市政排水管網(wǎng)運(yùn)維智能化管理策略與實(shí)踐

【摘要】城市排水管網(wǎng)面臨著設(shè)施老化快、缺陷種類多、信息化管理程度不足等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的運(yùn)維模式已難以滿足實(shí)際需求。文章探索研究物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在排水管網(wǎng)智能化運(yùn)維中的應(yīng)用，搭建由感知層、通信層、平臺(tái)層、應(yīng)用層為系統(tǒng)架構(gòu)的智能化運(yùn)維平臺(tái)，通過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證智能化運(yùn)維方案在增強(qiáng)管網(wǎng)韌性、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理等方面取得的成效，為新時(shí)期城市排水管網(wǎng)智能化運(yùn)維提供切實(shí)可行的管理策略與實(shí)踐參考。

【關(guān)鍵詞】市政排水；管網(wǎng)運(yùn)維；智能化；物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；人工智能

【中圖分類號(hào)】TU992.4 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-6028（2024）08-0031-03

0 引言

排水管網(wǎng)是城市重要的基礎(chǔ)設(shè)施，其安全高效運(yùn)行對(duì)城市排水防澇以及水環(huán)境保護(hù)等民生事務(wù)具有深遠(yuǎn)影響。隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，排水管網(wǎng)運(yùn)維正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。老化的管網(wǎng)設(shè)施、增長(zhǎng)的排水需求與有限的運(yùn)維資源之間的矛盾日益凸顯，使得被動(dòng)響應(yīng)的傳統(tǒng)運(yùn)維模式難以為繼。為有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，行業(yè)普遍認(rèn)同運(yùn)用新一代信息技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)排水管網(wǎng)進(jìn)行智能化升級(jí)，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)維管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。智能化運(yùn)維通過(guò)全面監(jiān)測(cè)管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、自主分析潛在風(fēng)險(xiǎn)、科學(xué)指導(dǎo)養(yǎng)護(hù)決策，從而顯著增強(qiáng)排水管網(wǎng)的韌性，為新時(shí)期精細(xì)化管理提供堅(jiān)實(shí)的支撐。

1 市政排水管網(wǎng)運(yùn)維智能化的技術(shù)與挑戰(zhàn)

市政排水管網(wǎng)運(yùn)維的智能化升級(jí)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，它依賴于多學(xué)科技術(shù)的交叉融合與協(xié)同創(chuàng)新，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度應(yīng)用為管網(wǎng)全方位感知奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在檢查井、泵站等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署水位、流量、水質(zhì)等多元化傳感器，并結(jié)合RFID、二維碼等標(biāo)識(shí)技術(shù)對(duì)管網(wǎng)設(shè)施進(jìn)行數(shù)字化標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)了管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。然而，管網(wǎng)環(huán)境的復(fù)雜多變及設(shè)備易損特性，為傳感器部署、數(shù)據(jù)傳輸和設(shè)備維護(hù)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為確保設(shè)備在潮濕、易腐蝕的窨井環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，傳感器需具備防水、防腐蝕的特別設(shè)計(jì)。同時(shí)，地下管廊的狹小空間及強(qiáng)烈的電磁干擾要求組網(wǎng)技術(shù)具備自修復(fù)、自適應(yīng)的能力，以保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的海量性、異構(gòu)性對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)算、存儲(chǔ)、安全等能力構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)，同時(shí)要求數(shù)據(jù)治理體系能夠?qū)崿F(xiàn)全域數(shù)據(jù)的打通和業(yè)務(wù)融合，這對(duì)技術(shù)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化提出了更高要求[1]。通過(guò)整合管網(wǎng)全生命周期的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建管網(wǎng)運(yùn)維大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，深入挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和演變趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)健康狀態(tài)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)隱患的智能預(yù)警，從而推動(dòng)運(yùn)維決策的科學(xué)化、精細(xì)化。

人工智能技術(shù)的引入旨在進(jìn)一步提升管網(wǎng)系統(tǒng)的問(wèn)題分析和解決能力?；诖髷?shù)據(jù)分析，利用深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)，構(gòu)建覆蓋管網(wǎng)全域、貫穿管網(wǎng)全周期的健康評(píng)估和故障診斷模型。利用模型自主分析管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)性和功能性缺陷，針對(duì)重點(diǎn)脆弱區(qū)域提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)急處置方案。專業(yè)知識(shí)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)形成管網(wǎng)缺陷智能診斷和維修決策知識(shí)庫(kù)，為運(yùn)維人員日常巡檢、養(yǎng)護(hù)、搶修等工作提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)，有效提升運(yùn)維效率和精準(zhǔn)度。

2 市政排水管網(wǎng)運(yùn)維智能化的架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)

