沙特国王大学学报基于传感器技术的输水管道监测技术框架Aya Ayadia，b，d，P.，Oussama Ghorbela，c，d，M.S.BenSalahe，Mohamed Abida，daCES研究实验室，突尼斯b突尼斯加贝斯大学加贝斯国家工程学院沙特阿拉伯萨卡卡朱夫大学d突尼斯斯法克斯科技园数字研究中心（CRNS）阿卜杜勒阿齐兹国王科技城，沙特阿拉伯阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2019年2019年12月8日修订2019年12月8日接受在线预订2019年保留字：水管监测比较研究无线传感器网络（WSNs）分类参数传感器技术A B S T R A C T输水管道是长距离输送淡水用于消费或灌溉的最重要结构之一。然而，输水管道的主要问题是泄漏，这会造成水资源的损失，可能造成人身伤害和环境污染问题。为此，必须对这些管道进行仔细和实时的监控。在这项工作中，我们描述了一个全面的框架工作，现有的监测水管技术的基础上有线和无线网络。此外，我们阐述了一个比较概述的关键参数触摸监测模型。在对现有的各种管道监测方法进行评价后，基于无线传感器网络的监测技术具有多样性，是供水管道监测的最佳选择。该研究为选择最适合的模型设计新的管道监测方案提供指导。©2019作者（S）。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。内容1.导言. 482.涉及监测模型的关键参数482.1.使用的传感器类型2.2.数据利用类型2.3.传感器覆盖范围2.4.电源管理493.供水管道监测技术3.1.基于硬件的方法503.1.1.目视检查（六）503.1.2.光纤传感（FOS）503.1.3.探地雷达（GPR）503.1.4.土壤性质（SP）503.1.5.声学检测（AD）503.2.基于软件的方法3.2.1.负压波法（NPW）513.2.2.质量平衡法（MB）513.2.3.逆瞬态分析（ITA）513.2.4.压力点分析（PPA）513.2.5.实时瞬态建模（RTTM）513.3.水管监测技术*通讯作者：突尼斯加贝斯大学国家工程学院。电子邮件地址：ing.aya. gmail.com（A. Ayadi）。https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.12.0031319-1578/©2019作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页：www.sciencedirect.com48A. Ayadi等人/Journal of King Saud University4.基于无线传感器网络的供水管道监测系统4.1.无线传感器网络4.2.现有项目5.结论. 56竞争利益声明鸣谢56参考文献561. 介绍水是人类生存的必需品。虽然世界上约71%的面积被水覆盖，但其中只有2.5%是淡水，可供开发。 目前，全世界有数百万公里的管道用于输送大量淡水。例如，在沙特阿拉伯王国，铺设了数百公里的地下管道，通过沙漠将城市与阿拉伯湾连接起来（Al-Zahrani和Baig，2011年）。不幸的是，根据世界银行的估计，发展中国家的实际无收益水（ NRW ） 水 平 （ 水 损 失 ） 约 为 所 生 产 淡 水 的 40% 至 50% 。 图 1（Liemberger和Wyatt，2019年）按国家和地区列出了以升/人均/天为单位的NRW指标。据统计分析，大型管道每年至少会管道受到多种不利环境因素的影响，如极端土壤条件、材料老化、垫层和过度作用力，这些因素可能会对管道造成损坏。管道泄漏可能导致巨额的维修费用、基础设施损坏以及环境污染。因此，管道基础设施的安全和维护是主要关注的问题之一。以前的各种工作只集中在管道监测硬件架构，传感设备，模块和应用程序。在这些作品中，塔里克等人。（2013）评估了网络架构对网络一致性的影响。另一项工作是由BenSaleh等人。（2013）回顾了无线传感器网络技术的最新研究和先进工作，以监督水下，地上和地下等不同场景的水管。体系结构无线传感器节点的设计已经从标准的射频前端加微控制器发展到DSP、ASIC和FPGA。 