Abstract:城市供水管网是保障城市运行与居民生活的核心基础设施，漏损问题不仅造成水资源与能源的严重浪费，还威胁用水安全、增加运营成本，制约城市可持续发展。人工智能技术凭借数据挖掘、智能识别等核心优势，正从试点探索逐步走向规模化落地，为漏损运营提供高效解决方案。本文立足公共视角，围绕用水量预测与异常检测、智能抄表与数据复核、管网泄漏智能识别三大核心模块，系统阐述人工智能在漏损运营中的技术原理、实践路径与应用成效。

0、前言

城市供水管网作为连接水资源与用户的关键载体，其稳定高效运行直接关系到公共服务质量与水资源利用效率。近年来，我国城镇化进程持续加快，城镇人口从 2006 年的 5.82 亿增长至 2022 年的 9.2 亿，供水管网负荷不断攀升。与此同时，管网面临管道老化、地质沉降、施工破坏等多重挑战，导致明漏、暗漏等漏损问题频发，不仅造成大量水资源与能源浪费，还可能引发管网破裂、用水污染等安全隐患，增加供水企业运营成本，成为制约城市可持续发展的突出问题。

传统漏损运营管理模式依赖人工巡检、经验判断与常规计量手段，存在响应滞后、识别精度低、人力成本高、数据质量不稳定等局限性。例如，人工抄表易产生读数误差、数据滞后，难以实现实时监测；传统漏损检测依赖人工经验，对隐性漏损识别效率低，往往造成漏损持续扩大。随着大数据、人工智能技术的快速发展，数据驱动的智能化运维成为破解这一难题的关键路径。人工智能技术能够深度挖掘海量数据中的潜在规律，实现预测、识别、决策的自动化与精准化，为漏损运营提供全流程、高精度的技术支撑，推动水务行业从 “被动应对” 向 “主动防控” 转型。

一、用水量预测与异常检测

（一）技术基础：时间序列预测模型

用水量具有显著的时间关联性特征，如日内峰谷波动、季节性变化、节假日影响等，时间序列预测模型成为用水量预测的核心技术支撑。长短期记忆网络（LSTM）作为特殊的循环神经网络（RNN），凭借其独特的记忆单元结构，有效解决了传统 RNN 在处理长期依赖关系时的梯度消失或梯度爆炸问题，成为用水量预测的优选算法。

LSTM 的记忆单元通过输入门、遗忘门与输出门的协同作用，动态调节信息的存储与输出：输入门控制新的用水数据信息纳入记忆单元的比例；遗忘门决定记忆单元中历史信息的保留程度，例如过滤掉无规律的偶然波动数据；输出门调控当前时刻记忆信息向隐藏状态的输出强度，从而精准捕捉用水量随时间变化的内在规律。这种结构设计使 LSTM 能够充分利用海量历史用水数据，挖掘用户用水行为与外部环境因素的关联，为精准预测提供技术保障。

（二）实践应用：用水量精准预测

用水量预测的核心是基于大规模历史用水数据构建模型，实现对未来各时间段用水量的科学预判。实践中，数据样本涵盖日内不同采集间隔（如 5 分钟、1 小时）、不同日期、季节变化、节假日等多维度信息，通过数据清洗、归一化等预处理后，输入 LSTM 时间序列模型进行训练。

模型通过对海量历史数据的学习，能够精准捕捉用水量的变化趋势，例如工作日与休息日的用水差异、夏季与冬季的用量波动等。从实践效果来看，预测结果与实际值的决定系数（R²）可达 0.95 左右，部分场景下针对设备单日间隔用水量或月度日用水量的预测 R² 值超过 0.94，展现出极高的预测精度。

用水量精准预测为供水运营管理提供了关键支撑：一方面，为供水调度策略优化提供科学依据，助力供水企业合理调配水资源，避免供水量过剩导致的浪费或不足引发的供需失衡；另一方面，构建了用水数据的基准参考体系，为后续异常检测奠定基础，实现对用水数据的精细化治理。

