市政排水管网作为城市 “地下生命线”，其通畅与否直接关系到城市防洪排涝能力与居民生活质量。然而，传统依赖人工巡检的管网管理模式，存在堵塞发现滞后、预警响应缓慢、处置成本高昂等痛点，尤其在暴雨等极端天气下，管网堵塞极易引发城市内涝，造成交通瘫痪、财产损失甚至人员伤亡。随着智慧水务与物联网技术的飞速发展，构建 “实时监测、自动预警、精准处置” 的管网堵塞风险防控体系成为可能，为破解市政排水管网管理难题提供了全新解决方案。

一、技术架构：构建 “感知 - 传输 - 分析 - 预警” 全链条监测体系

智慧水务与物联网技术实现市政排水管网堵塞风险监测预警，核心在于搭建 “分层部署、协同联动” 的技术架构，通过多维度感知设备采集数据，依托物联网传输网络实现信息互通，结合大数据与 AI 算法完成智能分析，最终形成自动化预警机制，打破传统管理的 “信息孤岛” 与 “被动响应” 困境。

在感知层，需针对市政排水管网的不同场景（如主干管、支管、检查井、泵站）部署适配的监测设备。对于管网内部堵塞风险，可安装管道流量传感器与液位传感器：流量传感器实时采集管内水流速度与流量数据，当管道出现部分堵塞时，水流速度会因截面变窄而异常加快，流量则可能因堵塞物阻碍而下降；液位传感器则监测管道内水位变化，堵塞会导致上游水位升高，形成水位差异常。同时，在易淤积的检查井内，可部署图像监测设备与淤积厚度传感器，图像设备通过高清摄像头捕捉井内淤积情况，淤积厚度传感器则直接测量淤泥堆积高度，避免因传感器深埋管内导致的维护不便。此外，针对极端天气下的堵塞风险，还需在管网覆盖区域配套部署雨量传感器与路面积水传感器，将降雨强度、路面积水深度与管网运行数据联动，提前预判暴雨导致的管网超负荷堵塞风险。

传输层需解决 “地下复杂环境下的数据实时上传” 难题。考虑到市政排水管网多位于地下数米甚至十余米深处，传统无线信号（如 4G/5G）易受土壤、混凝土遮挡导致传输中断，因此需采用 “有线 + 无线” 融合的传输方案：主干管监测设备可通过工业以太网接入附近泵站的边缘计算节点，实现大容量数据稳定传输；支管与分散的检查井监测设备则采用LoRa/LoRaWAN 低功耗广域网技术，其穿透能力强、传输距离远（可达数公里）且功耗低，适合电池供电的分散式设备，保障数据在地下复杂环境中仍能实时上传至智慧水务平台。

分析与预警层是实现堵塞风险智能防控的核心，需依托大数据与 AI 算法构建 “数据驱动 - 模型预判 - 自动预警” 的闭环体系。首先，智慧水务平台需整合感知层采集的流量、液位、淤积厚度、雨量等多维度数据，建立管网基础数据库，同时关联管网 GIS 地图（包含管道位置、材质、管径、坡度等信息），为数据分析提供空间维度支撑。其次，基于历史数据与管网水力模型，训练 AI 预测算法：通过分析正常工况下的流量 - 液位变化规律，建立 “正常运行基线”，当实时数据超出基线范围（如流量骤降 20%、液位升高 0.5 米）时，算法初步判定存在堵塞风险；再结合淤积厚度数据与图像识别结果（如摄像头捕捉到塑料袋、泥沙等堵塞物），进一步验证风险等级，避免因暴雨临时积水导致的误判。最后，系统根据风险等级（如 “轻微堵塞”“中度堵塞”“严重堵塞”）自动触发预警机制：轻微堵塞时，向管网运维班组发送短信提醒，安排常规巡检；中度堵塞时，在智慧水务平台弹出预警弹窗，并推送堵塞点位的 GIS 坐标与实时监测数据；严重堵塞（如可能引发内涝）时，除向运维人员预警外，还联动城市应急指挥平台，同步推送预警信息至周边社区与交通部门，提前做好排水准备与交通疏导。

二、关键环节：从技术落地到场景适配的细节突破

智慧水务与物联网技术在市政排水管网堵塞监测预警中的应用，需结合不同城市场景的实际需求，解决技术落地中的 “适配性” 与 “实用性” 问题，避免因技术与场景脱节导致的效果打折。

