多技术协同视角下供水管道漏损检测方法优化与趋势研究

多技术协同视角下供水管道漏损检测方法优化与趋势研究

郑禄水

天津塘沽中法供水有限公司 天津市滨海新区 300450

摘要：供水管网漏损问题已成为制约城市水资源高效利用的核心挑战。本文系统分析声学检测、智能传感、卫星遥感及多技术协同策略的技术原理与工程适用性，各方法在技术原理、适用条件、成本构成及数据处理能力方面存在显著差异。实际应用中，不同技术需根据管网特点与运行需求进行组合优化，以提升定位精度与响应速度，优化漏损检测框架。多技术协同可突破单一检测技术的局限性，推动供水管网管理向智慧化、精准化转型，为“十四五”期间实现全国漏损率≤9%的目标提供技术支撑和科学应用策略。

关键词：供水管道；漏损检测方法比较；多技术协同；应用

引言

我国供水管网年均漏损量超70亿吨，直接经济损失逾120亿元，且管网泄漏引发的次生灾害如路面塌陷、水质污染等加剧治理难度37。传统单一检测技术因环境适应性不足（如声学法误报率25%）、成本高昂（卫星探漏单次扫描费用超100万元）等问题，难以满足复杂管网需求12。近年来，多技术协同与智慧化转型成为行业共识。例如，河南安阳通过卫星探漏与地面传感器协同，年节水46.48万立方米；北京市结合DMA分区计量与AI算法，漏损率降至6.6%110。本文聚焦技术协同机制与智慧化路径，提出系统性优化策略，推动供水系统向智慧化方向发展。

1.技术原理与特性分析

1.1 传统声学检测技术：物理信号捕捉的局限性

声学检测通过捕捉泄漏点湍流引发的宽频声波（0.1-5kHz）实现定位，其核心设备包括听漏棒、电子听漏仪等。实验表明，该方法在金属管道中的定位误差可控制在1m内，但在非金属管道（如PE/PVC）中，声波衰减率较金属管道高47%，导致检测效能显著下降。此外，交通震动等环境噪声会干扰声信号传播，误报率高达25%[1-3]。以天津市某城区为例，主干道区域声学检测的漏点识别率仅为68%，凸显其环境适应性不足的缺陷。

1.2 智能传感技术：数据驱动的精度突破

分布式光纤传感技术通过温度或振动信号异常实现泄漏识别，其抗干扰能力显著优于传统方法。Yang等人采用非线性故障诊断观测器算法，在DN800球墨铸铁管中实现多点泄漏同步检测，定位精度达0.5m[4]。人工智能技术的引入进一步提升了数据处理效率：Zhou等人开发的TL1DCNN框架，通过迁移学习优化模型泛化能力，定位误差小于0.18%[5]。

1.3 卫星遥感技术：大范围筛查的革新

卫星探漏技术通过雷达波扫描土壤介电常数变化识别渗漏区域。佟怿维等的研究显示，单次扫描可覆盖285平方公里区域，发现百余个疑似漏点，修复效率提升40%[6]。但其空间分辨率（150m半径）需结合地面设备验证。例如，河南安阳通过卫星扫描锁定疑似区域后，部署地面传感器将定位精度提升至5m以内。该技术尤其适用于管网档案缺失的老旧城区，为初步筛查提供高效解决方案。

各方法在技术逻辑上分别依托流体力学原理、声学波动传播理论及人工智能识别机制，在检测精度、适用环境和数据处理能力等方面形成互补关系，构成当前供水管网漏损诊断体系的技术支柱[7]。

2. 漏损检测方法比较分析

2.1 技术指标对比

不同漏损检测方法在关键技术指标方面存在显著差异，主要体现在检测精度、空间分辨率、响应时效与适用范围等维度。声波相关仪在静态条件下可实现±0.1m的漏点定位精度，适用于金属管道环境中中小型泄漏事件的检测；地面监听设备依赖操作人员的经验与背景噪声水平，空间定位误差通常在0.5~1.5m之间。相比之下，地震波传感器阵列在复杂地质条件下仍可维持高稳定性，其响应频率通常在0.5Hz~50Hz范围内，能够在管网振动频谱内捕捉微弱泄漏信号。基于无线传感网络（WSN）的智能化技术通过多节点协同获取压力与流量微扰，误差范围可控制在3%以内，具备更强的时空覆盖能力。在响应时效方面，传统声学法检测周期常需数小时，而基于AI算法的实时系统可在数分钟内完成初步异常识别并发出预警。技术适用性方面，电磁波检测对非金属管道有较高适应能力，但对深埋和湿土环境的穿透力受限。探地雷达技术在管道检测领域展现出独特的技术优势，除识别管道本体缺陷，还可同步获取管线周边地质结构信息，有效预警土壤空洞、地层沉降等潜在安全隐患。该技术在实际应用中具备检测效率高、操作便捷性强和结果可视化程度高等多重优势。

2.2 成本与实施条件分析

漏损检测技术的部署成本与实施条件直接影响其在实际供水系统中的可行性与推广价值。传统区域计量（DMA）建设初期需设置多个计量点，单个区域平均投资约为1.5万~2万元人民币，适用于已有SCADA系统支持的城市管网。声波相关仪成本相对中等，单台设备价格约为3万~5万元，需搭配专业操作人员使用，适合中密度管网区域巡检。地震波检测系统依赖大规模传感器布设与信号采集设备，整套系统部署费用可达20万元以上，适用于重点区域与高风险管道段。智能检测技术尤其是基于WSN与边缘计算的系统，其节点成本约为800元/个，布设密度需根据管道长度与复杂度决定，前期投入较高，但在长期运行中具备自动化程度高、人工成本低的优势。探地雷达技术受限于设备购置及运维成本较高、专业技术人员培养周期长等现实因素，目前主要应用于重点区域专项检测，尚未形成规模化推广应用格局。此外，电磁波与热成像技术受地质与气候环境限制明显，实施前需进行环境适配性评估。在基础设施条件方面，复杂地形、管材种类多样及埋设深度变化对技术部署提出挑战，需合理评估实施风险与技术支持能力，确保部署效益最大化。

