​​城市生命线工程安全运行智能保障系统：架构、技术与应用​​

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摘要：​​ 随着我国城市化进程的加速，燃气、供水、排水、供热、桥梁、综合管廊等城市生命线系统的规模日益庞大，其运行安全直接关系到城市的公共安全与社会的稳定运行。传统以人工巡检和单系统独立监控为主的模式已难以应对复杂城市运行环境下系统性风险的精准防控需求。本文旨在探讨基于物联网、大数据、人工智能和数字孪生等技术构建的城市生命线工程安全运行智能保障系统。文章详细阐述了该系统的“感-传-知-用”四层总体架构，重点分析了其多源异构数据融合、基于机器学习的风险智能评估与预警、基于数字孪生的仿真推演与协同调度等核心技术，并提供了核心算法的代码实现示例。该系统通过实现全面感知、智能研判、精准预警和高效处置，为提升城市安全治理能力的现代化水平提供了有效的技术路径。

 

​​关键词：​​ 城市生命线；公共安全；物联网；数字孪生；风险预警；智能决策

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​​1. 引言​​

城市生命线系统是维系城市正常运转和居民日常生活的基础设施网络，被喻为城市的“神经”和“血管”。近年来，部分城市发生的燃气爆炸、路面塌陷、城市内涝等安全事故，暴露出当前城市生命线安全管理中存在监测碎片化、风险看不清、管控滞后等问题。构建一个能够全面感知、实时分析、科学决策和高效协同的智能保障系统，实现对城市生命线运行风险的早期识别、智能预警和快速处置，已成为提升城市韧性、保障人民生命财产安全的迫切需求。

城市生命线工程安全运行智能保障系统综合运用现代信息技术，通过构建基础设施的数字孪生体，打通不同部门间的数据壁垒，实现对生命线运行状态的全局洞察和风险的多维度、超前研判，推动安全管理从“被动应对”向“主动保障”转变。

​​2. 系统总体架构​​

城市生命线智能保障系统采用分层解耦的“感-传-知-用”四层架构设计，确保系统的开放性、可扩展性和稳定性。

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• ​​感知层：​​ 是系统的神经末梢，由布设在各类生命线设施上的智能传感器构成，如燃气管道压力/流量监测仪、供水管网漏损噪声记录仪、桥梁GPS/应变传感器、排水管网液位/可燃气体监测仪、路面塌陷探地雷达车等，实现对物理设施状态和周边环境信息的全天候采集。

• ​​传输层：​​ 是系统的神经网络，依托城市通信网、物联网和工业互联网，采用NB-IoT、LoRa、5G等多种通信技术，实现感知层海量数据向云平台安全、可靠、低延时的传输。

• ​​知识层（平台层）：​​ 是系统的大脑，是核心中枢。其基于云计算的城市安全大数据中心，对多源（实时监测数据、地理信息数据、规划数据、巡检数据等）、异构、多模态的数据进行融合、治理、存储与管理。并集成各类专业分析算法模型和知识库，进行深度挖掘和智能分析，形成对城市安全状态的“知识”和“认知”。

• ​​应用层：​​ 是系统的价值体现，面向政府监管人员、企业运维人员和社会公众等不同用户，提供综合监测、风险预警、研判分析、应急指挥和协同处置等多元化应用服务，实现业务闭环。

​​3. 核心关键技术​​

​​3.1 多源异构数据融合与治理技术​​

城市生命线数据来源广泛、格式不一、质量各异。该技术是实现精准分析的前提。其核心是利用ETL（提取、转换、加载）工具、数据中间件和数据模型，对数据进行清洗、对齐、关联和标准化，形成统一时空基准的“一张图”数据资源体系。例如，将燃气井盖的实时监测数据与其空间GIS坐标、管段材质、服役年限、周边人口密度等多维属性数据进行关联融合，为风险综合分析奠定基础。

​​3.2 基于机器学习的风险智能评估与预警技术​​

该技术是系统的核心智能所在。通过对海量历史数据和实时数据的学习，构建预测模型，实现从“事后分析”到“事前预警”的转变。以下是一个利用历史传感器数据和天气数据预测管网风险等级的简化代码示例（Python，Scikit-learn库）。

# 代码示例1：基于随机森林的管网综合风险等级预测模型
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载历史数据集，包含特征和标签
# 特征X：管段年龄、实时压力波动值、腐蚀传感器数据、当日温度、土壤湿度...
# 标签y：专家标注的历史风险等级（0：安全，1：低风险，2：中风险，3：高风险）
data = pd.read_csv('pipeline_risk_data.csv')
X = data.drop('risk_level', axis=1)
y = data['risk_level']

# 数据预处理：标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42, class_weight='balanced')
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 应用：对新输入的实时数据进行风险预测
new_data = np.array([[20, 0.85, 12.5, 35, 0.6]]) # 新样本数据
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
predicted_risk = model.predict(new_data_scaled)
print(f"预测风险等级为: {predicted_risk[0]}")

系统界面会直观展示风险评估结果

​​3.3 基于数字孪生的仿真推演与协同处置技术​​

数字孪生技术是实现物理城市与数字城市交互映射的关键。系统通过高精度建模，构建城市生命线的三维数字孪生体。一旦发生预警，可在数字世界中进行事件的模拟推演。例如，当收到供水管网爆管预警时，系统可立即在孪生体中定位事故点，并调用水力模型仿真计算受影响的范围和区域，自动生成关阀方案和影响用户清单，为调度人员提供科学的决策支持，极大提升应急处置效率。以下是一个模拟爆管影响范围的伪代码逻辑框架。

# 代码示例2：爆管事故影响分析模拟（伪代码/概念性代码）
def simulate_pipe_burst(blast_pipe_id, digital_twin_model):
    # 1. 在数字孪生模型中定位爆管管段
    blast_pipe = digital_twin_model.get_pipe(blast_pipe_id)
    
    # 2. 调用水力模型，模拟计算水流方向、压力变化
    affected_areas = hydraulic_model.calculate_affected_zone(blast_pipe)
    
    # 3. 分析需关闭的关键阀门，生成最优关阀方案
    valve_shutdown_plan = generate_optimal_valve_shutdown_plan(blast_pipe, affected_areas)
    
    # 4. 获取受影响的下游用户清单（来自客户信息系统）
    affected_customers = get_affected_customers(affected_areas)
    
    # 5. 将分析结果推送给指挥中心并可视化展示
    dispatch_center.report_incident({
        'location': blast_pipe.location,
        'valve_plan': valve_shutdown_plan,
        'customer_list': affected_customers
    })
    return affected_areas, valve_shutdown_plan

​​4. 应用成效与展望​​

该系统已在多个城市落地应用，实现了对重要基础设施风险的常态化监测，成功预警多起潜在事故，显著提升了城市安全管理的主动性和精准性。未来，随着技术的迭代，系统将进一步与城市信息模型（CIM）平台深度集成，并引入大模型（AI Large Model）技术，增强对复杂耦合风险的推理和解释能力，最终向具备自感知、自学习、自决策、自优化能力的“城市安全智能体”演进。

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​​参考文献​​

[1] 袁宏永， 苏国锋， 黄全义． 城市安全风险监测预警平台关键技术研究与应用[J]. 中国应急管理， 2021(12): 30-33.

[2] 范维澄， 翁文国， 申世飞． 公共安全科学导论[M]. 北京: 科学出版社， 2013.

[3] Pedregosa F., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12: 2825–2830.

[4] Glaeser E. L., etc. Securing the Future: A Framework for Critical Infrastructure Protection and Resilience[J]. Brookings Institution, 2022.

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