導語

【 目的 】 城鎮排水管道是城市基礎設施的關鍵部分，其健康狀況關乎城市安全與運維。 研究旨在剖析排水管道健康狀況，為保障排水系統穩定運行提供依據。 【 方法 】 文章綜合國內外相關研究,從管道自身、外部環境及使用維護等方面分析健康影響因素，梳理各類風險事件及成因，介紹直觀檢查與設備檢測手段,闡述評估流程及常見的評估方法，探討人工神經網絡等管道預測模型。 【 結果 】 管道自身老化、外部環境復雜、運維不當等因素致使風險事件發生。 檢測技術各有利弊，評估流程多法并存，預測模型雖有進展，但因數據原因使應用受限。 【 結論 】 城鎮排水管道健康評估已從傳統邁向綜合評估，取得一定成果,但仍面臨評估標準不統一、數據融合困難和成本效益待優化等挑戰。 未來還需推動多學科融合、智能機器人技術應用,強化管道健康管理，提升城市韌性與可持續發展能力。

【引文格式】

周毅, 劉旭輝, 沈加子, 等.城鎮排水管道健康評估研究進展[J].凈水技術, 2025, 44(5): 34-43.

ZHOU Y, LIU X H, SHEN J Z, et al.Research progress of health assessment for urban drainage pipelines [J].Water Purification Technology, 2025,44(5): 34-43.

通信作者

張小磊

哈爾濱工業大學（深圳）副教授

主要從事市政及工業有機廢棄物資源化，城市污水廠污泥減量及資源化，飲用水深度處理，市政管網監測評估等相關研究，在Chemical Engineering Journal和Bioresource Technology等環境領域權威期刊上發表論文70篇，參編有機固體廢棄物資源化及污水處理相關書籍3部，2023年獲得美國土木工程師學會ASCE State of the Art of Civil Engineering Award。主持國家科技重大專項子課題及省部級課題多項。

城鎮排水管道作為城市的“地下生命線”，承擔著收集、輸送污水和雨水的重任，對維持城市的正常運轉起著不可或缺的作用。根據國家統計局數據，截至2023年12月，我國城市排水管道長度已達95.3萬km，較10年前增長了105%，規模的迅速擴張凸顯了其在城市基礎設施中的重要地位。然而，隨著城鎮規模不斷擴大以及排水管道使用年限增加，排水管道老化、損壞等問題日益凸顯，嚴重影響城鎮的運營管理。

在此背景下，開展排水管道健康評估研究意義重大。準確評估排水管道的健康狀況，能夠及時發現潛在隱患，為管道維護、修復和更新提供科學依據，有助于降低事故發生率，保障城市排水系統穩定運行。同時，合理的健康評估還能優化資源配置，提高城市運維管理效率，提升城市應對突發排水問題的能力。本文旨在綜述城鎮排水管道健康風險因素、類型，對各風險評估方法進行分類概括，以期為排水管道風險研究和實際工程應用提供有益參考。

1 排水管道健康風險

1.1

排水管道健康影響因素

城市排水管線大多深埋于地下，分布較廣，所處環境不透明且影響因素復雜。國內外學者就探索排水管網健康運行方面已有較多研究。總體而言，影響排水管道健康風險的因素大致可概括為3種類型。

(1)管道自身因素：指排水管道由于自身的內在特性而對其健康狀況產生影響的一系列因素。其中包括管長、管齡、管徑、制造工藝以及接口材料等。許多城市的排水管網建設時間較早，管道材料隨著時間的流逝自然老化。常用的管道材料可分為金屬管材、塑料管材及復合管材。鐵質管材有鍍鋅鋼管、鋁合金鋼管和鍍鎳鋼管，該類管道材料承重效果好，常運用于消防系統中，在排水施工中運用相對較少。塑料管材輕便且耐腐蝕性及可塑性強，在地下排水管道中有較多應用，常見的有硬聚氯乙烯(PVC-U)管材、聚乙烯(PE)管材和無規共聚聚丙烯(PPR)管材。除了上述提到的3種常用管道材料類型外，混凝土管道因其強度高、耐久性好、抗滲抗腐蝕抗沖刷能力強，且材料和維護成本低、安裝簡便等優點，在城鎮排水管道中也有諸多應用。研究表明，在影響管道健康的諸多自身因素中，管齡(管道老化)、管徑、管材和管長對管道劣化過程影響較大。

