智水方舟——城市内涝智慧监测预警平台

申报人：张雯雯申报日期：2025-11-16

基本情况

所属批次:

2026年批次

项目名称:

智水方舟——城市内涝智慧监测预警平台学生申报

项目类型:

创新训练项目

所属学科门类:

工学

所属专业类:

自动化类

项目来源名称:

学生自主选题

项目归属学院:

项目期限:

一年期

项目简介:

面对日益频发的城市内涝问题，本项目研发了一套基于物联网与大数据的智慧内涝监测预警系统。系统通过部署多参数智能监测终端，实时采集水位、流量、降雨量等关键数据；依托NB-IoT/5G混合网络实现可靠传输；基于云平台构建内涝预测模型，实现风险超前预警和智能研判。项目创新性地融合机理模型与AI算法，攻克了监测数据融合、预警精度提升等关键技术，形成"监测-预警-决策"一体化解决方案。目前已完成样机研发和平台搭建，正在桂林理工大学雁山校区开展试点应用，为提升城市防灾减灾能力提供创新技术支持。

负责人曾经参与科研的情况:

桂林理工大学在校本科生，获得中国国际大学生创新创业大赛省银，2024年全国大学生机器人大赛国家三等奖，全国3d大赛二等奖，大创省级立项，“挑战杯”校级入围等多项学科竞赛奖励。

指导教师承担科研课题情况:

主要研究方向为开关电源、能量收集、智慧城市、数字农业

指导教师对本项目的支持情况:

指导老师将会全程为本项目提供技术支持，并视项目需求提供必要的实验仪器与实验场地。

项目级别:

国家级

项目成员

序号	学生	所属学院	专业	年级	项目中的分工	成员类型
1	张雯雯	机械与控制工程学院	机械电子工程	2023	项目总体设计与技术统筹	第一主持人
2	谢柳凤	机械与控制工程学院	自动化	2023	硬件系统研发与集成	成员
3	黄亿凯	机械与控制工程学院	机械电子工程	2023	实地调研与试点应用	成员
4	佘俊谕	机械与控制工程学院	机器人工程	2023	软件平台开发与算法实现	成员
5	俞俊	机械与控制工程学院	机器人工程	2023	数据分析与模型构建	成员

指导教师

序号	教师姓名	所属学院	是否企业导师	教师类型
1	于雁南	机械与控制工程学院	否	第一指导教师
2	严继池	机械与控制工程学院	否	指导教师

立项依据

研究目的:

一、研究目的

本项目研发团队基于在智慧城市领域积累的行业经验与技术储备，开展智慧城域内涝监测预警系统的研发与建设工作。我们将立足广西独特的气候降雨特征、喀斯特地形地貌、城市建设格局、河湖水系分布及排水系统现状，以“因地制宜、因域施策”为原则，深度融合前端智能传感设备、蜂窝物联网、全球定位系统、地理信息系统、云计算、人工智能以及多终端融媒体等先进技术，构建一套具备高适应性、高可靠性的智慧化内涝防控体系。

本系统旨在将现代地理信息技术与数字化手段全面融入城市排水设施的日常管理、风险预警与应急处置全流程，实现从被动应对到主动防控的治理模式转型。在管理层面，系统构建的“数据驾驶舱”可实时集成并可视化呈现区域降雨强度、空间分布、累积雨量、管网运行状态与易涝点水位变化等多维动态信息，显著提升城市排水系统运行的精细化、自动化与智能化水平，有效增强对内涝气象风险的早期识别与精准预警能力。

图1.1智慧城市建设图

在应急响应层面，系统将构建覆盖“汛前-汛中-汛后”的全过程内涝防治体系。汛前，基于历史数据与预测模型开展风险评估与情景模拟；汛中，依托实时监测与AI算法实现内涝快速预报与智能调度；汛后，通过灾情数据回溯与分析优化应急预案。本体系将全面增强城市在极端天气条件下的风险研判、指挥调度、应急抢险与灾后恢复能力，系统化推进城市内涝治理从传统经验型向现代智慧型的战略转型，为构建韧性城市提供关键技术支撑与示范案例，为建立智慧城市贡献一些微薄之力。如上图1.1为智慧城市建设图。

研究内容:

二、研究内容:

1．系统整体设计

本智慧内涝监测系统基于物联网技术架构，构建了一套完整的城市内涝监测预警体系。系统采用感知层、网络层、平台层和应用层四层架构，实现了从数据采集到智能决策的全流程覆盖，下图2.1为系统架构图。

