市政管网作为城市 “地下血脉”，漏损问题不仅造成水资源浪费，还可能引发路面塌陷、交通中断等安全事故。传统运维多依赖 “漏损后抢修” 的被动模式，而漏损监测数据的深度应用，正推动运维向 “提前预判、主动预防” 转型。本文将从数据价值挖掘、融合路径设计、实践案例验证三个维度，解析市政管网漏损监测数据如何与运维计划结合，构建全周期漏损预防体系。

一、漏损监测数据：运维计划的 “精准导航仪”

市政管网漏损监测数据并非单一的 “漏损报警信号”，而是包含管网运行状态、风险趋势、设备健康度的多维数据集，为运维计划提供科学依据。其核心价值体现在三个层面：

1. 基础数据：描绘管网 “健康画像”

漏损监测系统通过压力传感器、声波监测仪、流量计量设备等，实时采集三类关键数据：

运行状态数据：管网压力分布（如节点压力波动范围、昼夜压力差值）、流量变化（如管段瞬时流量、流量异常波动频次），可识别 “压力过高易爆管”“流量骤减可能堵塞” 等潜在风险。例如，某城市老城区管网监测数据显示，夜间 2-4 点部分管段压力超设计值 15%，成为漏损高发诱因。

漏损特征数据：漏损点定位（精确至米级）、漏损速率（如小时漏水量、漏损持续时间）、漏损类型（如点状渗漏、管道破裂），为运维优先级划分提供依据 ——DN600 以上主干管漏损需 24 小时内处置，而 DN100 支管小渗漏可纳入周维护计划。

环境关联数据：土壤含水率、地下水位、温度变化等，可分析外部环境对管网的影响。如雨季土壤含水率升高导致管道周边土体松动，漏损风险较旱季提升 30%，需提前调整运维频次。

2. 趋势数据：预测漏损 “发展轨迹”

通过长期监测数据积累，运用时间序列分析、机器学习模型，可预测管网漏损趋势：

短期趋势（1-7 天）：结合气象数据预测降雨、低温等天气对管网的影响。例如，基于监测数据建立的模型显示，气温骤降 5℃以上时，塑料管道接口漏损概率增加 25%，可提前安排接口巡检。

中期趋势（1-3 个月）：分析管网压力、流量的周期性变化，识别 “高负荷运行管段”。如某工业区管网在生产旺季（每月 1-15 日）流量超平时 1.2 倍，漏损率上升 8%，运维计划可针对性在每月初增加该区域巡检。

长期趋势（1-5 年）：基于管网使用年限、材质老化程度、历史漏损频次，预测管道寿命周期。如铸铁管道使用超 20 年后，漏损率年均增长 5%，可将此类管道纳入 “逐年更换计划”，避免大规模漏损发生。

3. 对比数据：优化运维 “资源分配”

通过不同区域、不同材质、不同工况的监测数据对比，发现运维薄弱环节：

区域对比：新城区管网漏损率仅 3%，而老城区达 12%，运维计划可向老城区倾斜 60% 的人力与设备资源；

材质对比：PE 管道年均漏损次数 0.2 次 / 公里，而灰口铸铁管达 1.5 次 / 公里，可优先对铸铁管路段制定改造与加强监测计划；

工况对比：穿越河道的管段漏损率较普通路段高 80%，需在运维计划中增加河道周边管段的压力监测频次与防腐维护。

二、数据与运维计划的融合路径：从 “数据” 到 “行动” 的闭环

将漏损监测数据转化为预防漏损的运维行动，需构建 “数据采集 - 分析建模 - 计划制定 - 执行反馈” 的全流程融合机制，核心包含四个关键环节：

1. 数据标准化处理：打通 “信息壁垒”

市政管网漏损监测数据来源多样（如 SCADA 系统、手持检测设备、第三方监测平台），需先进行标准化处理：

格式统一：采用《城镇供水管网运行、维护及安全技术规程》（CJJ 92-2016）规定的数据格式，将压力、流量、漏损定位等数据转换为统一的 JSON 或 XML 格式，确保与运维管理平台兼容；