(2)外部環境因素：指排水管道系統周圍的自然條件、地質狀況、自然災害等均為影響排水管道健康運行的外部因素。Cai等將風險分析理論和方法引入城市內澇問題，研究發現，地形影響降水和匯流，城市化使硬化路面和建筑面積增加，改變下墊面，導致徑流系數增大、匯流時間縮短，從而引發內澇。學者們研究表明，管道周圍土壤性質、地下水位、埋土狀況和地面交通會影響排水管道的結構穩定，是造成管道的變形和塌陷的主要因素。

(3)使用與維護因素：使用與維護因素對于排水管道的健康狀況有著至關重要的影響。其中，過載使用問題日益凸顯，隨著城市人口的不斷增加以及土地利用方式的改變，排水管道所承受的負荷也在持續增大。同時，定期的檢查和維護對于排水管道的正常運行十分重要。排水管渠的運行維護包括：管渠巡視、管渠養護、管渠檢查與評估、管渠修理等。事實上，維護排水管渠工作的細則已在《城鎮排水管渠與泵站運行、維護及安全技術規程》(CJJ 68—2016)中進行了規定，但目前存在不能嚴格遵循規定進行運維的問題，導致出現風險。

綜上所述，排水管道健康影響因素成分復雜，且因素之間會相互影響導致管道健康程度下降。Salihu等通過文獻計量、科學計量和元分析方法指出影響排水管道劣化較大的因素包括運營缺陷、管道形狀、管道材料、廢水類型、結構缺陷和水力條件等,而樹根穿透、管道埋深、管道長度和道路類型等對排水管道健康影響相對較小。王海藍等對深圳河流域龍崗區段的排水管道檢測發現，功能性缺陷以沉積及障礙物居多，原因是居民傾倒垃圾致流速緩、水位高、沉積重。結構性缺陷主要是腐蝕、錯口、破裂及變形，腐蝕最多，主要受高水位、土質、管材影響。管道健康影響因素如圖1所示，圖中次要因素并不代表該因素不重要 ， 只是關于該因素的影響機理目前還沒有研究透徹 ， 需要更多的數據支撐該因素對管道健康狀況的影響。在排水管道長期運行過程中 ， 每個管道所處的環境不盡相同 ， 不同管道呈現出不一樣的穩定性 ， 因此對管道健康的判斷需要結合多方面因素 ， 從而更好地判別由排水管道引起的風險事故。

圖1 管道健康影響因素

1.2

排水管道風險事件

隨著排水管道建設愈加龐大，由排水管道健康引起的風險事故也逐漸顯露出來。污水管道投資巨大，其老化與損壞對環境和公共健康構成威脅，如有毒氣體泄漏、污水滲入地下污染土壤和地下水等。但當前預算多用于系統擴張與處理廠升級，管道修復資金不足。 根據《全國地下管線事故統計分析報告》，2023年由排水管道系統引發的事故為76起，其中，因排水管道本身結構性隱患導致的事故數量為40起，占全部的52.6%，其次是管理缺陷導致的事故，共18起，外力破壞與環境因素導致的事故數量為11起。不同的風險事件如表1所示。不僅如此，排水管網中的檢查井蓋、防墜網等設施若出現缺失、破損及維護不當的情況，還會造成工作人員和市民的跌落傷亡事件，給城市的安全帶來嚴重隱患。由此可見，及時發現管道本身結構性隱患并進行針對性處理，可有效防止排水管道引起的相關事故。

