综述：图神经网络在水分配网络建模与优化中的应用综述

这篇综述系统探讨了图神经网络（GNN）在水分配网络（WDN）中的创新应用，聚焦于如何结合网络拓扑结构与物理模型（如液压动力学）解决漏损检测、水质监测和需求预测等关键问题。通过对比传统深度学习（DL）方法，突出了GNN在捕捉空间依赖性和泛化能力上的优势，为水务系统数字化提供了跨学科解决方案。

　　

物理特性与水分配网络基础

水分配网络（WDN）由管道、泵站、阀门和储水箱等组件构成，其核心挑战在于平衡日益增长的用水需求与老化的基础设施。全球水资源短缺预计2030年将达40%，而欧洲平均漏损率高达26%，部分区域甚至超过50%。液压模型（如Hazen-Williams方程）描述了水流与压力的非线性关系，为GNN建模提供了物理基础。

图论建模与网络拓扑

WDN天然适合图结构表示：节点对应交汇点或水库，边代表管道连接。基于邻接矩阵的图信号处理（GSP）可将压力、流量等参数建模为图信号，例如，压力峰值可视为图中的异常信号，而GNN能通过消息传递机制捕捉此类局部突变。

图神经网络的独特优势

相比传统DL，GNN通过聚合邻居节点信息（如GraphSAGE）或注意力机制（GAT）显式建模管网的空间依赖性。例如，在漏损检测中，GNN可利用压力传感器数据重构整个网络的压力分布，即使部分节点数据缺失。动态图卷积网络（DGCN）还能适应用水需求的时序变化，提升预测精度。

关键应用场景

漏损检测：GNN结合残差网络（ResNet）可识别微小压力波动，准确率比支持向量机（SVM）提升15%。
需求预测：时空图卷积网络（STGCN）整合历史用水数据与天气特征，误差率低于2%。
传感器优化部署：基于图覆盖算法（如Greedy）的GNN模型能减少30%的传感器数量，同时保持监测效能。

挑战与未来方向

当前局限包括对管网动态变化（如阀门调节）的适应性不足，以及真实数据稀缺（仅LeakDB等少数公开数据集）。未来需探索联邦学习（FL）框架下的分布式GNN训练，并开发轻量化模型以适应边缘计算（Edge Computing）设备。

跨学科融合前景

GNN与工业信息集成（如知识图谱）的结合，有望实现从物理管网到数字孪生（Digital Twin）的无缝映射，推动智慧水务进入新阶段。