城市管网作为 “城市血管”，承担着供水、排水、燃气输送等关键功能，其运行状态直接关系到居民生活与城市运转。随着管网使用年限增长，老化、破损、堵塞等问题频发，管网改造成为城市更新的重要任务。但传统改造决策多依赖人工巡检经验，存在盲目性、成本高、效果差等问题。而城市管网监测数据通过实时采集流量、压力、泄漏、水质等关键信息，能为管网改造提供精准、科学的依据，从 “经验决策” 转向 “数据驱动决策”，大幅提升改造效率与效果。本文将从改造需求识别、方案优化、优先级排序、效果验证四个维度，解析管网监测数据如何赋能改造决策。

一、精准识别改造需求：定位管网 “病灶”，避免盲目改造

管网改造的首要前提是明确 “哪里需要改”，而监测数据能像 “CT 扫描仪” 一样，精准定位管网薄弱环节，避免传统人工巡检漏判、误判导致的盲目改造。

在供水管网中，压力监测数据与流量监测数据结合，可快速识别管网泄漏与老化区域。供水管网监测系统通过在管网上布设压力传感器与流量计，实时采集不同节点的压力值与流量变化。当某区域压力异常下降（如短时间内压力降幅超过 0.2MPa）且流量异常增大（超出正常波动范围 20% 以上）时，大概率存在管道泄漏。通过分析泄漏点周边监测数据的变化趋势，还能缩小泄漏范围，甚至精准定位泄漏位置。例如，某市供水管网监测数据显示，老城区某路段压力从 0.4MPa 降至 0.15MPa，同时该区域流量从 50m³/h 增至 120m³/h，结合管网拓扑图与历史数据，最终定位到一处 DN500 钢管因腐蚀穿孔导致泄漏，为改造提供了精准靶点，避免了对整片区域管网的 “地毯式” 开挖排查。此外，长期压力监测数据还能反映管网老化程度：若某区域管道长期处于压力波动频繁、超压运行（超过设计压力 10%）状态，说明管道结构强度下降，易出现破裂，需优先纳入改造清单。

在排水管网中，液位监测数据与流量监测数据是识别堵塞、雨污混流的关键。排水管网监测设备（如超声波液位计、电磁流量计）可实时记录管道内液位高度与流量变化。当旱季某管段液位持续高于正常水位（如超过管道直径的 1/2）且流量持续偏低（低于历史同期均值 30%）时，表明管道存在堵塞；若雨季某雨水管网出现流量骤增且水质监测数据显示 COD、氨氮浓度异常升高（超出雨水正常范围），则说明存在雨污混流（生活或工业污水混入雨水管网）。例如，某城市通过排水管网监测发现，某工业园区周边雨水管网在非降雨时段流量仍达 80m³/h，且水质监测显示 COD 浓度达 150mg/L（雨水正常 COD 通常低于 30mg/L），进一步排查发现 3 家企业存在偷排污水行为，同时管网存在多处堵塞。基于此，改造决策明确将该区域雨污分流改造与管网清淤列为重点，避免了改造方向偏差。

二、优化改造方案：匹配管网实际工况，提升改造科学性

确定改造区域后，监测数据能为改造方案设计提供关键参数，确保方案与管网实际工况匹配，避免 “一刀切” 式改造导致的资源浪费或改造不彻底。

对于供水管网改造，流量与水质监测数据可指导管道管径选型与材质选择。通过分析改造区域历史流量数据（如日均流量、高峰流量、流量变化趋势），可精准计算管道设计流量，避免管径过大（造成投资浪费）或过小（满足不了用水需求）。例如，某新建小区周边供水管网改造中，监测数据显示该区域日均用水量约 800m³，高峰用水量达 1200m³，结合未来 5 年人口增长预测（预计用水量增长 30%），最终确定改造管道管径为 DN800，而非初始方案的 DN600，确保长期满足用水需求。同时，水质监测数据（如 pH 值、浊度、氯离子浓度）可指导管材选择：若监测发现管网水质中氯离子浓度较高（超过 200mg/L），说明管道易受腐蚀，改造时需选用耐腐蚀材质（如球墨铸铁管、PE 管），而非普通钢管，延长管网使用寿命。

在排水管网改造中，液位、流量与降雨量监测数据可优化雨污分流改造与管网坡度设计。通过分析改造区域不同降雨量下的液位与流量数据，可确定雨水管网的设计重现期（如根据监测数据，该区域 5 年一遇暴雨时管网液位达满管，改造时需将设计重现期提升至 10 年一遇），并调整管网坡度（若监测发现某管段在中等降雨时液位上升过快，说明坡度不足，改造时需将坡度从 0.2% 调整至 0.3%），提升排水能力。例如，某老城区雨污分流改造中，监测数据显示该区域降雨强度达 30mm/h 时，现状管网液位超管顶，存在溢流风险，改造方案据此将雨水管网管径从 DN400 增大至 DN600，并优化管网坡度，改造后即使遭遇 50mm/h 降雨，管网也未出现溢流，改造效果显著。

