在长三角、珠三角等城市群建设如火如荼、韧性城市理念深入人心的新时代，稳定、安全的输水与供水系统已成为保障区域高质量发展的城市生命线。作为城市群基础设施的骨干网络，输水系统的稳定运行不仅关乎千万居民的用水安全，更是城市抵御自然灾害与突发事件冲击的核心屏障。然而，传统输水系统在运行中常遭遇气泡堵塞、水力冲击及流态异常等复杂水力现象，若不能及时监测和预警，瞬时压力骤变及水锤效应可能会诱发结构损伤，直接危及城市供水安全。囿于时空覆盖能力不足，传统点式传感器难以实时捕捉水流的瞬态演化与突发流态转变。如何实现对隧洞水流状态的连续、精准感知与风险预警，已成为大型输水工程安全运行亟需攻克的核心技术难题。
面对这一关乎国计民生的重大挑战，南京大学香港理工大学、香港城市大学、中山大学等高校研究人员，依托分布式光纤声波振动传感（DAS）技术，对地下输水隧洞流态识别这一世界级工程难题开展了深入研究。团队以国家重大水利工程、国家水网骨干工程——珠江三角洲水资源配置工程为示范点，在工程全线部署了高时空分辨率的光纤在线智能感知系统，首次实现了对输水盾构隧洞关键区域振动信号的精准、实时采集。基于原位监测数据，研究团队创新性地提出了融合分布式声波传感与深度学习算法的水流状态实时监测技术，并构建了名为“DAS-Hydro HierarchyNet”的分层聚类模型，大幅提升了流态识别的智能化和自动化水平。该技术不仅实现了对“气泡流”、“塞流”、“分层波动流”、“分层平稳流”等典型流态的精准识别，还显著增强了对复杂流态变化的动态感知能力。研究团队进一步运用SHAP方法对模型的决策过程进行频谱解释分析，揭示了不同流态与声学频谱特征之间的内在联系。
研究成果为大型引调水工程运行管理提供了实时、连续、智能的状态感知与风险预警手段，显著提升了该类工程的安全裕度与运维效率，为粤港澳大湾区供水系统的智能化升级提供了坚实的技术支撑，也为全球韧性城市生命线建设贡献了可复制、可推广的“中国方案”。相关成果发表于Nature旗下首个工程类综合学术期刊《Communications Engineering》[1]。
[1] Real-time Monitoring of Water States in Large-Diameter Aqueducts –
Learning From Distributed Acoustic Sensing Signals
