机器学习在供水管网阀门管理中的应用

Abstract:针对传统供水管网阀门管理依赖人工经验、故障响应滞后、运维成本高的问题，深圳熵澜水务技术开发有限公司以供水管网实际运维痛点为导向，基于深度神经网络模型，通过整合阀门全生命周期数据巡检记录、维护档案、故障告警等构建健康评估体系，量化计算阀门健康系数并划分预警等级；在此基础上，重点分析其在突发爆管抢修、日常巡检维护、异常报警处置、计划性停水作业四大场景的落地应用，熵澜水务通过自主研发的智能阀门管理系统，推动供水管网阀门管理实现突破性转变。

1.机器学习赋能阀门健康管理

机器学习是供水管网阀门智能化管理的核心支撑，重点通过深度神经网络模型构建阀门健康分析体系，实现从 “经验判断” 到 “数据驱动” 的转变，核心技术路径如下：

数据基础：整合阀门全生命周期数据，包括历史巡检记录（现场状态、照片）、维护档案（维修类型、费用、方法）、故障告警数据（通信中断、压力异常等）及破损数据（破损位置、原因、后果），为模型训练提供多维度样本。

健康评估机制：模型基于实时采集的阀门运行数据（压力、流量、开度）与历史数据，计算健康系数，并按数学模型划分预警等级（如 0.1~0.2 为健康、0.2~0.4 为良好、0.4~0.6 为适中），量化阀门健康状态。

智能输出：点击 “健康分析” 后，AI 自动生成诊断报告，明确阀门核心问题（如阀杆卡阻、密封泄漏等故障占比），并输出针对性维护建议（如定期清洁润滑阀杆、更换老化密封件），为运维提供精准指导。

2.关键应用场景

2.1 突发爆管抢修：快速定位与关阀决策

当供水管网发生爆管时，结合 GIS 地图与机器学习模型：

调度人员圈选事故点后，系统基于阀门健康数据与管网拓扑关系，自动计算最少关阀数量及最小停水范围，高亮显示周边可用阀门并生成关阀列表；

同步标记受影响区域，避免因阀门状态不明导致的关阀范围误判，将停水决策时间从 “小时级” 压缩至 “分钟级”，减少停水影响。

2.2 日常巡检维护：高风险阀门优先处置

巡检人员现场上传阀门照片与状态描述后，机器学习模型实时评估其健康状态，对健康系数低于预警阈值如＞0.4的高风险阀门自动优先派单；

结合历史维修数据如阀杆卡阻占比 61.7% 为主要故障，指导巡检重点如重点检查阀杆润滑情况，提升巡检效率 。

2.3 异常报警处置：主动预警与快速响应

模型实时监测阀门运行数据如压力高限、电池欠压、通信中断，一旦触发异常阈值，立即生成报警并关联健康系数，判断异常是否与阀门老化、部件故障相关；

打破 “人工巡检被动发现” 模式，将异常响应时间从 “小时级” 降至 “分钟级”，如压力高限报警时，AI 同步推送可能的故障原因如开度传感器异常，辅助维修人员快速排查。

2.4 计划性停水作业：预评估与风险规避

停水前，机器学习模型基于阀门健康数据与历史停水记录，预评估目标阀门的开关可行性如电动驱动故障概率，系统派发临时工单安排人员预查；

维修完成后，模型验证阀门状态是否达标如压力传感器误差从 ±5% 降至 ±1.5%，确保停水作业顺利实施，避免因阀门状态异常导致的停水延期。

3.应用价值

本文通过我司自主研发的《智能阀门管理系统》分析机器学习在供水管网阀门管理中的核心技术与应用场景，证实该技术可有效解决传统管理模式的痛点。深度神经网络模型基于多维度数据实现阀门健康状态量化，四大典型场景的落地应用则验证了其在提升响应效率、优化资源分配、保障供水安全方面的实效。未来可进一步探索多模型融合如结合强化学习优化关阀策略、大数据量下的实时计算优化，推动供水管网运维向更高阶的智能化发展。