城市排水管网作为承载污水、雨水输送的地下生命线，其运行状态直接关系到城市水环境安全与居民生活质量。在排水管网监测系统的实际运行中，管道内水流波动是常态，但如何准确区分自然波动与异常泄漏引发的流量变化，一直是行业面临的技术难题。误报可能导致运维资源浪费，漏报则可能引发路面塌陷、水体污染等严重后果。因此，构建科学的区分机制、提升预警准确性，成为排水管网监测系统的核心能力之一。

排水管网水流波动的成因与特征分析

排水管网内的水流变化受多重因素影响，呈现出复杂的动态特征。要实现正常波动与异常泄漏的精准区分，首先需明确两类流量变化的成因与特征差异。

正常水流波动主要源于用户用水规律、环境条件及管网结构的自然属性。从时间维度看，居民生活污水排放呈现明显的周期性特征：早中晚三餐时段用水量激增，形成流量高峰；深夜至凌晨用水量锐减，流量降至低谷，这种 “峰谷交替” 的日周期波动具有稳定的时间规律与幅度范围。工业排水则可能因生产班次调整出现规律性波动，如工厂早 8 点开工后流量逐步上升，午间休息时段略有下降，傍晚停工后回归低流量状态。

环境因素引发的正常波动同样具有可预测性。强降雨期间，雨水通过雨水口、合流制管网汇入系统，导致流量短时间内急剧上升，但这种波动与气象数据存在强关联性，且流量峰值持续时间通常与降雨时长一致。此外，管网局部结构（如弯头、变径管）可能引发水流湍流，导致局部流量出现短暂扰动，但这类波动范围有限，且不会引发持续的流量衰减。

异常泄漏引发的流量变化则呈现独特的特征图谱。从发生机制看，管道破裂、接口松动等泄漏点会导致部分水流渗入地下，表现为下游监测点流量的异常衰减。若泄漏点位于压力管段，高压水流喷射会形成持续性的流量损耗，且损耗量随泄漏孔径增大而增加，呈现 “阶梯式下降” 特征。与正常波动相比，泄漏引发的流量变化往往具有突发性、非周期性及持续性特点：突发性体现在流量偏离历史同期均值的时间点无规律；非周期性表现为不遵循日常用水或气象相关的波动周期；持续性则指流量异常状态会持续存在，直至泄漏点修复。

此外，泄漏引发的流量变化还可能伴随其他物理参数异常。例如，泄漏点附近的压力监测值会出现骤降，振动传感器可能捕捉到水流喷射的高频振动信号，地下水位监测数据可能因泄漏水渗入而异常上升。这些多维度参数的协同变化，为区分泄漏与正常波动提供了关键依据。

多维度监测数据的融合感知体系

排水管网监测系统要实现精准区分，需构建 “流量为主、多参为辅” 的融合感知体系，通过部署多类型传感器、优化监测点布局，获取全面的管网运行数据。

在流量监测层面，应根据管网类型选择适配的传感设备。对于重力流管网，可采用超声波流量计或电磁流量计，通过非接触式测量获取瞬时流量与累积流量数据，采样频率需达到 1 分钟 / 次，以捕捉短时间内的流量突变。压力流管网则需同步部署压力传感器与流量传感器，因为压力变化往往先于流量变化反映泄漏特征 —— 当管道发生泄漏时，压力会在泄漏点上游出现下降，下游出现波动，这种 “压力 - 流量” 耦合变化是识别泄漏的重要标志。

物理特征监测为流量变化分析提供补充维度。在管网关键节点（如阀门井、检查井）部署振动传感器，可捕捉泄漏水流冲击管道壁产生的特定频率振动（通常在 20-2000Hz 范围），而正常水流波动的振动频率多低于 50Hz，且能量较低。对于金属管道，还可采用分布式光纤传感技术，通过监测管道应变变化定位泄漏点 —— 泄漏导致的土壤流失会使管道局部应力改变，光纤传感器能以米级精度捕捉这种微观变化。

环境与管网属性数据为波动分析提供背景支撑。系统需接入气象数据（降雨量、气温）、地理信息（管道材质、埋深、周边土壤类型）及管网拓扑结构（管径、坡度、连接方式），构建基础数据库。例如，混凝土管的正常流量波动范围通常大于塑料管，因为其内壁粗糙度较高；埋深较浅的管道受地面荷载影响可能出现瞬时流量扰动，但这种扰动无持续性，与泄漏的持续影响形成鲜明对比。

基于智能算法的波动 - 泄漏区分模型

单纯依靠人工设定阈值的方法难以应对复杂的管网环境，排水管网监测系统需引入智能算法，构建多维度的区分模型，实现从 “经验判断” 到 “数据驱动” 的升级。

基线模型构建是区分的基础。系统通过分析至少 3 个月的历史运行数据，建立不同时段、不同环境条件下的流量基线。对于生活污水管网，需按工作日 / 节假日、工作日内各时段分别构建基线，明确正常波动的上限值（如早高峰流量不超过历史均值的 120%）与波动频率（如每分钟流量变化率不超过 5%）。对于合流制管网，需将降雨量作为输入变量，构建 “降雨量 - 流量” 关联模型，例如当降雨量小于 5mm/h 时，流量增幅应与降雨量呈线性关系，偏离该关系的异常增幅可能暗示泄漏。

