一、漏点定位之痛：市政管网漏损监测的核心难题

市政管网作为城市 “地下生命线”，承担着供水、排水的重要功能，但其漏损问题长期困扰城市运维 —— 据统计，我国城市供水管网平均漏损率约 15%，部分老旧城区甚至超过 20%，每年因管网漏损浪费的水资源超 50 亿立方米。而漏点定位精度不足，是导致漏损问题难以高效解决的关键：传统漏损监测手段定位误差常达 10-50 米，部分复杂工况下甚至无法定位，不仅延长漏损修复时间，还可能因漏点长期未修复引发路面塌陷、地下水体污染等次生灾害。

某北方城市曾因供水管网漏点定位误差达 30 米，维修人员连续挖掘 3 处路面才找到漏点，不仅造成 20 余万元经济损失，还导致周边居民停水 48 小时；某南方城市雨季时，排水管网漏点因定位不准，漏出的污水渗入地下水体，引发局部水体黑臭，后续虽投入大量人力排查，仍耗时 1 周才找到漏点。这些案例均表明，提升市政管网漏损监测的漏点定位精度，是降低漏损率、保障管网安全运行的核心前提。

当前，市政管网漏损监测漏点定位精度低的原因主要集中在三方面：一是技术适配性不足，不同材质（如铸铁管、PE 管）、不同埋深（0.5-3 米）的管网，对监测技术的需求不同，传统单一技术难以覆盖所有工况，导致定位误差；二是设备性能局限，部分监测设备灵敏度低，无法捕捉微弱漏损信号，或受地下电磁干扰、土壤湿度影响，信号失真；三是数据应用滞后，监测数据与管网 GIS 地图、历史漏损数据未有效融合，无法通过多维度数据交叉验证提升定位精度，导致 “单数据判读” 引发的定位偏差。

二、精度提升之基：市政管网漏损监测的核心技术要求

要提升漏点定位精度，市政管网漏损监测需满足 “高灵敏度感知、多技术协同、数据深度融合” 三大核心要求。首先是高灵敏度感知，监测设备需能捕捉微弱漏损信号：供水管网漏损时，水流冲击管道会产生 10-5000Hz 的振动信号，排水管网漏损会伴随水位、流量异常，监测设备需能精准识别这些信号，即使在管道埋深 3 米、土壤复杂的工况下，信号采集误差也需控制在 5% 以内。其次是多技术协同，单一技术难以应对复杂管网工况，需结合声学监测、压力监测、视频检测等多种技术，形成 “互补验证” 的定位体系，例如声学监测识别漏损振动，压力监测辅助判断漏损范围，视频检测直观确认漏点位置。最后是数据深度融合，需将实时监测数据与管网 GIS 地图、历史漏损数据、管道材质数据等融合，通过算法分析缩小定位范围，例如结合 GIS 地图中的管道走向，排除非管网区域的干扰信号；参考历史漏损数据，在高频漏损路段重点验证，进一步提升定位精度。

当前主流的漏损监测技术中，声学监测技术（如听漏仪、声波传感器）定位精度较高，但在非金属管道或复杂土壤中信号衰减快；压力监测技术可通过压力变化判断漏损范围，但无法精准定位单点漏损；管道机器人视频检测能直观看到漏点，但受管道内积水、杂质影响，检测范围有限。因此，需通过技术组合与优化，突破单一技术的局限，实现漏点精准定位。

三、精度提升之道：市政管网漏损监测漏点定位的实践策略

1. 技术组合：构建 “多维度协同” 的监测体系

针对不同管网工况，采用 “主技术 + 辅助技术” 的组合模式，提升漏点定位精度。一是供水管网：声学监测 + 压力监测 + 光纤传感组合，供水管网漏损的核心特征是振动与压力变化，优先采用高精度声学传感器（采样频率≥10kHz），实时采集漏损振动信号，同时在管网关键节点安装压力传感器，通过压力梯度变化判断漏损范围，缩小定位区间。对于埋深超过 2 米的非金属管道，增设分布式光纤传感器，利用光纤对振动的高灵敏度，捕捉漏损信号，形成 “振动 + 压力 + 光纤” 的三重验证。例如，北京朝阳区在供水管网改造中，采用该组合技术，将漏点定位误差从 20 米缩小至 3 米以内，某小区供水管网漏点仅用 2 小时就精准定位，修复时间缩短 60%。

二是排水管网：液位流量监测 + 管道机器人 + 水质监测组合，排水管网漏损常伴随液位异常（如局部水位骤降）、流量波动，先通过液位流量计实时监测数据，识别异常区域，再派出管道机器人（配备高清摄像头与 LED 光源）进入管道检测，直观查看漏点位置，同时采集漏点周边水质数据，排除工业废水偷排等非漏损因素干扰。上海浦东新区在排水管网漏损监测中，通过该组合技术，成功定位一处埋深 2.5 米的 PE 管漏点，定位误差仅 1.5 米，且避免了将工业废水偷排误判为漏损的情况。