异常清洗：通过 “3σ 原则” 剔除传感器故障、信号干扰导致的异常数据（如压力值瞬间跳变至 0 或远超设计值），保留有效数据；

时空匹配：将监测数据与管网 GIS 地图关联，标注每一个数据点对应的管段编号、材质、埋深、周边环境等属性，实现 “数据 - 管网 - 位置” 的精准对应。例如，北京某水务公司通过该方式，将分散的 2000 余组监测数据整合至统一平台，运维人员可通过 GIS 地图直接查看任意管段的漏损风险。

2. 风险分级建模：明确 “运维优先级”

基于标准化数据，构建漏损风险分级模型，将管网划分为 “高、中、低” 三级风险区域，对应不同的运维策略：

高风险区域：满足 “近 3 个月漏损次数≥2 次”“压力波动超设计值 20%”“管道使用年限超 30 年” 任一条件，运维计划需采取 “每周 1 次人工巡检 + 每日 2 次数据监测 + 每月 1 次管道壁厚检测”，并优先安排改造计划；

中风险区域：满足 “近 3 个月漏损次数 1 次”“压力波动 10%-20%”“管道使用年限 20-30 年”，运维计划为 “每两周 1 次人工巡检 + 每日 1 次数据监测 + 每季度 1 次防腐维护”；

低风险区域：无漏损记录、压力稳定、管道使用年限＜20 年，运维计划为 “每月 1 次人工巡检 + 每 3 日 1 次数据监测”。

深圳某区通过该模型，将辖区 500 公里管网划分为 87 个高风险区域、156 个中风险区域、203 个低风险区域，运维效率提升 40%，漏损率从 18% 降至 11%。

3. 运维计划动态调整：实现 “精准施策”

漏损监测数据的实时更新，要求运维计划具备动态调整能力，避免 “一刀切”：

短期调整（按周）：根据周监测数据，若某区域漏损预警次数较上周增加 50%，立即追加巡检人员与设备，如杭州某水务公司在 2024 年梅雨季节，通过周数据调整，将城东区域巡检频次从每周 1 次增至 3 次，提前发现 12 处潜在漏损点；

中期调整（按月）：结合月漏损趋势报告，优化维护重点。如某城市监测数据显示，每月 10-15 日商业区管网流量高峰时漏损风险升高，运维计划调整为每月 9 日开展商业区管道预防性维护；

长期调整（按年）：基于年度漏损数据统计，更新管网改造与更换计划。如上海某区 2024 年漏损数据显示，铸铁管漏损占比达 65%，2025 年运维计划将铸铁管更换比例从 30% 提升至 50%。

4. 执行效果反馈：形成 “数据闭环”

运维计划执行后，需通过漏损监测数据验证效果，反向优化后续计划：

效果评估：对比运维前后的漏损率、漏损次数、修复时长等指标。如某路段实施管道内衬修复后，监测数据显示漏损率从 15% 降至 2%，说明该运维措施有效，可在同类管段推广；

问题复盘：若运维后漏损问题仍未改善，分析数据查找原因。如某区域多次巡检未发现漏损点，但监测数据仍显示压力异常，后续运维计划增加 “声波检测仪深度探测” 环节，最终发现管道深埋 3 米处的微小渗漏；

模型迭代：将运维反馈数据纳入风险分级模型，优化模型参数。如初期模型未考虑 “管道周边施工” 因素，某路段因地铁施工导致漏损率骤升，后续模型新增 “周边施工强度” 指标，提升预测准确性。

