大数据技术下市政管网运维病害智能监测体系构建

徐波

  绍兴市柯桥区城建投资开发集团有限公司 浙江省绍兴市 312030，

摘要：市政管网规模持续扩展，运行环境复杂多变，传统巡检方式在病害识别及时性与准确性方面存在明显不足，导致隐患积累与处置滞后。针对监测数据分散、诊断能力不足及预警响应迟缓等问题，构建基于大数据技术的管网运维病害智能监测体系，整合多源感知数据、数据挖掘模型与智能分析平台，实现病害识别、风险评估与预警联动。体系应用后，管网异常识别精度显著提高，运维响应效率明显优化，支撑精细化管理与决策科学化。

关键词：大数据技术；市政管网；病害监测；智能运维；风险预警

引言：

市政管网作为城市运行的重要基础设施，其安全稳定状态直接关系到公共服务质量与城市运行效率。管网系统长期处于地下隐蔽环境，受腐蚀、沉降、外部扰动等因素影响，易产生渗漏、堵塞及结构破损等病害，传统依赖人工巡查与周期性检测的方式难以及时掌握运行变化。信息化手段逐步引入后，监测数据呈现规模化增长，但数据利用程度有限，难以形成有效的风险识别与决策支撑。借助大数据技术对多源信息进行融合分析，将分散数据转化为可识别、可预测的运行状态信息，成为提升管网运维水平的重要路径。在此基础上，构建智能监测体系，推动运维模式由经验驱动向数据驱动转变，成为当前研究与实践的重要方向。

一、多源数据驱动下市政管网运维监测运行特征与现实制约

多源数据持续接入使市政管网运维监测呈现出数据规模大、类型复杂与时效性强的特征。流量计、压力传感器、水质监测设备及视频巡检系统等形成多维数据采集网络，涵盖时序数据、空间数据与图像信息，数据频率与精度不断提升。监测对象由单一管段扩展至区域网络层级，运行状态呈现动态变化特征，数据之间存在显著的关联性与耦合性。多源数据在支撑运行状态感知的同时，也对数据处理能力、系统架构及实时分析提出更高要求，推动运维模式向数据驱动方向演进。

数据驱动背景下，市政管网监测运行仍受到多方面制约。数据来源标准不统一，采集接口与通信协议存在差异，导致数据整合难度较大，数据一致性与完整性难以保障。部分监测设备长期运行稳定性不足，数据缺失与异常波动频发，影响后续分析结果的可靠性^[1]。传统信息系统侧重数据存储与展示，缺乏对时序特征与空间关联的深度挖掘能力，难以实现对潜在病害的精准识别。数据孤岛现象依然存在，跨系统数据共享机制尚未完善，限制了综合分析能力的发挥。

运行管理层面仍以经验判断为主导，数据价值转化效率偏低。监测信息虽具备一定规模，但缺乏统一的数据建模与分析框架，难以形成标准化的病害识别规则。风险预警多依赖阈值判断，缺乏基于历史数据与运行规律的动态分析能力，预警准确性存在波动。运维决策过程未能充分融合数据分析结果，现场处置与后台分析之间衔接不足，导致监测数据难以转化为精准的运维指令，制约了智能化运维体系的有效落地。

二、大数据支撑的管网病害智能识别与预警体系构建路径

大数据支撑的管网病害智能识别与预警体系构建路径应以多源数据融合为基础，通过统一数据标准与集成架构实现监测信息的高效汇聚。依托物联网感知层采集流量、压力、液位及水质等关键运行参数，结合地理信息系统对管网空间结构进行精确建模，将时序数据与空间拓扑关系进行关联处理。通过构建数据中台，完成数据清洗、异常剔除与结构化转换，形成具备高一致性与高完整性的分析数据集。数据融合过程中引入时空对齐算法与数据补全机制，保障多源信息在时间维度与空间维度上的同步性，为后续智能分析提供可靠数据基础。