2.1 智能化運(yùn)維系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能化運(yùn)維系統(tǒng)作為一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的有機(jī)整體，其總體架構(gòu)明確劃分為四個(gè)層次：感知層、通信層、平臺(tái)層以及應(yīng)用層。這些層次在各自職責(zé)的基礎(chǔ)上，保持著高度的協(xié)同性，共同構(gòu)建了一個(gè)集全面感知、自主分析、科學(xué)決策于一體的智能化運(yùn)維技術(shù)體系。

在感知層，系統(tǒng)通過(guò)在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署多元化傳感器，并結(jié)合圖像識(shí)別等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)全域、全周期的實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。而窨井潮濕、易腐蝕的特性對(duì)傳感器的功耗、壽命和防護(hù)等級(jí)均提出了嚴(yán)格的要求[2]。感知設(shè)備采用RS-485總線、LoRa等工業(yè)通信協(xié)議與智能網(wǎng)關(guān)相連接，并利用MQTT等物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議上報(bào)數(shù)據(jù)，最大程度確保感知設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定。

在通信層，系統(tǒng)側(cè)重于城域覆蓋的管網(wǎng)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，其中NB-IoT、LoRa等低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）技術(shù)展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。相較于傳統(tǒng)的GPRS、3G等蜂窩通信技術(shù)，LPWAN在功耗控制、覆蓋范圍、連接數(shù)量等方面具有更出色的表現(xiàn)，有效降低了系統(tǒng)的部署成本和運(yùn)維難度。通信基站通過(guò)點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)的星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與智能網(wǎng)關(guān)相連，并采用Modbus等工業(yè)協(xié)議與管控平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)縫傳輸。此外，針對(duì)地下管網(wǎng)環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn)，通信系統(tǒng)的抗干擾能力、可靠性、安全性等方面均經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的設(shè)計(jì)和測(cè)試，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性。

在平臺(tái)層，系統(tǒng)致力于解決海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效融合、算法模型的持續(xù)優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)難題[3]。依托大數(shù)據(jù)框架，對(duì)管網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行全面整合，構(gòu)建管網(wǎng)運(yùn)維大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用時(shí)序分析、相關(guān)分析等數(shù)據(jù)挖掘算法，深入剖析管網(wǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律；借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立管網(wǎng)健康評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備異常診斷與風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)警功能；通過(guò)知識(shí)圖譜、推理引擎等先進(jìn)人工智能技術(shù)，進(jìn)一步形成管網(wǎng)缺陷的智能診斷與輔助決策方案集。

在應(yīng)用層，利用WebGIS、BIM等數(shù)字孿生技術(shù)，精確描繪管網(wǎng)的空間位置、管徑材質(zhì)、埋深等關(guān)鍵屬性信息，并將其與運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建出與物理管網(wǎng)精確映射的數(shù)字管網(wǎng)沙盤，直觀呈現(xiàn)管網(wǎng)的“體檢報(bào)告”。管理人員可通過(guò)數(shù)據(jù)面板、仿真推演等可視化工具，全面洞察管網(wǎng)全局，優(yōu)化調(diào)度決策；運(yùn)維人員則可借助移動(dòng)APP、智能語(yǔ)音助手等交互手段，獲取巡檢養(yǎng)護(hù)的實(shí)時(shí)指導(dǎo)，并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)反饋等方式不斷完善算法模型。在確保高性能、強(qiáng)交互性的同時(shí)，保證系統(tǒng)安全與隱私保護(hù)，嚴(yán)防敏感數(shù)據(jù)泄露。

2.2 運(yùn)維管理模塊的功能與實(shí)現(xiàn)方法

智能化運(yùn)維系統(tǒng)以其監(jiān)測(cè)預(yù)警與輔助決策兩大核心功能模塊，確保管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的全面感知與智能分析決策的精準(zhǔn)執(zhí)行。監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊依托感知層匯聚的海量數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建覆蓋管網(wǎng)水力、水質(zhì)、結(jié)構(gòu)等多維度的全周期監(jiān)測(cè)體系。針對(duì)水位、流量等關(guān)鍵指標(biāo)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)設(shè)定預(yù)警閾值實(shí)現(xiàn)超標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)告警，并運(yùn)用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（TSDB）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。結(jié)合歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建重點(diǎn)區(qū)域水位的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，并借助隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)區(qū)域未來(lái)24小時(shí)、48小時(shí)等時(shí)間尺度的積水風(fēng)險(xiǎn)滾動(dòng)預(yù)測(cè)，為防汛調(diào)度提供精確的數(shù)據(jù)支持。

