贴 + 企业共建” 模式，例如供水、燃气企业承担 50% 成本，政府通过专项债补贴 30%，剩余 20% 通过节省的运维成本分期偿还，降低一次性投入压力。

四、结语

城市管网监测的智能化升级，不仅是技术的革新，更是管网管理模式的重构 —— 它将分散的监测点转化为全域感知网络，将滞后的故障处置转化为提前预警，将盲目运维转化为精准决策。随着技术的迭代与实践的深化，智能化监测体系将进一步实现 “自我感知、自我诊断、自我修复”，推动城市管网从 “安全运行” 向 “高效节能、低碳环保” 升级，为建设 “智慧城市” 提供坚实的 “血管” 保障。