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、工業(yè)發(fā)展以及社會狀況的不斷改善，對水資源的需求量也在逐漸增加，而可供利用的水源數量和容量卻在逐漸減少。在各國經濟發(fā)展和技術水平的不同影響下，管網漏損問題主要存在于欠發(fā)達國家。在這些國家，城市供水管網較為陳舊，漏損率相對較高，而發(fā)達國家的城市供水管網相對較新，漏損率較低，例如從印度的加爾各答約60%到日本的約3%。中國由于城市化建設的加快，供水網絡的漏損問題也變得日益嚴重。據統(tǒng)計，我國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，但與“水十條”和“到2025年，全國城市公共供水管網漏損率力爭控制在9%以內”的目標依然有一定距離。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生良好的經濟效果。

       總的來說，在智慧水務系統(tǒng)和傳感器技術的快速發(fā)展中，建立高效的數據采集、通信與處理系統(tǒng)成為水務行業(yè)中管道漏損控制的關鍵。傳感器技術和先進通信網絡的應用使得漏損檢測技術趨向于更加精確、及時和系統(tǒng)化的發(fā)展。文章細致總結了國內外供水管網漏損控制技術發(fā)展現狀，對不同漏損檢測方法進行了深入比較，詳細介紹了被動漏損檢測技術和主動漏損檢測技術在智慧系統(tǒng)中的應用。通過主動漏損檢測技術與被動漏損檢測技術的有機結合，可以實現供水管網漏損的實時監(jiān)測與高效預測，大幅提升檢測的時效性與有效性。這些技術的應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)的整體運行效率，為建設智慧水務系統(tǒng)和實現可持續(xù)的水資源利用目標提供了有力支持。

一、被動漏損檢測技術

       被動漏損檢測技術是一種基于傳感器的手段，主要通過人工或簡易數據分析來實現。根據檢測位置的不同，被動檢測技術可以分為外管檢測和管道內檢測兩類。這些非破壞性的檢測技術主要依賴于傳感器和信息數據的轉換，從而實現對漏點的檢測與定位。

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

       管道內檢測則是通過在管道內部攜帶一個或多個傳感器進行檢測和識別，通常需要由外部人員操作檢測器將其推入管道完成任務。傳感器種類包括聲學、相機、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，內管檢測時需盡可能排水，但相對于外管檢測，內管檢測由于可以攜帶更多種傳感器，能夠更精準接近泄漏點，因此具有更高的檢測精度。近年來，隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，機器人技術已成為工程領域重要組成部分，不斷應用于漏點的視覺探查和無損檢測。這些機器人包括輪式、軌道驅動、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特優(yōu)勢和劣勢，不同機器人被應用于不同場景的內管檢測。

二、主動漏損檢測技術

       環(huán)保成本效益比是供水行業(yè)中評估漏水控制技術的重要標尺，與被動檢測相比，積極漏水探測技術借助傳感科技，側重于構建精確模型與數據分析，更有效地平衡了成本與效益管理。自1980年英國水務聯盟引入獨立計量區(qū)（District Metered Area, DMA）理念以來，模型法正式成為漏水檢測的標準手段。DMA策略主要針對具備充足精確數據支持的水力學模型，而對于數據貧乏情況，則需借助人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）的智能處理。

1、DMA導向的積極檢測策略

       結合傳統(tǒng)網格（流量/壓力）數據與地理信息系統(tǒng)，通過隔離管網或閥門操作將供水網絡切分為多個獨立監(jiān)控區(qū)域，有效縮小了漏水位置的搜尋范圍。DMA分區(qū)計量不僅穩(wěn)定控制水量輸出，減少供需差異，還通過精細數據分析達到節(jié)水降損目的。此外，優(yōu)化DMA區(qū)域內的傳感器部署，強化節(jié)點壓力監(jiān)控與敏感性分析，顯著提升了模型的精準搜索效能。Marunga等人推薦利用EPANET工具，在模型構建中強調壓力管理，作為減少損耗和需求調控的核心手段，彰顯了模型構建在提升主動檢漏能力上的重大價值。在此過程中，壓力信息扮演著核心角色，通過壓力調控優(yōu)化供水策略，實時匹配用戶需求，減少能源消耗與流量流失，增強了管網的水能效率。

