合肥市供水管网总里程已超过4000公里，服务人口超过500万。随着城市规模的不断扩大和管网运行年限的增长，传统的人工巡检和管理方式已难以满足现代化供水管理的需求。为提升管网运行管理水平，合肥市积极推进供水管网智能监测系统建设，通过物联网、大数据和人工智能等先进技术的综合应用，构建了覆盖全市的智慧监测体系。
一、系统总体架构设计
智能监测系统采用感知层、传输层、平台层和应用层的四层架构设计。感知层在管网关键节点部署智能压力传感器、超声波流量计、水质监测仪和声波传感器等各类智能终端设备；传输层通过NB-IoT和4G/5G无线通信网络实现数据的实时、稳定回传；平台层搭建了基于云计算的大数据处理和分析中台，具备海量数据存储、实时计算和智能分析能力；应用层提供可视化展示、预警管理和决策支持等业务功能。
二、核心监测功能
流量压力监测方面，系统在全市供水管网关键节点安装了1500余个智能压力传感器和800余个超声波流量计，实现了管网运行参数的实时采集和异常波动预警。漏损声波监测方面，沿主干管网部署了高灵敏度声波传感器，利用声学特征识别技术对管道漏损进行实时监测，可自动识别不同类型管道漏损的声波特征，漏点定位精度达到米级。水质在线监测方面，在供水末端安装多参数水质监测仪，实时监测浑浊度、余氯、pH值等关键水质指标，确保居民用水安全。
三、DMA分区计量与漏损管控
系统将全市供水管网划分为128个DMA独立计量分区，每个分区安装高精度流量计和压力传感器，通过夜间最小流量分析法实时评估各分区漏损水平。当某分区夜间最小流量超过预警阈值时，系统自动锁定异常区域并通过GIS地图精确定位，运维人员可在第一时间安排现场排查。通过DMA精细化管理，合肥市管网漏损率已从2018年的16.5%降至2025年的8.2%以内。
四、智能分析与辅助决策
基于大数据分析和机器学习算法，平台可实现管网运行态势预测、异常事件智能识别和漏损风险评估等功能。当监测数据超出预设阈值时，系统自动发出分级预警通知。同时，平台还具备管网水力模型仿真功能，可模拟不同工况下管网的运行状态，为管网规划、改造和应急调度提供科学决策依据。