针对老城区管网 “管径小、老化严重、私接乱排多” 的特点，监测设备需注重 “小型化” 与 “抗干扰”。老城区部分支管管径仅 300 毫米，传统大尺寸传感器难以安装，因此需选用直径小于 100 毫米的微型流量与液位传感器，通过检查井预留接口插入管内，无需开挖路面，降低施工对居民生活的影响。同时，老城区管网私接乱排现象普遍，部分居民将生活垃圾、油污直接排入管网，易导致传感器表面附着污染物，影响监测精度，因此传感器需采用 “防附着涂层”（如聚四氟乙烯涂层），减少油污、泥沙堆积，同时配备自动清洗功能（如定期喷射高压水流），保障数据采集的准确性。此外，老城区地下管线密集（如同时存在燃气、电力、通信管道），无线信号干扰严重，LoRa 设备需优化信道选择，避开干扰频段，同时提升信号接收灵敏度，确保数据传输稳定。

针对城市低洼路段与易涝点的管网，需强化 “雨量 - 管网 - 路面” 的联动监测，实现堵塞风险的 “提前预判”。低洼路段管网在暴雨天气下易因雨水汇流过快导致堵塞，进而引发路面积水，因此需在这些区域加密监测设备部署：每 500 米范围内设置 1 个路面积水传感器、1 个雨量传感器与 2 个管网液位传感器，形成 “点面结合” 的监测网络。智慧水务平台通过建立 “雨量 - 液位 - 积水深度” 关联模型，当雨量达到 “每小时 30 毫米” 的临界值时，提前预测管网流量负荷，若同时监测到管网液位快速上升（如 10 分钟内升高 0.3 米），则判定存在堵塞风险，提前 30 分钟向运维人员发送预警，预留足够时间赶赴现场疏通，避免积水形成后再被动处置。例如，某市老城区低洼路段通过该联动监测模式，将暴雨天管网堵塞导致的积水时间从平均 4 小时缩短至 1 小时内，大幅提升了排涝效率。

针对工业园区排水管网 “污染物复杂、堵塞类型特殊” 的场景，需优化监测指标与算法模型，实现 “针对性预警”。工业园区部分企业可能将工业废渣（如塑料颗粒、金属碎屑）排入市政管网，这类堵塞物与生活污水中的泥沙、塑料袋不同，易造成传感器卡顿或损坏，因此需在工业园区管网入口处部署 “格栅式过滤监测装置”，既过滤大尺寸废渣，又通过装置内置的传感器监测废渣堆积量，当堆积量达到格栅容量的 60% 时，自动预警并提醒清理，避免废渣进入后续管网造成堵塞。同时，工业园区管网水质复杂，部分废水含腐蚀性物质，监测设备需选用耐腐蚀材质（如 316L 不锈钢），延长使用寿命；算法模型则需针对工业废水的 “高浊度、高粘度” 特性，调整流量 - 液位基线参数，避免因水质特性导致的误判，确保堵塞风险预警的精准性。

三、效能提升：从 “被动抢修” 到 “主动防控” 的管理变革

智慧水务与物联网技术的应用，不仅实现了市政排水管网堵塞风险的实时监测与自动预警，更推动了管网管理模式从 “被动抢修” 向 “主动防控” 的转变，在降低运维成本、提升排涝能力、保障城市安全等方面发挥着重要作用。

在运维成本控制方面，传统人工巡检模式需投入大量人力物力，且存在 “巡检盲区”，部分堵塞风险难以提前发现，导致后期抢修成本高昂。而通过物联网监测与自动预警，可大幅减少无效巡检：智慧水务平台根据实时数据仅对存在风险的点位安排巡检，避免 “全覆盖式” 巡检的资源浪费；同时，提前预警可将堵塞处置从 “紧急抢修” 转为 “计划性维护”，例如在轻微堵塞阶段，利用夜间交通流量小时段进行疏通，无需封闭主干道，降低交通管制与应急施工的成本。据统计，某省会城市引入智慧水务监测系统后，管网运维人员数量减少 30%，年运维成本降低 25%，同时堵塞抢修时间缩短 40%，大幅提升了运维效率。

在城市排涝能力提升方面，智慧水务与物联网技术的 “提前预警” 与 “精准调度”，可有效应对暴雨引发的管网堵塞风险。当系统监测到某区域管网存在严重堵塞风险时，除向运维人员预警外，还可联动排水泵站与调蓄池：提前启动泵站加大抽排力度，降低管网水位；同时打开调蓄池进水闸门，分流部分雨水，减轻管网负荷，避免堵塞导致的内涝。例如，2023 年夏季某沿海城市遭遇台风暴雨，智慧水务平台通过监测数据发现市中心主干道管网存在堵塞风险，提前 30 分钟启动周边 3 座泵站，并开启 2 个地下调蓄池，成功将管网水位控制在安全范围，避免了该区域以往暴雨必涝的情况，保障了交通正常通行与居民出行安全。

