新型城镇化背景下的智慧排水系统建设与运维模式研究

在新型城镇化快速推进背景下，城市空间结构不断演化，极端气候频 发叠加基础设施老化，使排水系统运 行面临复合性挑战。传统排水模式在 信息响应、系统协同及应急处置等方 面暴露出显著瓶颈，难以满足现代城 市的精细化治理需求。智慧排水系统 作为融合感知技术、智能决策与数据 治理的新型解决路径，已成为推动城 市水环境系统韧性提升与管理模式转 型的重要支点，对构建可持续的城市 基础设施体系具有关键意义。 

图1 多源数据融合架构图

一、智慧排水系统建设路径 

（一）监测设备布局优化与标准化

 针对新型城镇化中城市空间扩张导致的管网覆盖盲区问题，需依据排水设施的空间特征与风险等级，制定差异化监测设备布局策略。水位计作为核心感知设备，用于实时监测管网水位变化，结合流量计与阀门启闭机， 构建全域动态感知网络。 石渠段 ：采用高精度水位计，每 500 米单点布设，避免冗余投入 ；潜水泵站 ：集成水位计、流量计与双机联动阀门，确保突发水流冲击下的快速响应 ；积水点 ：部署分布式水位计， 辅以冗余排水单元，提升应急能力。 标准化层面，统一设备安装规范， 并通过 GIS 平台实现空间坐标与属性信息的数字化管理，支撑后续多源数据融合与智能决策。 

图 2 智慧管理平台分层架构图

（二）多源数据采集与融合技术 

针对传统排水系统数据孤岛化问题，智慧排水需构建多源异构数据的融合框架，以提升监测精度与决策可靠性。核心数据源包括水位、流量、 视频监控及气象信息，通过时空对齐与置信度加权实现动态融合。该架构采用边缘计算节点实现数据预处理， 通过时间戳对齐与空间网格化消除传感器时空偏差，并基于改进的 D-S 证据理论对冲突数据进行置信度加权融 合。超声波流位计与电磁流量计分别以 1Hz 频率采集水位、流速数据，经卡尔曼滤波降噪后输入水力模型 ；高清摄像头通过 YOLOv5 算法提取水面漂浮物密度，与气象站降雨强度数据进行多尺度关联分析，生成内涝风险热力图。针对数据异构性问题， 设计轻量化 API 网关兼容Modbus、 OPC UA 等工业协议，并利用 Apache Kafka 构建高吞吐数据总线，确保每秒万级数据点的实时分发与存储。技术体系解决了水位、流量与空间数据的割裂问题，为智能决策模型提供高可信度输入，同时支撑后续动态运维策略的数据驱动需求。

（三）自动化控制与智能决策为解决传统排水系统响应迟滞与人工依赖问题，构建基于多源数据的闭环控制体系，实现从感知到执行的动态优化。

系统采用分层控制架构 ： 

（1）底层执行层 ：通过可编程逻辑控 制器（PLC）直接驱动阀门与水泵， 响应时间 ≤500ms，满足突发水流冲击需求 ；

（2）中层调控层 ：融合模糊 PID 算法与实时水位、流量数据，动 态调整阀门开度与水泵转速，稳态误 差＜ 5% ；

（3）顶层决策层 ：引入深度强化学习模型，结合气象预测与历史内涝数据，生成多目标调度方案， 优化能耗与排水效率。该模型通过“感 知 - 分析 - 执行”闭环链路，将融合数据转化为精准控制指令，并为动态运维策略提供决策依据，实现排水系统从被动响应到主动干预的转型。 

（四）城市排水智慧管理平台构建智慧排水系统建设路径中，城市排水智慧管理平台构建是实现全域协同调控的核心枢纽。平台采用微服务架构，通过标准化数据接口整合监测设备、控制单元及多源数据库，其中边缘层部署轻量级代理服务，实现设备数据实时采集 ；数据层基于时序数据库与空间数据库构建多维度存储引擎，支持水位、流量、视频及气象数据的时空关联查询。功能层集成数字孪生模型，通过有限元分析法动态模拟管网水力状态，并结合强化学习算法生成排水调度预案。通信安全层面，采用国密 SM4 算法加密数据传输通道，并通过 RBAC 权限模型实现多级用户的细粒度访问控制。该平台通过“数据 - 模型 - 服务”三层解耦设 计，将分散的子系统升级为统一决策中枢，为城市排水系统的智能化演进提供底层支撑。 

二、智慧排水系统运维模式 

（一）政企协同的智慧运维机制 

针对传统排水系统跨部门协同壁垒与应急碎片化问题，构建权责明晰、数据共享的政企协同框架。政府端依托政务云平台构建监管驾驶舱，集成排水设 施资产台账、实时运行数据及合规性审计模块，通过 API 网关与企业端运维系统实现双向数据互通。企业侧采用区块 链技术构建分布式运维工单池，确保维 修记录不可篡改且可追溯，并基于智能合约自动触发权责转移。市政部门负责制定《排水设施运维技术导则》，企业则需按 ISO 55000 标准实施预防性维护， 并通过数字孪生模型验证应急预案可行性。协同层面，建立联合指挥中心，采 用联邦学习框架实现敏感数据的隐私保护共享，支撑跨部门应急资源调度，形成“标准共制 - 数据共治 - 风险共担” 的可持续运维生态。该机制通过“标准 共制 - 数据共治 - 风险共担”模式，将 智慧管理平台的功能延伸至运维端，并 为动态运维策略提供协同基础，实现从 单点管理向全域联动的升级。 

