城市智慧水务管网维护是一个将传统水务管理与物联网、大数据、人工智能等现代技术深度融合的系统性工程。其核心目标是实现从“被动抢修”到“主动预测与预防性维护”的转变。以下是具体的流程和关键注意事项。

一、 智慧水务管网维护的具体流程

智慧水务管网维护遵循 “数据感知 → 智能分析 → 决策执行 → 评估优化” 的闭环流程。

第一阶段：全面感知与数据汇集

1、设备布设与数据采集：

（1）智能传感器网络：在管网关键节点（如水源、加压站、分区计量区、重要用户端）安装智能水表、压力传感器、流量计、水质传感器（余氯、浊度、pH值）、噪声记录仪（用于听漏）等。

（2）物联网传输：通过NB-IoT、LoRa、4G/5G等无线网络，将传感器数据（压力、流量、水质、噪声、设备状态等）实时传输至云端或数据中心。

（3）其他数据集成：整合GIS（地理信息系统）中的管网拓扑、管材、管径、埋深、年限数据，以及SCADA（监控与数据采集系统）、客户投诉系统（如水压不足、水质异常）的数据。

第二阶段：智能分析与诊断预警

2、数据治理与平台建设：

（1）对多源异构数据进行清洗、校准、关联和标准化，形成统一的“水务数据湖”。

（2）在智慧水务平台上构建管网数字孪生模型，将物理管网与数据模型动态映射。

3、核心智能分析：

（1）漏损监测与定位：

（2）水力模型分析：通过实时压力、流量数据与模型模拟值对比，定位压力异常区域，识别可能爆管或漏损。

（3）噪声数据分析：利用部署的噪声记录仪或人工巡检设备，通过AI算法识别漏水特有的噪声频谱，精准定位漏点。

（4）最小夜间流量分析：在DMA（独立计量区域）内，分析夜间用水最小时的流量，若持续异常偏高，则提示该区域存在漏损。

（5）水质安全预警：实时监测水质参数，一旦异常，系统立即报警，并结合流向模型追踪污染源，启动应急预案。

（6）设备健康预测：对水泵、阀门等关键设备进行振动、温度、能耗监测，利用预测性维护模型，判断设备性能衰减趋势，提前安排检修。

（7）风险脆弱性评估：综合管龄、材质、腐蚀历史、土壤环境、地面荷载等数据，利用AI模型评估管网各段的爆管风险，生成风险图谱。

第三阶段：科学决策与协同处置

4、工单生成与智能调度：

（1）平台根据报警事件（如漏损定位、设备预警）的级别、位置、类型自动生成维修工单。

（2）调度系统根据维修队位置、技能、库存配件等信息，最优派单，并规划最佳巡检/维修路径。

5、现场作业与移动支持：

（1）维修人员通过移动APP接收工单，查看管网地图、历史维修记录、关阀方案等。

（2）使用便携式检测设备（如相关仪、听音杆）进行现场复核与精准定位。

（3）作业过程可通过AR眼镜、视频记录等方式与指挥中心互动，获取远程专家支持。

第四阶段：效果评估与闭环优化

6、维修反馈与数据归档：

（1）维修完成后，现场人员在APP中反馈处理结果、更换部件、工时等数据，并上传现场照片。

（2）所有维修数据归档至该管段或设备的“数字档案”中，丰富历史数据库。

7、绩效分析与模型优化：

（1）分析漏损控制率、维修响应时间、成本等KPI。

（2）根据实际结果，持续校正水力模型和AI预测模型，使下一次的预警和诊断更精准，形成“学习-优化”闭环。

二、 关键注意事项

1. 顶层设计与规划先行

（1）避免“为智能而智能”：必须从业务痛点（如高漏损率、能耗高、水质事件）出发，制定清晰的智慧化目标和实施路径。

（2）数据标准与接口统一：在建设初期就制定数据编码、格式、通信协议的统一标准，确保新旧系统、不同厂商设备的数据能互联互通。

2. 数据质量是生命线

（1）“垃圾进，垃圾出”：传感器的精度、校准周期、安装位置直接影响数据质量。必须建立严格的传感器维护和數據校验制度。

（2）GIS数据的准确性：管网空间属性数据的准确性是数字孪生和精准定位的基础，需要持续投入进行普查和更新。

3. 技术选型与安全

（1）选择成熟、开放的技术：优先考虑兼容性强、有大量成功案例的技术方案，避免被单一厂商锁定。

（2）网络安全重中之重：水务系统是关键信息基础设施。必须构建从终端传感器到云平台的全方位网络安全防护体系，防止数据篡改和系统攻击。

4. 组织变革与人才建设

（1）流程重组：智慧水务不仅是技术项目，更是管理革命。需要调整原有组织架构和维修流程，使其与智慧化流程匹配。

（2）人员培训：加强对一线员工的培训，使其不仅能使用智能工具，更要理解数据背后的逻辑，从“经验驱动”转向“数据驱动”。

（3）培养复合型人才：需要既懂水务业务，又懂数据分析、IT技术的跨界人才。

5. 持续运营与投资效益

（1）重视运营与维护：智慧系统建成后的持续运营、模型优化、设备维护成本往往被低估。需要建立专门的运营团队和预算。

（2）量化效益，持续迭代：建立科学的效益评估体系（如降低漏损节约的水量、减少的能耗、提升的客户满意度），用数据证明投资回报，并指导后续优化方向。

6. 公众沟通与社会影响

（1）减少扰民：利用精准定位和计划性维护，尽量减少开挖范围、缩短停水时间，并通过短信、APP提前通知受影响的用户。

（2）保障供水安全：在施工和维护过程中，严格执行水质安全保障规程，防止二次污染。

总结

城市智慧水务管网维护是一个持续演进、数据驱动的系统工程。成功的关键在于 “三分技术，七分管理” ，即通过可靠的数据基础、智能的分析模型、高效的业务流程和适配的组织能力，最终实现供水管网的安全、高效、经济运行。