在城市排水系统运维中，管网清淤养护是保障排水通畅、避免内涝与污染的关键环节。然而，传统清淤模式长期受限于 “经验驱动”，普遍存在 “盲目清淤” 问题 —— 要么因未及时清淤导致管网堵塞、污水外溢，要么因过度清淤造成人力、设备与资金的大量浪费。据《中国城镇排水与污水处理发展报告》数据显示，我国城镇排水管网年均清淤养护成本超百亿元，其中 30% 以上源于 “无差别清淤” 带来的无效投入。在此背景下，智慧水务解决方案凭借数据采集、智能分析与精准预判能力，正在重构排水管网清淤养护流程，从 “被动应对” 转向 “主动预判”，为降低养护成本、提升运维效率提供了可行路径。

一、传统清淤养护的痛点：盲目性背后的成本困局

传统排水管网清淤养护模式，核心依赖人工巡检与定期清淤计划，缺乏对管网实际淤积状态的精准感知，导致两大核心痛点直接推高养护成本。一方面，“凭经验定周期” 易造成 “过度清淤”：部分城市仍沿用 “半年一清”“季度一清” 的固定周期，无论管网实际淤积程度如何，均按统一标准开展清淤作业。例如，某南方城市曾对市中心 30 公里排水管网进行季度清淤，事后检测发现其中 40% 的管网淤积量仅为 “轻度”，无需立即清淤，单次清淤浪费的人工与设备成本超 50 万元。另一方面，“人工巡检有盲区” 易导致 “延误清淤”：老城区地下管网错综复杂，部分管道埋深超 5 米，人工难以直观判断内部淤积情况，往往等到出现路面积水、污水冒溢等问题后才紧急清淤，此时不仅清淤难度加大（淤积物硬化结块），还可能因污水泄漏造成环境污染，衍生额外的治理成本。

此外，传统清淤模式的 “数据断层” 进一步加剧成本浪费。清淤作业的历史记录多以纸质表单留存，无法与管网基础数据（管径、材质、流向）、实时运行数据（流量、水位）联动分析，导致每次清淤都相当于 “从零开始”，无法根据管网特性优化清淤策略。这种 “盲目性” 使得我国排水管网养护成本长期居高不下，且运维效率难以提升 —— 据住建部统计，传统模式下清淤作业的人力投入效率仅为 “按需清淤” 的 60%，设备闲置率超 25%。

二、智慧水务解决方案的突破：以数据驱动实现淤积精准预判

智慧水务解决方案针对传统清淤的痛点，通过 “数据采集 — 模型分析 — 预判输出” 的闭环体系，精准识别管网淤积程度，从根源上减少盲目清淤。其核心逻辑在于：借助部署在管网关键节点的监测设备，实时获取反映淤积状态的核心数据，再通过算法模型将数据转化为 “淤积等级” 与 “清淤建议”，让养护作业从 “凭经验” 变为 “靠数据”。

（一）多维度数据采集：构建淤积状态 “数字画像”

要实现淤积预判，首先需打破管网 “黑箱”，获取全面、实时的运行数据。智慧水务解决方案通常部署三类监测设备，形成多维度数据采集网络：一是流量与水位监测设备（如超声波流量计、雷达液位计），通过实时监测管道内流量变化与水位波动，判断淤积对水流的阻碍程度 —— 当管网出现淤积时，水流速度会下降，同一断面的水位差会增大，例如某管径 DN800 的管道，正常流速为 1.2m/s，若淤积后流速降至 0.6m/s，水位差超过 0.3m，即提示 “中度淤积”；二是管道内窥检测设备（如 CCTV 检测机器人、管道潜望镜），通过高清摄像头捕捉管道内壁的淤积形态、厚度与位置，生成可视化的淤积图像数据，避免人工巡检的盲区；三是水质与淤泥浓度监测设备，通过检测管道内污水的悬浮物浓度、淤泥密度，辅助判断淤积物的性质（如泥沙型、油污型），为后续清淤方式选择提供依据。

这些数据通过物联网（IoT）技术实时传输至智慧水务云平台，与管网 GIS 系统中的基础数据（管径、材质、敷设年代、周边用地类型）关联，构建起每一段管网的 “数字画像”。例如，某城市老城区的一段 DN600 混凝土管道，平台会实时显示其当前流量（0.8m/s）、水位差（0.25m）、淤泥厚度（375px），并标注其敷设年代（1998 年）、周边为餐饮聚集区（易产生油污淤积），为淤积分析提供完整的数据支撑。

（二）智能算法建模：将数据转化为 “清淤决策”

