云岡溝供水系統為供水分公司三大供水系統之一，主要負責馬脊梁礦、四臺礦、云岡礦、晉華宮礦、忻州窯礦、煤峪口礦等用戶的生產、生活用水，日供水量約2.5萬m³，2021年上半年日供水漏損率約15%。由于該趟管線大部分位于采空區上方，地質塌陷嚴重，造成管網爆管事故頻發，且大部分都是暗漏事故，無法及時發現搶修，導致爆管水多次滲入井下工作面，對井下開采造成了安全隱患，且造成水資源浪費嚴重，每年損耗水量約130萬m³，每年經濟損失約900萬元。正是基于礦區供水安全、漏損治理的需求，開展無人值守泄漏監控系統的研究和應用，現在相關經驗與供水同行分享。

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2.1礦區供水管網環境惡劣

礦區供水管網與城市供水管網有著本質的區別，礦區的供水管網地形條件復雜，遠離市區，礦區各供水系統之間很難互相補充和調配，加上長期地下開采，地下水資源面臨枯竭?？梢?，節能降耗，控制漏損工作都勢在必行。由于，距離遠、交通不便，夜間檢漏受到礦區各種因素的影響，風險極大。所以，管網檢漏和安全排查工作很難做到實時監測和跟蹤。

2.2 井室深、間距大

礦區供水管網地處嚴寒地區，井室深、間距大，電力通訊線纜錯綜復雜，環境和交通噪聲大，嚴重影響管網檢漏工作。加上礦區重載車輛多，道路負荷大、地基沉降嚴重，增加了供水管網故障的概率。日常的人工巡查，無論巡檢頻次，還是巡檢及時性，根本無法保障供水管網的安全。

2.3 管網腐蝕老化嚴重

礦區的供水管網大多數建于上世紀70年代，超年限服役，腐蝕老化嚴重，且資金投入少、更新改造難度大，嚴重影響了礦區的正常生產的生產、生活用水，供水安全也受到影響。

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3.1守泄漏監控系統原理

無人值守泄漏監控系統是由專業噪聲處理軟件、CPU處理器和接收器、噪聲記錄儀、通訊天線等五部分構成。其原理是利用編程軟件設置好噪聲采集時間后，將噪聲采集傳感器布設在管網上實時采集泄漏噪聲，然后通過車載模式沿著管線上方激活噪聲傳感器，接收每個噪聲傳感器聲音信號至噪聲接收系統上，經過高級聲音處理辨識技術和頻譜處理技術對噪聲報警信號處理、判斷、定位漏點。

 無人值守泄漏監控系統構成圖

該系統通過雙工無線通訊技術，對噪聲傳感器編程、激活噪聲傳感器上傳數據，同時又可以對噪聲傳感器發送指令，全天24小時自由、靈活的設定噪聲傳感器采集時間，實時、采集、上傳、報警、定位漏點，徹底解放了檢漏人員勞動強度和工作時間，使管網漏損治理工作實現了無人值守監控。

3.2 噪聲傳感器設定、安裝、布控和調試

（1）對噪聲傳感器編程設定監控時間

由于，礦區周邊噪聲環境大，白天礦區用水量大，很容易造成噪聲干擾。因此，研究人員根據礦區夜間用水量少、環境、交通噪聲校的條件，設定噪聲傳感器在夜間02：00～04：00之間采集管網泄漏噪聲，減少和避免外界環境噪聲的影響。

噪聲傳感器現場安裝圖

（2）現場勘察、確定布控位置

為了滿足噪聲傳感器布控條件、環境和距離，研究人員結合管網礦區供水管網GIS圖紙，沿著管線現場踏勘和測量，與圖紙逐一核對井深、間距、管材、管徑等管網屬性資料，并及時標記，確認井室的間距是否滿足噪聲傳感器布控距離，確定是否需要開挖測點。同時，采用無線電干擾測量儀測量布控閥井位置是否存在無線電、強磁信號的干擾?，F場勘察數據匯總一覽表。

通過現場勘察發現，涉及鑄鐵管材的管段，井室最大間距220m已經接近噪聲傳感器的最大監控距離250m，且井深超過2m，井蓋上孔眼被堵死，周邊有變壓器信號的干擾，傳感器信號傳輸受影響。

根據現場試驗的結果，結合泄漏噪聲傳播、衰減的特性，又對干擾大兩個位置開挖了測點，優化布控間距120m。

（3）調試、試運行

噪聲傳感器和系統安裝完畢，進入系統調試階段。由于礦區構筑物多，井子深、管線周邊供電設施、線路交叉復雜，對無線電信號的干擾嚴重。在噪聲傳感器安裝完畢后，采用接收機逐一測試信號，檢查通訊信號是否通暢、噪聲采集是否正常。檢查調試內容包含：

