摘要：产销差率作为衡量供水系统效率与管理水平的核心指标，其高低直接影响供水企业的运营成本和可持续发展能力。随着大数据技术的快速发展，其在识别产销差率影响因素和优化漏损控制策略方面展现出巨大潜力。本文基于国内某供水企业2019—2024年的运营数据，系统探讨大数据驱动下影响因素精准识别路径及漏损控制策略优化方向，旨在显著降低产销差率，推动水务行业迈向可持续发展新征程。研究结果表明，通过大数据驱动的管理优化，该企业保持产销差率在9%以下低位运行，为供水企业提升运营效率提供了有效路径。
关键词：大数据分析、水务管理、影响因素、漏损控制
引 言
供水系统的产销差率管理是城市水务管理的核心课题之一。据统计，我国城市供水平均产销差率为12%—15%，远高于发达国家8%—10%的水平。传统管理模式受限于数据采集和分析能力，难以为产销差率控制提供精准决策支持。
近年来，随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，智慧水务建设为产销差率管理带来了新的解决方案。通过构建全面的数据采集网络和先进的分析模型，供水企业能够更准确地识别影响因素、预测漏损风险并优化控制策略。本文基于国内某供水企业的实践案例，探讨大数据技术在产销差率管理中的应用方法和实施效果。
一、大数据在水务行业中的应用基础
（一）数据采集与整合
现代水务系统在水源地、泵站、管网和用户端等关键部位广泛部署传感器，如压力传感器等，实时监测管网压力。流量传感器精准记录水流数据，水质传感器反馈水质信息，智能水表详细记载用户用水量。这些传感器借助物联网技术，将实时数据持续传输至数据中心，形成海量水务原始数据。同时，整合历史产销差率数据、管网建设与维护记录、用户信息以及地理信息等多源数据，构建全面、系统的水务大数据集，为后续数据分析与应用筑牢坚实的数据根基。
（二）数据分析技术
大数据分析技术涵盖多种先进数据挖掘算法与统计分析手段。在产销差率分析中，相关性分析用于探寻与产销差率显著关联的因素，如管网压力、流量变化和用户用水行为；回归分析构建产销差率与各影响因素间的数学模型，量化各因素对产销差率的影响程度；聚类分析对不同区域、不同类型用户的产销差率特征分类，以便制定针对性控制策略；机器学习算法（如决策树、神经网络等）通过对大量历史数据的学习训练，自动识别复杂数据模式，预测产销差率变化趋势，为漏损控制提供精准决策依据。
二、产销差率影响因素识别
（一）管网相关因素
管网材质与结构影响：不同材质管网老化和腐蚀速度差异显著。灰口铸铁管在潮湿土壤环境中易电化学腐蚀，致使管壁变薄、强度降低，漏水风险增加；而球墨铸铁管和聚乙烯（PE）管耐腐蚀性与柔韧性更好，能有效降低漏水概率。管网结构设计也影响产销差率，复杂分支结构与大量弯头、三通等管件会增大水流阻力与紊流程度，导致局部压力升高，增加管道破裂可能性。
施工与质量问题维护：管网施工中管道连接部位密封处理不当，长期水压作用下易渗漏；施工中管道损伤会在薄弱部位形成应力集中点，加速管道破裂。维护不到位会加剧管网损坏。关联分析显示，施工质量存在问题且维护不及时的区域，产销差率明显高于其他区域。
（二）用户相关因素
用户用水习惯差异：用户用水习惯对产销差率影响显著。对智能水表采集的大量用户用水数据进行分析，部分用户存在夜间长流水、用水设备漏水未及时维修等不良用水行为。如洗车行、游泳馆、以水为原材料的加工企业等用户，因其业务性质，用水量较大且用水时间集中，若用水设备存在漏水问题，短时间内便会造成大量水量流失。居民用户中，部分用户可能因缺乏节水意识，存在用水后未完全关闭水龙头、马桶水箱漏水未察觉等情况，虽单次漏水量较小，但长期积累会对产销差率产生明显影响。将用户按用水习惯分为高耗水、正常用水和异常用水三类，统计发现异常用水用户所在区域的产销差率比正常用水用户区域高出3%—5%。
计量设备精度与故障：计量设备精度和运行状况直接影响供水量和售水量的准确计量。老旧机械水表因长期使用，内部机械部件磨损，导致计量精度下降，易出现少计水量情况。电子水表虽初始精度较高，但受电磁干扰、水质污染等因素影响时，也会出现计量误差。计量设备故障，如水表电池电量不足、通信模块损坏等，会导致数据传输中断或错误，进一步影响计量准确性。分析表明，机械水表使用超过检定周期后，平均计量误差可达3%—5%，影响产销差率。
（三）管理相关因素
稽查工作成效：从稽查工作数据来看，对违章用水行为的查处力度与产销差率紧密相关。强化稽查工作，及时发现并制止违章用水行为，能够有效减少非法用水导致的水量流失，降低产销差率。对比不同时期稽查工作强度与产销差率变化情况，在加大稽查力度的时间段内，产销差率平均下降0.3%—0.7%。
测漏工作及时性：测漏工作数据反映出，及时发现并修复漏水点对控制产销差率至关重要。快速响应的测漏工作可缩短漏水持续时间，降低漏水量。通过分析测漏工作的响应时间与产销差率的关系，发现测漏响应时间每缩短1 天，产销差率可降低约 0.06%。
三、基于大数据的漏损控制策略优化
（一）管网维护策略优化