輔助決策模塊聚焦于管網(wǎng)的日常巡檢、預(yù)防性養(yǎng)護(hù)和應(yīng)急搶修等核心業(yè)務(wù)。通過(guò)可視化界面，管理人員可以獲取分析結(jié)果，以制定科學(xué)的養(yǎng)護(hù)計(jì)劃、優(yōu)化資源配置[4]。同時(shí)開展管網(wǎng)健康評(píng)估，對(duì)CCTV管段內(nèi)窺視頻圖像進(jìn)行智能分析，自動(dòng)識(shí)別管段破損、接口錯(cuò)位、淤積堵塞等隱患，并依據(jù)綜合評(píng)分繪制管網(wǎng)健康狀況圖，直觀呈現(xiàn)全域管網(wǎng)的檢測(cè)報(bào)告。借助深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，建立管網(wǎng)維修的收益-成本優(yōu)化模型，形成經(jīng)濟(jì)高效的維修優(yōu)先級(jí)排序方案。

為一線運(yùn)維人員定制移動(dòng)端APP，通過(guò)移動(dòng)端反饋的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，為優(yōu)化算法模型提供寶貴的訓(xùn)練樣本。通過(guò)AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、全景GIS等可視化技術(shù)，直觀展現(xiàn)管網(wǎng)埋設(shè)環(huán)境，運(yùn)維人員可迅速定位管線位置，也為巡檢人員提供現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的故障診斷和應(yīng)急處置指導(dǎo)。

2.3 系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)安全保障

智能化運(yùn)維系統(tǒng)的有效運(yùn)行不僅依賴于各模塊的獨(dú)立功能，更需要這些模塊之間的無(wú)縫集成和數(shù)據(jù)安全管理。系統(tǒng)集成采用基于微服務(wù)的分布式架構(gòu)，通過(guò)服務(wù)網(wǎng)格（Service Mesh）技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)間的動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡和故障隔離。利用容器化技術(shù)如Docker和Kubernetes，確保各微服務(wù)的獨(dú)立部署和彈性擴(kuò)展。數(shù)據(jù)交換遵循REST API和GraphQL等標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的高效通信。采用OAuth 2.0和OpenID Connect協(xié)議構(gòu)建統(tǒng)一的身份認(rèn)證和授權(quán)框架，確保跨系統(tǒng)的一致性訪問(wèn)控制。在數(shù)據(jù)安全方面，構(gòu)建多層次的縱深防御體系。網(wǎng)絡(luò)層面實(shí)施軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）技術(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜驮L問(wèn)策略。傳輸層采用TLS 1.3協(xié)議，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)密性和完整性。存儲(chǔ)層實(shí)現(xiàn)透明數(shù)據(jù)加密（TDE），保護(hù)靜態(tài)數(shù)據(jù)安全。訪問(wèn)控制采用基于屬性的訪問(wèn)控制（ABAC）模型，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的權(quán)限管理。引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，構(gòu)建不可篡改的操作日志，保證審計(jì)追蹤的可靠性。數(shù)據(jù)備份采用增量備份和差異備份相結(jié)合的策略，并通過(guò)異地容災(zāi)確保數(shù)據(jù)的高可用性。隱私保護(hù)方面，采用差分隱私和同態(tài)加密等先進(jìn)技術(shù)，在保護(hù)個(gè)人隱私的同時(shí)不影響數(shù)據(jù)可用性。此外，建立全面的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理和主數(shù)據(jù)管理，通過(guò)數(shù)據(jù)溯源分析，追蹤數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑。定期進(jìn)行威脅建模和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，采用OWASP Top 10等安全標(biāo)準(zhǔn)，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)安全性。通過(guò)這些措施，不僅能確保智能化運(yùn)維系統(tǒng)各模塊的協(xié)同運(yùn)作，還能有效保障系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和完整性，為城市排水管網(wǎng)的智能化運(yùn)維提供可靠的技術(shù)支撐。

