当水网“长出大脑”

• 感知（sensing）：压力、流量、水质、阀位、噪声/振动等传感器布在输配系统的关键节点；智能水表（AMI/AMR）把户用数据实时回传。新加坡 PUB 的计划正分阶段为居民与商用用户装配 30 万只智能水表，实现近实时用水数据与异常提醒。

• 连接（connectivity）：LoRaWAN、NB-IoT、4G/5G 把全城数据“送上云”，形成分区计量（DMA）级的在线视图。上方插图展示了从家庭水表到云平台的端到端通信链路。

• 洞察（analytics & digital twin）：用水预测、漏损定位、泵站优化、压力分区整定、爆管预警等都可由数字孪生驱动（实时数据 + 水力模型 + AI）。最新研究与公用事业案例显示，AI/数字孪生结合可把漏损/异常定位准确率提升到 80%+。

  
  

图1: 数字化水网的“鸟瞰图”，把取水、净水、输配、终端用户连成一张可视化地图。

图2: 亚洲开发银行“智慧水务系统”组件示意（资产管理/风险管理/水质—连续性监测/压力—漏检/泵控）。

非收益水（NRW）包括真实漏损、计量误差和非法取水。全球 NRW 依然居高：保守估计每年经济损失数百亿美元，对水资源紧张地区影响尤甚。分区计量 + 智能表 + 声学/卫星/AI 漏检的组合拳，被证实能系统性降低NRW。

与此同时，供排水的能耗占城市用电的 30–40%（在很多市政公用事业中），约占全球用电的 2–3%；抽水扬程、深井取水、深度处理与高楼二次供水都是“用电大户”。因此，水效率 = 能效 = 碳效。通过在线压控、泵群优化、夜间低压稳控等，智能水网可把千吨水电耗明显拉低。

图3: 非收益水整体解决方案示意（LoRa 网关、在线压力/流量、听漏、门户平台）。

· 声学/水力耦合方法：边听（噪声相关/水击波）、边算（瞬变分析/管网模型），定位“渗漏指纹”。越来越多研究把深度学习用于声学信号分段、特征提取与分类，提升复杂工况下的识别率。

· 卫星遥感助攻：用 AI 从卫星微波/热红外影像里识别“潮湿异常”，再精准派工复核；在部分城市的对比中，AI 卫星巡检的单位发现成本优于传统“地毯式听漏”。

· 数字孪生闭环：把实时表计、在线压力与管龄/材质等资产数据喂给孪生体，模拟“若有泄漏，哪段压力-流量会异常”，从而缩小排查半径。新加坡的实践显示，数据驱动的异常定位显著加快处置速度。

· 新加坡 PUB：以全城监测网络 + 数字孪生 + 机器学习实现异常定位，报告称异常/漏点定位准确率超过 80%，并持续优化算法与模型。

· 科伦坡（斯里兰卡）DMA：对 5 个分区的时变用水—漏损进行动态分析，揭示消费波动对 NRW 的影响规律，为巡检频次与时段优化提供依据。

· 多地住宅/园区 IoT 试点：水箱/泵站/二次供水的端到端图像显示了水位、压力、阀门与云端的联动逻辑。

1. 数据孤岛与模型维护：传感器品牌/协议多样，数据治理与模型更新的成本不可忽视。系统综述强调将AMI/SCADA 与孪生体打通的必要性。

2. 低质数据与误报：噪声、工况扰动会放大误报；新方法把声学信号两阶段时序分割并结合多模态Transformer，以提升鲁棒性。

3. 资金与能力建设：世界银行指出，实现 SDG 6 的投融资缺口巨大；NRW 治理与智能化升级需要绩效导向与公私合作并举。

水，是城市的生命线。过去的水网只会“输送”，而今天的智能水网已经能“思考”和“决策”。它让每一滴水都被看见、被利用、被守护，也让供水系统从“高能耗、高损失”逐渐走向“节水、节能、低碳”。无论是减少漏损、降低电耗，还是提升气候韧性，智能水网都在为城市注入新的绿色活力。未来，随着人工智能、数字孪生和可再生能源的进一步融合，水网将不再是“隐形基础设施”，而会成为城市走向可持续发展的智慧伙伴。