Obeid等人（2016）详细介绍并比较了用于水管监控系统的微控制器特性。对于其他描述的工作，这项工作的研究证明有助于选择最好的现有系统和技术。我们讨论了许多关键参数，并进行了详细的研究。我们也强调了现有水管监测工程的局限性。本文的贡献可分为五个部分。首先，第2节确定了影响监测模型的重要关键因素。接下来，第3节简要描述了当前基于监测水管的技术，并强调了其局限性。第四部分对基于无线传感器网络的研究项目进行了总结并比较了各种方法的效果，最后在第五部分对本文进行了总结。2. 影响监测模型的2.1. 使用的传感器在网络中实现了各种类型的传感器，但是三种类型的传感器主要用于管道监测系统，称为：静态传感器：这种微粒大多固定在管道表面，用于感测有关管道资源的真实信息（Wong等人， 2018年）。移动传感器：这些微粒可以随水在管道内移动.它们从源点开始放置在管道内，并继续移动，直到汇点Fig. 1.按国家划分的非收入水NRW费率（Liemberger和Wyatt，2019）。●●A. Ayadi等人/Journal of King Saud University49图二. 传感器覆盖部署。其中存储在传感器的存储器中的信息被复制到后端系统。这些信息包括传 感器的观 测结果以 及位置信 息（Alberman和Nawaz，2017）。汽车：一些机器人可以修复损坏的部分，但在大多数情况下，静态传感器进行管道传感工作，而机器人或车辆只是从它们收集观察结果（Jawhar等人， 2018年）。2.2. 数据利用管道监测技术以两种方式执行监督过程，即：分布式开发：将主监控区域划分为较小的区域和分区，减少节点负载，支持多个控制中心的安装。这种监测模型提供了一种更快的方法来找到管道的缺陷区域，以便可以更快地开始维护过程此外，传感器网络的可靠性可以通过使用分布式控制架构来增加（不存在其故障导致整个网络崩溃的集中单元此外，这种开发技术的主要思想是只将重要的处理数据传输到一个中央单元，这有助于提高无线传感器网络的然而，在一个高度动态的网络中，有大量的消息交换，这使得分布式开发在消耗能量方面变得昂贵（Chen例如， 2017年）。集中式利用：从分散的单元收集的数据被发送到接收器进行处理、控制，并在发生问题时发出警报。集中式算法的主要优点是它提供比分布式算法更准确的位置信息。此外，它最适合从聚合数据中发现有趣的模式然而，这种数据开发技术更适合于小规模的无线传感器网络（缺乏可扩展性），并具有低可靠性水平（多跳事务导致累积信息的丢失）。此外，它在能量和带宽消耗方面是昂贵的（Saravanan等人， 2018年）。2.3. 传感器覆盖范围传感器以各种方式和不同的拓扑结构实现传感器部署的主要目的是覆盖管道的最大长度在本节中，我们将考虑传感器的通信范围和方向提交。然后，我们可以将传感器覆盖范围分为两类，即：水平覆盖：一些机动车辆在不同方向上移动，以提高管道内部/外部的监测覆盖。这些潜水器（如自主水下航行器）自己收集有关管道环境的信息，或以水平方式从固定传感器收集数据，并将垂直方向的数据发送到下一个传感器，如图所示。 二、 一些系统已经使用了这种 覆 盖 技 术 ， 如 （ Wong 等 人 ， 2018; Stoianov 等 人 ， 2007年）。垂直覆盖：微粒线性植入在监测管线上，并且它们在与管线平行的线性方向上通信此外，网络操作中心被放置在管道的一端或两端，如图2所示。一些系统已经采用了这种覆盖技术，如（Jawhar等人，2018; Kim等人， 2010年）。2.4. 电源管理功耗和管理对于管道监控系统的寿命至关重要。管道需要在其使用寿命（可能长达数年）内进行监测。因此，相关的监测系统也应该是长寿的.对于该提议，已经开发了各种技术，诸如数据过滤和聚合、太阳能电池和路由协议管理（Elleuchi等人， 2015年）。3. 输水管道从历史上看，渗漏评估技术一直被用来衡量总损失，包括实际损失和表观损失。因此，必须有新的技术来检测、定位和估计泄漏的规模在过去，一些研究人员图三. 用于监测水管道的光纤技术（Grosswig等人， 5855）。●●●●●50A. Ayadi等人/Journal of King Saud University从建模和管理的角度对供水管道的损伤进行了最早的评论论文之一是在1967年（莫里斯，1967）。