管網(wǎng)漏損是國內(nèi)外城鎮(zhèn)供水系統(tǒng)中存在的一個(gè)普遍性問題，對(duì)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)等多方面的均會(huì)帶來不利效應(yīng)。一方面，由于漏損的水資源不會(huì)給水務(wù)公司帶來任何營收，較高的漏損率往往使得水務(wù)公司的經(jīng)濟(jì)效益受到巨大損失；另一方面，較高的漏損率會(huì)提高管網(wǎng)內(nèi)的水流速度，從而造成水壓損失，影響居民用水的穩(wěn)定性；此外，漏損還會(huì)造成能源和資源的浪費(fèi)，與可持續(xù)發(fā)展理念不符。因此降低管網(wǎng)漏損率對(duì)于城市水資源利用效率的提高和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)化，具有重要意義?！八畻l”明確提出到2017年，全國公共供水管網(wǎng)漏損率應(yīng)控制在12%以內(nèi)，這對(duì)國內(nèi)不少城市的供水系統(tǒng)提出了較高的要求。

對(duì)于水務(wù)公司而言，探索有效的漏損檢測(cè)方法是漏損率管理中的重要環(huán)節(jié)。但一些傳統(tǒng)的漏損檢測(cè)方法，如音聽法、聲波法等，不僅耗時(shí)而且人力成本較高，對(duì)于城市規(guī)模大、管網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的供水系統(tǒng)，上述方法的應(yīng)用效果十分有限。近年來，有越來越多的研究投入到管網(wǎng)漏損檢測(cè)方法的開發(fā)中。對(duì)2016年的國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，以下3種技術(shù)較為新穎。

Zhang等采用一種多級(jí)支持向量機(jī)（M-SVM，multiclass support vector machines）的方法來識(shí)別管網(wǎng)系統(tǒng)的漏損區(qū)域。支持向量機(jī)（SVM）方法是一種能根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性（即對(duì)特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度）和學(xué)習(xí)能力（即無錯(cuò)誤地識(shí)別任意樣本的能力）之間尋求最佳方案的方法。SVM可通過在分區(qū)計(jì)量區(qū)域（DMA，districtmetering area）的入口處處理流量、壓力等系列數(shù)據(jù)來測(cè)定該區(qū)域是否存在爆管、泄漏、傳感器故障等異常情況；在此基礎(chǔ)上，M-SVM可用于多處DMAs的漏損檢查和判定分類。

實(shí)際應(yīng)用操作過程中，首先通過仿真將管網(wǎng)分為若干漏損區(qū)域；其次在不同區(qū)域內(nèi)隨機(jī)生成若干處漏損事件，供水力仿真模型分析學(xué)習(xí)，得到漏損數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本；再次訓(xùn)練M-SVMs，建立漏損區(qū)域識(shí)別模型；最后將訓(xùn)練后的M-SVMs用于分析待檢范圍內(nèi)觀測(cè)得到的流量和壓力數(shù)據(jù)，從而鑒別出可能存在漏損的區(qū)域。采用該漏損區(qū)域識(shí)別法，結(jié)合壓變漏損檢測(cè)法（PDLD，pressure-dependent leakage detection），對(duì)一大范圍的實(shí)際供水系統(tǒng)進(jìn)行漏損檢測(cè)，能將漏損范圍縮小到漏損點(diǎn)附近小區(qū)域的管網(wǎng)，再用管道檢測(cè)設(shè)備對(duì)該區(qū)域進(jìn)行檢查，可迅速定位漏損位置，大大節(jié)省了時(shí)間和人力。

瞬變管道故障檢測(cè)（transient-based pipefault detection）也是供水管網(wǎng)無損檢測(cè)技術(shù)中應(yīng)用較為廣泛的手段，其原理是檢測(cè)管道內(nèi)水流的瞬態(tài)水力學(xué)特征來識(shí)別管網(wǎng)系統(tǒng)中潛在的故障。管網(wǎng)中的水流產(chǎn)生的瞬態(tài)壓力波信號(hào)（transient pressure wave signal）包含了水流在管網(wǎng)中流動(dòng)和接觸管道組件、設(shè)備或管道故障（如漏損、阻塞、異常分流或連接等）等狀態(tài)下的大量系統(tǒng)信息，可用于評(píng)估管網(wǎng)系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)變化。一旦管網(wǎng)出現(xiàn)漏損，時(shí)域壓力波（time-domain pressure waves）就會(huì)出現(xiàn)反常的反射和衰減；而管網(wǎng)阻塞和異常連接等則會(huì)使頻域壓力波（frequency-domain pressure waves）產(chǎn)生不同的頻率位移和衰減。然而該方法目前主要用于一些結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、構(gòu)型已知的單一或混聯(lián)管網(wǎng)的故障檢測(cè)，且其故障類型也須為已知；對(duì)于具有多種未知故障類型的復(fù)雜混聯(lián)管網(wǎng)，其應(yīng)用較為有限。