2、ANN驅動的積極檢測創(chuàng)新

       ANN模擬人腦神經機制，不斷迭代算法，強化軟件的高級數據處理能力。源自1982年波蘭科學家提出的粗糙集理論，ANN通過調整內部節(jié)點間的復雜互動，處理復雜數據。在實際水力模型應用中，ANN結合SCADA數據采集技術和模型構建，利用瞬態(tài)分析技術對數據進行解析，模仿人類大腦的非確定性思維模式，處理模型中的基礎數據缺失及非線性、大滯后問題，運用模糊邏輯進行推理定位漏水點。這種方法相比傳統(tǒng)技術，在經濟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，應用于小型液化石油氣（LPG）管道故障檢測，并利用模糊系統(tǒng)動態(tài)調整流量閾值，低成本實現了高效泄漏監(jiān)控。Joaquim等人通過對比網絡節(jié)點的實際揚程與估算值，計算殘差并構造線性參數模型與多面體分析。Ragot等人則利用模糊系統(tǒng)中的殘差分析，基于流速變化識別全網故障傳感器。Birek等人開發(fā)的聚類算法基于高斯隸屬函數的模糊If-Then規(guī)則，生成較少的聚類數，提高了預測精度與模型透明度。

3、環(huán)境因素影響下的ANN優(yōu)化探測

       隨著城市供水管網的擴展，三維化趨勢和環(huán)境因素的復雜性增加了模型構建的難度。學者們引入新算法提升ANN漏水檢測技術的精確度和適應性，包括蟻群優(yōu)化、貝葉斯網絡和改良聚類算法等。蟻群算法原用于計算土壤水分參數，現應用于優(yōu)化供水管網參數，通過正反饋機制逼近最佳解決方案，分布式計算多模型，提高了樹狀管網的精確度，避免了局部最優(yōu)陷阱。貝葉斯網絡擅長處理不確定性數據，通過圖模型關聯環(huán)境、材料和水力條件等因素，評估漏水概率，定位漏點。Tang等人利用貝葉斯網絡學習土壤與管道的相互作用，分析漏水故障。基于此開發(fā)的安全預測模型整合各子系統(tǒng)信息，通過相互作用分析，識別潛在泄漏風險。此外，改進的聚類方法如光譜聚類，降低了檢測與維護成本。利用EPANET創(chuàng)建的漏水情景，通過壓力和流量變化的加權計算，光譜聚類得以應對大規(guī)模模型問題。

4、面向管理優(yōu)化的ANN探測策略

       滿足管理者多目標需求，通過水需求管理量化水資源損失至關重要。Morais等人運用PROMETHEE V多準則決策模型優(yōu)化水力模型算法，平衡技術、經濟和社會環(huán)境標準。Arsene等人則利用三層通用模糊最小最大神經網絡與圖論設計決策系統(tǒng)，監(jiān)測與控制漏損。研究表明，神經模糊系統(tǒng)能有效執(zhí)行城市供水管網的多因素風險分析與資產管理。

三、各類漏損檢測技術方案對比

       各種漏損檢測技術在供水行業(yè)中被廣泛采用，每種技術都有其獨特優(yōu)勢。通過對各種漏損檢測技術在檢測儀器或系統(tǒng)、漏損識別精度、特點及適用場景等方面進行橫向比較可以發(fā)現，被動漏損檢測技術通常具有較高的識別精度，但在時效性方面表現較差。相比之下，主動漏損檢測技術在精度方面存在一定不足，但其響應速度快，能夠實現實時監(jiān)測和漏損預測的功能。

四、智慧供水系統(tǒng)中的漏水偵測技術創(chuàng)新

       模型建構是配水系統(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據支撐。實際操作中，面臨信息采集的挑戰(zhàn)和基礎數據的不完整性，僅靠單一的主動漏水檢測技術難以徹底解決問題，影響模擬的精確度。隨著信息通訊技術(ICT)的飛躍，智慧城市構想應運而生，旨在把握ICT帶來的發(fā)展機遇，推動供水行業(yè)向智慧供水轉型。這一轉型依托智能傳感器、先進通信技術、云端智慧供水平臺及深度學習模型的集成，有效破解了信息采集與數據孤島難題，實現了漏水監(jiān)控、用水預測及水質監(jiān)測等核心功能。智慧供水系統(tǒng)中，主動檢測技術通常嵌入到集成信息系統(tǒng)中，而被動檢測則通過智能傳感器網絡實施。