图2.1系统架构图

在感知层部署了专业的内涝监测终端，除监测窨井盖状态外，重点采集管网水位、降雨量、积水深度等关键参数，实现对城市内涝风险因素的多维度感知。网络层通过融合NB-IoT、4G/5G等多种通信方式，构建了稳定可靠的数据传输通道，确保监测数据在复杂天气条件下的实时传输。

平台层基于云计算平台，整合了数据接入、存储计算、模型分析和可视化展示等服务。系统通过构建内涝预测模型，结合实时监测数据和气象预报信息，实现了对内涝风险的智能研判和预警预报。

在通信协议方面，系统针对内涝监测的特殊需求进行了优化设计。采用CoAP等轻量级通信协议，在保证传输可靠性的同时，显著降低了设备功耗，确保系统在应急情况下仍能稳定运行。

本系统通过将窨井盖监测与内涝预警功能深度融合，实现了从单一设施管理到城市内涝综合防控的升级，为城市防汛工作提供了从监测预警到决策支持的全方位技术支撑。

2．智能终端设计

本研究聚焦于城市内涝监测的终端设计，致力于开发具备低功耗、多参数监测功能的智能终端。终端设计是一项系统工程，其核心研究内容在于构建集感知、通信与能源管理于一体的协同工作架构，确保在复杂户外环境下实现高可靠性及长期免维护运行。具体研究内容如下：

（1）多模态内涝感知子系统设计

图2.2雷达积水监测传感器图2.3雨水箅积水监测传感器

研究重点在于异构传感器的数据融合与协同监测。终端集成了雷达积水检测传感器、雨水箅积水监测传感器与井盖异动及井下积水检测传感器等监测设备，构建了完整的内涝监测阵列。其工作流程采用多层次监测机制：通过雷达积水检测传感器持续监测管道及地表水位变化，基于设定的预警阈值实现溢流风险的精准判断；流量传感器实时采集排水管网流速流量数据，通过算法分析排水系统运行状态；雨量计则同步监测降雨强度，为内涝预警提供气象数据支持。系统采用的雷达积水监测传感器与雨水箅积水传感器分别如上图2.2与图2.3所示。

光电式水位传感器采用光学折射原理进行液位检测，实现了电气部件与液体的物理隔离，在保障本质安全的前提下，完成对积水深度的精确监测。本子系统的技术难点在于多源监测数据的实时融合与特征分析，需要建立有效的内涝风险评估模型，提升预警准确率。

（2）可重构通信子系统的设计

研究聚焦于多制式通信接口的硬件兼容性与自适应协议栈软件。本模组被设计为可支持GPRS、LoRa与NB-IoT三种无线通信方式。其执行过程是：当感知子系统检测到异常事件后，主控单元将封装数据包，并根据预设策略（如网络覆盖密度、数据吞吐量需求、能耗预算）或网络实时状态，动态选择最优通信链路。此部分的研究难点在于：对于LoRa方案，需研究其自组网协议与专用基站的协同部署策略，评估其覆盖范围与网络容量；而对于GPRS与NB-IoT方案，则侧重于研究其在公共蜂窝网络下的接入效率、链路稳定性与通信成本。通信协议的自适应切换机制是保障终端在不同应用场景下连通性的关键。

（3）高能效电源管理子系统的设计

研究核心是构建一套超低功耗的供电架构。本终端采用高达15000mAh的一次性锂电池作为主能源，并配备了高效率的升降压电源管理电路（PMIC）。其执行过程涉及精细的功耗管理：系统绝大部分时间处于极低功耗的休眠或监听模式；仅在事件触发时，电源管理电路才通过动态电压调节（DVR）技术，快速、高效地将电池电压提升或降至传感器与通信模组所需的工作电压，以满足其瞬时的大电流需求。本研究将通过建立详细的功耗模型与实际工况下的寿命加速测试，来验证本电源系统是否能够支撑终端在目标生命周期（≥5年）内的持续运行。

3．智慧内涝监管平台的设计

图2.4 PC端显示界面

在平台层，本系统基于华为云、有人云等领先的云服务构建了高可用混合云架构，为海量监测数据的处理与内涝预警模型的运行提供强大技术底座。本架构深度整合了云服务商提供的全方位物联网与大数据组件：通过物接入服务实现监测终端的安全、并发连接；利用物解析服务统一异构设备的数据格式；依托时序数据库高效处理带时间戳的传感器数据流；并借助规则引擎自定义内涝预警逻辑与联动机制。同时，云平台提供的数据可视化组件助力我们构建动态业务看板，而其超大规模的分布式架构则确保了系统在暴雨期间面对数据洪峰时的极致弹性与稳定性。其中智慧内涝监管平台的PC端显示界面如上图2.4所示。能够完成上述所有功能。