表1 主要運行風險事件及相關影響因素

1.3

排水管道事故原因分析

(1)管道本身隱患引發的事故

排水管道自身所潛藏的隱患往往會誘發一系列常見事故，諸如管道堵塞、管道滲漏以及路面塌陷等。管道破裂、管道老化和管道變形是大部分管道事故發生的原因。其中，管道破裂屬于極為嚴重的結構風險類別，其成因呈現出多樣化的特征。管道老化是較為普遍的一個因素，伴隨長期的使用過程，管道的性能會不可避免地出現下滑趨勢。以混凝土管道為例，排水類型及污水組分都會影響其使用壽命。排水管道在長期運行過程中易受物理腐蝕、化學腐蝕和微生物腐蝕，其中微生物在管道中產酸加快了混凝土管道的腐蝕老化，致使管道強度逐步衰減。并且，倘若管道長時間承受過高的壓力，不管這種壓力是源于內部的水壓，還是來自外部諸如交通荷載等方面的壓力，均會提升管道破裂的風險概率。除此之外，材料質量不過關以及施工質量存在缺陷同樣是不容忽視的。一旦管道發生破裂，污水將會出現外溢現象，這不但會對周邊的土壤以及水體造成污染，而且還有可能引發地面塌陷，從而對行人與過往車輛的安全構成極為嚴峻的威脅。管道變形現象一般是由不均勻沉降、外部擠壓等多種因素共同作用所導致的。此類變形狀況會對水流的正常輸送形成干擾，進而引發積水以及排水不暢等一系列問題。不僅如此，管道在發生變形之后，其受力分布狀況也會相應改變，這會致使其他部位所承受的壓力增大，從而進一步加劇管道破裂等風險的發生幾率。

(2)管理缺陷導致的事故

在排水管道內部，污水處于厭氧環境時，會生成CH 4 、H 2 S等具有危害性的氣體。一旦出現管道破損或者檢查井井蓋被打開等情形，這些氣體便有可能逸散至周邊環境之中。 倘若所處環境通風不暢，人員在接觸高濃度有害氣體時就極易發生中毒現象。其中，CH 4 屬于可燃氣體，當其在空氣中的濃度達到一定程度時，一旦遭遇火源便會引發爆炸，這會對周邊的建筑物以及人員的安全產生極為嚴重的威脅。與此同時，污水里包含有數量眾多的微生物，例如細菌、病毒、寄生蟲等。在管道破裂或者進行管道維護的過程中，工作人員有可能會接觸到這些微生物，從而面臨感染各類疾病的風險。

地下排水管網錯綜復雜，運維管理時難以包含所有的管道，部分管道沉積物清理不及時，水從檢查井、雨水箅子滿溢以及內澇積水現象。內澇不僅會對城市的基礎設施，諸如道路、建筑物地下室等造成損害，還會干擾城市的正常運轉秩序，引發交通癱瘓、商業活動受阻等諸多問題，同時也會對居民的生命財產安全造成危害與威脅。

1.4

檢測手段

(1)直觀檢查法

我國城鎮排水管網管線復雜，大多數城市內部的排水系統規劃與設計存在一定的缺陷，阻礙了城市的進一步發展。定期安排工作人員對排水管道的地面附屬設施進行檢查，如檢查井、雨水箅子等。檢查檢查井的井蓋是否有損壞、丟失的情況，檢查雨水箅子是否被樹葉、垃圾等堵塞，影響雨水的正常收集。工作人員通過檢查井對管道內部進行初步觀察，查看管道內壁是否有明顯的裂縫、腐蝕、結垢或異物堆積等情況。不過這種方法只能觀察到管道的局部情況，對于較深或較長的管道內部難以全面了解。在一些管徑較大、水深較淺的排水管道中，安排專業潛水員進入管道進行檢查。潛水員可以攜帶照明設備和攝像機，對管道的內壁、連接處等部位進行詳細查看，能夠發現一些如接口脫落、局部損壞等問題。但是這種方法存在一定的危險性，而且對于污水管道，由于水質惡劣、存在有毒有害氣體等因素，潛水員檢查會受到諸多限制。

