某水务集团管网漏损预测模型

把全域盲查变成按图索骥，暗漏点平均定位时间从数天缩短到一天内。

项目背景

该集团供水管网覆盖数千公里，产销差长期偏高。传统检漏依赖人工听音杆逐段排查，一天覆盖不了几公里，暗漏点往往在形成明漏、甚至路面塌陷后才被发现，抢修成本高、社会影响大。

集团已积累 DMA 分区计量、压力监测与历史维修数据，但这些数据分散在不同系统，从未被用于漏损预测。

解决方案

我们整合 DMA 分区流量、压力、噪声监测、管网属性（材质、管龄、埋深）与历史维修记录，构建漏损风险预测模型，输出分区风险排序与重点排查清单，把"全域盲查"变为"按图索骥"。

模型特征工程阶段重点处理了数据缺失与口径不一致问题，并针对样本不平衡做了专门处理。输出结果是概率排序而非判定结论，检漏人员按优先级现场核实，核实结果回流用于模型迭代。同时对夜间最小流量异常区域自动生成检漏工单。

实施步骤

最终成效

模型上线一年后，检漏作业的针对性显著提升，暗漏点平均定位时间从数天缩短到一天以内，无效排查里程减少过半。产销差指标逐季改善，抢修的社会影响事件明显减少。