水資源是地球上最重要的寶貴資源之一，然而隨著人口增長(zhǎng)、工業(yè)發(fā)展以及社會(huì)狀況的不斷改善，對(duì)水資源的需求量也在逐漸增加，而可供利用的水源數(shù)量和容量卻在逐漸減少。在各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)水平的不同影響下，管網(wǎng)漏損問題主要存在于欠發(fā)達(dá)國(guó)家。在這些國(guó)家，城市供水管網(wǎng)較為陳舊，漏損率相對(duì)較高，而發(fā)達(dá)國(guó)家的城市供水管網(wǎng)相對(duì)較新，漏損率較低，例如從印度的加爾各答約60%到日本的約3%。中國(guó)由于城市化建設(shè)的加快，供水網(wǎng)絡(luò)的漏損問題也變得日益嚴(yán)重。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年的漏損水量大約是80億噸，而2018年至2020年的漏損率分別是14.62%、14.12%和13.39%。雖然漏損率呈下降趨勢(shì)，但與“水十條”和“到2025年，全國(guó)城市公共供水管網(wǎng)漏損率力爭(zhēng)控制在9%以內(nèi)”的目標(biāo)依然有一定距離。此外，管道漏損也可能成為公共衛(wèi)生安全問題的潛在根源，因此對(duì)水量漏損的控制變得越發(fā)緊迫，城市供水行業(yè)迫切需要采取漏損控制措施，以最大限度地減少漏損帶來的損失并產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)效果。

       總的來說，在智慧水務(wù)系統(tǒng)和傳感器技術(shù)的快速發(fā)展中，建立高效的數(shù)據(jù)采集、通信與處理系統(tǒng)成為水務(wù)行業(yè)中管道漏損控制的關(guān)鍵。傳感器技術(shù)和先進(jìn)通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使得漏損檢測(cè)技術(shù)趨向于更加精確、及時(shí)和系統(tǒng)化的發(fā)展。文章細(xì)致總結(jié)了國(guó)內(nèi)外供水管網(wǎng)漏損控制技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)不同漏損檢測(cè)方法進(jìn)行了深入比較，詳細(xì)介紹了被動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)和主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)在智慧系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)與被動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)供水管網(wǎng)漏損的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與高效預(yù)測(cè)，大幅提升檢測(cè)的時(shí)效性與有效性。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅可以更有效地控制管道漏損，而且有助于提高供水系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率，為建設(shè)智慧水務(wù)系統(tǒng)和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的水資源利用目標(biāo)提供了有力支持。

一、被動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)

       被動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)是一種基于傳感器的手段，主要通過人工或簡(jiǎn)易數(shù)據(jù)分析來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)檢測(cè)位置的不同，被動(dòng)檢測(cè)技術(shù)可以分為外管檢測(cè)和管道內(nèi)檢測(cè)兩類。這些非破壞性的檢測(cè)技術(shù)主要依賴于傳感器和信息數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)漏點(diǎn)的檢測(cè)與定位。

       外管檢測(cè)可在管道外部進(jìn)行，包括聽漏棒、電子聽漏儀、磁通量泄漏技術(shù)、高分辨率閉路電視檢查技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)、聲發(fā)射技術(shù)、超聲波技術(shù)、負(fù)壓波傳感技術(shù)、探地雷達(dá)等多種檢測(cè)方法。這些方法受到周圍環(huán)境的影響較大，不同場(chǎng)景可能需要不同類型的檢測(cè)方法，但由于每種方法針對(duì)特定場(chǎng)景使用，因此外管檢測(cè)在小范圍內(nèi)能夠具有較高的漏損識(shí)別精度。

       管道內(nèi)檢測(cè)則是通過在管道內(nèi)部攜帶一個(gè)或多個(gè)傳感器進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，通常需要由外部人員操作檢測(cè)器將其推入管道完成任務(wù)。傳感器種類包括聲學(xué)、相機(jī)、超聲波、漏磁通量以及渦流傳感器等。盡管受傳感器防水性的約束，內(nèi)管檢測(cè)時(shí)需盡可能排水，但相對(duì)于外管檢測(cè)，內(nèi)管檢測(cè)由于可以攜帶更多種傳感器，能夠更精準(zhǔn)接近泄漏點(diǎn)，因此具有更高的檢測(cè)精度。近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)已成為工程領(lǐng)域重要組成部分，不斷應(yīng)用于漏點(diǎn)的視覺探查和無損檢測(cè)。這些機(jī)器人包括輪式、軌道驅(qū)動(dòng)、管道檢查量規(guī)、行走式以及英寸蟲型等，雖然種類繁多，但每種類型都有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，不同機(jī)器人被應(yīng)用于不同場(chǎng)景的內(nèi)管檢測(cè)。

