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地下管网水质监测系统是保障城市供水安全与污水治理成效的关键设施，但其运行环境复杂，常面临流量波动、介质腐蚀、堵塞淤积等特殊工况。系统需通过针对性的设计优化与运维管控，实现对特殊工况的有效应对，确保监测功能持续稳定，为管网水质管理提供精准数据支撑。 首先，强化工况识别与预警能力是应对特殊工况的前提。需构建多参数实时监测网络，除常规水质指标（如余氯、浊度、pH）外，额外增设流量、压力、管道温度等工况监测参数，通过数据联动分析识别异常工况：当流量骤增或骤减时，判断可能存在的管道爆管、阀门异常等情况；当压力持续偏低或偏高时，预警管道泄漏、堵塞风险。同时，建立工况预警模型，基于历史数据设定各参数的正常阈值范围，一旦监测数据超出阈值，系统自动触发声光报警与远程通知，提醒运维人员及时介入处置，避免工况恶化对监测系统造成损坏。 其次，优化设备结构与防护设计是抵御特殊工况的核心。针对管道内介质腐蚀问题，监测传感器与采样装置需采用耐腐蚀材质（如 316L 不锈钢、聚四氟乙烯），表面喷涂防腐涂层，延长设备使用寿命；对监测终端外壳进行防水、防尘、防冲击设计，适应地下管网潮湿、多尘的环境。针对堵塞淤积工况，在采样口设置滤网与反冲洗装置，定期自动冲洗滤网表面附着的泥沙、杂质，防止采样通道堵塞；采用自清洁型传感器，通过高频振动或超声波清洗功能，清除传感器探头表面的污垢，保障监测精度。针对流量波动工况，选用宽量程流量传感器，确保在流量极值范围内仍能稳定采集数据，同时在采样系统中增设缓冲装置，平衡水流冲击对设备的影响。 第三，完善数据质量管控机制是特殊工况下保障数据有效性的关键。当特殊工况发生时，系统可能出现数据异常（如数值跳变、数据缺失），需建立数据异常识别与修正算法：通过对比相邻监测点数据、分析数据变化趋势，判断异常数据是否由工况干扰导致；对因工况波动产生的短期异常数据，采用插值法或趋势拟合法进行修正，保留有效数据片段。同时，开启数据备份与断点续传功能，在工况导致通信中断时，监测终端本地存储数据，待通信恢复后自动补传数据，避免数据丢失。此外，定期开展现场校准与数据验证，在工况稳定后对监测数据进行人工采样比对，修正设备因工况影响产生的测量偏差，确保数据准确性。 最后，建立特殊工况应急处置流程是降低工况影响的重要保障。制定针对不同特殊工况的应急处置预案，明确处置步骤、责任分工与时间节点：当发生管道堵塞时，运维人员需在规定时间内抵达现场，采用高压水射流或机械疏通方式清理管道，恢复水流正常；当出现设备损坏时，启动备用设备替换流程，提前在关键监测点部署备用传感器，确保故障设备更换期间监测工作不中断。同时，加强运维人员的应急处置能力培训，定期开展模拟工况演练（如模拟管道堵塞、传感器故障），提升人员对特殊工况的判断与处置效率，缩短故障恢复时间，最大限度降低特殊工况对监测系统运行的影响。
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