基于多源数据融合与深度学习模型的排水管网故障诊断技术研究进展与展望

黄冕眉

(广东省城乡规划设计研究院科技集团股份有限公司，广东 广州 510290)

摘　要：　排水管网作为城市水系统的核心基础设施，其运行状态直接影响污水集中收集率、生态环境安全及城市内涝防治成效。随着排水管网服役年限增长与城市扩张，管道腐蚀、破裂、堵塞等故障频发，传统人工检测方法已难以满足高效精准的诊断需求。因此，系统综述了多源数据融合与深度学习模型在排水管网故障诊断中的研究进展。首先，梳理物理探测数据、遥感数据、传感器实时监测数据3类数据的特征与局限性，分析数据级、特征级、决策级3类融合方法的应用;其次，阐述深度学习模型在故障识别、故障定位、故障预警中的典型应用与成效;最后，提出构建立体监测网络、统一数据标准、研发轻量化与可解释性模型等未来方向，为排水管网智慧化运维提供理论支撑与技术参考。

关键词：　排水管网; 故障诊断; 多源数据融合; 深度学习模型; 智慧运维

引文格式： 黄冕眉. 基于多源数据融合与深度学习模型的排水管网故障诊断技术研究进展与展望[J]. 市政技术，2026，44(4)：281-286. (HUANG M M. Research progress and prospect of fault diagnosis technology for drainage pipeline networks based on multi-source data fusion and deep learning models[J]. Journal of municipal technology，2026，44(4)：281-286.)