在城市安全保障方面，管网堵塞不仅会引发内涝，还可能导致污水外溢，污染周边水体与土壤，影响居民健康。智慧水务与物联网技术的实时监测，可及时发现堵塞导致的污水外溢风险：当管网液位持续升高至接近井盖时，系统自动预警，运维人员可在污水外溢前赶到现场疏通，避免污染事故发生。同时，平台可记录每次堵塞的位置、原因、处置过程等数据，形成 “堵塞风险数据库”，通过大数据分析总结易堵塞路段的规律（如老城区支管、餐饮集中区管网易堵塞），为管网改造提供依据 —— 例如对易堵塞的小管径管道进行扩容，对餐饮集中区管网加装油污分离装置，从源头降低堵塞风险，提升城市水环境质量与居民生活品质。

四、挑战与展望：技术迭代与管理协同的双向发力

尽管智慧水务与物联网技术为市政排水管网堵塞监测预警提供了有效方案，但在实际应用中仍面临 “设备维护”“数据安全”“多部门协同” 等挑战，需通过技术迭代与管理优化双向发力，推动系统持续完善。

设备维护方面，地下管网监测设备长期处于潮湿、腐蚀性环境中，易出现故障，而设备故障可能导致数据中断，影响预警效果。因此，需建立 “设备全生命周期管理” 机制：智慧水务平台实时监测设备运行状态（如电池电量、信号强度、数据上传频率），当设备出现异常（如电池电量低于 20%、连续 1 小时无数据上传）时，自动发送维护预警，提醒运维人员更换电池或检修设备；同时，选用免维护周期长的设备（如电池寿命可达 3-5 年的低功耗传感器），减少维护频次。此外，可引入 “无人机巡检 + 管道机器人” 辅助维护：无人机通过航拍检查地面检查井的井盖是否完好，管道机器人则可进入管内检查传感器安装情况与管道内部状况，实现 “地面 + 地下” 全方位维护，保障设备稳定运行。

数据安全方面，智慧水务平台整合了大量管网监测数据与城市 GIS 信息，这些数据属于城市关键基础设施信息，若发生泄露或被恶意篡改，可能影响管网安全与城市应急响应。因此，需构建 “多层级数据安全防护体系”：在数据传输环节，采用加密传输协议（如 MQTT-SN 加密协议），防止数据在传输过程中被窃取；在数据存储环节，采用云边协同架构，核心数据（如管网 GIS 地图）存储在本地服务器，非核心数据（如历史监测数据）存储在云端，同时定期备份数据，避免数据丢失；在数据访问环节，设置权限分级（如运维人员仅可查看分管区域数据，管理员可查看全量数据），并记录每一次数据访问与操作日志，确保数据可追溯。此外，定期开展网络安全演练，模拟黑客攻击与数据篡改场景，提升系统的抗风险能力。

多部门协同方面，市政排水管网堵塞监测预警涉及水务、应急、交通、城管等多个部门，若协同不畅，易导致预警信息传递延迟、处置效率低下。因此，需建立 “跨部门协同指挥机制”：成立城市排水防涝联合指挥中心，整合智慧水务平台、应急指挥平台、交通监控平台的数据资源，实现 “数据互通、信息共享”；当系统发出堵塞风险预警时，联合指挥中心可直接向相关部门推送预警信息与处置建议（如向交通部门推送堵塞点位，建议提前疏导交通；向城管部门推送信息，协助维护现场秩序），避免部门间 “信息壁垒” 导致的响应滞后。同时，制定跨部门应急预案，明确各部门在堵塞处置中的职责与流程，定期开展联合演练，提升协同处置能力。

随着 5G、AI、数字孪生等技术的不断发展，智慧水务与物联网在市政排水管网堵塞监测预警中的应用将迎来新的突破。未来，可构建 “数字孪生管网” 系统：通过物联网设备采集的实时数据，在虚拟空间中还原管网运行状态，模拟不同堵塞场景下的水流变化，提前预判堵塞风险的扩散路径；同时，结合数字孪生系统进行 “模拟演练”，优化运维人员的处置方案，提升应急响应的精准性。此外，可引入 “ crowdsourcing（众包）” 模式，鼓励居民通过手机 APP 上报管网堵塞线索（如路面积水、污水外溢），与物联网监测数据形成互补，进一步扩大监测覆盖范围，实现 “技术监测 + 群众参与” 的全民防控体系，让市政排水管网真正成为城市安全运行的 “坚实防线”。