本混合云架构深度依托云服务商领先的绿色数据中心、高质量内网与T级带宽资源，其超大规模分布式架构确保系统在暴雨期间能够从容应对监测数据的爆发式增长，提供极致的弹性扩展能力和服务稳定性。云平台配备的新一代智能运维体系与专业安全团队，为系统7×24小时持续可靠运行及监测数据安全提供全面保障。

基于这一坚实的云基础设施，我们自主研发了智慧内涝监测预警平台。本平台作为城市内涝防控的“决策中枢”，实现了从监测终端到管理业务的全链路数字化映射与智能管控。其核心功能架构包括：

（1）资产与状态总览

对辖区内所有窨井盖的基础信息（如位置、编号、型号）与实时运行参数（如倾角、振动、水位）进行集中可视化监控。

（2）全生命周期监管

建立完整的电子档案，记录涵盖从安装、日常巡检、告警处置到维护保养的全流程监管与维保记录，实现设备管理的可追溯性。

（3）智能告警与应急指挥

基于规则引擎设定的阈值，平台能自动触发多级告警，并生成应急处置预案，显著提升对井盖移位、破损、溢水等突发事件的响应速度与处置效率。

（4）数据分析与决策支持

通过对历史运行数据与告警记录的深度挖掘与分析，为城市管理部门的设施规划、风险预测与资源调配提供科学的数据支撑。

通过云服务集成与自主开发的深度融合，本平台最终实现了对城市窨井盖资产的综合化、智能化与精细化的闭环管理。

国、内外研究现状和发展动态:

三、国、内外研究现状和发展动态:

1．国内发展现状与趋势

当前，我国在智慧井盖与内涝监测领域已形成较为完善的技术体系。在感知层方面，各类传感器技术日趋成熟，倾角传感器、位移传感器的广泛应用实现了对井盖状态的精准监测，超声波液位计则成为内涝监测的核心装备。这些感知设备通过广泛部署的NB-IoT网络实现稳定连接，形成了覆盖城市重点区域的物联感知网络。

在技术应用层面，基于GIS的可视化管理平台已在多个城市落地实施，“一盖一档案”的管理模式逐步完善。值得关注的是，随着人工智能技术的深入应用，部分先进系统已开始尝试通过机器学习算法，对历史数据和实时监测数据进行分析处理，初步具备了内涝预测预警能力。北京、上海等特大城市的示范项目还探索了将水质监测、气体检测等多元感知功能融入系统，展现出技术集成化的明显趋势。

2．国外技术进展与创新方向

相比之下，欧美发达国家在智慧井盖与内涝监测领域展现出不同的技术路径。在感知技术方面，除了基础的状态监测，更注重设备的耐久性和环境适应性。例如，德国企业开发的压电式传感器能够在极端天气条件下保持稳定工作，英国的微波雷达液位监测技术则实现了对水位变化的毫米级精度监测。

在网络架构层面，LoRa技术在欧洲市场占据重要地位，其自组网特性为市政部门提供了更灵活的管理选择。北美地区则更倾向于采用混合网络架构，结合5G、卫星物联网等多种通信方式，确保系统在灾害天气下的通信可靠性。

特别值得关注的是，新加坡等国家在系统集成方面走在前列，其开发的数字孪生平台能够将井盖监测数据与城市排水模型深度耦合，实现内涝风险的仿真推演和智能调度。日本则充分发挥其在精密制造领域的优势，开发出基于能量采集技术的自供能传感器，有效解决了设备供电难题。

3．发展趋势

纵观全球技术发展，智慧井盖与内涝监测系统正朝着更加智能化、集成化的方向演进。多源数据融合将成为技术突破的关键，通过将监测数据与气象、交通、地质等信息深度整合，构建更加精准的城市安全预警体系。同时，能源自供给技术的创新将推动监测设备向“零维护”目标迈进，为大规模部署扫清障碍。

在系统架构层面，标准化与开放化已成为行业共识。各国都在积极推进统一的技术标准制定，旨在打破信息孤岛，实现不同系统之间的互联互通。这一趋势将加速智慧监测技术从单点应用向城市级解决方案的转型升级，为构建韧性城市提供坚实的技术支撑。