（三）异常检测：漏损与数据异常识别

在用水量预测的基础上，异常检测体系针对水表数据传输故障、管道漏损等导致的用水量突变（激增或陡降）等异常情况进行智能识别，其技术路线形成闭环流程：

首先，数据采集阶段收集海量水表日用水量数据，涵盖正常用水、数据传输异常、管道漏损等多种场景；其次，数据预处理阶段对原始数据进行去噪、缺失值补全、异常值初步筛选，保障数据质量；随后，构建 LSTM 时序异常检测模型，通过模型训练不断优化参数，学习正常用水数据的分布特征；接着，基于模型计算重构损失，确定异常判断阈值，当实际用水量与预测值的偏差超过阈值时，判定为异常；最后，形成自动化检测系统，实现异常数据的实时识别与报警。

该系统能够有效区分数据传输异常与实际漏损导致的用水异常，异常识别准确率超过 90%，为管网漏损的早期预警提供快速响应通道，有助于及时发现隐性漏损，减少水资源浪费与经济损失。

二、智能抄表与数据复核

（一）技术架构：图像识别与深度学习融合

智能抄表系统以光学字符识别（OCR）技术为核心，结合多种深度学习算法，构建 “图像采集 - 智能识别 - 数据复核 - 自动出账” 的全流程自动化体系，打破传统人工抄表的局限性。

其技术架构主要包括三个核心环节：一是图像采集，通过移动终端（如智能手机、专用采集设备）拍摄水表图像，捕捉表盘数字、设备编码、表身信息等关键内容；二是智能识别，利用深度学习模型对图像进行去模糊、降噪、增强等预处理，再通过 OCR 技术精准提取表盘读数、设备编码等信息，同时结合 AI 大模型对水表图像状态进行检测，判断表盘是否清晰、是否存在遮挡或污渍等影响识别的因素，给出识别参考结论；三是数据复核，采用 “AI + 规则” 双驱动机制，AI 模型基于全特征智能判断抄表数据的合理性，规则引擎则聚焦水量突增、抄表到位异常等显性问题，形成双重核验屏障。

（二）实践价值：效率提升与数据质量优化

传统人工抄表存在流程繁琐、人为误差大、数据滞后、复核工作量大等突出问题，而智能抄表系统通过技术创新实现了多维度优化：

在操作流程上，简化为 “图像采集 - 自动上传” 两步操作，无需人工记录与录入，拍照瞬间即可完成抄表、数据核验与上传，大幅提升抄表效率；在数据准确性上，OCR 识别技术的错误率趋近于 0，有效降低了人工读数、录入过程中的人为干扰，为产销差评估、营收管理提供了可靠的数据支撑；在复核效率上，系统自动标识正常数据与异常数据（如读数不一致、水量波动异常、抄表未到位等），仅将异常数据推送人工复核，减少了 65% 以上的人工复核工作量，实现 “系统主导高效核验，人工聚焦精准补位” 的协同模式。

此外，智能抄表系统还实现了数据的实时闭环管理，从抄表到计费出账的周期大幅缩短，有效减少了因数据滞后导致的争议处理与信任损伤，提升了整体营收管理效率与用户满意度。

（三）应用适配性：多场景与多设备兼容

城市供水管网中居民用户计量表种类繁多、通讯协议各异，数据缺失、迟到、跳变等问题时有发生，对智能抄表系统的适配性提出了较高要求。实践中的智能抄表系统通过构建专业大数据管理平台，沉淀数据、算法与 AI 模型，实现了多场景、多设备的兼容适配：

系统可接入上百家厂商的计量设备，支持 2多种水表通讯协议，兼容 HTTP、UDP、TCP、MQTT 等多种对接方式，能够与当前主流的各类物联网平台无缝衔接；在数据处理能力上，系统存储容量达到 TB 级，数据总量达到百亿级，支持十亿级数据分钟级运算处理、百亿级数据秒级响应，能够快速处理海量设备数据；针对数据缺失、跳变等问题，系统通过 AI 模型进行预测处理与合理补全，保障数据的完整性与可信度，为小区产销差评估等后续工作提供坚实支撑。

三、管网泄漏智能识别

（一）技术原理：声学信号与 AI 模型结合

管网泄漏往往伴随特征性的声学信号，与正常运行状态下的管网噪声存在显著差异，泄漏智能识别技术正是基于这一特性，通过采集与分析声学信号实现漏损精准识别。其核心技术路线分为四个关键步骤：