三是复杂工况：多技术联合巡检，针对老旧管网密集区、管道交叉复杂区等特殊工况，采用 “地面听漏 + 地下传感器 + 无人机航拍” 的联合巡检模式：地面人员使用手持听漏仪（灵敏度≥90dB）初步排查，地下管网布设无线声学传感器实时监测，无人机通过热成像技术识别地面渗水区域（漏损会导致局部地面温度异常），三者数据融合后，精准定位漏点。广州越秀区在老旧管网改造中，通过该模式，定位一处因管道腐蚀导致的微小漏点（漏水量 0.5m³/h），定位误差仅 2 米，此前传统听漏仪多次检测均未发现该漏点。

2. 设备升级：突破 “高灵敏度 + 抗干扰” 的性能瓶颈

监测设备的性能直接影响定位精度，需从硬件与软件两方面升级设备。一是硬件升级：提升信号采集精度与抗干扰能力，在传感器方面，研发 “抗干扰声学传感器”，采用金属外壳屏蔽电磁干扰，内置信号放大模块，即使在地下 3 米、土壤湿度 80% 的工况下，也能精准采集漏损信号，信号信噪比提升至 30dB 以上；在数据传输方面，采用 LoRaWAN+4G 双传输模式，避免单一网络信号弱导致的数据断联，确保漏损信号实时上传，无延迟。例如，某设备厂商推出的新一代声学传感器，将漏损信号采集误差从 10% 降至 3%，在城市电网密集区（电磁干扰强）仍能稳定工作。

二是软件优化：植入 “智能识别算法”，在监测设备中植入漏损信号识别算法，通过机器学习训练模型，区分漏损信号与环境干扰信号（如车辆行驶振动、地下管线施工噪音）。例如，针对供水管网，算法可自动过滤 10Hz 以下的低频环境噪音（如重型车辆振动），聚焦 100-1000Hz 的漏损特征频段；针对排水管网，算法通过分析液位波动的频率与幅度，排除降雨、用水高峰等正常波动，识别漏损导致的异常液位变化。杭州萧山区在排水管网监测中，通过该算法，将漏损信号识别准确率从 75% 提升至 95%，避免了因环境干扰导致的定位偏差。

三是设备小型化与适配性优化，针对管径小于 DN200 的小管径管道，研发微型传感器（直径≤50mm），可直接安装在管道内壁，避免因管道空间狭小导致的安装困难；对于老旧铸铁管道，采用磁吸式传感器，无需破坏管道即可固定，同时传感器表面采用防腐涂层，延长使用寿命。深圳罗湖区在小管径供水管网监测中，使用微型磁吸式声学传感器，成功定位一处 DN150 铸铁管的漏点，定位误差仅 2.5 米，且安装过程未影响管网正常供水。

3. 数据融合：搭建 “多源数据联动” 的分析平台

通过数据融合打破 “信息孤岛”，进一步缩小漏点定位范围。一是构建 “监测数据 + GIS 地图” 的空间关联模型，将实时监测设备的位置信息与管网 GIS 地图精准匹配，标注传感器在管道上的具体坐标（误差≤1 米），当某区域传感器检测到漏损信号时，平台自动在 GIS 地图上显示该区域管道走向、埋深、材质等信息，排除非管网区域的干扰，同时结合管道分支情况，缩小漏点至 20 米以内的区间。例如，武汉汉阳区在智慧管网平台建设中，通过该模型，将漏点初步定位范围从 50 米缩小至 15 米，为后续精准检测节省时间。

二是融入 “历史数据 + 工况数据” 的辅助分析，在平台中导入管网历史漏损数据（如近 3 年漏损位置、漏损原因）、管道材质数据（如铸铁管、PE 管的漏损特征）、运行工况数据（如供水管网压力、排水管网流量），通过算法分析这些数据与实时漏损信号的关联关系。例如，若某区域历史上曾因管道腐蚀多次漏损，且实时监测到该区域有振动信号，平台会优先判断为管道腐蚀漏损，同时结合当前供水管网压力，计算漏损可能的范围；若某区域管道为 PE 管（漏损振动频率较低），平台会调整声学信号的识别频段，避免因频段设置不当导致的漏判或误判。成都高新区通过该分析模式，将漏点定位精度提升 40%，某 PE 管漏点定位误差从 15 米降至 6 米。

