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供水管网漏损预警迈入智能分级时代 刘书明团队创新数据场聚类技术

2026-01-15 183人浏览
近日，清华大学环境学院刘书明教授团队联合河北建投水务投资有限公司完成的科研成果《基于数据场聚类的 DMA 小区漏损分级预警》，正式刊发于中国科技核心期刊《净水技术》2025 年 11 期。该技术创新性地将数据场理论与聚类算法相结合，破解了多独立计量区域（DMA）漏损处理优先级模糊的行业难题，为水务企业精准管控供水管网漏损提供了全新解决方案。
供水管网漏损是全球水务行业面临的共性挑战，我国每年因管网漏损浪费的水资源达数十亿立方米，既加剧水资源短缺，又推高水务企业运营成本。独立计量区域（DMA）技术虽已广泛应用于漏损监测，但传统预警方法或依赖人工经验设定阈值，或难以应对高维非线性流量数据，常出现漏损诊断延迟、优先级混乱等问题，影响漏损处理效率。
针对这一痛点，刘书明团队提出了一套全流程智能分级预警方案。该方案首先选取日均异常漏损率、日均异常漏损量、最小夜间流量、最小夜间流量 / 日流量四项核心指标，通过 Z-score 标准化消除数据量纲影响，再利用主成分分析（PCA）提取关键特征，实现数据降维；随后基于数据场理论构建高斯势函数，借助遗传算法优化辐射因子，并以势熵最小化为原则确定最优聚类参数，让数据自发形成聚类簇群；最后根据势值分布将漏损事件划分为 5 个预警等级，并引入持续时长机制，通过监测 8 小时内最高聚类等级的持续时间，进一步细分轻度、中度、重度预警，实现动态精准预警。
在 L 市 30 个 DMA 小区的实测数据验证中，该技术表现出极强的实用性：成功将漏损事件精准划分为 5 个等级，其中 1 级预警占比 73.3%（22 个小区），5 级高危预警仅占 3.3%（1 个小区），与实际漏损情况高度契合。动态预警机制的引入，让漏损处理从 “被动响应” 转为 “主动预判”，不仅明确了处理优先级，更显著提升了运维效率，为水务企业节省了大量人力物力成本。
相较于传统方法，该技术无需依赖大量标注数据，能自适应处理复杂流量数据，抗干扰能力强，且参数优化过程自动化程度高，可直接集成于现有漏损监控系统。其推广应用将推动供水管网管理从 “粗放式” 向 “数字化、精细化” 转型，对节约水资源、降低水务运营成本具有重要现实意义。
《净水技术》作为水环境与水务领域的权威学术载体，始终聚焦行业技术创新与成果转化。欢迎广大科研工作者、水务行业从业者订阅关注，积极投稿分享供水管网优化、漏损控制、智慧水务建设等领域的最新研究成果与实践案例，共同助力水务行业高质量发展。


期刊简介

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