AI+水务：管网漏损监测

《AI+水务：管网漏损监测》

城市供水管网如同人体的“血管”，其漏损问题长期困扰全球水务行业。据研究，部分城市管网漏损率高达20%，每年损失的水量可满足数万户家庭全年需求传统人工巡检效率低、响应滞后，而人工智能（AI）技术的介入正为这一难题提供革命性解决方案，推动水务管理向智能化、精准化跃升。

一、AI漏损监测的核心技术架构 全域感知层

物联监测网：在主干管网及关键节点部署压力、流量传感器，实时采集管网运行数据，形成覆盖100%高风险区域的监测网络 多源数据融合：整合管径、材质、服役年限等静态参数与动态压力流量数据，构建多维度分析基础 AI分析引擎

漏损预测模型：通过机器学习算法（如深度神经网络）分析历史数据，预判管道爆管风险及漏损概率，定位精度可达“2个标准管段内” 健康度评估系统：对管网腐蚀、老化状态分级评估，将被动检修转为定向主动维护 数字孪生与决策中枢

三维可视化平台：构建L1（宏观管网）-L3（毫米级部件）的数字孪生模型，动态映射水源地、泵站、阀门状态 智能调度驾驶舱：集成压力调控、维修工单等业务系统，实现跨部门协同调度与应急响应 二、技术应用的突破性成效 漏损率显著降低

AI系统通过实时预警隐蔽漏点，辅助维修团队24小时内完成闭环处置，部分试点区域漏损率降至12%的国家标准以下，节水效率提升超50% 案例：某城市部署313台智能监测设备后，精准定位41处漏点，年节水56万吨，相当于7000户家庭年用水量 爆管事故主动防控

基于压力感知的动态调压技术，自动调节泵站输出压力，减少高压区爆管风险，同时缓解低压区缺水问题 预测性维护替代人工巡检，故障响应速度提升80% 资源与成本优化

智能抄表与AI报表系统减少90%人工操作，降低运营成本； 水力模型优化供水调度，泵站能耗下降30% 三、未来方向：AI驱动的智慧水务升级 认知型AI深度应用

结合大语言模型（LLM）的交互式决策助手，为一线人员提供维修指导与风险预判 多模态数据分析（如卫星影像+GIS）拓展全域监测维度 “动平衡”压力管理

通过AI动态平衡管网压力分布，实现高峰时段精准降压，减少物理漏损 跨领域协同治理

整合供水、排水、水质监测系统，构建“城市水安全生命线” 结语 AI技术正重塑水务管理的底层逻辑：从“事后抢修”转向“事前防控”，从“经验驱动”升级为“数据驱动”。随着传感器精度的提升、算法迭代及政策支持（如中国“管网漏损治理重点城市”专项814），智慧水务将加速赋能水资源可持续管理，让每一滴水都流动在数字化的守护之中。

注：本文内容综合公开技术方案137913及行业实践6814，聚焦技术原理与通用场景，未涉及特定企业信息。