创新点与项目特色:

四、创新点与项目特色

1．创新点

本项目的核心创新并非单一技术的应用，而是基于对市场现有方案的深度剖析与系统性重构，旨在打造一个功能更全面、响应更迅捷、部署更灵活的新一代智慧窨井盖监测系统。其主要创新特色体现在以下几个方面：

（1）基于数字孪生与需求重构的系统级创新

图4.1数字孪生空间模型

项目并未止步于对市面现有产品的简单模仿，而是在充分调研的基础上，进行了功能性的“贴合分析”与“需求重组”。我们创新性地引入数字孪生技术概念，旨在构建一个与物理实体同步的3D数字智慧化窨井盖系统模型，其模型如图4.1所示。此举不仅实现了对窨井盖倾覆、移位、破损等常见机械异常状态的可视化、精细化监管，更通过对系统运行数据的深度挖掘，实现了从“被动告警”到“主动预警”的管理模式升级。

（2）高性能、高可靠性的异构传感与通信单元

针对监测的盲区与痛点，我们成功研制了两款核心传感单元：

①井盖异动传感器：创新性地采用双云端冗余通信架构（如支持NB-IoT与LoRa等），当任一通信网络出现拥塞或故障时，可自动无缝切换至备用链路，确保了在用户数量庞大、并发请求高的极端情况下，系统依然能保持毫秒级的响应速度，实现了数据可靠、稳定、快速的无间断传输。图4.2为双云端平台数据上传示意图。

图4.2 双云端平台数据上传示意图

②积水检测功能传感器模块：作为系统的关键增配模块，它填补了对内涝风险的监测能力，完善了城市生命线的监测维度。

（3）面向大规模部署的窄带物联网与容量优势

整个系统设计深度契合窄带物联网技术内核，具备低功耗、广覆盖的天然优势。在此基础上，我们通过优化的网络接入协议与信道调度算法，实现了相比常规方案双倍以上的网络容量，能够有力支撑未来成千上万个监测点在单一区域内的密集接入与并发数据传输，为系统的规模化、广域化部署扫清了技术障碍。

（4）面向恶劣环境的鲁棒性工业设计

充分考量城市洪涝等恶劣应用场景，我们在终端设备的物理设计上精益求精：

壳体材料：选用高强度ABS塑料，本材料兼具优异的机械强度、耐腐蚀性及抗冲击能力，确保设备在复杂的地下管网环境中长期可靠耐用。其中传感器的壳体如下图4.3所示。

图4.3传感器壳体图

密封结构：采用轻量级的双层密封构造，在达成IP68等高等级防护标准、有效抵御灰尘与水体侵入的同时，最大限度地缩减了设备的整体重量与占地面积，这使得设备便于安装，并对现有窨井盖的改装适配性极佳，大幅降低了部署成本与难度。为了验证我们产品外壳的性能我们特地进行了防水性能测试，如下图4.4所示。

图4.4防水性能测试图

2．项目特色

在深入调研当前智慧内涝监测领域的技术方案后，本团队从功能性、实用性与部署适应性三个维度出发，对现有方案进行了系统性优化与整合。通过对共性监测需求的梳理与模块化重组，我们构建了一套以城市内涝实时监测为核心、兼具扩展能力的智能化解决方案。本系统不仅能够精准监测管道水位、地表积水深度等关键内涝指标，更创新性地融合了流量监测与降雨感知功能，并为未来集成水质分析、气象联动等高级模块预留了完善的接口与系统架构支持。本产品的核心特点主要体现在以下五个方面：

（1）在能源管理系统方面

我们创新性地配备了容量高达15000mAh的高性能电池模组。这一设计使得设备在常规工作模式下可持续运行长达三年以上，极大降低了维护频率和使用成本。电池模组采用智能功耗管理策略，能够根据设备工作状态自动调节能耗水平，在确保系统稳定运行的同时，最大限度地延长了设备使用寿命。

（2）构建了完善的三重报警机制

图4.5报警信息

本系统支持通过电子邮件、手机APP推送和短信三种方式同步发送警报信息，确保管理人员能够第一时间获取异常状态通知。这种多层级的报警体系有效避免了信息遗漏，显著提升了应急响应效率，为城市安全管理提供了可靠保障。其三重报警信息如上图4.5所示。

（3）在状态识别算法方面

我们自主研发了基于质点轨迹分析的智能判别算法。本算法能够准确区分井盖正常震动与异常状态，即使在重型车辆经过导致井盖剧烈震动的情况下，也不会产生误报警。经实地测试验证，系统的整体误报率已成功控制在0.1%以下，大幅提升了监测数据的可信度与实用价值。

