一、前言
地埋管网作为城市基础设施的重要组成部分，涵盖供排水、热力、燃气、通信电缆、电力电缆及油气等多种管线类型，其设计服役年限可达30—50年。然而，由于管线长期埋置于地下，运行状态难以通过人工巡检进行有效判断，管网在长期服役过程中逐渐积累的材质老化、接口松动、腐蚀渗透、外部荷载变化等失效因素，往往在事故发生前缺乏可见征兆，一旦引发泄漏、爆管或沉降等失效事件，将对公共安全造成显著影响。
长期以来地埋管网存在的三个核心问题：
- 底数不清——大量老旧管线缺乏完整的属性档案与坐标记录，管网基础数据存在档案缺失、坐标不准、属性不全等系统性缺陷，导致管理人员难以掌握管网全量的真实状态；
- 手段单一——现有检测手段以CCTV内窥检测与人工巡检为主，前者成本高昂、覆盖面有限，后者依赖经验判断、可重复性不足，难以支撑大规模管网的常态化健康评估；
- 决策无据——管网修复与更新改造的优先级排序长期依赖经验驱动，缺乏系统性的量化评估依据，导致有限的改造预算难以精准投向风险最高的管段。
"十五五"期间，国家层面明确提出"先体检后开挖"的行业监管要求，7月1日杭州立法升级地下管线建设管理，将"科学规划、统筹建设、协调管理、数智赋能、安全保障"五个关键词对应五个管理维度。其中"数智赋能"是新增亮点，将数字化治理提升到了基本原则的高度，为管线数据管理系统、实时监测设备、动态预警平台创造了制度性的市场需求，旨在推动管网更新改造从经验驱动转向数据驱动。
熵澜科技作为以数据驱动的专注人工智能创新型地下管网数智运维企业，以深度神经网络（DNN）为核心算法框架，为供水、排水、燃气、热力、油气管网等构建管网失效概率预测模型，实现对管网当前健康状态的定量评估与分级，为管网修复与更新改造的优先级排序、范围界定及远期运维服务水平评估提供数据驱动的决策支撑。
二、技术原理
通过采集管网基础数据（如管龄、管材、管径、埋深等）、外部动态数据（区域气温、降水、气候、地质、交通流量等）、实时数据（泄漏、破坏、移位、沉降等）以及管网运维的历史数据（破损位置、破损类型、破损原因、维修方法、故障后果、维修费用等），采用深度神经网络模型构建管网失效分析模型，对管网当前的失效概率进行预测，支持评定管网修复/更新改造的优先级，明确管网修复/更新改造的范围，并评估远期的运维服务水平及满足此水平所需的管网修复/更新改造的费用。
图1 技术路线图三、应用介绍
3.1 管网健康可视化
管网健康可视化旨在实现地下管网健康状态的全局实时呈现与统筹管理。该模块将深度神经网络模型输出的管线失效概率评分以颜色编码的形式映射于GIS地理信息平台之上，使管理人员能够在同一视图内掌握整个管网系统的健康分布格局，无需逐段翻阅报表或依赖分散的巡检报告，即可快速识别高风险区域与需优先关注的管段集群。
3.2 管网健康度评估
管网健康度其评估逻辑建立在持续数据采集与深度神经网络模型推理的基础之上。系统对多维特征数据——包括管龄、管材、管径、埋深等静态属性，区域气温、降水、交通荷载等动态环境参数，以及历史破损位置、类型、原因等故障模式数据——进行结构化采集与预处理后，输入已训练完成的深度神经网络模型，输出该管段的失效概率预测值。
评估结果采用0.0—1.0连续评分机制，将失效概率映射为五个健康等级：
- 危险（0.0—0.2）
- 较差（0.2—0.4）
- 一般（0.4—0.6）
- 较好（0.6—0.8）
- 健康（0.8—1.0）
该评分机制将定性的经验判断转化为定量的分级指标，为管网改造的优先级排序提供了可比较、可排序的数值基础。
在评估结果的可视化呈现方面，系统将管线健康等级以颜色编码叠加于GIS地图之上，同时结合3DGS与数字孪生技术，将物联感知设备采集的管线实时状态与管网基础信息同步映射于三维空间模型中。
在决策支撑维度，系统围绕健康分析、维保记录、环境信息、决策分析四个维度构建全方位的失效评估决策管理框架。健康分析维度呈现当前评分与历史趋势；维保记录维度汇总该管段的历史维修频次与方式；环境信息维度呈现影响管道健康的外部因素变化；决策分析维度综合以上信息，输出修复建议、改造范围界定及维修改造费用的预测评估。四个维度相互关联，共同构成从状态诊断到改造决策的闭环信息链路。
3.3 资源监控中心
资源监控中心是保障系统持续稳定运行与模型迭代优化的运维管理模块。该模块对数据采集链路、设备运行状态、模型训练流程及资源调度进行统一监测与管控，确保深度神经网络模型的训练、迭代、部署与调优全过程在可控的资源条件下完成。
3.4 管网热力分布
管网热力分布模块以空间密度分析的方法，将管网健康失效评分的分布特征转化为热力图层呈现。该模块的核心功能在于：通过聚合各管段的失效概率评分，识别高风险管段的空间聚集区域，揭示管网失效分布的地域性规律，并为潜在危险事件的分析提供空间维度的数据支撑。
3.5 风险预警事件
风险预警事件模块定位于管网失效的短期异常预警，与管网健康度评估模块的中长期趋势研判形成互补。该模块采用逻辑回归模型与时间序列分析两类预测方法，对管网泄漏、破坏、沉降、移位、失效等具体事件进行实时或近实时的风险预警。
逻辑回归模型用于识别导致特定类型事件发生的显著因子。时间序列分析模型用于捕捉管网运行参数的短期异常波动。
预警触发后，系统自动完成风险定位（在GIS地图上标注预警管段的空间位置）与派单等操作。
3.6 模型训练与调优
模型训练与调优模块是保障系统预测精度持续提升的核心驱动环节。该模块的运行逻辑遵循"数据采集—模型训练—精度验证—参数调优—版本部署"的迭代闭环，确保深度神经网络模型随着运行数据的积累与算法参数的优化，对管网健康度失效的预测能力逐步趋精。
四、结语
本系统模型以深度神经网络为算法内核，构建了从数据采集、模型推理、健康分级到决策支撑的完整技术链路，为上述问题提供了数据驱动的解决路径。深度神经网络模型以其对高维非线性特征关系的建模能力，实现了对管网失效概率的定量预测，突破了传统统计模型与经验判断的精度上限；GIS与数字孪生等技术为预测结果提供了空间可视化载体，未来跨系统数据融合（管网数据与城市规划、交通流量、卫星遥感（地质、气候）等外部数据源的联动分析）将进一步拓展模型输入的特征维度，提升预测的全面性与准确性。地下管网的健康管理正在从人工经验走向数据驱动。