基于数字孪生的城镇燃气管网泄漏智能预警机制研究

郝肖肖、朱琳

郝肖肖，女，1988年9月，山东济宁人，青岛中诺星辰信息科技有限公司，本科，山东青岛，研究方向：燃气工程；邮编：266000

朱琳，女，1987年11月，山东济宁人，青岛中诺星辰信息科技有限公司，本科，山东青岛，研究方向：土地规划；邮编：266000

摘要：城镇燃气管网运行环境复杂，泄漏事故易引发安全风险，传统巡检方式存在发现滞后、判断不准、处置效率低等问题。依托数字孪生技术构建管网虚实映射模型，融合压力、流量、阀门状态和环境数据，建立泄漏风险识别、异常定位和分级预警机制。通过数据实时更新、模型动态推演和智能算法判别，可提高泄漏预警准确率，缩短应急响应时间，增强城镇燃气管网安全运行能力。

关键词：数字孪生；城镇燃气管网；泄漏预警；智能监测；安全管理

引言：

城镇燃气管网连接居民生活、商业运行和公共服务，管线分布广、埋设环境复杂，一旦发生泄漏，极易造成燃爆事故和公共安全风险。现有管网安全管理仍较依赖人工巡检和事后处置，隐蔽泄漏、微小异常和多点联动风险难以及时识别。数字孪生技术能够将真实管网运行状态映射到虚拟模型中，使压力变化、流量波动和设备状态得到连续呈现。借助实时数据采集、模型推演和智能预警方法，燃气管网泄漏风险可从被动发现转向主动识别，为精准定位、快速处置和安全管控提供技术支撑。

一、城镇燃气管网泄漏风险识别困境

• 管网运行数据分散导致异常发现滞后

城镇燃气管网运行数据来源复杂，涵盖压力、流量、阀门开度、温湿度及环境监测等多种指标，这些数据通常分散在不同监控系统和传感节点，缺乏统一的数据整合和实时分析机制。数据传输延迟、采集频率不一致以及系统接口不兼容，使异常信号难以及时汇总和判定，微小泄漏或隐蔽异常往往无法被快速发现。缺乏数据融合策略不仅降低了对潜在风险的感知能力，也增加了事故蔓延可能性，阻碍了精准预警和应急处置的效率。针对城镇管网的动态复杂性，需要构建高效的数据集成和处理机制，实现跨系统、跨节点的数据同步和异常识别，以保障管网运行的连续监测和风险响应的及时性。

（二）传统巡检方式难以识别隐蔽泄漏

传统人工巡检主要依赖定期巡查和现场检测，对管道地下埋设深、分布广的燃气管网难以形成全覆盖监测。管线存在微小泄漏、渗透性泄漏或长期缓慢渗漏等隐蔽问题，巡检周期与泄漏发生时间往往不匹配，导致潜在风险长期积累而未被发现。管网环境复杂，城市地形、建筑密集区和交通拥堵增加了巡检难度，使隐蔽泄漏的检测率大幅下降^[1]。缺乏智能化、连续性监测手段，使传统巡检无法对管网运行状态进行动态分析，风险判断主要依赖经验和历史数据，难以满足安全防控和实时预警的要求，亟需借助技术手段实现微小异常的自动识别与定位。

（三）预警判断依据单一造成处置响应缓慢

现有燃气管网预警机制多依赖单一参数，如压力异常或报警阈值触发，忽略流量波动、阀门状态、环境变化等多源信息的综合分析。这种单指标判断易产生误报或漏报，缺乏对泄漏扩散路径、泄漏量和风险等级的动态评估，导致应急响应无法精准匹配实际情况。在事故发生初期，依赖单一数据的预警机制难以提供全方位、分级化的信息支撑，响应措施制定滞后，安全管理效率低下。构建多参数融合的智能预警系统，通过算法模型将压力、流量、阀门状态与环境因素关联分析，可实现风险等级评估和泄漏位置预测，从而缩短响应时间、提高处置精准度，并增强城镇燃气管网运行的主动防控能力。

二、数字孪生驱动的泄漏智能预警路径

• 构建虚实同步的燃气管网动态模型

数字孪生模型应以城镇燃气管网空间结构、管径规格、管材属性、阀门分布、调压设施和用户负荷为基础，形成与真实管网一致的虚拟映射体系。模型建设不能停留在静态展示层面，需要将压力、流量、温度、阀门状态、设备运行参数等实时数据持续接入，使虚拟管网能够同步反映真实管网的运行变化。针对泄漏风险识别需求，可在模型中嵌入水力计算、压力传导、流量平衡和异常扰动分析规则，动态模拟不同工况下的气体输配状态。当某一区域出现压力下降、流量突变或供需失衡时，模型能够快速比对正常运行基准，识别异常偏离程度，并初步判断风险发生区段^[2]。通过虚实同步机制，管网运行从平面化管理转向动态化感知，泄漏隐患可在虚拟空间中提前呈现，为后续精准判别和预警处置提供可靠依据。

（二）融合多源监测数据实现泄漏精准判别

泄漏精准判别需要打破单一监测参数限制，将压力、流量、燃气浓度、阀门开闭状态、调压设备运行信息、地理空间数据和环境感知数据进行统一融合。数据接入后应完成清洗、校验、时间对齐和空间匹配，避免因采集频率不同、传输延迟或异常噪声影响判断结果。在数字孪生平台中，可建立多参数关联分析模型，将压力下降趋势、流量异常波动、浓度变化和管段拓扑关系进行联合计算，识别泄漏信号与正常用气波动之间的差异。针对微小泄漏和隐蔽泄漏，可利用历史运行数据构建正常工况基线，通过机器学习算法捕捉细微偏差，提高早期异常识别能力。判别过程还应结合管龄、材质、接口密度、周边施工活动和腐蚀风险等因素，形成综合风险评分，使泄漏判断由单点报警转向多维验证，减少误报漏报，提高定位精度。

（三）建立分级预警机制提升应急处置效率

分级预警机制应根据泄漏概率、影响范围、扩散速度、周边人口密度、管网压力等级和关键设施距离等因素划分风险等级，避免所有异常信息按照同一标准处理^[3]。轻微异常可触发持续监测和模型复核，中度风险可启动重点区域巡查、阀门状态核验和压力调控，高风险泄漏则应立即联动应急处置、远程关阀、用户告警和现场抢修。预警信息需要明确风险位置、异常参数、可能泄漏管段、影响区域和建议处置流程，使调度中心能够快速形成处置指令。数字孪生平台可对泄漏扩散路径进行动态推演，辅助判断关阀范围、抢修路线和资源配置，减少盲目排查造成的时间损耗。通过预警等级、处置流程和应急资源的精准匹配，燃气管网安全管理可由被动响应转向主动控制，提升泄漏事件处置的速度、准确性和协同效率。

结语：

城镇燃气管网安全管理向智能化、动态感知和精准预警发展，数字孪生技术通过对管网运行状态的实时映射与多源数据融合，为泄漏识别与预警提供了更高效的技术路径，能够显著提升风险判断准确性和应急响应效率，从而增强燃气系统整体安全保障能力。

参考文献：

[1]杜文广. 城镇燃气系统安全运行智慧化监测技术应用研究[J].中国房地产业,2025, (33):34-37.

[2]席丹,陈泂杉. 城镇燃气行业数字孪生技术的研究与应用[J].上海煤气,2024, (6):23-24+33.

[3]刘鹏. 面向城镇燃气企业需求的数字孪生管道建设分析[J].中国建设信息化,2022, (20):58-60.

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