莫里斯总结了导致预测水管破裂的关键因素此外，Puust等人（2010年）和Mutikanga等人（2012年）报告了不同异常检测模型的基本特征的比较。然而，这些方法的应用仅限于现实世界的配水系统.许多作者已经使用了基于管线外部实现的微粒的监督模型。这些类型的传感器确定许多属性，如温度、压力和管道表面土壤的属性这些微粒沿着管道安装在地下，因此，可以提供高精度的损伤检测和定位。在文献中，基于它们的工业性质，异常检测方法被分组为基于软件的方法和基于硬件的方法。3.1. 硬件方法这些技术通过使用专门设计的精确装置证明了其检测和定位泄漏的效率基于硬件的模型可以根据检测设备的性质进一步分为五类3.1.1. 目视检查（六）这是检测泄漏的传统方法最初，它包括沿着管道行走并寻找由于泄漏而形成的湿点（Zhang，1997）。该技术还需要人员在场并具有检查潜在泄漏的经验。后来，这种监督方法得到了发展（Wu等人，2017年）通过使用视频，卫星和无人机来捕获管道地面并向最终用户提供实时三维（3D）图像。 目视检查能够检测到任何破裂和沿着管道的另一种问题类型（Wu等人， 2017年）。缺点：该方案不足以监督地下管道.此外，目视检查是昂贵的，因为它需要大量的人力参与，并且维护和实施方面的成本很高。3.1.2. 光纤传感（FOS）光纤电缆直接埋在管道下面，如图3所示，用于监控管道，或围绕管道螺旋安装，以提供圆周信息。该方法可以通过测量由于水泄漏的存在而引起的温度变化来检测泄漏（Wong等人，2018年）。该技术的显著优点是其抗电磁波干扰。缺点：该技术具有高修复和昂贵的管理以及其不适合用于管道监控的各种异构系统的性质。此外，考虑到安装需要额外的挖掘，该方法不适合在地下管道3.1.3. 探地雷达（GPR）雷达产生的电磁波传播到地面，然后在遇到空隙或管道等介电特性异常时反射回地面。扫描地面给出了关于被埋物体的大小和形状这种技术具有大规模的部署，每天可以达到几英里（Cataldo等人，2017年）。见图4。 通过负压波检测损坏。缺点：这种技术在调查和耗时方面代价高昂。由于不同类型土壤的响应不同，因此很难选择正确的无线电频率此外，当反射波可能来自地下金属物体等异常时，可能会报告错误警报。3.1.4. 土壤性质（SP）通过识别输送水特征（Liu和Kleiner，2013）的异常值（如土壤温度（Sadeghoon）），可以检测到泄漏的管道分支例如，2014年）。在小泄漏检测报警较多的情况下，基于土壤属性的监测系统能更准确、实时地进行泄漏识别和定位。缺点：该技术不适用于周围没有土壤的裸露管道。此外，基于有线系统用于地下管线监测应用是极其昂贵的。3.1.5. 声学检测（AD）在地下管道中，接头的过度使用是增加泄漏发生的潜在原因因此，微粒只能在检查站或泵站的管道内实施当流体从管道中敲击出来时会产生噪音声学检测器检测这些噪声波，从而检测损坏。因此，通常使用高密度的声学传感器来覆盖整个管网。该技术的主要优点是其用于检测水管系统中的损坏的永久可行性（Murad等人， 2015年）。缺点：这种技术是昂贵的，需要在监控区域中实现大量的节点，这可能限制其可行性。该技术的开发和维护工作量大，用于地下管道。此外，声学传感器在不产生振动的大泄漏的情况下是无用的3.2. 软件方法基于软件的技术的主要目标是通过持续监控管道因素（如压力、温度、流速等）的位置来检测和定位泄漏●●●●●A. Ayadi等人/Journal of King Saud University513.2.1. 负压波法（NPW）该方案已被广泛应用于大空间内的静态运行策略的泄漏识别。当在管道接口中产生稀疏波时，泄漏被识别。另外，所产生的波从泄漏位置源向上游和下游传播，如图4所示。该技术受各种参数的影响，包括波的速度、装置噪声和压力变化（Lee等人， 2015年）。缺点：损伤引起的压力信号可能被背景噪声和其他事件复杂的网络所掩盖。此外，它有很高的误报率在管道输水过程中，阀门的开启和关闭会引起管道压力的大幅度下降。因此，NPW技术人员认为这是泄漏发生，并给出错误警报。3.2.2. 质量平衡法（MB）在该技术中，通过控制上游和下游流量测量值变化之间的差异，在建立的间隔公差内检测损坏。