排水管道检测技术现状及发展

排水管道检测技术现状及发展

一、 国内排水管道检测技术应用现状

1.主流检测技术及其应用场景

当前，中国排水管道检测的主流技术涵盖了从直观的视觉检查到精密的物理探测等多种手段，每种技术都有其特定的适用范围和优缺点。

（1）闭路电视（CCTV）检测：这是目前应用最广泛、技术最成熟的核心技术 。通过搭载摄像头的管道机器人进入管道内部，实时传输视频影像，能够直观地记录和评估管道的结构性缺陷（如破裂、变形、错口）和功能性缺陷（如渗漏、淤积、障碍物） 。CCTV检测适用于管道的普查、详查、竣工验收到修复后的效果评估，其提供的影像资料是管网健康状况评估最直接的依据 。然而，该技术的局限性也十分明显：检测前通常需要对管道进行清洗、降水和封堵等预处理工作；检测结果的判读在很大程度上依赖于操作人员的经验，主观性强、效率较低 。

（2）管道潜望镜（QV）快速检测：作为CCTV的一种简化和快速应用形式，QV技术主要利用可伸缩的杆搭载高清摄像头，从检查井口对管道进行窥探 。它无需机器人进入管道，操作便捷，适用于对管道状况进行快速普查和初步筛查，尤其在管径较小或内部环境复杂的管道中显示出较高的灵活性 。但其检测距离有限，通常只能观察管道前几十米的范围，无法进行全面详查 。

（3）声呐（Sonar）检测：声呐检测主要应用于满水或高水位运行的管道，通过发射和接收声波来生成管道的横截面轮廓图像 。这项技术能够有效检测管道内的沉积物厚度、体积，识别管壁的腐蚀、变形等结构性缺陷，弥补了CCTV在水下无法清晰成像的不足 。声呐检测提供的断面数据对于评估管道的过流能力和结构稳定性具有重要价值。

（4）激光（Laser）检测：激光扫描技术通过向管道内壁投射激光线，并由摄像头捕捉其形态，从而精确重建管道的三维轮廓模型 。它在检测管道的几何形变（如椭圆度）、管径变化、接口错位以及量化裂缝宽度和深度方面具有高精度优势 。作为一项新兴技术，其检测结果受管道内壁清洁度和水汽环境的影响较大。

其他关键技术：

（5）超声波检测：主要用于检测管道焊缝的完整性等特定问题，但其信号易受管道表面粗糙度的干扰 。

（6）红外热成像：通过探测管道内外的温度差异，可以非开挖地定位管道渗漏点或识别管道周边的空洞 。

（7）探地雷达（GPR） ：从地面发射电磁波探测地下管线的走向、埋深以及管周的土体状况（如空洞），是一种重要的辅助勘察手段 。

（8）多技术融合系统：为了克服单一技术的局限性，如SSET（扫描和评估电视技术）和PIRAT（管道检测、分析和修复技术）等集成了多种传感器（如CCTV、激光、声呐）的系统开始得到应用，旨在一次性获取更全面的管道信息 。

总体来看，中国排水管道检测技术正从单一化向机械化、数字化、智能化的方向快速发展 。实际工作中，往往需要根据管道的具体情况（管径、材质、水位、缺陷类型等）选择多种技术协同作业，以实现优势互补，确保检测结果的全面性和准确性 。

2主流检测技术及其应用场景

技术类型	主要优势	主要局限性	适用场景
CCTV检测	图像直观，缺陷识别全面，技术成熟	依赖人工判读，主观性强，效率低，需预处理	管道普查与详查，结构与功能性缺陷评估
激光扫描	几何尺寸测量精度高，可量化缺陷	对管壁清洁度要求高，成本较高	管道变形、椭圆度、接口错位等结构性缺陷的精确测量
声呐检测	适用于满水/高水位管道，可量化淤积	图像不直观，无法识别细微裂缝	水下管道结构评估，沉积物测量
超声波检测	对金属材料内部缺陷（如焊缝）敏感	易受表面状况影响，穿透力有限	特定材质（如钢管）的壁厚和内部缺陷检测
AI辅助CCTV	自动化缺陷识别，效率和一致性高	依赖高质量数据集，模型泛化能力是挑战	提升CCTV检测的效率和客观性

 

值得注意的是，基于人工智能的缺陷识别技术正显著改变CCTV检测的性能格局。研究显示，AI模型在识别错口、渗漏、破裂等缺陷方面的精确度可高达93.6%，这极大地弥补了传统人工判读的主观性和低效性，但其性能高度依赖于训练数据的质量和多样性 。

二、  排水管道检测的相关标准与法规体系

1.国内标准

（1）.技术规程：《城镇排水管道检测与评估技术规程》（如CJJ 181）是该领域的核心指导性文件，详细规定了CCTV、QV等常用检测技术的操作流程、缺陷分类、评估方法和报告格式 。