特征提取算法用于捕捉泄漏的独特信号。通过小波变换对原始流量数据进行时频分析，可分离出不同频率成分：正常波动的能量主要集中在低频段（<0.1Hz），而泄漏引发的流量变化在中高频段（0.1-1Hz）存在显著能量峰值。针对压力数据，可采用突变检测算法（如 CUSUM 算法）识别压力骤降点，结合流量变化的时间差判断是否为泄漏 —— 泄漏点上游压力下降通常比流量下降早 3-5 分钟，而正常波动中压力与流量变化基本同步。

机器学习分类模型实现自动化区分。系统将历史数据中已标注的 “正常波动”“确认泄漏” 案例作为训练样本，提取流量变化率、压力梯度、振动频率、持续时间等 12 个特征参数，输入随机森林、梯度提升树等分类算法进行模型训练。模型输出结果为 “正常”“疑似泄漏”“确认泄漏” 三类，其中 “疑似泄漏” 案例需结合人工复核规则 —— 如连续 3 个监测点均出现类似异常，或异常状态持续超过 30 分钟，则升级为 “确认泄漏” 并触发预警。

动态自适应机制确保模型持续有效。管网运行状态会随时间变化（如管道结垢导致内径缩小、用户数量增加导致流量基准线上升），系统需每月对模型进行重新训练，纳入最新数据调整参数权重。当管网进行改造（如更换管材、新增用户接入）后，需手动标记 “工况变更” 事件，模型将自动对变更后的数据进行单独学习，避免历史数据干扰新工况下的判断。

预警准确性提升的系统性策略

区分机制的落地效果需通过全流程优化实现，从数据质量控制到预警响应闭环，构建全方位的准确性保障体系。

监测点优化布局可减少数据盲区。对于长距离直线管段，监测点间距应控制在 500 米以内，且在管径变化处、管道转弯处必须增设监测点，因为这些位置是泄漏高发区，也是正常波动易被放大的区域。在老旧管网（使用年限超过 20 年）与新建管网的连接处，需加密监测点，因为材质差异可能导致波动特征复杂，增加区分难度。通过水力模型模拟，可识别管网中的 “监测薄弱区”（如流量变化不明显的区域），针对性增补传感器。

多级预警阈值设置避免误报与漏报平衡。系统根据管道重要性（如穿越河流的管段、医院周边管网）设置不同的预警阈值：高风险区域采用 “低阈值 + 多参数确认” 模式，即流量偏离基线 10% 且伴随压力下降 5% 时触发预警；一般区域采用 “高阈值 + 单参数优先” 模式，仅当流量偏离超过 20% 且持续 15 分钟以上才触发预警。同时，设置 “预警抑制” 规则：当监测到周边管网正在进行冲洗作业、阀门调节等计划性操作时，自动暂时放宽对应区域的预警阈值，避免人为操作引发的误报。

人机协同复核机制提升决策可靠性。系统将疑似泄漏案例推送至运维平台时，需附带多维证据链：包括流量 - 压力变化曲线、振动频谱图、泄漏点的 GIS 定位、周边管网历史故障记录等。运维人员可通过调取监控视频（如检查井摄像头）、查询近期施工记录进一步验证，对于难以判断的案例，可派遣巡检人员携带便携式声波检测仪现场复核。每次复核结果将反馈至系统，作为模型的增量训练数据，形成 “预警 - 复核 - 模型优化” 的闭环。

应急响应联动验证预警实效。对于确认的泄漏预警，系统需自动计算泄漏量（基于流量衰减幅度与管道压力）、预估影响范围（结合土壤渗透性与地下水位数据），并生成处置优先级建议。通过跟踪泄漏修复后的流量恢复情况，可反向验证预警的准确性 —— 若修复后流量回归基线，则证明预警有效；若流量仍异常，则提示可能存在未发现的泄漏点或模型参数偏差，需重新分析数据。

实践案例与技术演进方向

在某沿海城市的排水管网监测项目中，通过应用上述区分机制，系统预警准确性提升了 72%。该项目覆盖 200 公里污水管网，部署了 120 套流量 - 压力复合传感器，采用 “基线模型 + 随机森林分类” 算法。运行初期，系统因未考虑海水倒灌对沿海管道的影响，曾将潮汐引发的流量波动误判为泄漏；通过引入潮汐数据修正基线模型，并增加 “盐度传感器” 监测参数，误报率降低了 85%。在某次暴雨期间，系统捕捉到某路段流量异常衰减 20%，同时压力下降 15%，结合振动传感器的高频信号，准确判定为直径 300mm 管道破裂，运维团队据此快速定位泄漏点，避免了路面塌陷事故。

未来，随着数字孪生、物联网技术的发展，排水管网监测系统的区分能力将向 “全息感知、精准预测” 升级。通过构建管网数字孪生体，可将实时监测数据与水力模拟模型结合，模拟不同泄漏场景下的流量变化规律，提前生成泄漏特征图谱；分布式光纤传感技术的普及将实现管网全域覆盖，消除监测盲区；人工智能算法将引入迁移学习能力，快速适配不同城市的管网特征，缩短模型训练周期。

排水管网监测系统对正常波动与异常泄漏的区分，本质上是对 “确定性规律” 与 “随机性异常” 的识别过程。通过构建多维度感知体系、智能算法模型与全流程保障机制，不仅能提升预警准确性，更能推动排水管网运维从 “被动抢修” 向 “主动预防” 转型，为城市地下基础设施的安全运行提供坚实支撑。