摘要：人工智能技术为城市供水管网漏损问题提供了创新解决方案。通过LSTM模型实现用水量精准预测（R²≥0.94）和异常检测（准确率>90%）；智能抄表系统结合OCR技术将识别错误率趋近于0，减少65%人工复核量；声学AI识别技术对管网泄漏检测准确率达90.4%。三大技术模块构建了从预测预警到精准处置的智能漏控体系，推动水务管理从经验驱动向数据智能转型，为水资源可持续利用提供技术支撑。未来将向

通过可视化的图表，展示各个区域的巡检完成情况，包括已巡检的管网长度、未巡检的管网长度以及巡检进度百分比。其基本原理是将现实世界中的地理要素，如地形、道路、建筑物等，通过数字化的方式转化为计算机能够处理的空间数据，并结合属性数据，如名称、类型、面积等，以地图的形式呈现出来，方便用户直观地理解和分析地理信息。其原理是巡检人员携带的移动终端（如手机、平板电脑）内置 北斗导航模块，实时采集巡检人员的位置信

本技术进一步发展完善了供水管网压力驱动模拟技术，提出了供水管网水力监测大数据的预处理与信息深度挖掘方法，并融合深度学习方法构建了大型管网水力模型在线自适应校核技术，实现了供水管网水力建模技术从“离线分析”向“实时在线”、从“计算器”向“决策器”的两个转变，为管网运行管理中的漏损控制、优化调度、更新改造、在线状态诊断等细分应用场景提供了重要的技术支撑，具有丰富的应用场景与显著的转化潜力。目前，全世界

管网水力模型系统综合 GIS系统的静态信息与 SCADA系统的动态信息，并结合用水量的预报、估算与分配，按水力学理论对水司供水系统进行水力建模与模拟计算，可以在线跟踪供水系统水力运行状态，实时计算出所有管道的流量、压降、流速和水厂、用户节点的压力等水力信息，为供水系统科学调度与管理提供依据。浮球阀、流控阀等阀门。一方面，可以掌握已建管网的实时运行状况，分析管网系统中各个构成部分的运行功能，发现管网

本技术进一步发展完善了供水管网压力驱动模拟技术，提出了供水管网水力监测大数据的预处理与信息深度挖掘方法，并融合深度学习方法构建了大型管网水力模型在线自适应校核技术，实现了供水管网水力建模技术从“离线分析”向“实时在线”、从“计算器”向“决策器”的两个转变，为管网运行管理中的漏损控制、优化调度、更新改造、在线状态诊断等细分应用场景提供了重要的技术支撑，具有丰富的应用场景与显著的转化潜力。目前，全世界

当供水管网中发生启停泵、快速关阀等事件时, 延时时段模拟 (即准稳态模型) 不能准确预测系统的瞬时动态变化, 而需要采用更为准确复杂的瞬变流动态模型。为明确多种动态模型之间的差异, 探讨和分析了供水管网动态模型的分类、模型理论以及在管网运行管理中的应用。结果表明, 准稳态模型适用于水力状态缓慢变化的情况;弹性水锤模型可准确模拟系统的瞬时动态特性, 包括流体惯性和系统弹性 (即流体可压缩性和管壁弹性

环境数据接入：除了水质传感器数据，有条件的企业还可以接入与水质可能相关的外部环境数据，例如周边污染源的排放情况（通过与环保部门的数据共享接口获取附近工厂、污水处理厂等的排放数据）、气象数据（温度、湿度、降雨量等，可从气象部门获取相关数据）、供水水源的水质变化情况（来自水源地的监测数据）等，将这些数据与水质传感器采集的数据进行整合，为全面评估水质提供多维度信息。可以综合多个决策树的预测结果，具有较好

压力管理即在保证用户正常用水的前提下，通过加装调压设备，根据用水量调节管网压力为最优的运行条件，是管网运营调度的一种方式。

漏损分析的主要目的是真实评价漏损水平，分析漏损的组成和占比，找到漏损产生的主要原因，从而采取相应措施。漏损分析方法主要为水平衡分析法，漏损评价指标主要包括漏损率、真实漏损率、单位管长漏损量、基础设施漏损指数等。

因此本章阐述了供水管网水力模型建立的必要 性及其意义，介绍了供水管网水力模型的几种不同类型，总结了供水管网水力模型建立 的理论基础、水力建模软件概况、供水管网水力模型建立的技术流程，论述了影响供水管网水力模型精度的相关因素、供水管网水力模型的校核标准、供水管网水力模型的校 核步骤以及对供水管网水力模型进行周期性的维护更新的意义。供水管网动态水力模型是随着计算机技术的快速发展，在供水管网静态水力模型