3 市政排水管網(wǎng)運(yùn)維智能化的應(yīng)用與展望

3.1 智能化運(yùn)維系統(tǒng)在實(shí)際工程中的應(yīng)用案例

項(xiàng)目選取一條地勢(shì)低洼且管網(wǎng)設(shè)施老化的道路，部署智能化管網(wǎng)運(yùn)維系統(tǒng)，并在項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中逐步解決多項(xiàng)難點(diǎn)問(wèn)題。在前期調(diào)研階段，收集管網(wǎng)檔案資料，開展外業(yè)GIS數(shù)據(jù)核查；在方案設(shè)計(jì)階段，對(duì)易淹沒(méi)窨井、易淤積管段定制高防護(hù)等級(jí)的液位和壓力流量傳感器；在設(shè)備安裝階段，調(diào)整因既有道路限制導(dǎo)致的線路走向；在系統(tǒng)調(diào)試階段，調(diào)配網(wǎng)絡(luò)信號(hào)以減少周邊基站的干擾。最終該項(xiàng)目成功建成了覆蓋全路段的智能化監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)水位、流量、壓力等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和回傳。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可精準(zhǔn)識(shí)別上游支管破損滲漏和下游主干管淤積堵塞等潛在風(fēng)險(xiǎn)。采用CIPP修復(fù)、管道清淤和周邊管網(wǎng)調(diào)度等措施，道路積水狀況顯著改善。具體表現(xiàn)為，降雨時(shí)段管段的水位和流量峰值大幅下降，區(qū)域內(nèi)澇情況得以控制，全年總積水時(shí)長(zhǎng)減少85%，提升了城市排水系統(tǒng)的運(yùn)行效率。然而，應(yīng)用過(guò)程中也暴露出一些問(wèn)題：傳感器在惡劣環(huán)境下的穩(wěn)定性不足，造成數(shù)據(jù)采集中斷；系統(tǒng)與現(xiàn)有管理流程的融合不夠深入，導(dǎo)致部分功能未被充分利用；前期投資成本較高，影響了推廣速度。針對(duì)這些問(wèn)題，建議優(yōu)化傳感器防護(hù)設(shè)計(jì)，加強(qiáng)與管理流程的深度整合，探索新的融資模式以降低初始投入門檻。

3.2 智能化運(yùn)維系統(tǒng)的社會(huì)效益與生態(tài)效益評(píng)估

智能化運(yùn)維系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)洪澇災(zāi)害、提升水環(huán)境質(zhì)量等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的社會(huì)效益與生態(tài)效益。從經(jīng)濟(jì)效益視角出發(fā)，智能化運(yùn)維系統(tǒng)是一項(xiàng)具備高性價(jià)比的投資，值得廣泛推廣[5]。以上述項(xiàng)目試點(diǎn)為例，智能化運(yùn)維系統(tǒng)憑借風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與應(yīng)急調(diào)度功能，減少道路積水時(shí)長(zhǎng)在可控范圍，避免因積水導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失，運(yùn)用故障診斷與輔助決策功能精準(zhǔn)識(shí)別并預(yù)測(cè)出多處管段隱患。

從社會(huì)效益視角來(lái)看，智能化運(yùn)維系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建全天候、全覆蓋的監(jiān)測(cè)預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)了管網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)隱患的及時(shí)發(fā)現(xiàn)與處理，顯著縮短了汛期內(nèi)澇積水時(shí)間，減輕洪澇災(zāi)害對(duì)居民生命財(cái)產(chǎn)安全的威脅，提升了城市的防災(zāi)減災(zāi)與應(yīng)急管理能力。

從生態(tài)效益視角來(lái)看，智能化運(yùn)維系統(tǒng)通過(guò)精準(zhǔn)診斷、養(yǎng)護(hù)與修復(fù)，減少了雨污合流與溢流污染，控制進(jìn)入河湖水體的面源污染，改善了河湖生態(tài)健康狀況。系統(tǒng)積累的海量數(shù)據(jù)還可用于優(yōu)化管網(wǎng)布局、評(píng)估內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)，助力精準(zhǔn)治理內(nèi)澇積水、建設(shè)海綿城市，實(shí)現(xiàn)城市發(fā)展與自然的和諧共生。

4 結(jié)語(yǔ)

市政排水管網(wǎng)運(yùn)維的智能化轉(zhuǎn)型，不僅是響應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)的必然選擇，更是提升城市排水防澇能力的關(guān)鍵路徑。通過(guò)探討智能化運(yùn)維的核心技術(shù)，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的整體架構(gòu)，全面評(píng)估其應(yīng)用效果，對(duì)未來(lái)發(fā)展的方向及面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。在實(shí)施過(guò)程中，管理者既要緊密結(jié)合國(guó)情與行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，因地制宜地推進(jìn)，又要與國(guó)際先進(jìn)技術(shù)保持同步，確保市政排水管網(wǎng)運(yùn)維的智能化水平與國(guó)際接軌。站在新時(shí)代的起點(diǎn)，管網(wǎng)運(yùn)維工作者應(yīng)懷有強(qiáng)烈的危機(jī)意識(shí)、緊迫感和責(zé)任感，把握發(fā)展機(jī)遇，加速智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，以智能和科技為強(qiáng)大支撐，全力打造安全、韌性兼具的海綿城市，為實(shí)現(xiàn)人民美好生活的愿景貢獻(xiàn)力量。

參考文獻(xiàn)

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[作者簡(jiǎn)介]谷俊鵬（1986—），男，吉林人，本科，工程師，研究方向：城市給排水管網(wǎng)管理與運(yùn)維。