一、 行业背景：漏损控制的“深水区”
随着城镇化进程加快，供水管网规模呈指数级增长。管材老化、腐蚀以及复杂的地下环境，使得管网漏损问题日益严峻。 传统的漏损控制依赖于人工听漏，效率低且难以发现微小暗漏。 如何利用海量的 SCADA 监测数据和智能水表数据，快速识别并定位漏损区域，是当前智慧水务建设的重中之重。
二、 AI 驱动的健康评估与控漏体系
基于 AI 的解决方案不再局限于单一数据的超限报警，而是融合了水力模型与机器学习算法。 系统通过对历史流量、压力数据的学习，构建管网运行的“数字指纹”。当实时数据偏离“指纹”特征时，算法即判定为异常。
基于 AI 的管网漏损闭环控制流程
全域感知
DMA分区计量
压力/流量监测
声学传感器
智能诊断
夜间最小流量分析(MNF)
异常模式识别
漏损风险评级
精准定位
GIS空间分析
物理漏点锁定
相关仪辅助复核
控漏成效
产销差(NRW)降低
爆管事故减少
资产寿命延长
疑似漏损区域识别率
漏损水量回收效率
三、 关键技术应用
1. 基于夜间最小流量 (MNF) 的智能分析
利用 LSTM (长短期记忆网络) 对各 DMA 分区的夜间最小流量进行预测。 系统会自动剔除夜间用户用水干扰，提取真实的背景漏损分量。算法能够识别出流量曲线中微小的阶跃上升，这通常是爆管或新增暗漏的信号。
2. 管网健康度多维评估模型
结合管龄、管材、历史爆管记录、土壤腐蚀性以及实时压力波动，利用 随机森林 (Random Forest) 算法对每一段管网进行健康打分。 生成的“管网健康热力图”可直观指导老旧管网改造计划的优先级制定。
3. 压力-漏损关联调控
AI 模型分析不同压力水平下的漏损敏感度。通过边缘计算控制减压阀，在夜间低用水时段自动降低管网压力。 案例数据显示，平均压力降低 10%，背景漏损量可减少约 15%-20%。
四、 应用案例实效
项目背景： 某南方城市 H 区，管网总长 320 公里，实施前产销差率高达 23.5%。
实施方案： 部署高精度压力计 120 个，划分三级 DMA 分区 45 个，上线 AI 漏损分析平台。
成效数据：
实施方案： 部署高精度压力计 120 个，划分三级 DMA 分区 45 个，上线 AI 漏损分析平台。
成效数据：
- 系统上线 6 个月后，精准定位暗漏点 78 处。
- 产销差率从 23.5% 降至 14.2%，年节水量超 200 万吨。
- 爆管响应时间由平均 4 小时缩短至 0.5 小时。
五、 结语
人工智能算法的应用，让看不见的地下管网变得“透明”。它不仅解决了漏损发现难的问题，更通过健康评估将管理关口前移，延长了资产寿命，是水务企业实现高质量发展的必由之路。