项目背景
云冈沟供水系统为供水分公司三大供水系统之一，主要负责马脊梁矿、四台矿、云冈矿、晋华宫矿、忻州窑矿、煤峪口矿等用户的生产、生活用水，日供水量约2.5万m³，2021年上半年日供水漏损率约15%。由于该趟管线大部分位于采空区上方，地质塌陷严重，造成管网爆管事故频发，且大部分都是暗漏事故，无法及时发现抢修，导致爆管水多次渗入井下工作面，对井下开采造成了安全隐患，且造成水资源浪费严重，每年损耗水量约130万m³，每年经济损失约900万元。正是基于矿区供水安全、漏损治理的需求，开展无人值守泄漏监控系统的研究和应用，现在相关经验与供水同行分享。
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矿区供水管现状
2.1矿区供水管网环境恶劣
矿区供水管网与城市供水管网有着本质的区别，矿区的供水管网地形条件复杂，远离市区，矿区各供水系统之间很难互相补充和调配，加上长期地下开采，地下水资源面临枯竭。可见，节能降耗，控制漏损工作都势在必行。由于，距离远、交通不便，夜间检漏受到矿区各种因素的影响，风险极大。所以，管网检漏和安全排查工作很难做到实时监测和跟踪。
2.2 井室深、间距大
矿区供水管网地处严寒地区，井室深、间距大，电力通讯线缆错综复杂，环境和交通噪声大，严重影响管网检漏工作。加上矿区重载车辆多，道路负荷大、地基沉降严重，增加了供水管网故障的概率。日常的人工巡查，无论巡检频次，还是巡检及时性，根本无法保障供水管网的安全。
2.3 管网腐蚀老化严重
矿区的供水管网大多数建于上世纪70年代，超年限服役，腐蚀老化严重，且资金投入少、更新改造难度大，严重影响了矿区的正常生产的生产、生活用水，供水安全也受到影响。
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无人值守泄露监控系统原理及应用
3.1守泄漏监控系统原理
无人值守泄漏监控系统是由专业噪声处理软件、CPU处理器和接收器、噪声记录仪、通讯天线等五部分构成。其原理是利用编程软件设置好噪声采集时间后，将噪声采集传感器布设在管网上实时采集泄漏噪声，然后通过车载模式沿着管线上方激活噪声传感器，接收每个噪声传感器声音信号至噪声接收系统上，经过高级声音处理辨识技术和频谱处理技术对噪声报警信号处理、判断、定位漏点。
无人值守泄漏监控系统构成图
该系统通过双工无线通讯技术，对噪声传感器编程、激活噪声传感器上传数据，同时又可以对噪声传感器发送指令，全天24小时自由、灵活的设定噪声传感器采集时间，实时、采集、上传、报警、定位漏点，彻底解放了检漏人员劳动强度和工作时间，使管网漏损治理工作实现了无人值守监控。
3.2 噪声传感器设定、安装、布控和调试
（1）对噪声传感器编程设定监控时间
由于，矿区周边噪声环境大，白天矿区用水量大，很容易造成噪声干扰。因此，研究人员根据矿区夜间用水量少、环境、交通噪声校的条件，设定噪声传感器在夜间02：00～04：00之间采集管网泄漏噪声，减少和避免外界环境噪声的影响。
噪声传感器现场安装图
（2）现场勘察、确定布控位置
为了满足噪声传感器布控条件、环境和距离，研究人员结合管网矿区供水管网GIS图纸，沿着管线现场踏勘和测量，与图纸逐一核对井深、间距、管材、管径等管网属性资料，并及时标记，确认井室的间距是否满足噪声传感器布控距离，确定是否需要开挖测点。同时，采用无线电干扰测量仪测量布控阀井位置是否存在无线电、强磁信号的干扰。现场勘察数据汇总一览表。
通过现场勘察发现，涉及铸铁管材的管段，井室最大间距220m已经接近噪声传感器的最大监控距离250m，且井深超过2m，井盖上孔眼被堵死，周边有变压器信号的干扰，传感器信号传输受影响。
根据现场试验的结果，结合泄漏噪声传播、衰减的特性，又对干扰大两个位置开挖了测点，优化布控间距120m。
（3）调试、试运行
