综述：城市污水管网外来水检测的研究进展：从传统方法到数据驱动方法

《Critical Reviews in Environmental Science and Technology》：Advances in extraneous water detection of urban sewer networks: From conventional methods to data-driven approaches

本文系统综述了城市污水管网外来水（渗入/流入，I/I）检测技术的演进，从传统物理检测、化学质量平衡（CMB）法，到基于物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）、人工智能（AI）及数字孪生等智能方法，并展示了其在广州63.5 km2汇水区的成功应用，模型推断源准确率达90%，为提升排水系统检测精度、自动化及成本效益提供了创新路线图。

　　

Abstract

外来水入侵通过增加处理成本和提升污水溢流的环境风险，显著削弱了城市污水系统的性能。本研究提出了一个系统的渗入/流入（I/I）检测框架，重点阐述了从传统检测与建模技术向智能、数据驱动解决方案的演变。虽然物理检测和化学质量平衡（CMB）等传统方法提供了基础性见解，但它们受限于劳动强度大、可扩展性低和检测滞后。相比之下，以数字孪生、机器学习（ML）和边缘-云架构为核心的新兴方法，实现了实时监控、预测分析和动态决策。一个结合物联网（IoT）传感、基于地理信息系统（GIS）的评估和人工智能（AI）驱动的异常检测的智能水系统，在中国广州一个63.5 km2的污水汇水区得到了演示。现场调查验证了识别出的I/I源，显示模型推断源的准确率达到90%。结果突显了在检测精度、系统自动化和成本效益方面的关键进展。这项工作为推进创新排水系统检测和实践可持续城市水管理提供了路线图。

引言：外来水入侵的挑战

城市污水管网是城市水基础设施的“动脉”，但其性能常因外来水（Extraneous Water）的入侵而大打折扣。这种入侵主要分为渗入（Infiltration）和流入（Inflow），合称I/I。地下水通过管道破损处渗入，而雨水则通过错误的连接等方式直接流入，这不仅大大增加了污水处理厂的负荷和处理成本，更在雨季极易导致合流制溢流（CSO）或污水溢流，带来严重的环境风险。因此，高效、准确地检测并定位I/I源，已成为城市水管理领域一项紧迫且关键的课题。

从传统到现代：检测技术的演进图谱

早期的I/I检测依赖于传统方法，它们奠定了该领域的基础。物理检测如管道闭路电视（CCTV）检测、声学检测等，能够直观地发现管道缺陷，但过程耗时费力，且难以覆盖大面积管网。化学质量平衡（CMB）法则通过分析污水中的化学示踪剂（如氯化物浓度）来估算外来水比例，提供了宏观的水量平衡视角，但其分辨率较低，存在明显的检测滞后，无法实现实时预警。这些传统方法共同面临着劳动强度大、可扩展性低的瓶颈，难以满足现代化大型城市管网的管理需求。

技术的浪潮推动了检测范式的革命，数据驱动方法应运而生，成为当前研究的焦点。其核心驱动力在于物联网（IoT）传感技术的普及，部署在管网关键节点的水位、流量传感器能够持续不断地生成高频率的实时数据，为精细化管理提供了数据基石。在此基础上，机器学习（ML）算法大显身手，能够从海量时序数据中学习正常与异常的水力模式，从而精准识别出潜在的I/I事件，其预测能力远超传统方法。

更进一步，地理信息系统（GIS）将检测结果与空间信息紧密结合，实现了I/I源的可视化定位与管理。而数字孪生（Digital Twin）技术则构建了物理管网系统的虚拟镜像，通过实时数据驱动和水力模型仿真，不仅能进行回溯分析，更能对未来工况进行预测性模拟，为动态决策提供强大支持。整个系统架构往往采用边缘-云协同的模式，边缘设备负责实时数据处理和快速响应，云端则进行复杂的模型计算和大数据分析，确保了系统的高效与智能。

案例实践：智能水系统在广州的应用

理论的价值在于实践。本研究展示的智能水系统在一个位于中国广州、面积达63.5 km2的污水汇水区进行了实地验证。该系统整合了上述IoT传感、GIS评估和AI驱动的异常检测技术，构建了一个综合性的监测与分析平台。通过对传感器数据的持续分析，系统成功推断出管网中的多个I/I热点区域。随后，研究团队进行了现场调查以验证模型的准确性。令人振奋的是，验证结果证实，模型推断的I/I源准确率高达90%。这一结果不仅证明了数据驱动方法的有效性和可靠性，也凸显了其在真实复杂环境中的巨大应用潜力。

未来展望与结论

从依赖人工经验的传统检测，到以数据为核心的智能感知，城市污水管网I/I检测技术正经历一场深刻的变革。本文综述的演进路径清晰地表明，数据驱动方法在检测精度、系统自动化和成本效益方面带来了质的飞跃。通过集成IoT、ML、GIS和数字孪生等前沿技术，我们能够以前所未有的方式“洞察”管网的运行状态，实现从被动应对到主动预警、精准管理的转变。这项工作为全球城市，特别是面临类似水环境挑战的快速城市化地区，提供了一条清晰的创新路线图，指引着未来排水系统检测技术向着更加智能化、精准化和可持续化的方向迈进，最终服务于更健康、更具韧性的城市水环境建设。