一、研究背景与工程痛点

城镇供水管网水质突变是供水安全的高频风险场景，其诱因涵盖管网破损漏损导致的外源污染入侵、管网沉积物再悬浮、二次供水设施故障、污染源违规接入、水力工况剧烈波动（阀门启闭、泵站启停）等多重因素。传统单点位、单指标的阈值预警模式存在三大核心短板：

1、感知维度单一：仅依赖余氯、浊度等少数水质指标，无法区分传感器故障、正常水力波动与真实污染事件，行业平均误报率普遍高于 30%；

2、时空覆盖不足：监测点密度低且分布不均，对管网末梢、分支管网等盲区的水质突变响应滞后数小时，难以精准定位污染源头；

3、异质性忽略：未考虑管网水质在空间上的分区差异（新旧管网、高低楼层、不同 DMA 分区）和时间上的动态基线（用水高峰 / 低谷、昼夜温差），固定阈值预警的场景适应性差。

IGC（Intelligent Grid Control）智慧水务一体化平台（IGC IWRS）基于 “1+3+N” 技术架构，通过多源传感器融合与时空异质性建模，可实现管网水质突变的分钟级精准预警与溯源定位，是当前智慧水务领域工程落地性较强的技术方案之一。

二、IGC 系统架构与多源感知体系

2.1 IGC 系统核心架构

IGC 系统采用 “一个中心、三张网络、N 个应用” 的分层架构，为水质突变预警提供全链路技术支撑：

1 个中心：水务大数据中心（WaterBDI），统一接入水质、水力、GIS、设备、气象等异构数据，构建时空统一的数据底座；

3 张网络：物联网（感知终端数据采集）、通讯网（5G / 光纤 / 窄带物联网混合传输）、互联网（业务协同与可视化展示）；

N 个应用：集成 GIS 管网一张图、数字孪生水力模型、DMA 分区计量、压力管理、应急调度等模块，支撑 “预警 - 溯源 - 处置” 全闭环管理。

2.2 多源传感器分层部署

针对水质突变预警需求，构建 “管网关键节点 + 分区边界 + 用户末端” 三级感知网络，融合四类传感数据，实现多维度交叉验证：

三、多源传感器融合技术体系

针对多源数据在采样频率、数据格式、空间坐标上的异构性，采用 “数据级 - 特征级 - 决策级” 三级递进融合架构，逐步提升预警可靠性，降低误报率。

3.1 数据级融合：时空基准统一与预处理

核心目标：将异构数据对齐到统一的时空坐标系，消除噪声与缺失值，为后续分析提供标准化输入。

（1）时间对齐：

高频数据（压力、流量）采用线性插值重采样至 1min 标准分辨率；

低频水质数据采用三次样条插值补全，对传感器故障导致的长时缺失值用 LSTM 时序预测填补；

事件型数据（阀门操作、管网施工）采用时间窗匹配机制，映射到对应时间断面。

（2）空间配准：

基于 GIS 管网拓扑将所有监测点数据映射到管段坐标，建立 “节点 - 管段 - 分区” 的空间关联关系；

采用管道水龄计算修正水质数据的传输滞后，实现上下游监测点的时空同步。

（3）数据清洗：

用 3σ 准则剔除传感器野值，小波变换去除高频随机噪声；

交叉校验同源参数（如浊度与流量变化率的相关性），自动识别传感器漂移与硬件故障。

3.2 特征级融合：多模态特征提取与关联

核心目标：提取不同数据源的异常特征，挖掘参数间的隐性关联，实现从 “单点数值” 到 “异常模式” 的升级。

（1）时域特征提取：对水质参数提取滑动窗口内的均值、方差、斜率、突变幅度；对水力参数提取压力波动率、流量变化率、水锤特征因子。

（2）空域特征提取：基于 GIS 拓扑提取上下游监测点的水质梯度、分区浓度差、空间分布熵。

（3）多模态特征融合： 采用交叉注意力门控融合机制（XGateFusion），自动加权不同特征的贡献度：

Ffusion=α⋅Fwater+β⋅Fhydraulic+γ⋅Fenvironment

其中α、β、γ为自适应权重，由注意力机制根据异常场景动态调整。例如外源污染事件下水质特征权重升高，管网冲洗场景下水力特征权重升高，实现场景自适应融合arXiv。

3.3 决策级融合：多级预警与交叉验证

核心目标：降低单源数据误报，输出可靠的预警结论与风险等级。 采用 D-S 证据理论融合多源决策结果，定义三类独立证据体：

证据 1：水质参数阈值越限程度（基本概率赋值\(m_1\)）

证据 2：水力工况异常程度（基本概率赋值\(m_2\)）

证据 3：空间邻接点异常一致性（基本概率赋值\(m_3\)）

通过 Dempster 组合规则合成总置信度，当总置信度大于 0.7 时触发预警，同时输出一级 / 二级 / 三级风险等级，既避免单传感器故障导致的误报，也提升了隐蔽性异常的检出率。

