摘要
水基础设施数字化日益将水力学与感知、通信、人工智能（AI）及监控控制相结合，而数字孪生则支持运营决策。本文结合批判性叙述性综述与对50项水信息物理系统（CPS）研究的结构化全文证据映射，以及一项配套的可复现配水系统试验平台（WDT）基准案例研究。综述综合了基于模型的、数据驱动的和基于物理知情的方法，涵盖检测、定位、缓解和恢复各环节，区分了异常证据、网络归因和闭环韧性。WDT案例研究在统一的时序协议下，比较了仅基于正常状态的检测器和告警策略。在五组主要神经网络运行中，累积策略提高了样本级召回率，但告警持续存在，且检测到的事件起始次数少于固定阈值策略。这些数值发现仅描述了所声明的协议和所评估的记录；它们并不能确立检测算法的通用排序。这些发现促使我们在解读分类指标时，需同时考虑事件表现和留出的正常告警负担。优先事项包括可信的数字孪生更新、因果定位、感知不确定性的干预、独立验证，以及面向智能水基础设施运营的已验证恢复能力。