第一步，数据采集，通过部署在管网关键节点的噪声记录仪等设备，实时采集管网运行中的原始音频信号；第二步，信号处理，将原始音频信号转换为梅尔频谱图等可视化特征，突出泄漏信号的特征差异，降低环境噪声干扰；第三步，模型构建，融合卷积神经网络（CNN）与 Transformer 模型构建深度学习架构，CNN 模型擅长捕捉局部特征，能够有效提取频谱图中的细节信息，Transformer 模型则具备强大的全局依赖建模能力，两者协同挖掘音频数据中的漏损特征；第四步，模型训练与优化，通过海量标注音频数据（包括有漏水与无漏水场景）进行训练与监督微调，提升模型识别精度。

（二）实践成效：高准确率与隐性漏损识别

泄漏识别模型的性能通过大量测试与验证得到充分保障，某探漏企业在包含230 条原始音频数据的测试集中，无漏水场景原始数据 109 条，模型识别准确 98 条；有漏水场景原始数据 110 条，模型识别准确 110 条，整体识别准确率达到 90.4%，展现出良好的泛化能力。

该技术的核心优势在于对隐性漏损的高效识别，传统人工巡检难以发现的地下管网微小泄漏，通过声学信号采集与 AI 模型分析能够快速识别并报警。实践中，系统结合噪声记录仪采集的音频数据与专家经验，构建漏损识别大模型，实现漏控数据的智能识别与治理，有效支撑漏控运营管理。通过实时监测与预警，能够及时锁定泄漏位置，为快速处置提供精准指引，大幅降低漏损持续时间与影响范围，减少水资源浪费与经济损失。

（三）技术优势：自动化与高效性

管网泄漏智能识别技术实现了从音频采集、信号处理到漏损判断的全流程自动化，无需人工干预即可完成漏损监测与预警，显著降低了人工巡检的劳动强度与成本。与传统人工巡检相比，该技术具有三大突出优势：

一是覆盖范围广，通过在管网关键节点规模化部署监测设备，能够实现对全域管网的持续监测，避免人工巡检的盲区；二是响应速度快，设备实时采集数据并上传至平台，AI 模型快速分析处理，漏损发生后能够及时报警，相比人工巡检的周期性，大幅提升了响应及时性；三是识别精度高，通过多模型融合与海量数据训练，模型能够有效区分泄漏信号与环境噪声，减少误报、漏报情况，提升漏损识别的可靠性。

四、小结与展望

（一）小结

人工智能技术在漏损运营中的实践应用，已实现从数据处理到实际处置的多环节突破，构建了较为完善的智能化漏控体系：在数据层面，基于 LSTM 等时间序列模型的用水量预测与异常检测，精准捕捉用水规律与异常信号，提升了供水运营管理与调度的科学性、响应及时性，为漏损控制提供了坚实的数据支撑；在抄表层面，融合 OCR 与深度学习的智能抄表与复核系统，大幅提高了抄表准确率与效率，降低了人为干扰对数据质量的影响，优化了营收管理流程；在泄漏识别层面，基于声学信号与 AI 模型的管网泄漏智能识别技术，实现了对隐性漏损的高效预警与精准定位，减少了水资源浪费。三大模块的协同应用，推动漏损运营从传统经验驱动向数据智能驱动转型，为智慧水务发展奠定了坚实基础。

（二）展望

随着数据积累与模型优化，人工智能在智慧水务漏损运营领域的应用潜力将持续释放，未来发展将聚焦三大方向：

一是推进全场景智能漏控，构建从监测预警、精准定位到落地处置的闭环智能运营体系，实现漏损控制全流程的自动化与智能化，减少人工干预，提升整体运营效率；二是拓展多模态感知能力，融合图像、声音、压力、流量等多源数据，打破单一数据维度的局限性，进一步提高漏损识别精度与可靠性，实现对复杂漏损场景的全面覆盖；三是构建城市级漏控监测网络，整合全域管网数据，形成统一的数据底座与算法支撑体系，为数字孪生水务、智慧调度系统提供核心支撑，助力城市供水管网的精细化、智能化管理，推动水资源可持续利用与城市可持续发展。