（二）数据驱动的动态运维策略 

针对传统运维中被动响应与经验依赖的局限，构建“感知 - 预测 - 优化” 闭环体系，依托多源融合数据实现精 准决策。其核心路径包括 ： 健康状态实时监测 ：基于分布式 光纤传感网络与边缘计算节点，动态评估管网振动、流态及腐蚀速率，触 发阈值预警时启动维护。 故障预测与根因分析 ：采用梯度 提升决策树（GBDT）模型，融合历 史维修记录，实现水泵轴承失效前 72 小时预测。 资源调度优化 ：基于时空约束规划模型，结合实时内涝风险等级与北 斗定位的维修班组位置，生成最优派 单路径，使平均响应时间缩短至 23 分钟。该策略通过数据穿透与模型驱动，将政企协同机制延伸至运维执行层，同时为全生命周期绩效管理提供 量化依据，形成“监测 - 干预 - 验证” 的可持续闭环。 

（三）全生命周期绩效管理 

智慧排水系统运维模式中，全生命周期绩效管理通过构建覆盖规划、 建设、运营至退役的量化评估体系实现可持续优化。基于BIM+GIS 技术 建立设施数字资产库，集成设计参数、 施工日志及实时运行数据，通过蒙特卡洛模拟预测管网剩余寿命。绩效评估采用改进的熵值 -TOPSIS 模型，从 可靠性、经济性及环境效益三个维度生成设施健康指数，并关联维护策略动态调整阈值。退役决策层面，引入物质流分析模型量化管材回收潜力，并基于区块链存证技术追溯设施历史 数据，确保拆除方案符合《城镇排水设施报废标准》（GB/T 51433-2023）。 该管理模式通过“数据穿透 - 模型驱 动 - 策略迭代”机制，将离散阶段管 理升级为闭环价值链条，实现基础设施效能的全周期跃升。 

三、案例与实施效果分析 

（一）案例选择与实施

选取某沿海城市作为智慧排水系统建设试点，其城区地势低洼、潮 汐顶托效应显著（年均发生频次 ≥15 次，排水效率降低 22%），历史内涝频发率达 32%，具备复杂水文条件与管网老化的双重挑战。实施阶段，优先在 12.6km² 核心城区构建三级感知网络 ：于主干石渠（总长 5.3km）部署高精度超声波流位计（±1mm）与 多普勒流量计（采样率 1Hz），在 16 处交通干道交叉口加装双冗余 PLC 控制系统（响应时间 ≤500ms），并在 23 个内涝频发点布设分布式光纤振动传感器。数据层采用“云 - 边 - 端”协同架构，通过 5G-MEC 边缘节点实现 90% 实时数据本地处理，同步构建城市级排水数字孪生体，集成 BIM 模型 与 SWMM 水力仿真模块，实现暴雨情景下管网过流能力动态推演（时间 步长 ≤30s）。技术标准层面，严格遵循《城镇排水监测系统工程技术规范》 （GB/T 51425-2022），对设备安装高程、通信协议（MQTT+OPC UA）及数据安全实施全过程质量管控，形成可复制的智慧排水建设范式。 

（二）实施效果分析 

在实施效果分析中，智慧排水系统通过 12 个月试运行验证了技术路径的有效性。监测数据显示，核心城区历史内涝高发区域内涝事件下降至年均 1.2 次，暴雨响应时间由 45 分钟缩短至 18 分钟。数字孪生模型对管网过流能力的预测误差率稳定在 8% 以内，支撑 23 次暴雨预警精准调 度，其中最大单次调度减少内涝面积 1.6km²。运维效率方面，基于 GBDT 的故障预测模型实现 87.5% 准确率， 预防性维护占比从 35% 提升至 68%， 设备平均无故障时间较改造前提升 15%。能耗优化显著，水泵群控策略 使吨水能耗降低至 0.38kWh/m³，较 改造前下降 22%。系统通过动态压力调控将管网峰值负荷率从 98% 降至 82%，有效缓解了潮汐顶托效应的回 流风险。但部分边缘区域仍存在监测 盲区，需通过增补分布式光纤振动传感器进一步优化。

四、结论 

智慧排水系统在新型城镇化背景下的构建与运维，应以多源感知、数 据融合、智能控制与协同治理为核心， 实现从粗放管理向精细化、动态化演进的范式转变。当前实践路径已验证 其在提升排水系统响应效率、降低运 维成本与缓解内涝风险方面的可行性与成效。然而，系统在边缘监测覆盖率、模型泛化能力以及数据安全协同方面仍存在技术提升空间。未来需聚焦智能模型的深度优化、跨区域联动 机制的构建以及平台体系的标准化推广，推动智慧排水向全生命周期闭环治理与区域统筹协同演进。 

图 3 管网负荷率动态调控效果图

（作者单位 ：潍坊市市政工程设计研究院有限公司）

摘自《中国建设信息化》2025年7月上