二、主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)

       環(huán)保成本效益比是供水行業(yè)中評(píng)估漏水控制技術(shù)的重要標(biāo)尺，與被動(dòng)檢測(cè)相比，積極漏水探測(cè)技術(shù)借助傳感科技，側(cè)重于構(gòu)建精確模型與數(shù)據(jù)分析，更有效地平衡了成本與效益管理。自1980年英國(guó)水務(wù)聯(lián)盟引入獨(dú)立計(jì)量區(qū)（District Metered Area, DMA）理念以來，模型法正式成為漏水檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)手段。DMA策略主要針對(duì)具備充足精確數(shù)據(jù)支持的水力學(xué)模型，而對(duì)于數(shù)據(jù)貧乏情況，則需借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）的智能處理。

1、DMA導(dǎo)向的積極檢測(cè)策略

       結(jié)合傳統(tǒng)網(wǎng)格（流量/壓力）數(shù)據(jù)與地理信息系統(tǒng)，通過隔離管網(wǎng)或閥門操作將供水網(wǎng)絡(luò)切分為多個(gè)獨(dú)立監(jiān)控區(qū)域，有效縮小了漏水位置的搜尋范圍。DMA分區(qū)計(jì)量不僅穩(wěn)定控制水量輸出，減少供需差異，還通過精細(xì)數(shù)據(jù)分析達(dá)到節(jié)水降損目的。此外，優(yōu)化DMA區(qū)域內(nèi)的傳感器部署，強(qiáng)化節(jié)點(diǎn)壓力監(jiān)控與敏感性分析，顯著提升了模型的精準(zhǔn)搜索效能。Marunga等人推薦利用EPANET工具，在模型構(gòu)建中強(qiáng)調(diào)壓力管理，作為減少損耗和需求調(diào)控的核心手段，彰顯了模型構(gòu)建在提升主動(dòng)檢漏能力上的重大價(jià)值。在此過程中，壓力信息扮演著核心角色，通過壓力調(diào)控優(yōu)化供水策略，實(shí)時(shí)匹配用戶需求，減少能源消耗與流量流失，增強(qiáng)了管網(wǎng)的水能效率。

2、ANN驅(qū)動(dòng)的積極檢測(cè)創(chuàng)新

       ANN模擬人腦神經(jīng)機(jī)制，不斷迭代算法，強(qiáng)化軟件的高級(jí)數(shù)據(jù)處理能力。源自1982年波蘭科學(xué)家提出的粗糙集理論，ANN通過調(diào)整內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的復(fù)雜互動(dòng)，處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。在實(shí)際水力模型應(yīng)用中，ANN結(jié)合SCADA數(shù)據(jù)采集技術(shù)和模型構(gòu)建，利用瞬態(tài)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，模仿人類大腦的非確定性思維模式，處理模型中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失及非線性、大滯后問題，運(yùn)用模糊邏輯進(jìn)行推理定位漏水點(diǎn)。這種方法相比傳統(tǒng)技術(shù)，在經(jīng)濟(jì)性和效率上均有顯著提升。Silva等人首度將聚類與分類工具融合，應(yīng)用于小型液化石油氣（LPG）管道故障檢測(cè)，并利用模糊系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整流量閾值，低成本實(shí)現(xiàn)了高效泄漏監(jiān)控。Joaquim等人通過對(duì)比網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際揚(yáng)程與估算值，計(jì)算殘差并構(gòu)造線性參數(shù)模型與多面體分析。Ragot等人則利用模糊系統(tǒng)中的殘差分析，基于流速變化識(shí)別全網(wǎng)故障傳感器。Birek等人開發(fā)的聚類算法基于高斯隸屬函數(shù)的模糊If-Then規(guī)則，生成較少的聚類數(shù)，提高了預(yù)測(cè)精度與模型透明度。

3、環(huán)境因素影響下的ANN優(yōu)化探測(cè)