（2）.施工与验收标准：《给水排水管道工程施工及验收规范》（GB 50268-2008）等标准对管道安装后的质量验收（如闭水试验）提出了明确要求 。

（3）.管材标准：针对不同材质的管道，如《混凝土和钢筋混凝土排水管》（GB/T 11836-2023）和《建筑排水用硬聚氯乙烯（PVC-U）管材》（GB/T 5836.1-2018），规定了产品的性能要求和试验方法，这些是评估管道本体质量的基础 。检测项目通常包括环刚度、拉伸强度、抗压强度、耐腐蚀性等 。

这些标准共同构成了中国排水管道从生产、施工到运维检测的全链条质量控制体系。

2.国外标准

在国际上，欧洲标准（EN）和国际标准化组织（ISO）标准也扮演着重要角色。

（1）.EN 1610：该标准详细规定了排水管道和管渠的施工和试验方法，特别强调了对堵塞和异物的识别 。

（2）EN 13508：该系列标准是欧洲关于排水管网状况调查的规范，类似于中国的CJJ 181，提供了缺陷编码和状况评估的框架。

（3）ISO 11297：此标准涉及塑料管道系统的非开挖修复，也间接关联到修复前的检测要求 。

（4）其他相关标准：还包括针对特定应用的ASME B31.3（工业废水管道）、DIN 1986（建筑物排水系统）和BS EN 12056（重力排水系统设计）等 。

3.国内与国外标准对比

（1）共性：中外标准都强调了管道系统的功能性（如水密性）和结构完整性，并推崇使用CCTV等可视化技术进行内部状况评估。

差异：在具体技术参数和试验方法上可能存在差异。例如，有资料提到在测量环刚度时，中国的GB/T 9647标准与德国的DIN 16961标准在测量方法（恒速法 vs. 恒负荷法）和试样尺寸上存在不同 。这种差异可能源于各国不同的工程实践和材料特性考虑。

总体而言，虽然全球范围内标准趋同的趋势日益明显，但在具体的检测方法、评价指标和合格判定标准上，各标准体系间仍存在差异，这给跨国技术交流和设备引进带来了一定的挑战。

 

三、排水管道检测技术的核心发展趋势

1.智能化：人工智能与深度学习的深度融合

人工智能，特别是深度学习和计算机视觉技术，是当前最具革命性的发展方向。

（1）自动化缺陷识别与评估：AI算法能够自动分析CCTV视频流或图像，实时识别、分类和量化管道缺陷（如裂缝、腐蚀、树根侵入等），极大地提高了检测效率和客观性，减少了对人工经验的依赖 。例如，AI模型可以自动标记缺陷位置，并根据预设标准（如NASSCO PACP）进行编码和严重性评级 。

（2）预测性维护：通过整合历史检测数据、管网地理信息、水力模型和实时传感器数据，AI能够构建管道老化预测模型，预测未来可能发生故障的管段和时间，从而帮助管理者从“被动响应”转向“主动预防” 。

（3）挑战与展望：尽管前景广阔，AI应用仍面临挑战，包括在复杂多变的管道环境中模型的泛化能力不足、对大规模高质量标注数据集的依赖，以及高昂的计算成本等 。未来的研究将聚焦于开发更鲁棒、更具可解释性且数据依赖更少的小样本学习算法。

2.智能化：人工智能与深度学习的深度融合

（1）自主导航与检查：未来的机器人平台将具备更强的自主性，能够在无需人工干预的情况下，自主规划路径、导航、避障，并完成全流程的管道检测任务 。这对于检测长距离、网络复杂的管网具有重要意义。

（2）新型机器人形态：除了传统的轮式或履带式机器人，无人机也被用于检查大型管道或难以进入的区域 。同时，针对不同管径和环境的微型、柔性、两栖机器人也在研发中，以适应更复杂的检测场景 。

（3）增强的机器人能力：机器人平台将集成更先进的传感器，并通过AI算法赋能，使其具备一定的自主决策能力，例如在发现严重缺陷时能主动进行更详细的探测 。

3.集成化：多传感器融合与物联网远程监控

单一传感器的信息维度有限，集成化是提升检测全面性和准确性的必然趋势。

（1）多传感器融合平台：将CCTV、三维激光、声呐、探地雷达等多种传感器集成到同一个机器人平台上，通过数据融合算法，可以生成管道内部结构、几何形状、材质状况及周边环境的“数字孪生”模型，提供前所未有的信息丰富度 。这有助于更准确地诊断复杂和隐蔽的病害。然而关于多传感器融合技术在现场试验中的检测深度、覆盖率、速度和误报率等关键性能的实测数据仍然非常稀缺  。

（2）物联网（IoT）与远程实时监控：在管网的关键节点（如易涝点、合流制溢流口）部署集成了液位、流量、水质等传感器的物联网设备，可以实现对管网运行状态的7x24小时不间断远程监控 。这些实时数据流不仅能为日常调度和应急响应提供支持，更能作为AI预测模型的重要输入，实现智慧排水系统的闭环管理 。