（4）针对井下通信环境复杂的特点

我们采用了高增益全向天线设计。这一创新有效改善了设备在密闭空间内的信号传输质量，确保了数据传输的稳定性与可靠性。即使在信号覆盖较弱的区域，设备仍能保持与监控中心的稳定连接，彻底解决了井下通信不畅的技术难题。

（5）集成图像识别辅助功能

本功能可对导入的道路现场照片进行智能分析，准确识别出井盖缺失、侧翻、倾斜、大面积破损等可视化故障。这一设计形成了有效的双重保障机制，即使在井盖自身传感器发生故障的特殊情况下，仍能通过图像识别技术继续履行监管职责，确保了监测工作的连续性与完整性。

这套系统的独特之处在于其既考虑了当前市政管理的实际需求，又为未来功能扩展预留了充足空间。通过模块化设计和智能化算法的有机结合，我们成功打造了一个集可靠监测、精准预警和智能诊断于一体的综合管理平台，为推进城市基础设施的智能化建设提供了创新性的技术解决方案。

技术路线、拟解决的问题及预期成果:

五、技术路线、拟解决的问题及预期成果

1．技术路线

本项目首先将通过文献检索和数据调阅开展研究工作，然后将获取的信息导入下一阶段的理论分析和实验研究，后两者相互补充、相互检验。通过理论分析和实验研究确定相关设计方案和技术细节后，将分别针对试点区域洪水内涝、智能监测终端以及智能清障机器人进行分项模拟仿真，然后对设计方案进行迭代优化，并最终通过现场应用进行测试验证。下图为本项目的技术路线，按照前述的科学研究方法对本项目涉及的研究内容进行研究。其技术路线图如图5.1所示。

图5.1技术路线图

2．拟解决的问题

本研究旨在攻克当前城市内涝监测预警领域存在的核心技术瓶颈，着力解决以下三个层面的关键问题：

（1）监测维度单一与数据融合不足的问题

现有内涝监测系统多局限于单一参数采集，如仅关注水位或降雨量等个别指标，缺乏对致涝因素的系统性监测。各类监测系统之间相互独立，形成数据壁垒，难以支撑全面的内涝风险研判。本项目将通过研发集水位、流量、降雨强度、水质等多参数于一体的智能监测终端，构建统一的数据融合平台，实现对内涝风险因素的全方位感知与综合分析。

（2）预警精度不足与设备可靠性问题

当前内涝预警存在准确性不高、时效性不足的缺陷，主要源于监测设备在恶劣环境下的稳定性差，以及预警模型对复杂城市环境的适应性不足。本项目将致力于提升监测数据的准确性与预警模型的可信度：一方面通过改进设备防护性能与信号处理算法，确保在强降雨等极端条件下仍能获取可靠数据；另一方面构建融合物理机制与数据驱动的内涝模型，结合实时监测与预报信息，显著提升预警的精准度与前瞻性。

（3）系统部署困难与运维成本问题

现有监测系统普遍面临建设成本高、能源供应不稳定、维护困难等挑战，制约其规模化应用。本项目将重点突破这些实施瓶颈：通过研发高效的风光互补供能系统，解决野外监测点的长期供电问题；优化通信网络设计，确保数据传输的稳定性；建立科学的站点布设方案，在保证监测效果的同时，最大限度降低建设和运维成本，推动系统的可持续发展。

3．预期成果

（1）一套完整的“智慧城域内涝监测预警系统”软硬件原型

硬件方面：在现有基础上优化改进包括风光互补供能雨量监测终端、井盖背装式水位监测终端、雨水箅下水口智能清障机器人等在内的系列化智能监测装备样机。这些样机将具备低功耗、高精度、强环境适应性的特点，并完成实验室与实地环境的功能与性能验证。

软件方面：开发一个集数据可视化、内涝模拟推演、智能预警与决策支持于一体的软件平台。本平台将实现“一盖一编号，一井一档案”的精细化管理，并能在GIS地图上实时展示内涝风险态势。

（2）一系列自主知识产权与学术成果

申请软件著作权1项：为有效保护本项目在智慧内涝监测领域的核心软件成果，计划针对自主研发的监测预警平台申请软件著作权。通过软件著作权的登记，不仅能够从法律层面确立对这些原创性软件成果的知识产权保护，还将为后续系统的功能迭代、技术优化及市场化推广奠定坚实基础，显著增强项目的技术壁垒与核心竞争力。