       隨著城市供水管網(wǎng)的擴(kuò)展，三維化趨勢(shì)和環(huán)境因素的復(fù)雜性增加了模型構(gòu)建的難度。學(xué)者們引入新算法提升ANN漏水檢測(cè)技術(shù)的精確度和適應(yīng)性，包括蟻群優(yōu)化、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和改良聚類算法等。蟻群算法原用于計(jì)算土壤水分參數(shù)，現(xiàn)應(yīng)用于優(yōu)化供水管網(wǎng)參數(shù)，通過正反饋機(jī)制逼近最佳解決方案，分布式計(jì)算多模型，提高了樹狀管網(wǎng)的精確度，避免了局部最優(yōu)陷阱。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)處理不確定性數(shù)據(jù)，通過圖模型關(guān)聯(lián)環(huán)境、材料和水力條件等因素，評(píng)估漏水概率，定位漏點(diǎn)。Tang等人利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)土壤與管道的相互作用，分析漏水故障。基于此開發(fā)的安全預(yù)測(cè)模型整合各子系統(tǒng)信息，通過相互作用分析，識(shí)別潛在泄漏風(fēng)險(xiǎn)。此外，改進(jìn)的聚類方法如光譜聚類，降低了檢測(cè)與維護(hù)成本。利用EPANET創(chuàng)建的漏水情景，通過壓力和流量變化的加權(quán)計(jì)算，光譜聚類得以應(yīng)對(duì)大規(guī)模模型問題。

4、面向管理優(yōu)化的ANN探測(cè)策略

       滿足管理者多目標(biāo)需求，通過水需求管理量化水資源損失至關(guān)重要。Morais等人運(yùn)用PROMETHEE V多準(zhǔn)則決策模型優(yōu)化水力模型算法，平衡技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)。Arsene等人則利用三層通用模糊最小最大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論設(shè)計(jì)決策系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)與控制漏損。研究表明，神經(jīng)模糊系統(tǒng)能有效執(zhí)行城市供水管網(wǎng)的多因素風(fēng)險(xiǎn)分析與資產(chǎn)管理。

三、各類漏損檢測(cè)技術(shù)方案對(duì)比

       各種漏損檢測(cè)技術(shù)在供水行業(yè)中被廣泛采用，每種技術(shù)都有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。通過對(duì)各種漏損檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)儀器或系統(tǒng)、漏損識(shí)別精度、特點(diǎn)及適用場(chǎng)景等方面進(jìn)行橫向比較可以發(fā)現(xiàn)，被動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)通常具有較高的識(shí)別精度，但在時(shí)效性方面表現(xiàn)較差。相比之下，主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)在精度方面存在一定不足，但其響應(yīng)速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和漏損預(yù)測(cè)的功能。

四、智慧供水系統(tǒng)中的漏水偵測(cè)技術(shù)創(chuàng)新

       模型建構(gòu)是配水系統(tǒng)漏水管理的基石，但其有效性高度依賴于全面且精確的數(shù)據(jù)支撐。實(shí)際操作中，面臨信息采集的挑戰(zhàn)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的不完整性，僅靠單一的主動(dòng)漏水檢測(cè)技術(shù)難以徹底解決問題，影響模擬的精確度。隨著信息通訊技術(shù)(ICT)的飛躍，智慧城市構(gòu)想應(yīng)運(yùn)而生，旨在把握ICT帶來的發(fā)展機(jī)遇，推動(dòng)供水行業(yè)向智慧供水轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型依托智能傳感器、先進(jìn)通信技術(shù)、云端智慧供水平臺(tái)及深度學(xué)習(xí)模型的集成，有效破解了信息采集與數(shù)據(jù)孤島難題，實(shí)現(xiàn)了漏水監(jiān)控、用水預(yù)測(cè)及水質(zhì)監(jiān)測(cè)等核心功能。智慧供水系統(tǒng)中，主動(dòng)檢測(cè)技術(shù)通常嵌入到集成信息系統(tǒng)中，而被動(dòng)檢測(cè)則通過智能傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)施。

1、智能感知的基石——智能傳感器

       智能傳感器是傳感器與微處理器集成的高科技產(chǎn)品，能自主完成數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸。與傳統(tǒng)被動(dòng)檢測(cè)相比，這些傳感器不僅實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管網(wǎng)壓力、流量和水質(zhì)，還能借助智能滲漏檢測(cè)技術(shù)捕捉分布式溫度、壓力變化和潛在滲漏點(diǎn)。傳感器智能化不僅提升了漏點(diǎn)定位精度，也促進(jìn)了水量的智能化計(jì)量。研究顯示，智能計(jì)量有助于快速識(shí)別并控制表后泄漏。高精度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)不僅提升了用水效率，還實(shí)現(xiàn)了用水量的自動(dòng)化控制，助力水務(wù)公司靈活調(diào)整水價(jià)。此外，SCADA系統(tǒng)與GIS技術(shù)的融合，為實(shí)時(shí)壓力監(jiān)測(cè)和流量數(shù)據(jù)采集提供了強(qiáng)大支持，成為漏點(diǎn)檢測(cè)與定位的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2、通信橋梁——高效通訊技術(shù)