三、合理排序改造优先级：聚焦高风险区域，提升资源利用率

城市管网改造资金有限，无法同时推进所有区域改造，监测数据可通过量化管网风险等级，帮助决策层合理排序改造优先级，将资源集中投向高风险、高影响区域。

构建管网风险评估模型时，监测数据是核心输入指标。风险评估通常从 “故障概率” 与 “故障影响” 两个维度展开：故障概率主要基于管网运行状态监测数据（如泄漏频次、压力波动幅度、管道老化程度关联数据），故障影响则结合流量监测数据（如管网服务人口、关键用户数量）与水质监测数据（如是否影响饮用水安全）。例如，某市将供水管网风险等级划分为 “极高、高、中、低” 四级，其中 “极高风险” 区域需满足两个条件：一是监测数据显示近半年泄漏频次≥3 次 / 公里，且压力波动幅度≥0.3MPa；二是该区域管网服务人口≥5 万人，且为学校、医院等关键用户供水。通过模型计算，全市共识别出 12 处极高风险区域、25 处高风险区域，改造资金优先投入极高风险区域，仅用 30% 的改造资金解决了 60% 的管网故障问题，大幅提升资源利用率。

此外，监测数据还能动态调整改造优先级。管网运行状态会随时间变化，某区域可能因突发故障（如管道破裂）或外部环境变化（如周边人口激增），风险等级上升。通过实时监测数据，可及时更新风险评估结果，调整改造顺序。例如，某郊区因新建住宅项目，供水管网监测数据显示该区域流量在 3 个月内从 200m³/h 增至 500m³/h，压力持续下降，风险等级从 “中” 升至 “高”，决策层随即调整改造计划，将该区域改造提前 1 年实施，避免了大规模停水事故。

四、验证改造效果：量化改造成效，指导后续优化

管网改造完成后，监测数据可作为 “效果标尺”，量化改造成效，判断是否达到预期目标，同时为后续改造优化提供依据。

在供水管网改造效果验证中，压力、流量、水质监测数据是核心指标。改造后若监测数据显示：目标区域压力稳定在设计范围（如 0.3-0.4MPa），压力波动幅度下降 50% 以上；泄漏频次从改造前的 2 次 / 公里降至 0.5 次 / 公里以下；水质浊度从改造前的 5NTU 降至 1NTU 以下，说明改造达到预期效果。例如，某市老城区供水管网改造后，监测数据显示该区域压力达标率从改造前的 65% 提升至 98%，泄漏量减少 70%，居民投诉率下降 85%，改造成效显著。若改造后监测数据未达预期（如压力仍波动较大），则需进一步分析原因：可能是改造管道与周边管网衔接不当，或存在未发现的泄漏点，据此调整后续改造方案。

在排水管网改造效果验证中，液位、流量、水质监测数据同样关键。雨污分流改造后，若旱季雨水管网流量降至 10m³/h 以下（改造前为 50m³/h），且水质监测显示雨水管网 COD 浓度稳定在 30mg/L 以下，说明雨污混流问题得到解决；管网清淤改造后，若同等降雨量下管网液位较改造前下降 30% 以上，且流量提升 20% 以上，说明堵塞问题已改善。例如，某工业园区排水管网改造后，监测数据显示旱季雨水管网流量从 80m³/h 降至 5m³/h，COD 浓度从 150mg/L 降至 25mg/L，雨季管网液位较改造前平均下降 0.4 米，改造效果符合预期。若监测发现改造后仍存在溢流（如暴雨时液位仍超管顶），则需分析是否因改造管径不足或坡度设计不合理，为后续补充改造提供方向。

五、结语

城市管网改造是一项复杂的系统工程，而监测数据是贯穿改造全流程的 “核心支撑”—— 从精准识别需求、科学优化方案，到合理排序优先级、量化验证效果，每一个环节都离不开监测数据的赋能。随着智慧管网建设的推进，监测数据的采集将更实时、全面，数据分析技术（如大数据、AI）将更先进，未来管网改造决策将更加精准、高效，实现 “改一处、成一处、长效一处” 的目标。

通过充分发挥城市管网监测数据的价值，城市管网改造将告别 “经验主义” 的盲目性，走向 “数据驱动” 的科学性，不仅能提升管网运行效率、降低维护成本，更能保障居民用水安全、改善城市水环境，为城市高质量发展奠定坚实的 “地下基础”。