（3）发表学术论文1-2篇

基于项目研究过程中取得的技术突破与实践成果，团队将系统总结在智慧内涝监测领域的创新方法与应用经验，撰写1-2篇高质量学术论文。论文将重点探讨城市内涝监测的新型传感器网络架构、基于物联网的智能监测终端设计等关键议题，并深入分析系统在试点区域的实际运行效果与优化方向。研究成果拟投稿相关领域期刊，旨在与学界同行分享创新见解，推动智慧水务与城市内涝监测技术的前沿发展，同时提升项目在学术领域的影响力。

（4）参与高水平创新创业竞赛

为全面展示项目成果并获得行业认可，团队计划携本项目参加“中国国际大学生创新大赛”、“大学生创新创业大赛”、“挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛”等具有广泛影响力的高水平赛事。通过竞赛平台，系统展示本系统在城市内涝监测领域的创新性、技术成熟度及应用前景，接受领域专家评审指导，推动技术方案的进一步完善。同时，借助赛事平台促进与产业界、投资机构的交流合作，积极探索项目成果的转化路径与市场化推广模式，全面提升项目的综合影响力与社会价值。

项目研究进度安排:

六、项目研究进度安排

阶段一：试点区域精准勘察（2025年9月至2025年10月）

在项目启动阶段，为确保技术方案精准契合实际环境，研发团队将首先在试点区域——桂林理工大学雁山校区及周边地区，开展系统性的自然与建筑环境勘察。我们将全面收集本区域的气候特征、降雨分布、地形地貌、建筑布局、河湖水系及市政排水系统等关键基础数据。同时，团队将结合深入的文献研究与市场竞品分析，通过交叉比对历史内涝数据与现有产品的监测盲区，从多维度获取第一手资料，精准诊断试点区域的内涝核心成因，为后续构建具有差异化优势的智慧监测方案奠定坚实的数据基础。

阶段二：核心实验研究（2025年11月至2026年1月）

为确保研究成果的准确性与技术方案的可靠性，本项目将重点开展以下两项关键实验研究：

在试点区域环境数字化建模实验方面，我们将构建高精度的数字基底，为内涝模拟提供真实可靠的空间数据支撑。研发团队将以桂林理工大学雁山校区为样本，开展全面的实地勘察与测绘，重点对雨水箅、下水立管、出水口等排水设施进行精确定位，同时详细记录隔离带、路缘石、围墙等关键地形约束要素，并整合各类下垫面特征。通过对多源数据的系统采集与三维建模，最终形成能够真实反映区域水文特性的数字孪生场景。

在自研监测装备性能验证与优化实验方面，我们将通过严格的测试流程完成核心监测装备的迭代升级。研发团队将对自主研发的系列终端设备进行全方位验证，包括风光互补供能的雨量及水位监测终端、背装式水位监测终端以及智能清障机器人。实验将遵循“样机试制-实验室测试-实地测试”的闭环流程，在验证基础功能与极限参数后，在真实环境中进行长期部署考核，最终依据测试数据指导设备在功耗、通信、识别精度及机械结构等方面的持续优化。

阶段三：监测系统优化部署（2026年2月至2026年4月）

在前期调研与数据采集的基础上，本研究将系统开展内涝成因的多维度解析与监测系统优化部署工作。研究团队将从自然和社会两个维度深入剖析内涝形成机制：在自然因素方面，重点分析全球气候背景下的极端天气趋势、局地气象特征、区域水文规律及地形地貌影响；在社会因素方面，着重评估不透水下垫面分布、排水管网系统状况等关键要素。

通过对多源因素的定量分析与权重评估，研究将精准识别各要素对内涝形成的贡献度，构建基于多指标综合评价的易涝点识别模型，实现内涝风险区域的空间标定。在此基础上，根据易涝点分布特征与形成机制，优化确定各类监测终端的最优安装位置，合理配置供能系统容量与比例，细化数据采集参数与通信方案，完善控制系统响应机制，最终形成一套与内涝风险高度匹配的智能化监测系统部署方案。

阶段四：核心仿真研究（2026年5月至2026年8月）

本研究将在三个关键环节系统引入模拟仿真研究方法：

在内涝过程模拟方面，基于高精度三维地物模型，采用一维-二维耦合水动力学方法对试点区域进行内涝淹没推演，在保证精度的前提下，通过参数简化与算法优化，探索开发更经济适用的快速模拟模型。