此外，它可以识别出不会提供高变化率流入压力的小爆破（Martins和Seleghim，2010）。缺点：这种方法更敏感，预计应关注管道中通常在某个时间发生的扰动和随机动态。此外，它具有低检测率。此外，该模型无法定位泄漏管道的有效位置。3.2.3. 瞬态反分析（ITA）水管道的物理性质的任何变化都会对输入的瞬态信号施加波反射。波瞬变是由流速的快速变化产生的（Covas和Ramos，2010年）。识别和检查的变化，反射信号和增加的瞬态阻尼是监测技术的主要利益。在由监测装置记录的反射信号与在系统的正常行为中观察到的信号之间建立比较。缺点：该技术不适合在复杂的给水管网中实施。此外，该技术提供的信息片段不足以识别和定位泄漏。3.2.4. 压力点分析（PPA）该技术要求在管道的不同位置进行连续的压力测量当记录平均压力值时，将其视为阈值在这一级别，通过对测量结果的统计分析来决定是否发出警报。该技术的主要优点是其成本降低，因为它只需要通过检测点传递的压力信号。此 外 ， 它 易 于 维 护 并 能 够 识 别 其 他 方 法 无 法 识 别 的 小 泄 漏 管 道（Abdulshaheed等人， 2017年）。缺点：如果流体的流动参数不仅取决于用于描述流场的坐标系中的位置，而且还取决于时间，则流体的流动是瞬态的或不稳定的。因此，PPA技术在非稳态管道操作中存在潜在问题。由于空间中固定点处的速度变化，局部加速或减速在瞬态流中产生额外的质量力，这导致压力的相应变化，这增加了使用PPA技术时的错误警报水平。因此，PPA在瞬变流中是无效的。3.2.5. 实时瞬态模拟（RTTM）该技术（Smith等人，2018）用数学公式表示管道中的水流。当存在以下情况时，是测量的在线值和估计值之间的差。检测任务直接影响到监控和数据采集计算机。该方法实现了对管道结构和产品特性的连续分析，具有快速检测的特点缺点：RTTM需要许多仪器，控制器培训和维护，这使得其调查非常昂贵。此外，仪器校准中的错误可能会提高高误报率，这使得它不可靠的实施。3.3. 输水管道监测技术为了比较各种模型的性能，我们在表1-3中总结了每种技术的损伤检测系统的关键属性这些结果依赖于以前的相关研究和报道因此，对于每种技术，表1描述了存档目标（使用效用）和实施传感器的位置。此外，在表2中，现有技术的性能通过其准确度（正确识别的损坏率）来测量。如果百分比小于50%，则准确度为低，如果小于80%，则准确度为中，如果大于80%，则准确度为高）、灵敏度（识别小泄漏的能力）、可用性（在24小时内保持连续监测的能力）、错误警报（最佳技术具有较低的错误警报）和检测速度（如果检测时间长达几分钟，则该参数被识别为高，如果检测时间长达几小时，则该参数被识别为表1损伤监测技术体系比较。方法目标传感器位置检测大小估计本地化外面内部硬件VIUXUUXFOSUXUUXGBRUXUUXSPUXUUXADUXUXU软件NPWUUUXUMBUUXXUITAUXUXUPPAUUXXURTTMUUUXU●●●●●52A. Ayadi等人/Journal of King Saud University表2损伤监测技术的性能比较方法精度感性可用性虚警检测速度硬件VI高UX介质高FOS高UX介质高GPR低UX介质介质SP低UX介质介质AD高UU低高软件NPW介质UU介质高MB低XU低介质ITA低XU低介质PPA高UU介质高RTTM高XX高高表3比较损害监测技术的实施特点。方法成本易于改装使用方便维护硬件VI高-U介质FOS高XU高GPR低XU高SP低XU介质AD介质UU介质软件NPW低UU介质MB低UU低ITA低UX介质PPA低UU低RTTM高UX介质甚至更长的检测时间）。此外，在表3中，根据包括成本（实施、维护、扩展支出）在内的几个因素对实施特征进行了.. . ）、改造（可能的扩展、技术升级. . ）、使用（操作的复杂性）和维护要求（维护系统仪器所需的技术干预注意，（U）表示支持的功能(X)表示不支持功能，（表1基于硬件的模型成本高昂，难以实施。因此，他们的调查是在自然灾害地区和输送危险流体的管道等恶劣环境中进行的。探地雷达具有很好的探测性能，但在瞬态条件下或多相流中不能很好地工作此外，光纤可用于克服这些缺点，但昂贵且难以改造成现有系统。