Sun等提出了一種可用于檢測(cè)簡(jiǎn)單管網(wǎng)系統(tǒng)中多種未知故障的瞬變檢測(cè)方法。該方法對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)提出了改進(jìn)，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD，empirical mode decomposition）和希爾伯特變換（HT，Hilbert transform）算法，對(duì)管網(wǎng)中非線性和非穩(wěn)態(tài)的瞬態(tài)壓力波信號(hào)進(jìn)行時(shí)間-頻率分析，對(duì)管網(wǎng)中的原始?jí)毫Σㄐ盘?hào)進(jìn)行分解，并提取不同類型的管網(wǎng)故障產(chǎn)生的特性波信號(hào)，最終得到準(zhǔn)確的故障類型判定。

在小試研究中，研究團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)室設(shè)置了一個(gè)小型管網(wǎng)模型，如圖1所示。該模型模擬了阻塞、漏損、異常相接等幾種不同的管網(wǎng)故障，用所研究的方法對(duì)故障的類型、位置等特性分別進(jìn)行分析鑒定，結(jié)果表明其能準(zhǔn)確判別各個(gè)管網(wǎng)故障的類型，且測(cè)得故障發(fā)生位置的相對(duì)誤差在5%以內(nèi)。與此同時(shí)，該瞬變時(shí)間-頻率分析法還能分離和降低原始測(cè)得的瞬態(tài)壓力波信號(hào)中的噪聲信號(hào)，使得系統(tǒng)的確定度和穩(wěn)定度大大提高。該方法為日后精確檢測(cè)實(shí)際復(fù)雜管網(wǎng)系統(tǒng)中未知的故障，提供了研究基礎(chǔ)，值得關(guān)注。

圖示：（a）控制閥（V）；（b）壓力傳感器（S1和S2）；（c）泄漏口（L1和L2）；（d）異常連接（J1）；（e）阻塞（B1）

圖1  瞬變時(shí)間-頻率分析法檢測(cè)供水管網(wǎng)多故障的試驗(yàn)裝置圖

爆管造成的水流量漏失較大，當(dāng)其超過平均流量的20%時(shí)，就能被較為容易地檢測(cè)到；而對(duì)于泄漏水流來說，其流量遠(yuǎn)小于平均流量，檢測(cè)較為困難，傳統(tǒng)方法只有在夜晚其他干擾較小的情況下，才能被檢測(cè)到。

為此，Kim等提出了一種基于累計(jì)求和的檢測(cè)方法（CUSUM，cumulative sum，當(dāng)發(fā)生爆管時(shí)壓力突然增大，其產(chǎn)生的峰超過人為設(shè)定的閾值，CUSUM可通過算法檢測(cè)到爆管）和多尺度小波分析法（MWA，multiscale wavelet analysis，通過將壓力的測(cè)定分解為4個(gè)級(jí)別的系數(shù)來檢測(cè)爆管）作為檢測(cè)小流量泄漏的穩(wěn)健方法。該方法克服了CUSUM法因人為設(shè)定閾值不明確而可能在噪聲信號(hào)較大的條件下穩(wěn)健性下降的問題，以及MWA法因時(shí)間信息的缺失而可能使每個(gè)感應(yīng)器在估算泄漏效應(yīng)的到達(dá)時(shí)間時(shí)精度下降的問題，并且引入了置信界限使得CUSUM法和MWA法的定位方法更符合實(shí)際情況。

在實(shí)際應(yīng)用中，研究采用Yeongwol（韓國寧越）和Yangsan（韓國梁山）兩座城市的實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證該方法的可靠性，結(jié)果表明相比單一應(yīng)用CUSUM法和MWA法，研究所提出的方法產(chǎn)生的爆管誤報(bào)更少，泄漏點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率更高，并且泄漏點(diǎn)區(qū)間估計(jì)的方法更適合實(shí)際的管理維護(hù)工作。