我國(guó)目前排水管道已超過(guò)60萬(wàn)km。高地下水水位地域管路損壞造成很多外水入滲，減少了雨污水管道的運(yùn)輸能力，加劇了內(nèi)澇現(xiàn)象和污水廠雨天溢流；低地下水水位地域管路損壞則導(dǎo)致廢水滲漏，污染地表水。此外，排水管網(wǎng)混接導(dǎo)致廢水根據(jù)降水管網(wǎng)直排河堤，導(dǎo)致廢水管網(wǎng)高普及率下的具體截污效率稍低。因而，城鎮(zhèn)排水管網(wǎng)改造修補(bǔ)是提標(biāo)增效的前提。在改造修補(bǔ)以前，需要通過(guò)科學(xué)規(guī)范和低成本的診斷方式鑒別管網(wǎng)中混接、破損的由來(lái)，制作管網(wǎng)混接損壞風(fēng)險(xiǎn)圖，從而達(dá)到精準(zhǔn)發(fā)力的目的。

排水管道物探檢驗(yàn)顯像的智能識(shí)別

CCTV檢驗(yàn)圖象必須人力判斷，主觀性強(qiáng)且判斷效率低。根據(jù)人工智能的圖像識(shí)別技術(shù)可提高CCTV檢驗(yàn)圖象的鑒別效率，其基本概念是最先根據(jù)已拍攝的CCTV圖象判斷結(jié)論，創(chuàng)建管路缺點(diǎn)難題（包含縫隙、橫剖面面積變小、產(chǎn)生偏移等）的圖象數(shù)據(jù)庫(kù)；在此基礎(chǔ)上選用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)檢驗(yàn)圖象開展自動(dòng)判斷。

用于管路缺點(diǎn)判斷的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包含反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、svm算法算法和隨機(jī)森林算法等。同反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靠近能力、歸類能力、學(xué)習(xí)速率更高；隨機(jī)森林算法則通過(guò)創(chuàng)建許多決策樹，構(gòu)成決策樹山林，有效提高對(duì)樣版的分類精確度。

排水管道智能化診斷檢測(cè)技術(shù)

排水管道CCTV檢驗(yàn)必須排水管道停水、清淤操作，每千米檢測(cè)費(fèi)用達(dá)到數(shù)萬(wàn)元乃至十萬(wàn)元之上；此外遭受降雨排盡操作的限定，對(duì)高水位運(yùn)行的雨污水管道檢驗(yàn)無(wú)法執(zhí)行。在排水片區(qū)檢測(cè)中，全面選用CCTV檢測(cè)技術(shù)，不但成本昂貴，并且在管道高水位運(yùn)作條件下也不現(xiàn)實(shí)。因而，成本低、持續(xù)水的排水管道智能化診斷技術(shù)是將來(lái)管道檢測(cè)評(píng)估的關(guān)鍵方式方法。

排水管道智能化診斷的第一個(gè)層級(jí)是全局水量均衡分析技術(shù)。一般是根據(jù)單獨(dú)管網(wǎng)系統(tǒng)或是管網(wǎng)與河堤、多個(gè)管網(wǎng)系統(tǒng)間的即時(shí)水位、流量過(guò)程開展相關(guān)分析和流量均衡剖析，用以鑒別潛在的河水倒灌、管網(wǎng)連接等問(wèn)題。

排水管道智能化診斷的第二個(gè)層次是水量水體分區(qū)診斷技術(shù)。排水管道水量水體分區(qū)診斷技術(shù)是首先將排水管網(wǎng)劃分成多個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)，這種網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)一般選擇在泵房、管網(wǎng)檢查井處。之后在網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行流量觀察和水體特征因子檢驗(yàn)，融合化學(xué)質(zhì)量均衡算法分區(qū)域或主抓段定量分析管道中各種入流源（生活污水、化工廢水、地表水等）的水量。

排水管道智能化診斷的第三個(gè)層級(jí)是基于管網(wǎng)數(shù)學(xué)模型和在線數(shù)據(jù)的追溯反演技術(shù)。在分區(qū)追溯分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)檢查井或是泵房的液位、水量數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，完成管道中入流源的反演定位，有利于進(jìn)一步降低水量水體分區(qū)檢測(cè)的工作量，擴(kuò)展智慧排水的實(shí)現(xiàn)方式和應(yīng)用價(jià)值。