2.3 数据处理与信息利用能力

漏损检测技术的数据处理能力直接关系到其在复杂供水系统中的应用效果与智能化管理水平。传统DMA数据处理依赖流量与压力变化趋势，通过历史曲线对比与最小夜间流量（MNF）分析评估潜在漏损，处理周期长，实时性弱，且难以有效应对突发事件。声波与地震波检测设备生成的信号数据需经傅里叶变换及频谱分析算法处理，数据量大，对分析人员的专业水平与软件工具依赖度高。智能化系统在数据利用方面具有显著优势，尤其是基于人工智能算法的识别模型，如卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），可对历史与实时数据进行深度学习训练与动态建模，识别准确率可达92%以上。无线传感网络节点可通过边缘计算技术在本地初步处理数据，减轻中心服务器计算压力，并通过5G通信快速上传至云平台，实现多点同步分析[8]。此外，智能系统支持数据可视化与预测性维护，能够建立动态水力模型与数字孪生系统，显著提升管网运行透明度与决策效率。

表1技术指标对比

3.检测方法在实际应用中的选型建议

3.1 影响检测技术选择的关键因素

供水管网漏损检测技术的选择受多维度因素协同制约，其中管网结构复杂性、材质类型、埋设深度以及运行压力是关键物理条件。针对铸铁或钢制管道，声波传播性能良好，声学相关法适应性较高；而在聚乙烯（PE）或聚氯乙烯（PVC）等非金属材料中，由于声波衰减显著，需优先考虑基于电磁波或压力波特征的检测方式。埋设深度超过2.5米的管道会显著削弱声信号与热信号的穿透效率，需结合传感器阵列技术提升定位精度。运行压力高于6 bar的供水系统中，微小泄漏对流量扰动显著，压力异常更易被量化识别，适合部署智能传感节点实现早期预警。经济条件亦是核心决策因子，年运营预算不足500万元的中小型水务单位更倾向于选用部署灵活、维护简单的中低成本技术方案。此外，数据处理能力与信息化管理水平决定了系统集成能力，例如缺乏SCADA系统的区域更适配独立运行型检测设备[9]。

3.2 多方法集成与协同检测趋势

单一检测技术在应对复杂供水系统中存在检测死角与响应滞后问题，推动多方法集成成为未来漏损管理的发展方向。协同检测策略通过融合声波、电磁波、压力波及智能算法等多源信息，实现检测数据的时空互补与技术优势叠加。在具体实施中，区域计量技术用于前端分区筛查异常流量，结合声波相关法完成疑似漏点的精确定位，再辅以电磁波法验证埋深管段的结构完整性，从而提升整体识别准确率。多源融合框架常引入贝叶斯推理与模糊逻辑模型，实现基于不确定性信息的漏损风险判定。以某高密度城区为例，采用三种检测方法并行部署后，平均漏点识别精度由单一技术的78.3%提升至93.6%，且响应时间缩短约40%。同时，融合检测结果与GIS平台集成，可构建动态风险分布图，实现智能调度与资源优化配置。协同检测系统常依托边缘计算节点进行本地数据处理，并通过5G或LoRa通信网络实现跨区域数据汇聚，提升时效性与网络鲁棒性。

4.结语

总而言之，供水管道漏损检测技术在类型、性能、成本与应用适应性方面各具优势，形成了多元化发展格局。不同方法在精度、响应效率及数据利用层面展现出技术差异，选型应结合管网实际需求进行权衡。多技术集成已成为提升检测效果的重要路径，为供水系统高效运行与水资源保护提供了坚实支撑。持续优化检测手段与系统融合能力，是实现智慧管网管理的关键方向。

参考文献

[1] 沈永鑫. 供水管道泄漏声信号的统计特征分析与智能识别技术研究[D]. 浙江大学, 2022.

[2] 黄鑫. 供水管道泄漏检测及参数识别研究[D]. 南昌大学, 2024.

[3] 周瑞. 基于振动信号分析的供水管道泄漏检测[D]. 华中科技大学, 2022.

[4] YANG L, GUO Y, GAO S. Multi-leak detection in pipeline based on optical fiber detection[J]. Optik - International Journal for Light and Electron Optics, 2020,220: 164996.

[5] ZHOU M, YANG Y, XU Y, et al. A pipeline leak detection and localization approach based on ensemble TL1DCNN[J]. Ieee Access, 2021,9: 47565-47578.

[6] 佟怿维, 尹宁, 郭晨, 等. 基于长波段雷达卫星的供水管网探漏技术及实践[J]. 给水排水, 2023,59(02): 131-137.

[7] 李杨, 封磊. 市政供水管网泄漏原因及检测技术研究[J]. 安徽水利水电职业技术学院学报, 2024,24(06): 28-35.

[8] 张童洲. 农村供水工程管网漏损成因及解决方法[J]. 农村实用技术, 2024(08): 103-105.

[9] 林海珍. 城市供水管网漏损现状分析及控制技术应用[J]. 石河子科技, 2023(05): 69-71.