（a）通訊信號傳輸是否正常；

（b）噪聲數據采集是否正常；

（c）根據傳輸信號、噪聲采集的情況，調整傳感器安裝位置；

再次檢查和調試，確保信號傳輸、噪聲采集正常。

（d）拓撲關系是否清晰；

（e）報警閾值設置是否合理

在調試和試運行過程中，存在信號傳輸不穩定、中斷以及噪聲傳感器通訊正常、但不報警的情況。于是研究人員利用無線干擾測量儀檢測后，不報警主要問題是噪聲傳感器報警閾值設定不合理，需根據不同管材進一步分析和測試。

（4）重新設定報警閾值

系統報警閾值設定通常固定，在調試初期未根據不同的管材、壓力、管徑以及漏口尺寸，形狀、漏量大小等因素，優化、設定噪聲傳感器報警閾值，導致個別噪聲傳感器不報警。報警閾值設定太高，輕微滲漏分貝值未達到報警閾值不報警；反之，報警閾值設置太低，又會導致誤報。由此懷疑報警閾值設定不合理。

研究人員經過反復測試和研究，根據不同的管材、管徑，重新調整和設定噪聲傳感器報警閾值。同時，調整了噪聲傳感器布控的距離，確保噪聲傳感器能夠采集到噪聲信號。報警閾值設定見下圖。

報警閾值設定完畢后，研究人員再次進行了測試、檢查，發現所有噪聲傳感器通訊、聲音信號傳輸都運行正常。至此，無人值守泄漏監控系統進入正式監控。

（5）噪聲報警數據分析和研究

研究人員根據每日噪聲傳感器上傳的報警數據，按不同顏色、噪聲分貝值進行綜合分析和判斷。不同顏色代表不同的泄漏狀態，“紅色”代表有泄漏；“黃色”代表可能有些泄漏；“綠色”代表無泄漏。系統軟件按不同顏色區別泄漏的等級。研究人員根據泄漏噪聲報警數據，在分析泄漏噪聲頻譜和噪聲數據連續性、穩定性進一步判斷報警信號的真實性，然后根據GIS坐標信息和數據測量噪聲傳感器之間距離，輸入相關參數后，系統進行定位分析漏點的位置。

統計概率算法計算泄漏噪聲報警平均值。噪音數據間斷或瞬間報警值高通常被視為干擾噪聲，而報警數據分貝值是持續、穩定報警分貝值才會視為泄漏噪聲，確保了泄漏噪聲報警數據可靠性。統計概率分析圖如下：

3.3 無人值守泄漏監控系統應用成果

從無人值守泄漏監控系統投入云崗溝供水系統應用以來，無人值守泄漏監控系統先后4處報警，經開完驗證，1處誤報、3處暗漏點，最大一處暗漏點的修復后，榮華皂至四臺分水站的供水量由原來的1.2萬m3/d提高到了1.05萬m3/d,日均挽回水量約1500 m³，公司年減少漏水量約54.75萬m³。

（2）偏差分析

盡管，無人值守泄漏監控系統定位到了3處暗漏，但開挖驗證精度都出現不同程度的偏差。通過研究數據分析發現偏差原因主要：

①噪聲傳感器坐標位置和GIS系統坐標位置存在偏差；

泄漏位置的計算是基于傳感器之間的距離，并根據GIS系統提供的管道段的坐標計算。通過將實際泄漏位置映射回GIS，并找到實際泄漏坐標與預測泄漏坐標之間的距離，計算出泄漏定位誤差。

②折點和拐點距離未統計在實際距離范圍內；

③管材聲音傳播速度與系統設定的標準聲速存在偏差；

由此可見，泄漏位置偏差是客觀存在，也是無法避免的。研究人員需根據無人值守監控系統定位的漏點位置，結合GIS坐標、詳細的管線資料和圖紙修正其數據或通過其他檢漏設備驗證才能減少泄漏點位置偏差。

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總之，在國家大力開展“漏損治理試點城市”的大背景下，未來“無人值守泄漏監控系統”將會成為管網漏損控制的主流，形成系統、健全、完善的管網滲漏體系，為管網漏損治理工作科學、智能的管控打下了堅實的基礎。盡管，無人值守泄漏系統在泄漏預警、漏點定位上還存在算法上的改進和提升，但隨著科技發展、技術進步、無人值守泄漏監控系統技術成熟，一定會成為未來漏控治理的主流方向。