三、实践案例：数据与运维融合的落地成效

国内多个城市已通过漏损监测数据与运维计划的融合，实现漏损预防能力的显著提升，典型案例呈现三大模式：

1. 北京：“数据驱动的分区运维” 模式

北京某水务公司负责 3000 公里市政管网运维，通过部署 1200 个压力传感器、800 个流量监测点，构建漏损监测数据平台：

分区管理：基于数据将管网划分为 28 个运维分区，每个分区设置 “数据专员”，每日分析监测数据，生成《分区漏损风险日报》；

计划制定：高风险分区（如西城老城区）运维计划包含 “每日压力监测 + 每周管道探漏 + 每月防腐处理”，低风险分区（如亦庄新区）为 “每 3 日数据监测 + 每月巡检”；

成效：实施 1 年后，漏损率从 18% 降至 10%，年节水 1200 万立方米，运维成本降低 25%，未发生因漏损导致的路面塌陷事故。

2. 深圳：“预测性运维” 模式

深圳某区针对 450 公里管网，运用 LSTM 机器学习模型，基于 3 年漏损监测数据预测管道故障：

预测模型：输入管道材质、使用年限、压力波动、历史漏损等数据，预测未来 3 个月内的漏损概率，准确率达 82%；

运维计划：对预测漏损概率＞60% 的管段，提前安排 “管道内窥镜检测 + 接口加固”，如 2024 年预测 152 段高风险管段，运维后仅 8 段发生漏损，预防成功率达 95%；

创新点：将预测数据与 “智慧工单系统” 联动，自动生成运维任务，分配至就近班组，响应时间从 48 小时缩短至 12 小时。

3. 杭州：“应急与日常结合” 模式

杭州因多雨天气，管网漏损易受雨水浸泡影响，通过监测数据实现 “日常预防 + 应急响应” 的运维融合：

日常运维：基于历史降雨数据与漏损数据的关联分析，在雨季来临前（每年 5-6 月），运维计划增加 “管道周边排水疏通 + 接口密封性检测”；

应急响应：降雨时，监测数据实时传输至指挥中心，若某区域压力骤降＞30%，立即触发 “应急巡检工单”，2024 年梅雨季节，通过该机制提前处置 23 处漏损隐患，避免内涝叠加漏损的双重灾害；

成效：雨季漏损率较往年降低 40%，应急抢修次数减少 35%。

四、优化方向：突破融合瓶颈，提升预防能力

当前漏损监测数据与运维计划的融合仍面临 “数据孤岛”“模型精度不足”“人员能力不匹配” 等问题，未来需从三方面突破：

1. 打破数据壁垒，构建 “全域数据中台”

推动水务、市政、交通、气象等部门的数据共享，将管网监测数据与 “道路施工计划”“气象预警信息”“地下水位数据” 融合，提升运维计划的全面性。如某城市将地铁施工数据纳入漏损监测平台，提前调整施工路段的管网运维计划，避免施工导致的管道破损。

2. 升级算法模型，实现 “精准预测”

引入数字孪生技术，构建管网三维数字模型，将监测数据与物理模型结合，模拟不同运维措施的效果。如通过数字孪生模拟 “管道内衬修复” 与 “管道更换” 两种方案，对比数据选择性价比更高的运维方式；同时，融入实时气象、交通流量数据，提升漏损预测的动态适应性。

3. 强化人员培训，打造 “数据型运维团队”

开展 “监测数据解读 + 运维计划制定” 的专项培训，使运维人员掌握 “通过压力曲线判断漏损类型”“根据流量数据优化巡检路线” 等技能；同时，建立 “数据分析师 + 运维工程师” 的协同机制，确保数据价值充分转化为运维行动。

结语：从 “被动抢修” 到 “主动预防” 的转型关键

市政管网漏损监测数据与运维计划的融合，本质是用 “数据理性” 替代 “经验判断”，实现运维资源的精准配置与漏损风险的提前管控。从北京的分区运维到深圳的预测性运维，实践证明：二者的深度结合可使漏损率降低 8%-15%，运维效率提升 30%-40%。未来，随着智慧水务技术的持续发展，漏损监测数据将进一步与 AI 调度、无人巡检等技术融合，推动市政管网运维进入 “全周期、智能化、零漏损” 的新阶段，为城市水资源安全与基础设施稳定提供坚实保障。