基于振动声学技术的机器学习模型在水管泄漏检测中的系统性评述与未来展望

针对传统水管泄漏检测方法成本高、效率低的问题，研究人员系统评估了机器学习（ML）在振动声学泄漏检测中的应用。通过分析87篇文献（2000-2024年），总结了数据收集（加速度计/水听器）、特征提取（手工特征与深度学习）和模型开发（HFB/DL）的关键技术，指出数据稀缺、模型可解释性等局限，并提出跨学科融合、边缘计算等未来方向，为水务智慧化管理提供理论参考。

　　

随着全球水资源短缺加剧，城市供水管网泄漏造成的损失高达30%（Liemberger和Wyatt，2019）。传统检漏方法如声学听音器、示踪气体技术存在效率低、成本高等缺陷（Puust等，2010）。气候变化与人口增长的双重压力下，香港水务署资助的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表综述，系统评估机器学习（ML）在振动声学检漏中的应用，旨在推动智慧水务发展。

研究采用Scopus和Web of Science数据库筛选87篇文献（2000-2024年），重点分析三阶段技术：数据采集（加速度计/水听器/AE传感器）、信号处理（时频域特征提取）、建模方法（传统ML与深度学习）。通过对比支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等手工特征模型（HFB）与卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，揭示各技术路线的适用场景与瓶颈。

数据收集
研究表明水听器对低频声波（<1kHz）敏感，而加速度计更适配高频振动信号（>1kHz）。多传感器融合可提升信噪比，但面临同步采集挑战（Yu等，2023）。实验数据集多来自实验室模拟（占63%），真实场景数据稀缺制约模型泛化能力。

特征工程
时域特征（均方根值RMS）与频域特征（梅尔倒谱系数MFCC）被广泛采用（Jin等，2014）。小波变换（Wavelet）在非平稳信号处理中展现优势，但计算复杂度高。特征选择环节中，递归特征消除（RFE）能降低维度灾难风险。

模型开发
传统ML模型如SVM在小型数据集表现稳健（准确率89.2%），而深度学习模型需万级样本才能发挥优势（CNN达93.5%）。图神经网络（GNN）在管网拓扑建模中初显潜力，但边缘计算部署仍存延迟问题。

局限性
当前研究存在四大瓶颈：数据标注成本高（需专业检漏员参与）、模型黑箱特性阻碍工程应用、跨材质管道适配性差、实时处理硬件兼容性不足。

未来方向
研究建议：构建开源基准数据集（如WaterLeakBench）、开发轻量化模型（MobileNet变体）、探索物理信息神经网络（PINN）增强可解释性、推动数字孪生与边缘AI结合。

结论指出，ML模型已使检漏准确率提升40%以上（对比传统方法），但需跨学科协作解决工程化难题。该研究为水务部门提供了从算法选型到部署落地的全流程参考，对实现联合国可持续发展目标（SDG6）具有实践意义。