在智能终端控制电路仿真方面，采用计算机辅助设计软件进行电路原理仿真，并引入半实物仿真技术，构建闭环测试环境，实现对复杂工况下电路动态响应的精准评估，为电路优化提供关键支撑。

在清障机器人机械系统仿真方面，通过多体动力学仿真对虚拟样机进行静力学、运动学和动力学分析，输出关键性能参数，预测整机性能边界与运动范围，为结构优化提供载荷依据。

阶段五：现场应用与验证（2026年9月至2026年10月）

研发团队将充分利用各级实验平台的测试设备，构建覆盖单元、子系统到总系统的多层次验证体系。通过对实地布设的智能监测终端、清障机器人及整个预警系统进行全面的功能验证与性能评估，测试内容包括设备可靠性、监测精度、通信稳定性、续航能力以及系统响应时效等关键指标。最终形成测试数据与现场反馈的闭环机制，为系统迭代优化提供可靠依据，确保性能与可靠性的持续提升。

阶段六：综合评估与优化（2026年11月至2026年12月）

基于前述各阶段的研究成果，项目将开展系统性综合评估。城市内涝防治是一项涉及多环节的系统工程，需要从理念、方法、技术和管理多个维度进行通盘考量。针对本项目研制的智慧城域内涝监测预警系统，将重点在技术先进性、系统经济性、实施可行性及运行可靠性等方面进行综合权衡，通过多目标优化方法，寻求最佳平衡点，确保最终构建的解决方案既具备科技前瞻性，又能切实服务于城市韧性建设。同时，将建立完善的评估体系，对系统在实际应用中的表现进行持续跟踪与优化。

已有基础:

与本项目有关的研究积累和已取得的成绩:

七、已有基础

1．与本项目有关的研究积累和已取得的成绩

本团队在项目研发过程中已取得多项实质性进展，为后续产品开发奠定了坚实的技术基础。具体情况如下：

（1）在实验环境建设方面

我们成功搭建了用于模拟真实工况的浸水验证装置，本装置可有效支持井盖背装式井道水位监测终端、雨水箅背装式下水口水位监测终端以及雨水箅下水口智能清障机器人的研发测试工作。同时，我们还建立了涵盖圆形井盖、方形井盖及雨水箅的实验室模拟验证平台，为各类监测终端的性能验证创造了必要的实验条件。

（2）在产品研发方面

雨水箅下水口智能清障机器人的关键机构已完成三维建模和初步设计，现阶段正针对传动系统和防水结构进行优化改进。此外，我们在通信技术领域取得重要突破，成功研发并验证了适用于井下复杂环境的无线信号传输方案，本技术可确保监测数据在密闭空间内的稳定传输。图7.1为AL智能清淤机器人的结构图。

图7.1 AI智能清淤机器人

（3）在产业合作方面

图7.2与公司和各种企业达成合作关系图

我们与物联网产业链各环节的领先企业建立了深度合作关系。包括与济南有人物联网在通信模块、与泰斗微电子在定位芯片、与深圳嘉立创在电路板制造等方面的技术协作，同时依托华为云、百度云、阿里云等云服务商提供的云计算与大数据平台支持。这些合作关系不仅确保了核心技术和服务的可靠供应，更形成了产学研用紧密结合的创新体系，为项目的持续创新和产业化落地提供了有力保障。图7.2为本项目与其他公司和各种企业达成合作关系图。

目前，研发团队正基于已取得的成果，全面推进各子系统的集成测试工作，为下一阶段的现场试验和产品化做好充分准备。

已具备的条件，尚缺少的条件及解决方法:

八、已具备的条件，尚缺少的条件及解决方法:

本项目已具备扎实的启动基础，为后续研究的顺利开展提供了有力保障，具体体现在以下几个方面：

（1）原型系统开发与初步验证

图7.3 试点运行图

项目团队已完成初代系统模型的研发与集成，本原型成功整合了核心的传感、通信与数据上传功能。更为重要的是，此模型已在校园及周边选定区域完成了初步的试点部署与运行，通过实际环境测试，持续收集了关于设备功耗、通信稳定性及传感器精度的一手数据。本试点运行不仅验证了技术路线的可行性，也为后续方案的精准迭代优化提供了至关重要的实验依据。图7.3为团队成员进行的试点运行图。

