城市老城区的排水管网，如同纵横交错的 “地下血管”，承载着区域雨污水排放的核心功能。然而，这些多建于数十年前的管网，大多属于地下隐蔽工程，不仅存在管道材质老化、腐蚀严重等问题，更因历史资料缺失、城市建设变迁，导致部分管道走向不清、埋深不明，形成了复杂的 “地下迷宫”。在传统排水管网监测中，依赖人工排查、经验判断的 “盲测” 模式，常常出现破损点遗漏、淤积位置误判等问题，不仅增加了运维成本，更可能因管网故障引发路面塌陷、污水外溢等环境与安全隐患。因此，如何通过高精度探测技术，实现老城区排水管网破损与淤积的精准定位，成为破解 “盲测” 困境、提升管网监测效能的关键。

老城区排水管网监测的 “盲测” 困境：痛点与挑战

老城区排水管网的特殊性，为监测工作带来了多重挑战，也使得 “盲测” 模式的局限性愈发凸显。从管道本身来看，老城区管网多采用混凝土管、陶土管等传统材质，经过数十年的使用，管道内壁易出现腐蚀、裂缝、接口渗漏等问题，且部分管道因施工年代久远，存在管径不一、分支混乱的情况，增加了破损点排查的难度。更关键的是，许多老城区在城市发展过程中，经历了多次道路翻修、建筑新建，原始管网图纸丢失或与实际情况严重不符，导致监测人员难以掌握管道准确走向与埋深，排查时如同 “盲人摸象”。

从监测场景来看，老城区道路狭窄、建筑物密集，地下管线种类繁多（如燃气、电力、通信管线等），传统的开挖式探测不仅会对交通与居民生活造成严重影响，还可能因误触其他管线引发安全事故，因此 “非开挖” 探测成为必然选择。但 “非开挖” 模式下，若缺乏高精度技术支撑，仅依靠人工听漏、简易仪器检测，很难穿透复杂的地下环境干扰，准确识别管道内部的破损与淤积情况。例如，在管道淤积监测中，传统方法常通过检查井抽样判断，若淤积区域未靠近检查井，就容易出现遗漏；而在破损点定位时，因地下土壤、水体的信号干扰，普通仪器难以精准区分管道裂缝与其他地下结构，导致故障点排查效率低下。

此外，老城区排水管网的雨污混流现象较为普遍，部分管道既承担雨水排放，又接纳生活污水，水流状态复杂。在雨季，瞬时激增的雨水量可能掩盖管道破损处的水流异常信号；在旱季，低水位运行又可能导致淤积区域被管道内壁附着物遮挡，进一步加大了 “盲测” 的难度。这些挑战，都迫切需要高精度探测技术的介入，为排水管网监测提供 “透视眼”，打破 “地下迷宫” 的信息壁垒。

高精度探测技术矩阵：破解定位难题的 “四大利器”

针对老城区排水管网的监测痛点，单一探测技术难以全面覆盖需求，需构建 “多技术协同、优势互补” 的高精度探测技术矩阵，从管道内部状态、外部结构、空间位置等多维度，实现破损与淤积的精准定位。

管道机器人（CCTV 检测）：深入 “血管” 的 “内窥镜”

管道机器人（Closed-Circuit Television Inspection，简称 CCTV 检测）是目前老城区排水管网内部监测的核心技术之一，如同深入 “血管” 的 “内窥镜”，可直观呈现管道内部的真实状况。该技术通过将搭载高清摄像头、灯光系统的机器人载体（分为轮式、履带式、浮式等），从检查井放入管道内部，沿管道轴线移动拍摄，实时传输视频画面至地面控制系统。监测人员可通过视频清晰观察管道内壁是否存在裂缝、腐蚀、破损、接口渗漏等问题，同时能准确识别管道内的淤积物类型（如泥沙、垃圾、油脂）、淤积厚度与范围，并通过机器人自带的定位系统（如里程计、GPS 辅助定位），记录故障点的准确位置与管道埋深。

针对老城区管道管径不一、部分管道存在轻微变形的情况，管道机器人可灵活调整尺寸与行进模式，例如在 DN300-DN2000 的常见管径管道中，轮式机器人可稳定行进；在存在局部塌陷的管道中，履带式机器人能适应复杂地形。此外，部分先进的管道机器人还搭载了激光扫描模块，可生成管道内部的三维点云模型，通过数据分析计算管道的椭圆度、壁厚变化，进一步判断管道结构完整性，避免因视觉盲区导致的破损遗漏。例如，在某省会城市老城区的管网检测中，通过 CCTV 机器人发现了 12 处传统人工排查未发现的管道接口渗漏点，其中 3 处位于管道顶部，因位置隐蔽，此前多次 “盲测” 均未察觉。