三是建立 “人工巡检数据 + 智能监测数据” 的交叉验证机制，当智能监测设备发现疑似漏损信号时，平台自动推送信息给巡检人员，巡检人员携带手持听漏仪到现场复核，同时记录现场环境数据（如路面是否有渗水、周边是否有施工），将这些数据上传至平台，与智能监测数据交叉验证，排除虚假信号，确认漏点位置。例如，南京建邺区在供水管网监测中，平台通过智能传感器发现一处疑似漏损信号，巡检人员到现场后，发现该区域有道路施工，振动信号为施工干扰，及时排除误判；另一处疑似漏损信号，经巡检人员现场听漏与开挖验证，确认为漏点，定位误差仅 2 米，实现 “智能预警 + 人工复核” 的精准定位。

4. 管网数字化：夯实 “精准定位” 的基础支撑

管网数字化是提升漏点定位精度的前提，需完善管网基础信息，减少因信息缺失导致的定位偏差。一是完善管网 GIS 地图数据，通过专业测绘设备（如地下管线探测仪、全站仪），精准采集管道的走向、埋深、管径、材质、连接方式等信息，将数据精度控制在 1 米以内，同时标注阀门、水表、检查井等附属设施的位置，为漏点定位提供空间参考。例如，西安经开区在管网数字化改造中，投入无人机航拍与地下管线探测仪，对辖区内 1200 公里管网进行测绘，更新 GIS 地图数据，将管道位置误差从 5 米缩小至 0.5 米，为后续漏损监测提供了精准的基础数据。

二是建立管网 “数字孪生” 模型，基于 GIS 地图数据，构建与实际管网 1:1 的数字孪生模型，在模型中模拟不同漏损场景（如管道破裂、接口渗漏）的信号特征，同时将实时监测数据接入模型，通过可视化方式展示漏损信号的传播路径与强度，辅助判断漏点位置。例如，苏州工业园区构建供水管网数字孪生模型，当某区域声学传感器检测到漏损信号时，模型自动模拟信号传播范围，结合管道材质与埋深，计算漏点可能的位置，将定位范围缩小至 5 米以内，运维人员通过模型即可直观查看漏点周边环境，提前制定开挖修复方案。

三是动态更新管网数据，随着城市建设发展，管网会出现新建、改造、废弃等变化，需建立 “管网数据动态更新机制”，施工单位在管网改造后 1 周内，将更新后的管道信息上传至 GIS 平台，运维人员定期（每季度）对管网数据进行实地核查，确保数据与实际管网一致。例如，重庆渝北区规定，所有管网施工项目需同步提交管网更新数据，由水务部门审核后录入 GIS 系统，同时每季度组织一次管网数据核查，发现数据偏差及时修正，避免因数据过时导致的漏点定位错误。

四、实践案例：广州天河区提升市政管网漏损监测漏点定位精度的成效

广州天河区市政管网总长度超 2000 公里，其中 30% 为使用超过 20 年的老旧管网，此前漏点定位误差常达 15-30 米，漏损修复平均耗时 36 小时，管网漏损率达 18%。2023 年，天河区启动漏损监测精度提升项目，通过 “技术组合 + 设备升级 + 数据融合 + 管网数字化” 的综合策略，实现漏点精准定位：

在技术组合方面，供水管网采用 “声学传感器 + 压力传感器 + 分布式光纤” 组合，排水管网采用 “液位流量计 + 管道机器人” 组合，复杂工况采用 “地面听漏 + 无人机热成像” 联合巡检；在设备升级方面，更换 1200 套高精度声学传感器（信号信噪比≥35dB），植入漏损信号智能识别算法；在数据融合方面，搭建 “监测数据 + GIS 地图 + 历史数据” 的分析平台，实现数据实时联动；在管网数字化方面，更新 GIS 地图数据，构建管网数字孪生模型，数据精度达 0.5 米。

项目实施后，天河区市政管网漏损监测漏点定位精度显著提升：漏点定位误差从 15-30 米缩小至 2-5 米，定位准确率从 70% 提升至 98%；漏损修复时间从 36 小时缩短至 8 小时，减少因停水、开挖造成的经济损失；管网漏损率从 18% 降至 10%，每年节约水资源超 100 万立方米，同时避免了 3 起因漏点未及时修复引发的路面塌陷事故。

结语

提升市政管网漏损监测的漏点定位精度，并非单一技术的升级，而是 “技术组合、设备优化、数据融合、管网数字化” 的系统性工程。从多技术协同捕捉漏损信号，到高灵敏度设备突破性能瓶颈，再到数据融合缩小定位范围，最后通过管网数字化夯实基础，每一步都需围绕 “精准” 核心，结合管网实际工况灵活调整。唯有如此，才能让漏损监测从 “模糊判断” 走向 “精准定位”，高效解决市政管网漏损问题，保障城市 “地下生命线” 的安全稳定运行，为城市水资源节约与可持续发展提供有力支撑。