（2）核心团队与技术积累

项目组核心成员在物联网硬件开发、嵌入式软件编程及数据分析等领域拥有扎实的专业知识背景和前期研究经验，能够有效支撑从硬件设计到算法优化的全流程技术攻关。

（3）初步的实验室与环境支持

团队已具备进行基本电路设计、程序烧录与调试的基础研发环境，为前期的快速原型开发和故障排查提供了必要条件。

3．尚缺少的条件及解决方法

（1）强固可靠的降雨与排水智能监测系统的构建

现状与挑战：现有用于城市内涝监测的系统，在复杂城市环境中普遍面临多重严峻挑战。具体表现为：在密集楼宇或地下管网中，无线信号易受严重遮挡与屏蔽；雷雨天气时，系统需抵抗强电磁干扰以确保通信与数据完整性；在险情发生时，存在监测报警实时性不佳的风险；同时，野外长期部署要求监测终端必须具备超长的电池待机寿命与优良的“三防”（防水、防尘、防腐蚀）性能。当前尚缺乏能综合应对以上所有挑战的成熟、可靠的集成化监测系统。

解决方案：为解决上述问题，本项目将致力于自主研制一套强固可靠的降雨、排水智能监测系统。核心技术路径包括：采用双网冗余通信技术（如NB-IoT与LoRa并行），在信号盲区实现自动切换，保障数据传输链路的永不中断；引入多级复合防雷与容错技术，从电路、信号与系统层面提升设备在恶劣天气下的生存能力；优化主控制器自适应睡眠技术与高效的电源管理策略，极大降低待机功耗，显著延长电池寿命，并探索引入风光互补多源供能技术作为补充，为实现长期免维护运行提供能源保障。通过上述技术的深度融合，系统将具备极高的环境鲁棒性与可靠性。

（2）经济高效的雨水箅智能清障技术探索

现状与挑战：雨水箅作为城市路面径流的关键入口，常因车压损坏、沉降变形、淤泥积塞、树叶垃圾堵塞等原因失效，导致其排水能力远低于设计标准，是引发局部内涝的直接原因之一。目前，依赖人工巡检与清理的方式效率低下，且无法实现及时响应，缺乏一种经济、高效且自动化的技术手段来保障雨水箅的持续通畅。

解决方案：本项目计划探索一种经济适用的雨水箅智能清障技术。首先，将通过实地调研与数据分析，系统性地研究雨水箅失效的主要模式及其影响权重。在此基础上，自主研制一套小型化、低功耗的辅助清障设备。本设备将集成感知与执行机构，能够自动识别堵塞状态，并采用机械或水力等方式进行高效清障，旨在通过技术手段实现“即堵即清”，从根本上保障降雨径流下水通道的畅通。

（3）轻量化与自演进的内涝淹没风险模拟模型构建

现状与挑战：当前，基于精细地表模型与复杂流体动力学的城市内涝模拟技术已较为成熟，但其对基础数据精度、计算资源与建模成本的要求极高，难以在中小城市或片区级项目中快速部署与应用。因此，亟需一种计算效率与成本更优的替代方案，以实现对积涝风险的快速、经济评估与预测。

解决方案：为解决此问题，本项目将探索并构建一种经济适用的轻量化城市内涝淹没风险模拟与仿真模型。其核心创新在于：通过战略性缩减模型参量，构建一个计算负担小、响应速度快的简化模型。本模型将直接耦合前端的实时雨量与排水量监测数据，实现对积涝范围与深度的快速预测。更为关键的是，模型将设计自演进机制，能够通过系统的长期运行，不断累积数据并自动修正模型中的非时变参数，从而持续提升预测精度。最终目标是获得一个对前期勘测和后期算力要求均大幅降低，且具备“越用越智能”特性的实用化内涝模型。

经费预算

开支科目	预算经费（元）	主要用途	阶段下达经费计划（元）
开支科目	预算经费（元）	主要用途	前半阶段	后半阶段
预算经费总额	9000.00	成果的制作	3100.00	5900.00
1. 业务费	3000.00	项目设计的一般性业务	0.00	3000.00
（1）计算、分析、测试费	0.00	计算、分析、测试	0.00	0.00
（2）能源动力费	0.00	能源动力	0.00	0.00
（3）会议、差旅费	0.00	用于会议、差旅	0.00	0.00
（4）文献检索费	0.00	文献检索	0.00	0.00
（5）论文出版费	3000.00	论文出版	0.00	3000.00
2. 仪器设备购置费	1000.00	项目实体制作	600.00	400.00
3. 实验装置试制费	1000.00	实验装置的使用	500.00	500.00
4. 材料费	4000.00	项目实体材料	2000.00	2000.00

结束