声呐检测技术：水下故障的 “声呐雷达”

对于充满水体、能见度低的排水管道（如雨季满管运行的管道、污水管），CCTV 检测的视觉效果会受到严重影响，此时声呐检测技术可发挥 “水下雷达” 的作用，精准识别管道内部的淤积与破损。声呐检测技术基于声波传播原理，通过将声呐探头放入管道水体中，向管道内壁发射高频声波，声波遇到淤积物、管道破损处时会产生反射信号，探头接收反射信号后，经数据处理生成管道内部的二维或三维图像，清晰呈现淤积物的分布范围、高度，以及管道内壁的凹陷、孔洞等破损情况。

老城区排水管道中，常因污水含沙量高、杂物多导致管道底部淤积，若仅依靠 CCTV 检测，易因水体浑浊无法看清底部状况，而声呐技术可穿透水体干扰，准确测量淤积厚度。例如，在某老城区商业街的污水管网检测中，声呐检测发现管道底部存在长约 5 米、平均厚度 0.8 米的泥沙淤积，而此前 CCTV 检测因水体浑浊，仅判断为轻微淤积，险些导致管道堵塞风险被低估。此外，声呐技术还可用于检测管道的变形情况，如管道局部坍塌导致的截面缩小，通过声波反射信号的变化，可计算出坍塌区域的位置与变形程度，为管网修复提供精准数据支持。

探地雷达（GPR）：地下管线的 “透视镜”

对于走向不清、埋深不明的老城区排水管网，探地雷达（Ground Penetrating Radar，简称 GPR）可作为地面探测的 “透视镜”，实现管道位置与埋深的精准定位，同时辅助判断管道外部的破损与周边土壤的积水情况。探地雷达通过地面天线向地下发射高频电磁脉冲，电磁脉冲遇到不同介质（如管道、土壤、水体）的分界面时会产生反射波，天线接收反射波后，经数据处理生成地下剖面图像，根据反射波的传播时间、振幅等参数，可计算出管道的埋深、管径，以及管道周边是否存在积水（积水可能暗示管道破损导致的渗漏）。

在老城区管网探测中，探地雷达的优势在于无需开挖、探测范围广，可快速排查大面积区域的管道分布。针对部分因历史资料缺失导致走向不明的管道，探地雷达可沿道路或绿化带进行连续扫描，结合已有检查井信息，逐步还原管道的走向轨迹。例如，在某历史文化街区的管网改造中，通过探地雷达发现了一条与现有图纸不符的 DN600 混凝土管，该管道埋深 2.3 米，因建设年代久远，已从原始图纸中消失，若未及时发现，可能在后续施工中被误损。此外，探地雷达还可检测管道外部的腐蚀情况，当管道外壁出现腐蚀变薄时，电磁脉冲的反射信号会发生变化，通过数据分析可判断腐蚀区域的位置与程度，为管网修复优先级评估提供依据。

管道潜望镜（QV 检测）：快速筛查的 “便携侦察兵”

管道潜望镜（Quick View Inspection，简称 QV 检测）是一种便携式的管道内部检测技术，如同 “便携侦察兵”，可快速对老城区分散的检查井进行筛查，初步判断管道内部状况，为后续精准检测提供优先级指引。该技术通过将带有摄像头的伸缩杆从检查井放入管道，调整摄像头角度，观察管道内部的淤积、破损、堵塞等情况，同时可通过内置的测距模块，测量管道的管径、破损点与检查井的距离，实现快速定位。

老城区检查井数量多、分布散，若全部采用管道机器人进行精细化检测，成本高、耗时长。此时，可先通过 QV 检测进行初步筛查，对无明显故障的管道进行标记，对发现淤积、破损迹象的管道，再安排管道机器人或声呐检测进行深度排查，大幅提升监测效率。例如，在某老城区社区的管网检测中，工作人员通过 QV 检测在 1 天内完成了 50 个检查井的初步筛查，发现 15 个检查井连接的管道存在明显淤积或破损迹象，后续针对这 15 处管道进行 CCTV 与声呐精准检测，节省了约 60% 的检测时间与成本。此外，QV 检测设备轻便、操作简单，适合在老城区狭窄的街巷、密集的建筑物之间移动，应对复杂的现场环境。

技术协同与数据整合：构建 “无盲区” 监测体系

单一高精度技术虽能解决特定场景的监测问题，但老城区排水管网的复杂性，要求实现 “技术协同 + 数据整合”，构建 “无盲区” 的监测体系，避免因技术局限导致的监测遗漏。