噪声传感器和系统安装完毕，进入系统调试阶段。由于矿区构筑物多，井子深、管线周边供电设施、线路交叉复杂，对无线电信号的干扰严重。在噪声传感器安装完毕后，采用接收机逐一测试信号，检查通讯信号是否通畅、噪声采集是否正常。检查调试内容包含：
（a）通讯信号传输是否正常；
（b）噪声数据采集是否正常；
（c）根据传输信号、噪声采集的情况，调整传感器安装位置；
再次检查和调试，确保信号传输、噪声采集正常。
（d）拓扑关系是否清晰；
（e）报警阈值设置是否合理
在调试和试运行过程中，存在信号传输不稳定、中断以及噪声传感器通讯正常、但不报警的情况。于是研究人员利用无线干扰测量仪检测后，不报警主要问题是噪声传感器报警阈值设定不合理，需根据不同管材进一步分析和测试。
（4）重新设定报警阈值
系统报警阈值设定通常固定，在调试初期未根据不同的管材、压力、管径以及漏口尺寸，形状、漏量大小等因素，优化、设定噪声传感器报警阈值，导致个别噪声传感器不报警。报警阈值设定太高，轻微渗漏分贝值未达到报警阈值不报警；反之，报警阈值设置太低，又会导致误报。由此怀疑报警阈值设定不合理。
研究人员经过反复测试和研究，根据不同的管材、管径，重新调整和设定噪声传感器报警阈值。同时，调整了噪声传感器布控的距离，确保噪声传感器能够采集到噪声信号。报警阈值设定见下图。
报警阈值设定完毕后，研究人员再次进行了测试、检查，发现所有噪声传感器通讯、声音信号传输都运行正常。至此，无人值守泄漏监控系统进入正式监控。
（5）噪声报警数据分析和研究
研究人员根据每日噪声传感器上传的报警数据，按不同颜色、噪声分贝值进行综合分析和判断。不同颜色代表不同的泄漏状态，“红色”代表有泄漏；“黄色”代表可能有些泄漏；“绿色”代表无泄漏。系统软件按不同颜色区别泄漏的等级。研究人员根据泄漏噪声报警数据，在分析泄漏噪声频谱和噪声数据连续性、稳定性进一步判断报警信号的真实性，然后根据GIS坐标信息和数据测量噪声传感器之间距离，输入相关参数后，系统进行定位分析漏点的位置。
统计概率算法计算泄漏噪声报警平均值。噪音数据间断或瞬间报警值高通常被视为干扰噪声，而报警数据分贝值是持续、稳定报警分贝值才会视为泄漏噪声，确保了泄漏噪声报警数据可靠性。统计概率分析图如下：
3.3 无人值守泄漏监控系统应用成果
从无人值守泄漏监控系统投入云岗沟供水系统应用以来，无人值守泄漏监控系统先后4处报警，经开完验证，1处误报、3处暗漏点，最大一处暗漏点的修复后，荣华皂至四台分水站的供水量由原来的1.2万m3/d提高到了1.05万m3/d,日均挽回水量约1500 m³，公司年减少漏水量约54.75万m³。
（2）偏差分析
尽管，无人值守泄漏监控系统定位到了3处暗漏，但开挖验证精度都出现不同程度的偏差。通过研究数据分析发现偏差原因主要：
①噪声传感器坐标位置和GIS系统坐标位置存在偏差；
泄漏位置的计算是基于传感器之间的距离，并根据GIS系统提供的管道段的坐标计算。通过将实际泄漏位置映射回GIS，并找到实际泄漏坐标与预测泄漏坐标之间的距离，计算出泄漏定位误差。
②折点和拐点距离未统计在实际距离范围内；
③管材声音传播速度与系统设定的标准声速存在偏差；
由此可见，泄漏位置偏差是客观存在，也是无法避免的。研究人员需根据无人值守监控系统定位的漏点位置，结合GIS坐标、详细的管线资料和图纸修正其数据或通过其他检漏设备验证才能减少泄漏点位置偏差。
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结论
总之，在国家大力开展“漏损治理试点城市”的大背景下，未来“无人值守泄漏监控系统”将会成为管网漏损控制的主流，形成系统、健全、完善的管网渗漏体系，为管网漏损治理工作科学、智能的管控打下了坚实的基础。尽管，无人值守泄漏系统在泄漏预警、漏点定位上还存在算法上的改进和提升，但随着科技发展、技术进步、无人值守泄漏监控系统技术成熟，一定会成为未来漏控治理的主流方向。