而基于软件的技术侵入流体流，从而增加污染的风险在此外，基于软件的系统易于产生虚假警报，并且缺乏有效监测瞬时流量的能力质量或体积平衡和压力负波技术易于维修，实施成本较低但这些方法不能准确地估计泄漏点的位置，且不适用于具有动态特性的管道此外，它们在瞬态流的损伤检测中是不可靠的。 虽然RTTM技术提供了可靠性和灵敏度的改进。这是最昂贵的软件系统。 另一方面，一些作者，如（Abdelhafidh等人， 2017年），通过使用多传感器或通过使用硬件和软件方法的混合，混合了两种软件方法。这些混合技术增加了监测方法的可靠性，特别是在管道环境的动态特性然而，这种组合面临着各种挑战，特别是在解决方案成本、处理能力和能耗方面尽管近年来取得了进展，但仍有许多领域和需要进一步发展，特别是在表4基于通信的监测系统的一般评价部署方案优点缺点手动系统（Zhang，1997; Wu等人，2017;Jawhar等人， 2018年）有线系统（Wong等人，2018; Mohamed和Jawhar，2008; Trinchero等人，（2009年）SCADA（Enache等人，2018; Yoon等人，2011;Cheng等人， 2018年）WSN（Cai等人，2016; Almazyad和Ma，2016;Kartakis等人，（ 2015年）传感器、机器人、车辆、扫描仪、摄像机。铜缆或光缆，智能清管基于传感器的集中式网络声学传感器，土壤性质，压力点分析..– 准确的实时结果。– 可靠的监督- 比无线网络更安全。– 比无线更快（不受速度波动或干扰的影响）。– 易于安装和管理。– 适合长期应用。– 适用于短距离应用。– 它的高可扩展性。– 低腐蚀性。– 它的便携性。– 它不适合恶劣的环境。– 它不适合水下应用。– 昂贵且复杂。– 难以进入整个管道区域。– 安装和维修费用昂贵。– 低感应范围。– 单点系统故障– 它对环境很敏感。– 它不可靠，因为它部署在敌对环境中。– 高能耗。A. Ayadi等人/Journal of King Saud University53表5基于通信的监控系统比较灵活性自治复杂性安全成本手动系统（Zhang，1997; Wu等人，2017; Jawhar等人， 2018年）高低–低介质有线系统（Wong等人，2018; Mohamed和Jawhar，2008; Trinchero等人，（ 2009年）低介质介质介质高SCADA（Enache等人，2018; Yoon等人，2011; Cheng等人， 2018年）低高高高高WSN（Cai等人，2016; Almazyad和Ma，2016; Kartakis等人，（2015年）高高–高低管网实时建模与损伤检测的影响因素现有的供水管道监测方法不适合于节点之间的实时通信。因此，生成缓慢的应用响应。此外，网络结构的缺乏导致可能检测到假警报，并且难以检测多个泄漏。这些应用已经在传感技术、数学算法、数据采集结构和数据处理公式方面显示了它们的可行性。然而，每个传感器节点只能测量一个环境参数，这是在监督区域中创建的因此，有一个扩展的趋势，实现系统的异构无线传感器节点监测水管和识别任何泄漏的管道，通过使用不同的架构节点。这些技术的特点是安全保证高，提高效率，实时检测和定位。4. 基于无线传感器网络的输水管道监测系统根据所使用的通信技术，可以将水管道监测方法分为各种类别。因此，监测技术分为手动，有线，监控和数据采集（SCADA）和无线传感器网络系统。表4突出显示了每种技术的一般评价。此外，这些技术的一些关键特征在表5中进行了比较。考虑了多个标准，包括灵活性（扩展和自适应能力）、自主性（以最小人为干预操作的能力）、复杂性（系统安装和操作的复杂程度）、安全性（部署方案和环境）和成本（安装和维护）。 符号（-）在的表表示无法得出结论表4和表5显示了手动和无线传感器网络的灵活性，可以在没有网络故障的情况下轻松扩展或删除模型。然而，有线和SCADA系统具有低灵活性。手动系统基于人工干预（低自动化），其次是有线系统，需要人工检查所用组件的状态此外，SCADA和无线传感器网络是自治的框架。手动系统的复杂性根据所使用的组件进行评估（低/中/高）。