       通訊技術(shù)的高效性與可靠性是主動(dòng)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，確保信息在不同節(jié)點(diǎn)間的無縫互聯(lián)。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)以其低成本、創(chuàng)新無線連接特性，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的大規(guī)模遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制，拓寬了水務(wù)管理的邊界。然而，鑒于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)尚在完善中，窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)因低功耗、廣覆蓋、低速率、強(qiáng)通信能力而被廣泛應(yīng)用，尤其適合于低頻、低延時(shí)、廣域網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸，維持長(zhǎng)期待機(jī)狀態(tài)并廣泛兼容蜂窩網(wǎng)絡(luò)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)則源于軍事領(lǐng)域，通過多跳自組織方式，基于磁感應(yīng)連續(xù)監(jiān)測(cè)壓力，極大提升了管道泄漏檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

3、智慧中樞——智慧供水系統(tǒng)平臺(tái)

       作為智慧供水系統(tǒng)的心臟，云平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、處理與指令分發(fā)，通過統(tǒng)一的平臺(tái)架構(gòu)將物聯(lián)網(wǎng)模塊互聯(lián)，實(shí)時(shí)監(jiān)控管網(wǎng)（含漏水監(jiān)控），一旦發(fā)現(xiàn)異常即刻通知管理人員，并將數(shù)據(jù)送至算法系統(tǒng)進(jìn)行分析，反饋處理結(jié)果，展現(xiàn)了智慧供水的可視化、數(shù)字化及移動(dòng)化優(yōu)勢(shì)。通過對(duì)流量、水壓等大數(shù)據(jù)的整合分析，結(jié)合網(wǎng)格化管理思想，平臺(tái)能預(yù)測(cè)漏水發(fā)生的時(shí)空分布，促進(jìn)信息技術(shù)與水務(wù)技術(shù)的深度融合，強(qiáng)化漏損控制效能。

4、算法核心——深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

       受益于大數(shù)據(jù)與算法進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)作為ANN的進(jìn)階形式，憑借豐富的神經(jīng)元、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、強(qiáng)大的計(jì)算力及自我特征提取能力，從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜模式，自動(dòng)抓取關(guān)鍵特征，通過歷史數(shù)據(jù)比對(duì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)異常。例如，楊嘉昕等人利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了漏水?dāng)?shù)據(jù)與漏點(diǎn)、漏損量的映射模型，通過大量訓(xùn)練優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，成功預(yù)測(cè)了漏點(diǎn)和漏損量。深度學(xué)習(xí)利用群體智能算法提煉宏觀行為模式，適用于多種優(yōu)化問題，對(duì)提升供水云平臺(tái)的漏損處理速度和準(zhǔn)確度至關(guān)重要。周等人基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)漏損位置和嚴(yán)重程度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均超過90%，彰顯了深度學(xué)習(xí)在漏水診斷中的高效性。

五、總結(jié)

       在管網(wǎng)漏損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的被動(dòng)檢測(cè)方法雖然經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且適用于小范圍精確定位，但技術(shù)構(gòu)成相對(duì)單一，缺乏與各類設(shè)備或系統(tǒng)形成完整聯(lián)動(dòng)體系的能力，對(duì)潛在漏點(diǎn)的篩選不夠有效，并在漏損范圍的確定上缺乏主動(dòng)性。相比之下，主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)增強(qiáng)了傳感器與模型的聯(lián)動(dòng)作用，依托數(shù)據(jù)支撐、DMA、ANN等模型構(gòu)成，可以主動(dòng)縮小漏點(diǎn)范圍，但仍然存在對(duì)數(shù)據(jù)采集全面性與準(zhǔn)確性的高度依賴，以及受數(shù)據(jù)滯后性與強(qiáng)非線性影響等不足之處。

       隨著信息通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)傳輸速率和穩(wěn)定性大幅增強(qiáng)，顯著提高了傳感器、用戶、管理平臺(tái)和數(shù)據(jù)處理后臺(tái)之間的信息交互時(shí)效性，有效解決了漏損檢測(cè)技術(shù)中信息滯后問題。深度學(xué)習(xí)作為ANN模型的重要延伸，結(jié)合大數(shù)據(jù)和算法的應(yīng)用，極大地提升了復(fù)雜問題的分析效率，增強(qiáng)了對(duì)漏損現(xiàn)象的預(yù)測(cè)、判斷和跟蹤能力。可以說，通信技術(shù)和模型算法的快速發(fā)展推動(dòng)了被動(dòng)和主動(dòng)漏損檢測(cè)技術(shù)在智慧供水系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，在智慧城市與網(wǎng)格化管理理念的背景下，繼承了檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，避免了其缺陷，將有助于實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)可用水量的有效減少，帶來可觀的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。