城市排水管网是保障城市正常运行的 “地下生命线”，而管网内沉积物堆积是威胁其输水能力与水质安全的核心问题之一。这些沉积物多由雨水冲刷的泥沙、生活污水中的悬浮物、工业废水残留杂质等组成，长期堆积会导致管网过流断面缩小、输水效率下降，甚至引发堵塞、污水外溢；同时，沉积物中的有机物厌氧分解会产生硫化氢等腐蚀性气体，加速管网老化，还可能在降雨时随水流冲刷进入自然水体，造成二次污染。因此，通过城市排水管网监测实现对沉积物堆积的动态跟踪，进而及时制定精准清淤计划，成为破解管网运维难题的关键。

一、多技术融合：构建沉积物堆积动态监测网络

实现沉积物堆积的动态跟踪，首先需依托多元化监测技术，针对管网不同场景（如管径大小、敷设深度、周边环境）构建覆盖 “点 - 线 - 面” 的监测网络，从 “有无堆积”“堆积多少”“堆积趋势” 三个维度获取数据。

在点式精准监测层面，可在管网关键节点（如泵站进水口、管网交汇处、历史堵塞高发段）布设专用沉积物监测传感器。这类传感器多采用超声波、雷达或压力感应原理，通过发射信号穿透水体直达管底，根据信号反射时间差计算沉积物厚度。例如，超声波沉积物传感器可实时采集管底沉积物高度数据，精度可达毫米级，且具备抗污水腐蚀、防生物附着的防护设计，能在高浊度、高湿度的管网环境中稳定运行。同时，部分传感器还可联动水位监测功能，通过 “水位变化 + 沉积物厚度” 的组合数据，反推管网实际过流能力 —— 当沉积物厚度增加导致过流断面缩小，即使水位正常，也能提前预判输水效率下降风险。

在线式全程扫描层面，管道检测机器人（CCTV 机器人、QV 检测设备）是核心工具。与传统人工检测相比，检测机器人可搭载高清摄像头、激光雷达扫描仪，沿管网内壁全程移动，不仅能直观拍摄沉积物的分布形态（如局部堆积、全线覆盖），还能通过激光扫描生成管网三维模型，精准计算不同路段的沉积物体积。例如，在管径 800mm 以上的主干管网中，激光雷达检测机器人可在一次作业中完成 1-2 公里管网的扫描，生成的点云数据能清晰区分 “泥沙堆积”“油脂结块”“异物堵塞” 等不同类型的沉积物，为后续清淤方式选择提供依据。此外，部分机器人还支持定时巡检功能，通过设定每月或每季度的自动检测任务，实现对沉积物堆积速度的动态跟踪，避免人工巡检的随机性与滞后性。

在面式趋势研判层面，需结合管网沿线的环境特征数据（如周边用地性质、降雨量、污水排放量），通过物联网平台整合点式传感器与线式检测的碎片化数据，构建沉积物堆积趋势模型。例如，商业区管网因餐饮污水多，易形成油脂类沉积物，且堆积速度较快；居民区管网以生活污水为主，沉积物多为泥沙与有机物混合，堆积速度相对平缓；工业区管网则可能因工业废水含特殊杂质（如颗粒状废料），出现局部集中堆积。通过将监测数据与用地类型、排水负荷等数据关联分析，可预判不同区域管网的沉积物堆积周期，为差异化清淤提供数据支撑。

二、数据整合与分析：从 “监测数据” 到 “清淤决策” 的转化

监测数据的价值不仅在于 “采集”，更在于通过整合分析转化为可落地的清淤决策。城市排水管网监测需依托智慧水务平台，建立 “数据清洗 - 特征提取 - 风险评估 - 计划生成” 的闭环分析体系，避免数据碎片化导致的决策盲目性。

首先是数据标准化处理。由于不同监测设备（如传感器、检测机器人）的数据格式、采集频率存在差异（如传感器每 5 分钟上传一次数据，机器人每季度生成一次检测报告），需通过平台进行数据格式统一与时间对齐。例如，将机器人检测的 “沉积物体积” 数据转化为与传感器 “沉积物厚度” 对应的量化指标，同时剔除异常数据（如传感器故障导致的数值突变、机器人因管道积水无法扫描的无效数据），确保数据的准确性与一致性。此外，还需关联管网基础信息（如管径、管材、敷设年份），因为同等厚度的沉积物，在管径 500mm 的支管中对输水能力的影响，远大于在管径 2000mm 的主干管中，基础信息的补充能让数据解读更贴合实际工况。

其次是沉积物风险等级划分。基于标准化数据，可从 “影响程度” 与 “紧急程度” 两个维度构建风险评估模型：影响程度主要参考沉积物厚度占管径的比例（如厚度占比＜10% 为低风险，10%-30% 为中风险，＞30% 为高风险）、对过流能力的削减率（如削减率＞20% 需重点关注）；紧急程度则结合管网功能（如主干管、泵站进水口为高优先级）、历史故障记录（如近 1 年发生过堵塞的路段需提高预警等级）。例如，某居民区支管沉积物厚度占比达 25%，但该支管仅服务 200 户居民，且历史无堵塞记录，可判定为中风险，计划 1-2 个月内清淤；而某商业区主干管沉积物厚度占比达 20%，且该管网承担周边 3 个商圈的排水任务，历史半年内发生过 1 次堵塞，需判定为高风险，48 小时内启动应急清淤。