这同样适用于可以在恶劣（高复杂度）或正常（低复杂度）环境中实现的WSN然而，与复杂的SCADA应用相比，有线系统具有中等安装水平此外，这些不同的计划进行评估的安全标准。最自主的是最安全的。此外，SCADA和有线系统的安装和维护成本非常高，人工检查不便宜，而WSNs系统更便宜。与传统方法不同，基于无线传感器网络的应用在高精度、降低成本和简化基础设施方面非常有效。为了克服上述模型的不足，研究人员和开发人员一直致力于设计一种基于无线传感器网络（WSN）的可靠且成本低廉的泄漏检测系统。为了强调这一进展，在接下来的部分中，我们研究了几个基于无线传感器网络的供水管道监测实验项目4.1. 无线传感器网络无线传感器网络在科学研究和工业应用中越来越受到重视在过去的几年里，这种创新已经在微电子、MEMS（微机电系统）设计、节能和无线开发领域进行了研究。无线传感器网络由大量密集分布在监测区域的传感器节点组成。这些无线嵌入式节点通过无线通信彼此连接，并一起工作以收集关于不同位置的大量高可靠性数据，处理它们，并将数据传输到网关节点（也称为汇点）。最近的研究已经证明了它们在各个领域的有效性。无线传感器节点能够将物理采集的传感信息转化为一般的电子测量，并通过信息结构将其转化为可利用的数据。实际上，传感器节点由各种单元组成，包括处理、通信、感测和功率。这种测量仪器通常由电池供电，这使得功耗管理成为这种网络中的重要约束。此外，传感器节点应该以复杂的方式实现，以减少通信成本并延长网络的生命周期。4.2. 现有项目一些项目已经基于无线传感器网络技术来监控其系统。为了比较不同应用的性能，我们在表6和表7中总结了每种技术的损伤检测系统的关键属性。表6示出了每种方法的性能根据传感器类型（移动或静态）、传感器覆盖范围（水平或垂直微尘通信范围）、传感器同质性（同质或异质传感器类型和参数）、数据利用（集中式或分布式架构）和放置管道（针对设计的每种管道类型）而变化表7显示了各种管道完整性监测系统这些项目可以单独使用，也可以结合使用无线传感器网络以提高准确性。事实上，无线传感器网络的出现是克服传统的有线或人工监控方式弊端的一个推动者对于水平或垂直覆盖的选择，更适合于最佳部署的是覆盖和传感器网络寿命最大化的地方。此外，它是更有效的估计数量的必要传感器，以监督一个确定性的部署中的给定部分。尽管如此，监督区域作为敌对区域是不可访问的，随机部署被提出作为一种解决方案。在这种情况下，需要智能传感器来自动发现其环境。在密集网络的情况下是一个例外;这可能需要大量的时间。在大多数项目中，研究人员利用线性拓扑上的同质传感器，如Shinozuka等人，2010; Sun等人，2011;Yoon等人，2011;Tsung-TeLai等人，2012; Kartakis等人，2015年;Almazyad和Ma，2016年）。这种拓扑结构的缺点是54A. Ayadi等人/Journal of King Saud University表6基于无线传感器网络的监控系统比较项目环境传感器类型目标&静态移动检测大小估计本地化Stoianov等人（二零零七年）地下UXUXXLai等人（二零一零年）地下XUUXUKim等人（二零一零年）地面管线UXUXUWhittle等人（二零一零年）地上XUUXXShinozuka等人（二零一零年）地上XUUXXSun等人（2011年）地下XUUXUYoon等人（2011年）地上XUUXUTsung-Te Lai等人（2012年）地上UXUXXSadeghioon等人（2014年）地下XUUXURashid等人（2015年）地上UXUUXKartakis等人（2015年）地上XUUXXAlmazyad和Ma（2016）地上XUUXXCai等人（2016年）地下UXUXXAbdelhafidh等人（2017年）地下XUUXUEnache等人（2018年）地下XUUUXJawhar等人（2018年）水下UXUXX注：（U）功能支持，（X）功能不支持。表7基于无线传感器网络的监控系统比较（下）。