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Water合肥工业大学周啸副教授和浙江大学楚士鹏研究员主持特刊：供水管网系统的智慧化设计与管理

已有 122 次阅读 2026-4-27 23:13 |个人分类:特刊征稿|系统分类:博客资讯

面对日益增长的城镇化压力与供水规模的扩张，我国城镇供水管网正面临“高龄化”与“复杂化”并行的挑战。部分城市由于早期建设标准不一、管材选型混乱、运行管理粗放、基础数据缺失，导致当前管网系统性隐患凸显，老化腐蚀与结构失稳引发的爆管频发、漏损高企、运行成本居高不下等问题，已成为制约城市管网设计与管理的关键瓶颈。开展供水管网系统的智能设计、管理研究与应用，是推动我国供水行业从“被动抢修”向“主动防御”、从“经验驱动”向“数智决策”跨越式发展的核心路径。

针对管网智能管理的需求，IOT技术、物联网、SCADA系统、人工智能等技术的兴起和广泛应用，为城市水系统智能化管理提供了重要的数据基础与技术前提。然而，受数据异常、模型误差、算法特征提取能力有限等问题制约，如何将海量监测数据有效转化为可落地、可执行的智能化设计与管理方案，仍是当前城市水系统数字化转型中亟待突破的关键挑战。

基于此，为报到最新的研究和成果，Water 期刊特邀请合肥工业大学土木与水利工程学院周啸副教授和浙江大学建筑工程学院楚士鹏研究员联合创建特刊“Smart Design and Management of Water Distribution Systems (供水管网系统的智慧化设计与管理)”。本特刊旨在探讨供水管网智慧化设计与管理的最新进展，重点关注多源数据、水力建模与先进人工智能之间的协同融合。致力于弥合前沿人工智能 (如图神经网络、物理信息机器学习、生成式人工智能) 与实际工程需求之间的鸿沟，推动构建鲁棒性强、可扩展好、可解释性高的下一代智慧水务解决方案。特刊欢迎涵盖理论创新、方法改进与实际工程应用的原创研究成果。

特刊主题包括但不限于：

先进机器学习/深度学习方法在供水系统中的应用；

智能漏损控制和自动爆管检测技术；

水力状态评估与水力模型校核；

基础水力设施的优化设计与改造；

泵站智能调度与能耗优化；

城市水资源管理的数字孪生和实时决策系统；

管网韧性量化评估与提升；

供水管网水质安全与污染物追踪；

面向安全的传感器网络优化。

在智慧水务跨越式发展的背景下，供水行业正突破单纯依赖经验的被动运维，研究重心向“主动态势感知”与“数字孪生决策”偏移。未来的技术突围将聚焦于依托深度学习、强化学习、生成式模型等技术，探索引入图神经网络 (GNN) 解析复杂的管网拓扑关联、利用物理信息神经网络 (PINN) 将流量与能量守恒定律嵌入深度学习模型等前沿技术思维，发展数据驱动与物理机理双向赋能的新一代智慧水务技术。

投稿截止日期：2026年8月20日

客座编辑介绍

周啸副教授（合肥工业大学）

周啸，合肥工业大学土木与水利工程学院副教授、副系主任，国际水协会 (IWA) 中国漏损控制专家委员会委员。主要从事供水管网漏损控制、在线模型、智慧水务、智能调度等方面研究。主持国家自然科学基金 (青年基金、面上项目)、中国博士后科学基金等；主持多家企业委托技术研发项目，涵盖智能调度系统、漏损控制方案、在线模型系统等。以第一或通讯作者在行业顶刊 Water Research、Water Resources Research 发表多篇研究论文，参与团队研究成果获“华夏建设科学技术奖”一等奖。

研究方向：供水管网；智能算法；深度学习；图神经网络；图信号处理；泄漏检测；水力模型；爆管侦测；模型校核。

楚士鹏特聘研究员（浙江大学）

楚士鹏，工学博士，浙江大学建筑工程学院特聘研究员。主要研究方向为城市供水系统优化运维，包括供水监测系统优化设计、在线水力模型、优化调度、漏损监控等。主持国家自然科学基金青年基金 (C)、面上项目，国家重点研发计划子课题等科研项目。以第一或通讯作者在 Water Research、Water Resources Research、Journal of Water Resources Planning and Management-ASCE 等高水平期刊发表论文20余篇，授权发明专利10余件。

研究方向：城市供水管网系统；在线水力模型；系统优化分析。

了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/si/268059