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  供水管网漏损管控是水务职业提质增效、节水保供的重点难点作业。昨日记者从天津水务集团得悉，针对传统漏损检测依靠人工经历、功率偏低、辨认精准度缺乏、模型适配性有限等职业痛点，天津水务集团研制的根据数据驱动的供水管网漏损辨认模型已进入实地测验阶段。该技能依托大数据和AI完成管网漏损精准辨认、定量解析，推进管网控漏作业从经历驱意向数据驱动改变开展方法与经济转型，助力城市供水运维精细化提高。

  长期以来，供水职业多经过物理模型、水力模拟及现场经历排查管网漏损，传统形式易受外因搅扰，存在漏点定位禁绝、漏损量化困难等问题，难以适配现代化城市管网运维需求。近年来，天津水务集团管网监测系统继续完善，可精准收集海量流量、压力运转数据，但很多数据姑且还没得到深度发掘，数据赋能管网管理的价值未能充沛开释，立异数据化漏损辨认技能火烧眉毛。

  为此，天津水务集团发动“根据数据驱动的供水管网漏损辨认研讨”专项项目，依托大数据剖析交融多种机器学习算法，深度发掘管网水量数据，精准描写各类用水形式。项目建立并屡次迭代优化夜间最小流（MNF）漏损辨认模型，显着提高模型在杂乱管网场景下的泛化才能与检测精度。一起，项目以水量平衡剖析为中心，全面整理水量的输入与输出，精准厘清管网漏损水去向与损耗成因，为拟定科学控漏战略供给量化数据支撑。

  现在，该自研漏损辨认模型已敞开使用测验，第一批试点落地大港油田、沿海高新区区域管网。待试点运转成熟后，模型可完成分区计量片区疑似漏损主动筛查、智能辨认，快速精准定位荫蔽漏点、科学评价全体漏损水平。