项目传感器覆盖传感器同质性数据开发水平垂直均匀异构集中分布式Stoianov等人（二零零七年）UXXUUXLai等人（二零一零年）XUUXUXKim等人（二零一零年）XUXUUXWhittle等人（二零一零年）UXXUXUShinozuka等人（二零一零年）UXUXUXSun等人（2011年）UXUXUXYoon等人（2011年）UXUXXUTsung-Te Lai等人（2012年）UXUXUXSadeghioon等人（2014年）XUXUUXRashid等人（2015年）UXUXUXKartakis等人（2015年）UXUXUXAlmazyad和Ma（2016）UXUXUXCai等人（2016年）XUUXUXAbdelhafidh等人（2017年）XUXUXUEnache等人（2018年）XUUXXUJawhar等人（2018年）UXUXUX注：（U）功能支持，（X）功能不支持。图五. 供水管道监测中的异常值检测。靠近中心数据的节点由于其深度使用将在其他节点之前耗尽 各种系统试图通过使用异构传感器部署来解决耗尽问题，如（Kim等人，2010; Whittle等人，2010; Sadeghioon等人，2014; Abdelhafidh等人， 2017年）。这个解决方案是部署不同类型的传感器的组合。这些节点在能量、感知范围、通信范围和记忆处理方面都是有效的。虽然这项技术非常昂贵。因此，部署这种传感器的数量是一个需要处理的问题。A. Ayadi等人/Journal of King Saud University55表8基于异常值检测的输水管道监测方法综述引用技术类别目标缺点Srirangarajan等人（二零一三年）Tao等人（二零一三年）多尺度小波分析与图搜索人工免疫网络分类分类检测和定位检测和– 它不适合检测小泄漏。– 不考虑附近发生的噪音或其他事件。– 需要较高的传感器投资成本– 该方法不能检测小的泄漏。Jung和Lansey（2014）非线性卡尔曼滤波器在预测本地化检测– 只能说明可能的泄漏区域– 需要良好的校准水力模型。– 仅在一致的操作条件下进行测试，Wu等人（2016年）结合数据驱动聚类检测液压变化– 不考虑附近发生的噪音或其他事件。– 所使用的假设对于真实系统可能是不现实和无效的– 当日流量发生显著变化时，如季节变化等因素。Zhang等人（2016年）多类SVM分类检测和– x-mean的比较不够详尽。– 它也没有考虑到意外的水需求。– 真阳性率低。– 选择簇的数目是用户Karray等人（2016年）预测卡尔曼滤波预测本地化检测和– 它具有高计算成本。– 它仅识别可能的泄漏区域。– 它只在一个小型试验台上进行了测试。Soldevila等人（2016年）k近邻聚类本地化本地化– 使用的力敏传感器不够准确。– 定位在很大程度上依赖于对波速的正确估计– 它表明，只有一个可能的泄漏区附近的确定Soldevila等人（2017年）贝叶斯网络分类本地化泄漏节点– 它基于太多的假设，而这些假设可能不适用于实际系统。– 将进行进一步检查以确定确切的泄漏位置Wu等人（2017年）基于余弦的聚类检测位置.– 这种方法很难建模，需要大量的模拟和校准。– 当日流量发生显著变化时，距离如季节变化等因素。– it is unable to address the issue caused by unexpectedwaterKang等人（2018年）Rajeswaran等人（2018年）卷积神经网络-支持向量机和基于图的定位一种图的划分算法分类聚类检测和定位检测和– 在检测泄漏– 它不能很好地去除噪声。– 计算TDoA时对波速的不正确估计会影响定位精度。– 执行时会引起误报和漏报本地化侦测–Ayadi等人（2017年）混合单类分类分类检测网络– 方法在实际系统中没有得到验证。– 不处理各种异常值原因之间的差异– 对于大型配水网络似乎不可行。– 方法论并不损害本地化。大多数现有的管道监控应用使用集中式监控系统，其中存在强大的节点，如（Kim等人，2010; Shinozuka等人，2010; Sun等人，2011;Tsung-Te Lai等人，2012; Sadeghioon等人，2014; Kartakis等人，2015; Almazyad和Ma，2016; Jawhar等人， 2018年）。当使用大量传感器时，这种类型的系统具有可扩展性问题在这种情况下，许多消息与集中式节点交换，这可能导致通信中的拥塞和冲突问题此外，这些模型不适用于水下管道监测。 