管网爆管背景
给水管网漏损率长期高于 12%，爆管事故频发，不仅造成大量水资源浪费，还引发生活不便、水二次污染、交通堵塞等社会问题。爆管原因多样，包括管道材料和接口缺陷、内外压力作用、温度变化产生的应力、管道基础问题、腐蚀、管网水力冲击、人为破坏以及自然灾害等。
SCADA 压力数据特征分析
监测点压力值随时间呈现周期性变化。爆管发生时，管网压力会出现变化，离爆管点越近，压力变化幅度越大。而且，爆管点位置不同，对各监测点压力变化的影响也不同，例如在水源点附近和管网末梢的监测点，压力变化情况存在明显差异。
基于数据驱动聚类算法的爆管事件侦测
运用非监督分类学习算法，对压力监测数据进行处理。通过计算数据点之间的距离，识别出压力监测数据中的异常值。依据异常值出现的时间和空间位置，就能判断可能发生爆管事件的时刻和地点。若某个数据点与其他点相比，周围点较少且距离其他点较远，那么这个点就可能与爆管事件相关。
基于模型的爆管点定位
借助水力模型，评估爆管规模并分析爆管流量。通过模拟计算不同管径管道爆管时的压力降和流量，对比模拟结果与实际测量结果的差异，来确定爆管管段的位置。此外，还可结合爆管风险评估模型，对爆管风险进行评估，为爆管定位提供更多参考依据。
结论与建议
压力在线监测数据对发现管网运行异常至关重要，增加监测密度和提高监测频次，能够更及时地发现爆管事件。聚类分析方法有助于检测出压力明显下降的爆管情况，特别是在夜间或难以从地面发现的暗爆场景中。水力模型虽然是定位爆管位置的重要工具，但在估计爆管流量时存在较大误差。因此，建议采用压力驱动模拟替代传统水力模拟，用于分析管网异常事件。