数据采集后，智慧水务解决方案的核心在于通过算法模型，将海量数据转化为可落地的 “淤积等级预判” 与 “清淤计划建议”。目前主流的分析模型主要分为两类：一是 “历史数据对比模型”，通过对比某段管网的历史运行数据（如近 3 年同一季节的流量、水位变化），识别当前数据的异常波动 —— 例如，某管道每年雨季（6-8 月）的平均流速为 1.0m/s，若今年同期流速降至 0.5m/s，模型会自动判定 “淤积程度较往年显著加重”，并触发预警；二是 “多参数耦合模型”，综合流量、水位、淤泥厚度、管道特性等多维度数据，建立淤积等级评估体系，将淤积程度划分为 “轻度（淤泥厚度＜250px，流速下降＜20%）”“中度（淤泥厚度 10-500px，流速下降 20%-50%）”“重度（淤泥厚度＞500px，流速下降＞50%）” 三个等级，且每个等级对应明确的清淤建议 —— 轻度淤积建议 “暂缓清淤，持续监测”，中度淤积建议 “1 个月内安排清淤”，重度淤积建议 “72 小时内紧急清淤”。

以某省会城市的智慧水务项目为例，其搭建的 “管网淤积预判模型” 纳入了 12 项核心参数，通过机器学习不断优化算法精度。项目运行 1 年后数据显示，模型对 “中度淤积” 的预判准确率达 92%，对 “重度淤积” 的预判准确率达 98%，基本实现 “无漏判、少误判”。例如，2023 年雨季前，模型通过分析某路段管网的流量数据（流速从 1.1m/s 降至 0.5m/s）与内窥图像（淤泥厚度 450px），预判该管网为 “中度淤积”，建议 15 天内清淤。运维团队按建议作业后，检测显示清淤后流速恢复至 1.0m/s，且避免了雨季可能出现的积水问题，同时未因 “提前清淤” 造成资源浪费。

三、降本增效的实际价值：从 “浪费型” 到 “精益型” 养护

智慧水务解决方案通过淤积精准预判，直接从 “减少无效清淤”“提升作业效率”“降低应急成本” 三个维度降低养护成本，实现运维模式的 “精益化转型”。

（一）减少无效清淤：砍掉 “不必要的支出”

精准预判的核心价值在于 “按需清淤”，避免 “无差别作业”。某东部沿海城市 2022 年引入智慧水务解决方案后，对全市 800 公里排水管网的清淤计划进行优化：通过模型预判，将原本 “季度一清” 的管网中，35% 调整为 “半年一清”（轻度淤积），15% 调整为 “按需清淤”（根据实时数据动态安排），仅 50% 维持原周期（中度及以上淤积风险）。据该市水务部门统计，优化后年均清淤次数从 1200 次降至 780 次，人工成本减少 42%，设备租赁成本减少 38%，单次清淤的平均成本从 2.5 万元降至 1.8 万元，年节省养护成本超 1500 万元。

（二）提升作业效率：让人力与设备 “用在刀刃上”

传统清淤模式中，运维团队常因 “找不准淤积点” 往返奔波，导致效率低下。而智慧水务解决方案通过预判明确 “哪里需要清淤”“需要清多少”“用什么方式清”，让作业更具针对性。例如，某城市的智慧水务平台会为清淤团队生成 “作业清单”：标注淤积管网的具体位置（精确到检查井编号）、淤积类型（泥沙型）、建议清淤设备（高压清洗车 + 吸污车）、预计作业时长（2 小时）。这种 “精准指令” 让团队无需现场探查，直接携带对应设备开展作业，作业效率提升 50% 以上。同时，设备闲置率从 25% 降至 10%，避免了 “设备空跑” 的燃油与折旧浪费。

（三）降低应急成本：避免 “小问题演变大损失”

传统模式下，因延误清淤导致的管网堵塞、污水外溢，往往需要投入更多成本进行应急处理。而智慧水务解决方案的预判功能，能在淤积恶化前发出预警，将问题控制在 “小范围”。例如，2023 年某城市暴雨前，智慧平台通过监测发现某小区周边管网的水位持续上升，流速下降，预判为 “重度淤积风险”，立即推送预警至运维团队。团队在暴雨来临前 24 小时完成清淤，避免了小区积水与污水倒灌。据测算，此次预警至少减少了 10 万元的应急排水成本（如临时抽水泵租赁、积水清理），以及因环境污染产生的 5 万元治理成本。

四、未来展望：从 “预判” 到 “全周期优化”

随着智慧水务技术的迭代，智慧水务解决方案在排水管网清淤养护中的作用将进一步深化：一方面，算法模型将结合更多数据维度（如气象数据、交通流量数据），实现 “更精准的预判”—— 例如，结合未来 3 天的降雨预报，预判降雨后某管网的淤积速度，提前调整清淤计划；另一方面，将清淤数据与管网修复数据联动，形成 “养护 — 修复” 闭环 —— 例如，若某段管网反复出现重度淤积，模型会分析是否因管道老化、变形导致，建议优先开展修复而非频繁清淤，从根源上减少养护需求。

综上，在排水管网清淤养护环节，智慧水务解决方案通过数据采集、智能分析与精准预判，彻底打破了传统模式的盲目性，实现了 “按需清淤、精益养护”。从实际案例来看，其不仅能减少 30%-50% 的无效养护成本，还能提升运维效率与管网运行安全性，为城市排水系统的 “降本增效” 提供了核心技术支撑。随着新型城镇化的推进，智慧水务解决方案将成为排水管网运维的 “标配”，推动城市水务管理向更智能、更经济、更可持续的方向发展。