摘要：【目的】 排水管道系统作为城市的“静脉血管”，其健康状况直接关系到城市的安全运行与可持续发展。针对管网隐蔽性强、运行环境复杂导致检测困难的问题，本文旨在构建一套科学合理的管网健康评估模式，并利用机器学习技术预测未检测管道的健康状况，为排水管道的智能化管理与安全运维提供理论依据和可靠工具。【方法】 以南方某城市近5年的闭路电视（CCTV）检测数据为基础，选取管道结构性缺陷作为核心评价因子，并充分考量缺陷随时间演化的恶化趋势，综合评估管网健康程度。同时，引入极端梯度提升（XGBoost）机器学习算法，深入挖掘结构性缺陷与管道属性（如材质、管径、埋深等）之间的非线性关联，建立预测模型，对尚未开展CCTV检测的管道健康状态进行推演。【结果】 本文成功构建了包含时间维度的管网健康综合评估体系，实现了对现有检测数据的量化评价。基于XGBoost模型的关联性分析揭示了影响管道健康的关键特征因子，本模型能够有效利用已知数据对未知管道的结构性缺陷风险进行高精度预测，显著扩展了评估覆盖范围。【结论】 本文提出的健康评估模式与预测方法，不仅为排水管道的安全运行提供了科学的评估工具，还实现了从“被动检测”向“主动预测”的转变。本文成果为城市排水系统的精细化管理和基础设施的可持续发展提供了坚实的数据支撑与实际指导意义。

关键词：闭路电视(CCTV)；管道缺陷；风险评估；极端梯度提升(XGBoost)；风险预测

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