(2)設備檢測法

目前城鎮排水管道運維主要依賴人工作業，作業量大且風險性高。隨著機械自動化的蓬勃發展，以機械代替人工作業能夠有效地提高運維人員的安全以及效率。

管道閉路電視(closed circuit television for pipes, CCTV)檢測機器人是目前最為常用的排水管道機器人。工作原理是通過在管道內放置帶有攝像頭的爬行器，攝像頭可以360°旋轉，對管道內部進行全方位拍攝。爬行器在管道內緩慢前行，將拍攝到的視頻圖像傳輸到地面的控制設備上。技術人員可以根據視頻畫面來判斷管道的內壁狀況，如是否有裂縫、變形、腐蝕、滲漏點等。這種方法可以檢測較長距離的管道，并且能夠記錄下詳細的管道內部情況，為后續的管道修復和維護提供準確的依據。當前在國內CCTV機器人發展迅速，深圳市某公司發明了鴨嘴獸系列CCTV管道檢測機器人，可以在管道內部水位過半時檢測管道，為城鎮排水系統的檢測提供了便利。表3列舉了一些管道檢測技術。由于城市雨污管網系統管線復雜，位于地下以至于檢測難度較大，單一的檢測技術無法滿足復雜的城市排水系統。近年來，越來越多的研究人員將各種技術加以融合，從而在增強檢測成果的同時增加檢測效率，并降低人工檢測的危險，使檢測方法朝著更全面、更可靠的方向發展。目前，人工智能因其高效且風險低，與各種檢測技術的融合越來越成為當前國內外學者重點關注的對象。Bai等綜述了探地雷達的傳統和新型算法應用，包括支持向量機(support vector machine, SVM)、人工神經網絡(artificial neural network, ANN)、深度學習(deep learning, DL)等，展現出機器學習與探地雷達融合的可行性。

在CCTV檢測機器人中，有利用快速視頻(quick view, QV)電子潛望鏡及CCTV檢測相結合的方法，當檢測管徑較小的管道時，QV可以配合CCTV進行檢測。同時，CCTV檢測錄像數據資料不斷增加，為機器學習提供了扎實的數據支撐。各類圖像識別算法開始運用到排水管道缺陷識別中。基于各大神經網絡、DL的檢測算法在排水管道缺陷識別中得到了應用。常見的圖像識別模型有LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、YOLO等。韓崔燕等基于YOLOv5s模型識別CCTV排水管道缺陷，使排水管道缺陷識別模型的多類別平均精確度達到了85.42%。其中錯口、異物穿入、滲漏和破裂4種缺陷的識別精確度可達到93.6%、91.7%、91.7%和91.3%。綜上所述，把人工智能方法運用在城鎮排水管道缺陷檢測中，取得了較為滿意的識別準確率，但仍在模型輕量化、主動學習能力和多模態信息的融合方面可以有進一步的研究，以此能夠更好地預測城鎮排水管道的健康狀況。主要排水管道檢測技術如表2所示。

表2 排水管道檢測技術

2 排水管道健康評估

2.1

排水管道健康評估流程

排水管道健康評估流程總體可分為3個階段，包括資料收集階段、建立評估指標體系階段、健康等級評價階段，流程如圖2所示。

圖2 排水管道健康評估流程圖

資料收集階段，首先要對評價對象有充足了解，并在調研的過程中收集數據，以支撐后續構建評估指標體系。當前，各國都有各自的排水管道評估標準手冊，其中北美遵循的標準是于2001年開發的《管道評估認證手冊》，標準中將管道分為結構性缺陷和運行維護2類。英國遵循的是《污水管道修復手冊》，它與《管道評估認證手冊》在很多方面有相似之處且主要針對混凝土管道。澳大利亞主要遵循《澳大利亞管道狀況評估手冊》，它將管道缺陷分為結構性缺陷和水力缺陷。《城鎮排水管道檢測與評估技術規程》(CJJ 181—2012)是國內在2012年推出的標準手冊，雖然國內起步較晚，但充分吸收了前者的經驗，對缺陷的分類更加細化。這些標準手冊距今至少已過了10余年，隨著檢測技術不斷迭代升級，數據不斷完善，為更新現有的標準手冊和理念提供了新的技術基礎，從而能夠更好地跟上城市發展的步伐。