四、管网水质时空异质性分析方法

管网水质具有显著的空间分异性与时间非平稳性，忽略异质性会导致预警基线失真。IGC 系统从空间、时间、时空耦合三个维度构建异质性分析模型，替代传统全域固定阈值模式。

4.1 空间异质性建模

针对不同区域管网的材质、管径、水龄、负荷差异，建立分区动态基线，实现 “一区一阈值”。

地统计分析：采用普通克里金（Ordinary Kriging）插值生成全域水质分布场，通过半变异函数量化空间自相关性与异质性程度：

γ(h)=2N(h)1∑i=1N(h)[Z(xi+h)−Z(xi)]2

其中h为空间距离，\(Z(x)\)为监测点水质浓度，块金值与基台值的比值即为空间异质性占比。

地理加权回归（GWR）：构建水质参数与管龄、管径、流量、压力的局部回归模型，识别不同区域的水质影响因子差异，替代全局统一的回归系数。

空间聚类分区：采用 K-means+DBSCAN 混合聚类算法，将管网划分为若干水质均质分区，每个分区独立计算基线与预警阈值，大幅降低空间异质性导致的误报。

4.2 时间异质性建模

针对用水节律、季节变化、管网老化导致的水质基线漂移，实现动态自适应预警，排除正常周期波动的干扰。

时序分解：采用集合经验模态分解（EEMD）将水质时序分解为趋势项、周期项（日周期、周周期）、残差项，仅对残差项进行突变检测。

累积和控制图（CUSUM）突变检测：

Ct+=max(0,Ct−1++xt−μ0−k)

Ct−=max(0,Ct−1−−xt+μ0−k)

其中μ0为正常基线均值，k为偏移容忍度，当Ct+或Ct−超过控制限时判定为水质突变。

动态基线更新：采用滑动窗口实时更新基线参数，窗口大小根据用水模式自适应调整（用水高峰期缩小窗口提升灵敏度，低谷期扩大窗口降低误报）。

4.3 时空耦合异质性分析

将空间与时间维度结合，识别局部区域的突发性水质异常，实现污染团的动态追踪。

时空克里金插值（ST-Kriging）：构建时空协方差函数，同时利用时间邻近与空间邻近的监测数据，插值得到任意时空点的水质估计值与估计方差，方差异常增大区域即为潜在突变点。

时空扫描统计：采用扫描统计量（SaTScan）移动时空窗口，计算窗口内与窗口外的水质异常率比值，定位统计显著的水质突变时空聚集区，可精准追踪污染团的扩散路径与影响范围。

五、水质突变预警模型与闭环处置

5.1 预警分级与响应机制

基于风险程度与影响范围设置三级预警，匹配不同的处置流程：

（1）三级预警（黄色）：单指标轻微偏离基线，影响范围小于 1 个 DMA 分区，触发人工复核与加密监测；

（2）二级预警（橙色）：多指标联合异常，影响 1~2 个 DMA 分区，启动管网巡查与沿线水质抽检；

（3）一级预警（红色）：水质严重超标且水力数据佐证管网破损，影响范围超过 2 个分区，触发应急关阀与污染源溯源。

5.2 耦合数字孪生的溯源定位

IGC 系统将预警结果接入管网数字孪生模型，实现污染快速溯源与应急调度：

（1）基于实时水力水质数据反演污染团的注入位置与时间，定位误差可控制在 500 米以内；

（2）结合管网拓扑与水流方向，模拟污染团扩散路径，预测到达下游敏感点（医院、学校）的时间；

（3）自动生成最优关阀方案与应急调度建议，最大限度缩小污染影响范围。

5.3 工程应用效果

在国内多地供水管网的落地应用显示，基于 IGC 系统的多源融合预警方案：

（1）水质突变识别准确率从传统的 65% 提升至 92%；

（2）系统误报率降低 70% 以上；

（3）平均预警响应时间从 2 小时缩短至 8 分钟；

（4）支撑管网漏损率平均下降 15%~25%，次生水质风险显著降低。

六、挑战与展望

1、低浓度慢突变检测：针对重金属、微量有机物等低浓度污染物的缓慢累积，仍需进一步提升传感器精度与弱特征提取能力；

2、复杂管网适配：对老旧城区管网拓扑不清、支线密集的场景，空间异质性建模精度仍有提升空间；

3、边缘智能升级：将部分融合与预警算法下沉至边缘网关，可进一步降低云端负载与传输延迟，提升极端网络环境下的可靠性。