智能识别体系的构建依托数据挖掘与机器学习方法，对管网运行状态进行特征提取与模式识别。基于历史运行数据建立多维特征向量，提取压力波动特征、流量异常模式及周期性变化规律，通过聚类分析与分类模型识别潜在病害类型。利用深度学习模型对复杂非线性关系进行建模，实现对渗漏、堵塞及结构性损伤的自动识别。引入时序预测模型对关键参数进行趋势分析，结合异常检测算法识别偏离正常运行轨迹的状态变化，形成具有自适应能力的识别机制。模型训练过程中采用交叉验证与参数优化策略，提高识别精度与泛化能力，确保在复杂工况下仍具备稳定识别性能。

预警体系设计侧重于风险评估与分级响应机制的构建，通过建立多指标综合评价模型，对管网运行状态进行量化分析^[2]。结合压力稳定性指标、流量波动系数及历史故障频率等参数，构建风险指数模型，实现对不同管段风险等级的动态划分。引入阈值自适应调整机制，根据运行环境变化与历史数据反馈对预警阈值进行动态修正，避免固定阈值带来的误判问题。通过构建多级预警体系，将风险状态划分为关注、预警与紧急等级，并与运维管理系统实现联动，自动触发巡检任务与处置流程。预警信息通过可视化平台进行集中展示，实现风险分布的直观呈现与快速定位。

体系运行层面强调数据分析与运维决策的深度融合，通过构建智能运维平台实现监测、分析与处置的闭环管理。平台整合数据处理模块、模型分析模块与决策支持模块，将识别结果与预警信息转化为具体运维指令。结合历史维护记录与设备状态信息，形成优化调度策略，指导巡检路径与维修优先级安排。引入反馈机制对处置结果进行持续跟踪，将实际运行效果反向输入模型进行迭代优化，提升系统适应性与准确性。通过标准化接口实现各业务系统之间的数据共享与功能协同，推动管网运维由分散管理向集约化、智能化方向转变。

三、智能监测体系应用成效与运维决策优化表现

智能监测体系投入运行后，市政管网病害识别效率得到明显改善，监测数据的实时处理能力显著增强。依托高频采集与流式计算框架，系统能够对压力突变、流量异常及水质波动进行快速捕捉，并通过模型分析实现异常状态的自动判别。传统依赖人工巡检的滞后性被有效压缩，隐蔽性较强的渗漏与堵塞问题能够在早期阶段被识别，减少了病害扩展带来的连锁影响。数据驱动的识别机制使监测结果更加稳定，误报与漏报情况明显下降，提升了运行状态感知的精度与可靠性。

运维决策过程在智能监测体系支撑下逐步实现精细化与动态化。系统将多维数据分析结果转化为风险评估指标，为管网分区管理提供量化依据，运维资源配置由经验分配转向数据引导^[3]。巡检任务不再依赖固定周期安排，而是根据风险等级与异常频率进行动态调整，实现重点区域优先处置。调度策略结合历史维护记录与实时运行状态进行优化，提升维修作业的针对性与效率。决策支持模块通过可视化界面呈现关键指标变化趋势，使管理人员能够快速掌握管网整体运行态势并做出响应。

智能监测体系的应用进一步推动运维管理模式向协同化方向演进。数据平台实现不同业务系统之间的信息贯通，监测数据、维修记录与资产信息形成统一的数据链条，增强了管理过程的连续性。异常识别、预警发布与现场处置形成闭环流程，处置结果可追溯并参与后续模型优化，形成持续改进机制。运行过程中积累的大规模数据为长期规划提供支撑，管网更新改造决策更加科学，资源投入结构得到优化，整体运维体系的稳定性与响应能力不断增强。

结语：

大数据技术驱动下的市政管网智能监测体系逐步实现对运行状态的精准感知与动态评估，推动病害识别由被动响应向主动预判转变。多源数据融合与模型分析能力的提升，使风险识别更加可靠，运维调度更加高效。体系化建设强化了数据价值转化路径，促进监测、分析与处置的协同衔接，支撑管网管理向精细化与智能化持续迈进。

参考文献：

[1]彭亮.智能传感技术在市政管网运行状态监测中的应用研究[J/OL].中国科技期刊数据库 工业A,2025,(11):126-129.

[2]宋新梅.市政管网系统中智能监测技术的应用研究[J/OL].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术,2025,(10):114-117.

[3]赵虎,王建兴.大数据技术在市政工程维修维护管理中的应用[J].前卫,2024,(11):240-242.

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