在技术协同方面，可根据老城区管网的实际情况，制定 “地面探测 - 管道内部检测 - 水下补充验证” 的组合方案。例如，先通过探地雷达（GPR）在地面扫描，确定管道的走向、埋深与分布，标记出疑似故障区域；再针对疑似区域，通过检查井放入管道机器人（CCTV）或潜望镜（QV），观察管道内部的破损与淤积情况；若管道内水体浑浊，补充声呐检测，验证淤积厚度与水下破损点。这种 “多技术联动” 的模式，可覆盖不同工况下的监测需求，避免单一技术的盲区。例如，在某老城区雨污分流改造项目中，通过 GPR 定位出一条走向不明的管道，再用 CCTV 机器人检测发现管道中部存在 2 处裂缝，最后用声呐检测确认管道底部无明显淤积，为修复方案制定提供了全面数据。

在数据整合方面，需建立老城区排水管网的 “数字孪生模型”，将各高精度探测技术获取的数据（如 CCTV 视频、声呐图像、GPR 剖面、故障点位置信息）整合到模型中，实现管网信息的可视化管理。通过数字孪生模型，监测人员可直观查看管道的三维走向、埋深、管径，以及各故障点的具体位置、破损程度、淤积情况，同时可关联历史监测数据，分析故障发展趋势（如某破损点的渗漏范围是否扩大、淤积厚度是否增加）。此外，数字孪生模型还可与城市 GIS 系统对接，叠加道路、建筑物、其他地下管线等信息，为管网修复施工提供精准的空间指引，避免施工时误触其他设施。例如，某城市老城区构建的管网数字孪生模型，整合了近 300 公里管道的探测数据，通过模型不仅精准定位了 87 处故障点，还为修复施工规划了最优路线，减少了对周边交通与居民生活的影响。

实践案例：高精度探测技术在老城区管网监测中的应用成效

在国内某一线城市老城区的排水管网改造项目中，依托高精度探测技术矩阵，成功破解了 “盲测” 困境，实现了管网故障的精准定位与高效处置。该老城区建成于上世纪 50 年代，管网总长度约 180 公里，其中 80% 的管道为混凝土管与陶土管，历史图纸缺失率达 40%，此前多次人工排查均存在故障点遗漏问题。

项目团队首先采用探地雷达（GPR）对整个区域进行地面扫描，结合现有检查井信息，还原了 12 条走向不明的管道轨迹，修正了 35 处管道埋深数据，形成了完整的管网分布地图。随后，针对管径 DN300 以上的主要管道，采用管道机器人（CCTV）进行内部检测，发现管道破损点 42 处，其中包括 15 处位于管道接口的渗漏点、8 处管道顶部的裂缝，这些故障点此前因位置隐蔽，人工排查均未发现。对于满管运行的污水管道，项目团队使用声呐检测技术，排查出 18 处淤积区域，其中最大一处淤积长度达 8 米，淤积厚度 1.2 米，若未及时清理，可能导致雨季管道堵塞、污水外溢。最后，通过 QV 检测对分散的小口径管道（DN300 以下）进行快速筛查，标记出 7 处轻微淤积点，为后续维护提供了优先级指引。

基于高精度探测获取的数据，项目团队制定了 “分区修复、精准施策” 的方案，对严重破损的管道采用非开挖修复技术（如紫外光固化修复），对淤积区域采用高压清洗与吸污作业，修复完成后再次通过 CCTV 与声呐检测验证修复效果。整个项目相比传统 “盲测” 模式，故障点排查准确率提升了 90%，修复效率提升了 60%，同时减少了 80% 的开挖作业，有效降低了对老城区居民生活与交通的影响。

结语

城市老城区排水管网的 “盲测” 困境，本质上是技术手段与复杂管网环境不匹配的问题。随着管道机器人、声呐检测、探地雷达、管道潜望镜等高精度探测技术的发展与协同应用，老城区 “地下迷宫” 的信息壁垒正逐步被打破。通过构建 “地面 - 地下、视觉 - 声学、宏观 - 微观” 相结合的监测体系，结合数字孪生模型的数据整合能力，排水管网监测不仅能实现破损与淤积的精准定位，更能为管网的长期运维、改造升级提供科学依据。未来，随着 AI 算法与高精度探测技术的深度融合（如通过 AI 自动识别管道故障类型、预测故障发展趋势），老城区排水管网监测将进一步迈向 “智慧化、无人化”，为城市地下基础设施的安全运行保驾护航。