最后是智能生成清淤计划。智慧平台可根据风险等级，自动匹配清淤方式、时间与资源配置：对于低风险的支管，优先采用高压水射流清淤（成本低、对管网损伤小），安排在夜间或非降雨时段作业，避免影响居民出行；对于中风险的干管，可采用机械清淤（如抓斗式清淤车），结合流量监测数据选择在排水低谷期（如凌晨 2-4 点）作业，减少对管网正常排水的干扰；对于高风险的堵塞隐患段，需采用 “机械清淤 + 人工排查” 结合的方式，同时调配应急抽排设备，防止清淤过程中出现污水外溢。此外，平台还可根据历史清淤数据优化计划，例如某路段每次清淤后 3 个月内沉积物又恢复至中风险水平，可将该路段的清淤周期从 6 个月缩短至 3 个月，并分析沉积物来源（如是否为周边工地泥沙混入），从源头减少堆积。

三、落地保障与优化：确保清淤计划高效执行

城市排水管网监测对沉积物堆积的动态跟踪，最终需通过清淤计划的落地实现价值。在实践中，需解决 “监测与清淤协同”“效果评估反馈”“源头防控结合” 三大问题，避免监测与运维脱节。

在监测与清淤协同方面，需建立 “监测预警 - 工单派发 - 现场处置 - 结果反馈” 的闭环流程。智慧平台在生成清淤计划后，可自动向运维团队派发电子工单，工单中包含监测数据（如沉积物厚度、位置坐标）、清淤方案（如清淤方式、所需设备）、安全要求（如有限空间作业防护）。运维人员到达现场后，可通过移动端 APP 调取实时监测数据，对比现场实际情况（如是否存在监测未覆盖的局部堆积），并在清淤过程中通过 APP 上传进度照片、视频；清淤完成后，平台会自动调度传感器或检测机器人进行复检，确认沉积物厚度降至低风险水平，形成 “计划 - 执行 - 验证” 的闭环。例如，某泵站进水口经监测判定为高风险后，平台派发工单要求采用机械清淤，清淤后机器人复检显示沉积物厚度从 350mm 降至 50mm，过流能力恢复至设计值的 95%，则判定清淤合格。

在清淤效果评估方面，不能仅以 “沉积物厚度是否降低” 为唯一标准，还需结合管网输水能力、水质变化进行综合评估。通过监测清淤前后的管网流量数据（如同一降雨量下的过流速度），判断输水能力是否恢复；通过采集清淤前后的水质样本（如 COD、SS、氨氮浓度），分析沉积物清除对水质的改善效果 —— 例如，清淤前某管网出水 SS 浓度为 80mg/L，清淤后降至 30mg/L，说明沉积物中的悬浮物释放得到有效控制。同时，还需统计清淤后的故障发生率，如某路段清淤后半年内未发生堵塞，且沉积物堆积速度从每月 15mm 降至每月 5mm，说明清淤计划不仅有效，还可能通过源头管控（如加装格栅）减少了沉积物输入。

在源头防控结合方面，动态跟踪沉积物堆积的核心目标不仅是 “及时清淤”，更是 “减少堆积”。通过城市排水管网监测数据，可精准定位沉积物的主要来源，从源头采取防控措施：若监测发现某路段沉积物以泥沙为主，且多在降雨后堆积，可在管网进水口加装沉砂池或格栅，拦截雨水冲刷的泥沙；若发现沉积物含大量油脂，可联合环保部门排查周边餐饮企业，要求安装隔油设施；若工业区管网沉积物含工业废料，需督促企业完善预处理工艺，避免超标废水排入管网。例如，某城市通过监测发现，某工业园区周边管网沉积物中颗粒状废料占比达 40%，随后要求园区企业加装过滤装置，3 个月后监测显示该路段沉积物堆积速度下降 60%，清淤周期从 3 个月延长至 6 个月，大幅降低了运维成本。

四、总结与展望

城市排水管网监测对沉积物堆积的动态跟踪，是从 “被动清淤” 向 “主动运维” 转型的关键。通过多技术融合的监测网络，可实现沉积物 “厚度、体积、趋势” 的全方位感知；通过智慧平台的数据分析，可将监测数据转化为精准的清淤决策；通过 “监测 - 清淤 - 评估 - 防控” 的闭环管理，可确保清淤计划高效落地，并从源头减少堆积。未来，随着 AI 技术、数字孪生的发展，城市排水管网监测还可进一步升级 —— 例如，通过数字孪生模型模拟不同沉积物堆积场景下的管网运行状态，提前预判堵塞风险；通过 AI 算法优化清淤资源配置，实现 “按需清淤”“精准清淤”，最终保障管网输水能力稳定、水质安全，为城市水务系统的智慧化运行奠定坚实基础。