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品，能自主完成數據采集、處理及傳輸。與傳統(tǒng)被動檢測相比，這些傳感器不僅實時監(jiān)測管網壓力、流量和水質，還能借助智能滲漏檢測技術捕捉分布式溫度、壓力變化和潛在滲漏點。傳感器智能化不僅提升了漏點定位精度，也促進了水量的智能化計量。研究顯示，智能計量有助于快速識別并控制表后泄漏。高精度實時監(jiān)測不僅提升了用水效率，還實現了用水量的自動化控制，助力水務公司靈活調整水價。此外，SCADA系統(tǒng)與GIS技術的融合，為實時壓力監(jiān)測和流量數據采集提供了強大支持，成為漏點檢測與定位的關鍵環(huán)節(jié)。

2、通信橋梁——高效通訊技術

       通訊技術的高效性與可靠性是主動檢測技術發(fā)展的關鍵，確保信息在不同節(jié)點間的無縫互聯。物聯網(IoT)技術以其低成本、創(chuàng)新無線連接特性，實現了設備的大規(guī)模遠程監(jiān)控和控制，拓寬了水務管理的邊界。然而，鑒于物聯網技術尚在完善中，窄帶物聯網(NB-IoT)因低功耗、廣覆蓋、低速率、強通信能力而被廣泛應用，尤其適合于低頻、低延時、廣域網絡的數據傳輸，維持長期待機狀態(tài)并廣泛兼容蜂窩網絡。無線傳感器網絡(WSN)則源于軍事領域，通過多跳自組織方式，基于磁感應連續(xù)監(jiān)測壓力，極大提升了管道泄漏檢測的準確性和效率。

3、智慧中樞——智慧供水系統(tǒng)平臺

       作為智慧供水系統(tǒng)的心臟，云平臺負責數據的收集、儲存、處理與指令分發(fā)，通過統(tǒng)一的平臺架構將物聯網模塊互聯，實時監(jiān)控管網（含漏水監(jiān)控），一旦發(fā)現異常即刻通知管理人員，并將數據送至算法系統(tǒng)進行分析，反饋處理結果，展現了智慧供水的可視化、數字化及移動化優(yōu)勢。通過對流量、水壓等大數據的整合分析，結合網格化管理思想，平臺能預測漏水發(fā)生的時空分布，促進信息技術與水務技術的深度融合，強化漏損控制效能。

4、算法核心——深度學習應用

       受益于大數據與算法進步，深度學習作為ANN的進階形式，憑借豐富的神經元、復雜的網絡結構、強大的計算力及自我特征提取能力，從海量數據中學習復雜模式，自動抓取關鍵特征，通過歷史數據比對，及時發(fā)現系統(tǒng)異常。例如，楊嘉昕等人利用BP神經網絡構建了漏水數據與漏點、漏損量的映射模型，通過大量訓練優(yōu)化網絡結構，成功預測了漏點和漏損量。深度學習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，對提升供水云平臺的漏損處理速度和準確度至關重要。周等人基于實測數據集訓練的BP神經網絡模型，對漏損位置和嚴重程度的預測準確率均超過90%，彰顯了深度學習在漏水診斷中的高效性。

五、總結

       在管網漏損檢測技術領域，傳統(tǒng)的被動檢測方法雖然經濟實惠且適用于小范圍精確定位，但技術構成相對單一，缺乏與各類設備或系統(tǒng)形成完整聯動體系的能力，對潛在漏點的篩選不夠有效，并在漏損范圍的確定上缺乏主動性。相比之下，主動漏損檢測技術增強了傳感器與模型的聯動作用，依托數據支撐、DMA、ANN等模型構成，可以主動縮小漏點范圍，但仍然存在對數據采集全面性與準確性的高度依賴，以及受數據滯后性與強非線性影響等不足之處。

       隨著信息通信技術的迅猛發(fā)展，數據傳輸速率和穩(wěn)定性大幅增強，顯著提高了傳感器、用戶、管理平臺和數據處理后臺之間的信息交互時效性，有效解決了漏損檢測技術中信息滯后問題。深度學習作為ANN模型的重要延伸，結合大數據和算法的應用，極大地提升了復雜問題的分析效率，增強了對漏損現象的預測、判斷和跟蹤能力。可以說，通信技術和模型算法的快速發(fā)展推動了被動和主動漏損檢測技術在智慧供水系統(tǒng)中的廣泛應用，在智慧城市與網格化管理理念的背景下，繼承了檢測技術的優(yōu)點，避免了其缺陷，將有助于實現管網可用水量的有效減少，帶來可觀的社會經濟效益。