供水管网漏损管控是水务行业提质增效、节水保供的重点难点工作。昨日记者从天津水务集团获悉，针对传统漏损检测依赖人工经验、效率偏低、识别精准度不足、模型适配性有限等行业痛点，天津水务集团研发的基于数据驱动的供水管网漏损识别模型已进入实地测试阶段。该技术依托大数据与人工智能实现管网漏损精准识别、定量解析，推动管网控漏工作从经验驱动向数据驱动转型升级，助力城市供水运维精细化提升。

长期以来，供水行业多通过物理模型、水力模拟及现场经验排查管网漏损，传统模式易受外界因素干扰，存在漏点定位不准、漏损量化困难等问题，难以适配现代化城市管网运维需求。近年来，天津水务集团管网监测体系持续完善，可精准采集海量流量、压力运行数据，但大量数据尚未得到深度挖掘，数据赋能管网治理的价值未能充分释放，创新数据化漏损识别技术迫在眉睫。

为此，天津水务集团启动“基于数据驱动的供水管网漏损识别研究”专项项目，依托大数据分析融合多种机器学习算法，深度挖掘管网水量数据，精准刻画各类用水模式。项目搭建并多次迭代优化夜间最小流（MNF）漏损识别模型，显著提升模型在复杂管网场景下的泛化能力与检测精度。同时，项目以水量平衡分析为核心，全面梳理水量的输入与输出，精准厘清管网漏损水去向与损耗成因，为制定科学控漏策略提供量化数据支撑。

目前，该自研漏损识别模型已开启应用测试，首批试点落地大港油田、滨海高新区区域管网。待试点运行成熟后，模型可实现分区计量片区疑似漏损自动筛查、智能识别，快速精准定位隐蔽漏点、科学评估整体漏损水平。