建立評估指標體系階段主要是在認識評價對象后，對影響對象的一系列因素進行分析、篩選。其中最核心的問題是如何篩選評價指標，目前針對排水管道影響因素篩選評價指標的方法有很多。常見的篩選評價指標方法及參數如表3所示，大致可分為主觀經驗評估、客觀數據評估、綜合評估3種類型。

表3 篩選評價指標方法及參數

專家評分法是一種通過向相關領域專家咨詢，依靠專家經驗和主觀判斷來對風險事件及相關影響因素進行說明、解讀和評估的方式。通常情況下，專家評分法一般作為綜合篩選的一部分內容。風險矩陣法是依據風險評估主體的需求以及風險識別的結果而構建起來的，通過把風險概率的等級與風險危害程度的等級相互融合，以此來對風險大小進行描述的一種方法。

客觀數據評估通過大量試驗結果和統計數據建立數學模型。因子分析法將多種指標簡化為幾個因子項進行評價，對于排水管道影響因素的篩選提供了便利。國內已有通過因子分析法篩選一級指標和二級指標構建評價體系的應用。理論模型法基于試驗和經驗進行風險評估。歐盟研發了基于生物化學機理的評估理論模型WATS。

綜合評價是主觀經驗和客觀數據相結合的評估方法，評價的依據包括數據、模型和專家知識等。城市排水管網系統復雜，其規劃、建設與運維涉及多種因素。當前，國內大多數排水管網健康評估傾向采用綜合評價法。Ba等基于模糊綜合評價與網絡分析法以蘇州工業園區為例分析該地區排水管網運行風險，評估結果顯示該園區主要為二級和三級風險，整體運營安全風險低、管理水平高。顏文濤等通過灰色關聯綜合評價法衡量污水管道健康狀況的指標，得到污水管道的預報健康度排序，從而可以確定污水管道檢測的優先順序。 劉威等基于層次分析法-熵權法組合對城市排水管段進行風險評級,評價結果表明，鋼筋混凝土管線的風險情況遠高于混凝土和塑料管線。評估方法有許多，每種方法都有其優勢與不足，如何將各種評估模型有效融合，構建出科學合理的評估體系是實現城鎮排水管道健康評估的關鍵。

2.2

管道預測模型

隨著計算機硬件和數據庫的升級，人工智能模型的運算速率和準確率大幅度增加，人工智能模型逐漸走進排水管道領域。區別于經典的評估方法，以數據驅動的人工智能模型能夠有效改善評估體系主觀性問題并預測管道健康狀況。常見的人工智能模型有ANN、模糊邏輯規則、模擬規則以及機器學習模型。機器學習模型大類中，隨機森林、SVM以及決策樹3種模型在預測管道狀況上應用較多。ANN在排水管道狀態評估應用中，通常采用反向傳播和概率神經網絡建立管道劣化預測模型。

Tran 等為澳大利亞雨水排水系統構建了有序概率劣化模型(ordered probit deterioration model, OPDM)和神經網絡模型(neural network deterioration model, NNDM)，模型評估結果表示，NNDM較OPDM預測性能強；Mcbean等使用SVM和決策樹分類器(decision tree classifiers, DTC)對加拿大圭爾夫市的排水管道系統進行預測，通過模型對比發現，DTC的受試者工作特征曲線下面積(area under the ROC curve, AUC)準確率及知識發現能力優于SVM模型；美國污水管道老化嚴重，混凝土污水管腐蝕是主要的失效原因，Zamanian等開發高精度模型分析管道性能影響因素，模型表明長度對管道應力應變有顯著影響；Laakso等建立二元邏輯回歸與隨機森林模型，在驗證集中分類準確率分別為62%、67%。同時通過精簡模型變量發現僅用管坡、管齡、管長3個變量準確率可超50%。

