【TH-GSW2】管网流量监测系统通过实时感知、精准分析、智能调控及远程管理，实现对供水、排水、燃气、热力等管网系统的流量动态监控与优化管理。
一、实时流量数据采集与监测
多参数同步感知
集成超声波、电磁、涡轮等流量传感器，实时采集管网中流体（水、燃气、热力等）的瞬时流量、累计流量、流速等核心数据。
结合压力、温度、水质等辅助参数，构建多维数据模型，全面反映管网运行状态。
高频次数据更新
支持秒级或分钟级数据刷新频率，捕捉流量波动细节（如用水高峰、突发泄漏等），为精细化管理提供数据基础。
分布式监测网络
在管网关键节点（如泵站、阀门、用户端）部署监测终端，形成覆盖全流程的监测网络，实现“点-线-面”立体化监控。
二、漏损定位与控制
夜间最小流量分析
通过监测夜间低流量时段数据，结合压力管理模型，识别异常流量波动，精准定位漏损区域（如管道破裂、接口渗漏）。
案例：某城市供水系统应用后，漏损率从25%降至8%，年节水超500万吨。
压力-流量关联分析
分析压力与流量的动态关系，判断管网是否存在“高压力-低流量”异常工况，提示潜在堵塞或爆管风险。
分区计量管理（DMA）
将管网划分为独立计量区域（DMA），通过流量平衡分析量化各区域漏损量，指导靶向维修，降低整体漏损率。
三、智能调度与优化运行
需求预测与动态调度
基于历史流量数据与机器学习算法，预测未来用水/用气需求，动态调整泵站运行频率、阀门开度，实现供需平衡。
效果：某水厂应用后，泵站能耗降低15%，供水压力波动减小30%。
多水源联合调度
在多水源供水系统中，通过流量监测数据优化水源分配比例，避免单一水源过载，提升系统韧性。
应急事件响应
突发爆管或污染事件时，系统快速计算受影响区域流量变化，联动关闭相关阀门，缩小停水/停气范围，缩短恢复时间。
四、安全预警与风险防控
异常流量报警
设定流量阈值，当瞬时流量超过限值（如用水量突增可能暗示偷水或爆管）时，立即触发报警并推送至管理人员。
水质-流量联动预警
结合水质监测数据，分析流量突变与水质恶化的关联性（如污水倒灌导致流量异常），提前预警污染风险。
设备健康管理
监测泵、阀门等设备的运行流量曲线，判断其性能衰减（如泵效率下降导致流量不足），指导预防性维护。
一、实时流量数据采集与监测
多参数同步感知
集成超声波、电磁、涡轮等流量传感器，实时采集管网中流体（水、燃气、热力等）的瞬时流量、累计流量、流速等核心数据。
结合压力、温度、水质等辅助参数，构建多维数据模型，全面反映管网运行状态。
高频次数据更新
支持秒级或分钟级数据刷新频率，捕捉流量波动细节（如用水高峰、突发泄漏等），为精细化管理提供数据基础。
分布式监测网络
在管网关键节点（如泵站、阀门、用户端）部署监测终端，形成覆盖全流程的监测网络，实现“点-线-面”立体化监控。
二、漏损定位与控制
夜间最小流量分析
通过监测夜间低流量时段数据，结合压力管理模型，识别异常流量波动，精准定位漏损区域（如管道破裂、接口渗漏）。
案例：某城市供水系统应用后，漏损率从25%降至8%，年节水超500万吨。
压力-流量关联分析
分析压力与流量的动态关系，判断管网是否存在“高压力-低流量”异常工况，提示潜在堵塞或爆管风险。
分区计量管理（DMA）
将管网划分为独立计量区域（DMA），通过流量平衡分析量化各区域漏损量，指导靶向维修，降低整体漏损率。
三、智能调度与优化运行
需求预测与动态调度
基于历史流量数据与机器学习算法，预测未来用水/用气需求，动态调整泵站运行频率、阀门开度，实现供需平衡。
效果：某水厂应用后，泵站能耗降低15%，供水压力波动减小30%。
多水源联合调度
在多水源供水系统中，通过流量监测数据优化水源分配比例，避免单一水源过载，提升系统韧性。
应急事件响应
突发爆管或污染事件时，系统快速计算受影响区域流量变化，联动关闭相关阀门，缩小停水/停气范围，缩短恢复时间。
四、安全预警与风险防控
异常流量报警
设定流量阈值，当瞬时流量超过限值（如用水量突增可能暗示偷水或爆管）时，立即触发报警并推送至管理人员。
水质-流量联动预警
结合水质监测数据，分析流量突变与水质恶化的关联性（如污水倒灌导致流量异常），提前预警污染风险。
设备健康管理
监测泵、阀门等设备的运行流量曲线，判断其性能衰减（如泵效率下降导致流量不足），指导预防性维护。
