A3：科技智慧
近日，天津水务集团所属博士后科研工作站在研项目“基于数据驱动的供水管网漏损识别研究”开发的相关漏损识别模型已进入应用测试阶段。该项研究不仅可实现供水管网漏损的精准识别与定量解析，为漏损控制提供了科学决策依据，而且推动了漏损检测方法从经验驱动向数据驱动的范式转变。
供水管网漏损控制是供水行业长期面临的共性问题。一直以来，传统的管网漏损识别方法很大程度上依赖于物理模型、水力模拟和工程师的现场经验，存在检测手段效率低、漏损识别模型泛化能力受限、水量分析易受干扰等问题。近年来，随着供水企业的管网监测系统逐步完善，能够获取到的流量、压力等运行状态数据就会更多更准确，但这些数据并未得到充分挖掘利用。建设分区计量体系，深入挖掘历史监测数据价值，探索数据驱动的漏损识别方法，就变得迫在眉睫且势在必行。
“基于数据驱动的供水管网漏损识别研究”项目从大数据分析角度入手，集成多种机器学习方法深入挖掘水量数据包含的用水信息，通过分类刻画用水模式及水量解析，构建基于夜间最小流（MNF）的漏损识别模型，并进行多次迭代优化，模型泛化能力显著提升。同时，以水量平衡分析为框架，进一步细化漏损水去向分析，厘清“水从哪里来、到哪里去、损失在何处”的漏损路径，为明确漏损控制重点方向、科学制定控漏策略提供定量依据。项目在实施过程中遵循先宏观数据管理，后技术精准识别，小范围试点、大范围推广的原则，在水务集团现有分区计量体系基础上形成可复制、可推广的漏损识别技术方案，构建了基于数据驱动的高效漏损识别方法。该项目深度融合了数据科学与人工智能，基于大数据分析的动态化、精细化诊断，通过多源数据融合、时间序列建模与模式识别等方法的综合应用，验证数据驱动模型在复杂供水系统中漏损检测的有效性，可显著提升模型工具的工程实用价值。
随着项目的推进，数据驱动模式将会落地，并成为供水管网漏损识别的有力手段。目前，该项目开发的夜间最小流漏损识别模型已在水务集团内进入应用测试阶段，待其应用成熟后，可高效实现DMA疑似漏损的自动识别，有助于供水企业更精准地识别管网漏点、评估漏损水平，为漏损治理提供决策依据。
（天津水务集团）