基于大数据的管网健康评估：利用大数据分析技术构建管网健康评估模型。整合管网材质、使用年限、历史漏水记录、实时监测的压力和流量数据等多源信息，运用机器学习算法全面评估管网健康状况。为每段管网生成健康指数，依据健康指数高低对管网分级管理。对于健康指数较低的管网，优先安排更新改造计划。更新改造时，根据管网所在区域实际需求和特点，选择合适的新型管材和施工工艺。在人口密集城区，优先选用施工便捷、对交通影响小的PE 管；在对供水压力要求较高的工业区域，选用强度更高的球墨铸铁管。分析显示，使用超过20年的灰口铸铁管网在完成管网改造项目后，相关区域产销差率下降1.8%。
实时监测与智能预警：建立管网实时监测与智能预警系统，通过分布在管网各处的传感器实时采集压力、流量、温度等数据，并实时传输至监控中心。运用大数据分析技术对实时数据实时分析，当数据出现异常，系统自动触发预警机制。当管网压力突然下降超过设定阈值，且流量出现异常增加，系统判断可能发生漏水事件，立即向相关部门发送预警信息，并通过地理信息系统（GIS）精确标注漏水点位置。同时，系统根据历史数据和实时监测数据，预测漏水可能造成的影响范围和程度，为应急处置提供决策支持。通过建立压力优化模型，该企业将管网平均压力从0.42MPa降至0.38MPa，夜间最小压力从0.25MPa调整至0.18MPa。
（二）用户管理策略优化
个性化节水宣传与引导：基于大数据分析获得用户用水行为数据，开展个性化节水宣传与引导活动。针对存在不良用水行为的用户，通过短信、微信公众号推送等多种渠道，开展个性化节水信息宣传。信息涵盖用户具体不良用水行为、可能造成的水资源浪费和经济损失，以及简单节水方法和用水设备维修建议。对积极参与节水行动的用户，给予礼品相赠等奖励，激励更多用户养成良好的用水习惯。通过个性化节水宣传与引导，显著提高用户节水意识，有效减少因用户不良用水行为导致的水资源浪费。
计量设备智能化升级与管理：大力推进计量设备智能化升级，采用具备高精度计量、实时数据传输、故障自诊断等功能的智能水表和流量计。在计量设备上安装智能传感器，实时采集计量设备运行数据，包括用水量、计量误差、设备状态等信息。利用大数据分析技术对这些数据实时监测和分析，建立计量设备运行状态评估模型。根据模型评估结果，对计量设备进行全生命周期管理，及时发现并更换误差超标的计量设备，确保计量设备的准确性和可靠性。同时，通过对计量设备数据的分析，还能发现用户异常用水行为，为用户管理提供数据支持。数据分析发现，使用超过6年的机械水表平均计量误差达4.7%，2020—2023年完成的50万只水表更换项目，直接降低产销差率0.9%。
（三）管理流程优化
精细化分区计量管理：运用大数据技术对管网进行精细化分区计量管理。通过对管网拓扑结构、用水需求分布、历史产销差率数据等多源信息的分析，科学合理划分计量区域，确保每个区域计量数据能准确反映该区域供水和用水情况。在每个计量区域安装高精度区域计量表，并建立完善的计量数据采集、传输和分析系统。通过对分区计量数据的实时监测和分析，能快速定位漏损发生区域，为精准开展漏损控制工作提供支持。同时定期对分区计量管理效果进行评估，根据评估结果及时调整分区方案和管理措施，不断提高分区计量管理水平。
高效应急响应机制构建：利用大数据技术构建高效应急响应机制。整合管网实时监测数据、地理信息数据、维修人员信息、抢修设备信息等多源数据，建立应急响应指挥平台。发生漏水事故或其他供水突发事件时，系统自动根据事件性质、位置和严重程度，快速制定应急处置方案。通过移动支撑平台，合理调配维修人员和抢修设备，确保在最短时间内到达事故现场处置。同时，利用大数据分析技术对事故现场实时数据进行分析，为维修人员提供技术支持，提高抢修效率，最大程度减少漏损和停水时间。配合使用移动巡检系统，配合智能终端，有效提升管网巡检效率管理水平。
结 语
大数据技术在水务行业产销差率影响因素识别与漏损控制策略优化方面具有巨大应用潜力。通过构建全面的数据采集体系、运用先进的数据分析技术，能够精准识别影响产销差率的关键因素，包括管网材质与结构、施工与维护质量、用户用水习惯、计量设备精度以及管理水平等方面。基于这些因素识别，制定针对性漏损控制策略，如优化管网维护策略、加强用户管理、提升管理流程效率等，可有效降低产销差率，提高水资源利用效率，降低供水企业运营成本，提升用户满意度。但在其应用过程中，也面临数据安全、数据质量、技术人才短缺等挑战，下一步可进一步深化大数据应用，如探讨引入卫星遥感技术辅助管网监测、探索区块链技术在水量交易中的应用等，不断完善大数据技术在水务行业的应用，推动水务行业实现可持续发展。
参考文献：
[1] 何元春、王栋、何正坤等：《供水企业产销差率影响因素定量分析模型》[J] 《城镇供水》2019,(03):86-92；DOI:10.14143/j.
[2] 金德明《供水产销差率的影响因素分析及控制措施》[J]《科技创新与应用》2013,(10):114.DOI:10.19981/j.
[3] 赵勇波、赵子奇《大数据技术在城镇供排水中的应用》[J] 《长江信息通信》2024,37(03):121-124.DOI:10.20153/j.
[4] 高林颖《智慧城市背景下优化福州市供水服务研究》[D]《福建农林大学》2017.
[5] 王立坤等：《基于大数据的城市供水管网漏损控制研究——以厦门市为例》[J] 《中国给水排水》2022,38(15):120-125.