國內對預測模型的研究相較國外較晚，研究主要集中在排水管道特征與排水管道狀況的關系，并運用各種研究方法嘗試建立基于國內排水管道數據的狀況預測模型。劉少非等利用基于遺傳算法(genetic algorithm, GA)優化極限學習機(extreme learning machine, ELM)神經網絡預測排水管道可能出現的結構缺陷；唐洋博等借助神經網絡模型與邏輯回歸算法預測排水管道破損尺寸及路面塌陷風險發生率。汪宙峰等基于堆疊算法模型，以四川省某市2275段地下排水管道為研究對象構建排水管道預測模型，該模型預測精確值為93.7%，并指出管道堆積、障礙物和管道變形是排水管網風險防控的重要因素。雖然，ANN算法和邏輯回歸模型基于管網基礎信息預測管道破損尺寸及地陷發生率效果良好，但模型未納入地質、水文條件，存在一定的局限性。表4中列舉了目前常用于管道的人工智能預測模型優缺點及適用性。排水管道狀況預測模型的研究在不斷發展，但仍面臨諸多挑戰。未來需要通過跨學科合作、數據整合和技術創新等手段，進一步改進和完善預測模型，以提高排水管道的管理和維護水平，保障城市基礎設施的安全和可持續發展。

表4 主要管道人工智能預測模型優缺點及適用性

3 發展趨勢與展望

本文從排水管道影響因素、風險類型、檢測技術、管道健康評估4個方面對城鎮排水管道健康進行論述。

(1)影響因素方面。排水管道在地下環境復雜，狀況受多種因素的影響,包括管道自身、外部環境以及使用與維護因素有關。需要結合多種工具、理論知識來掌握影響管道因素的運行規律。

(2)風險類型方面。排水管道面臨結構缺陷、功能缺陷、腐蝕、外部破壞以及自然災害引發的風險，這些風險威脅管道正常運行，可能導致污水溢流、路面塌陷等問題，影響城市環境、交通和居民生活。

(3)檢測技術方面。排水管道檢測技術多樣，包括CCTV檢測、聲納檢測和QV檢測技術等。每種技術有其適用范圍和優缺點，實際檢測中常結合多種技術提高檢測準確性和全面性。現階段管道檢測技術存在局限，在實際復雜管況下，如何實現自主作業是城鎮排水管道必須要克服的難題，這都建立在更高效的傳感、智能控制等技術的基礎上。

(4)健康評估方面。主要通過資料收集階段、建立評估指標體系階段以及健康等級評價階段3階段全面評估管道健康狀況，雖然已有很多研究開發了預測效率高的模型，但模型應用目前還依然停留在研究層面，較少投入到實際工程應用中。主要原因是大部分現存的排水管道數據信息難以滿足研究中模型需求的數據精度和類別數量。因此，排水管道特征因子的篩選和降低模型復雜性的研究具有重要意義。

總體而言，城鎮排水管道健康評估研究在過去幾十年取得了顯著進展，從傳統的外觀檢查方法到基于多種技術手段的綜合評估，為保障排水管道的正常運行發揮了重要作用。 然而,目前仍然面臨評估標準不統一、數據融合困難和成本效益問題等挑戰。未來還需要朝著多學科融合、智能機器人應用和綠色可持續評估等方向發展，以進一步提高排水管道健康評估的水平,確保城鎮排水系統的安全可靠運行。

本文來源于《凈水技術》2025年第5期“凈水技術前沿與熱點綜述”，內容略有刪減，原標題為《城鎮排水管道健康評估研究進展》，作者周 毅1,劉旭輝2,沈加子1,李 繼1,張小磊1,?(1.哈爾濱工業大學 <深圳> 土木與環境工程學院,廣東深圳 518055;2.深圳市龍崗排水有限公司,廣東深圳 518026)。

來源：本文源自《凈水技術》2025年第5期“凈水技術前沿與熱點綜述”

排版：范蕓

校對：李佳佳

關于《凈水技術》

《凈水技術》創刊于 1982年，由上海市科學技術協會主管，上海市凈水技術學會和上海城市水資源開發利用國家工程中心有限公司聯合主辦，上海市政工程設計研究總院(集團) 有限公司和同濟大學環境科學與工程學院提供學術支持的中國科技核心期刊，華東地區優秀期刊。《凈水技術》2023年復合影響因子為1.348，綜合影響因子為0.875。

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