四、排水管道检测技术的核心发展趋势

1.AI驱动的远程监测与机器人平台应用案例

（1）硬件配置/感知层：在现场部署流量计、液位计、摄像头、水质传感器等硬件设备，用于数据采集 。

（2）通信协议/传输层：通过4G/5G、WiFi或工业以太网等方式，将采集到的数据传输到云端或监控中心 。

（3）数据处理与存储/平台层：在云平台或本地服务器上，利用AI算法对海量数据进行实时分析、异常检测、风险预警和可视化展示。数据通常存储在云端或分布式数据库中 。

实际效果方面，有案例表明，部署此类系统后，能够有效减少城市内涝和污水溢流事件，管网养护成本平均降低12%，调度效率提升50% 。然而，值得注意的是，缺乏对故障检测率、维护成本降低比例等关键性能指标的精确量化数据 。同时，实施这类系统也面临着旧系统集成、数据治理和安全隐私等挑战 。

2.主要商业供应商及其解决方案

（1）中国供应商：以哈工智灵为例，该公司专注于地下管网的无人化检测技术，其“两栖探查机器人”产品搭载了AI全自动判读系统，旨在实现“无水作业+智能诊断”的检测模式，并已构筑从机械结构到算法模型的完整技术壁垒 。

（2）国际供应商：

SewerAI：提供基于AI的云平台，可自动分析和标记下水道检测视频中的缺陷，显著提高报告生成效率 。

PipeAId：一个基于计算机视觉的AI系统，能够处理CCTV视频，智能识别管道缺陷并根据NASSCO PACP标准进行分类 。

ClearVision：提供基于云的视觉AI，能快速处理摄像头阵列的输入，识别管道损坏并评估风险，其宣称比传统方法更快、更安全、更准确 。

Wipro与DC Water的合作：Wipro公司利用其在自动化和AI领域的专长，与华盛顿特区的供水公司合作开发了自动化管道视频检查解决方案，旨在优化维护流程、节省成本 。

尽管这些供应商展示了AI技术商业化的巨大潜力，但市场尚处于发展初期，商业模式和性能标准仍在探索和建立中。

 

五、核心挑战与未来展望

1.数据安全与隐私监管的挑战

中国法规体系：中国已构建起以《网络安全法》、《数据安全法》（DSL）和《个人信息保护法》（PIPL）为核心的法律框架 。这些法律强调数据处理的合法性、目的限制、用户同意和数据最小化原则 。针对AI，中国还出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定，对数据来源、标注规则、用户权利保障等提出了具体要求 。

欧盟GDPR对比：欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）是全球数据保护的标杆，它以严格保护个人数据为核心，赋予数据主体广泛的权利（如访问权、删除权），并对违规行为处以重罚 。与GDPR相比，中国的法规覆盖范围更广（不仅限于个人信息），且更强调与国家安全相关的数据治理 。

面临的挑战：对于AI驱动的市政排水监控系统，虽然其采集的数据（如水位、流量）多数不直接涉及个人隐私，但摄像头影像可能意外捕捉到敏感信息。如何在确保公共安全与保护公民隐私之间取得平衡，以及如何使这些系统的设计和运营完全符合中欧等不同司法管辖区日益严格的法规要求，是所有技术供应商和运营商必须面对的课题。

2.技术、标准与应用的综合挑战

技术层面：AI模型的鲁棒性和泛化能力仍是核心瓶颈。如何让模型在光照、水流、管壁材质等条件差异巨大的真实环境中保持高精度，是亟待解决的难题 。此外，多传感器数据的实时、高效融合算法仍需突破。

标准层面：缺乏统一的缺陷定义、数据格式和性能评测标准，阻碍了不同技术、不同厂商解决方案之间的横向比较和数据共享，不利于行业整体水平的提升。中外标准体系的差异也为技术的国际化应用带来壁垒。

应用层面：高昂的初始投资成本、对专业操作人员的技能要求，以及如何将先进检测技术无缝整合到现有的市政管理工作流中，都是推广应用的现实障碍。

3.未来展望

（1）全面智能化：AI将从辅助判读工具进化为管网健康管理的“大脑”，实现从缺陷识别、风险评估到维护决策的全链条智能闭环。

（2）机器人即服务（RaaS） ：随着机器人自主能力的提升和成本的降低，可能会出现基于云的机器人检测服务新商业模式，市政部门可以按需购买服务，而非直接采购和维护昂贵的设备。

（3）数字孪生驱动的资产管理：多传感器融合技术与GIS、BIM相结合，将构建起高保真的城市地下管网数字孪生体。管理者可以在虚拟空间中模拟管网运行，预测老化趋势，优化修复策略，实现全生命周期的精细化资产管理。

（4）法规与伦理的完善：随着技术的普及，针对智慧城市基础设施（包括排水系统）的数据安全、算法透明度和AI伦理的法规将进一步细化和完善，为技术健康发展提供保障。