另一方面，一些项目，如（惠特尔等人，2010; Yoon等人，2011; Abdelhafidh等人，2017），采用了更适合大型管道监测网络的分布式监测系统。这些系统通过使用移动传感器克服了可扩展性问题这种解决方案在高度动态的网络中的消息数量和消耗的能量方面将是昂贵的。此外，一些研究人员选择通过物理试验台来分析系统性能，克服成本问题，如（Stoianov等人，2007; Kim等人，2010年）。当实际部署不可行时，建设试验台是正确的决策。然而，实验室演示器具有有限的范围，有时不能提供实时结果，特别是对于地下和水下环境。在这方面，仿真是最流行和有效的解决方案，设计和测试不同的监测方案，根据不同的参数。仿真工具是评估的最佳选择，也克服了特殊硬件要求和实时节点部署困难的问题与传统网络不同，基于无线传感器网络的系统需要协议管理和工具资格认证，这提供了一些挑战和限制。为此，这些技术需要用于能量节约、安全管理、自定位、目标移动和异常值检测的现代算法由于无线传感器网络资源有限、通信代价高、网络拓扑动态变化、网络异构等特点，对无线传感器网络系统的性能进行评估是一项困难的任务。在56A. Ayadi等人/Journal of King Saud University此外，这些智能系统容易受到入侵者的影响，以及在恶劣环境中实施所造成的故障异常值检测方法的目的是清除收集到的数据，并为最终用户构建最具建设性的信息，以做出最佳决策。在供水管道应用中，从正常压力行为中检测到的异常数据是可能由损坏引起的异常数据。因此，异常值可以被识别为由噪声（基础设施项目，密集车辆），事件（泄漏，破损旧管道）或恶意攻击（有缺陷的传感器节点）引起的压力曲线的突然变化，如图所示。 五、此外，这些方法的目标是保持高能量节约和保持低通信交换以做出准确和高效的决策。另外，这些工具通过检测损坏并定位它来保证水网络系统表8简要概述了文献中调查的这些方法。它提供了有关审查算法的信息，并总结了它们的局限性。现有的基于分类的离群值检测模型对于WSNs环境中的离群值检测是最合适的。这些方法的特征在于它们能够通过构建分类模型来提供一组精确的离群值。我们今后工作的挑战是，在考虑无线传感器网络约束条件的基础上，开发一种适合于供水管道输送监测的基于传感器技术的异常检测技术。5. 结论输水管道具有长距离的广泛使用，这使得其成本高昂，并且在某些恶劣的环境条件下容易受到各种风险。不幸的是，管道泄漏会造成经济和人员损失以及生态污染问题。为此，对供水管网基础设施的管理和控制成为主要的挑战.在我们的工作中，主要的兴趣是指定的各种监测技术，适合于一个水管，以保持一个高质量的服务，为最终用户。我们已经探讨了在这些现有的研究中，这个问题已经制定的不同观点。此外，我们为这些计划提供了一个更简单和简洁的指南。然后，我们提出了一个比较分析，已经进行了不同的关键特性，这有助于识别不同的模型的增强和可行性。竞争利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作。确认这项工作得到了 沙特阿拉伯王国阿卜杜勒阿 齐兹国王科技城（KACST）和突尼斯斯法克斯数字研究中心（CRNS）的支持，获得了研究资助（项目编号：35/1012）。引用Abdelhafidh，M.，Fourati，L.C.，Fourati，M.，Abidi，A.，2017.用于远程输水管道监测系统的混合机制。在：无线通信和移动计算会议（IWCMC），2017年第13届国际。IEEE，pp. 2140-2145。Abdelhafidh，M.，Fourati，M.，Fourati，L.C.，Abidi，A.，2017.基于物联网的新工业4.0时代远程供水管道监控系统架构。2017年IEEE/ACS第14届计算机系统与应用国际会议（AICCSA）IEEE，pp. 1184-1191年。Abdulshaheed，A.，Mustapha，F.，Ghavamian，A.，2017.基于压力的管道分配系统泄漏监测方法综述。续订。坚持住。Energy Rev. 69，902-911.Almazyad，A.S.，马，Q，2016.基于速度集成的无线传感器网络管道维护。 J. 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