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我國高度重視供水管網(wǎng)漏損控制，2015年國務(wù)院發(fā)布《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，明確提出到2020年公共管網(wǎng)漏損率控制在10%以內(nèi)。2017年，我國的城市公共供水的漏損率為14.7%；同時(shí)期德國漢堡，日本東京，美國的洛杉磯、芝加哥、舊金山等城市供水管網(wǎng)的漏損率在5%左右。由此可見，無論是從政策要求還是行業(yè)發(fā)展的角度，我國供水管網(wǎng)漏損的控制水平亟需提高。通過對漏損研究知識結(jié)構(gòu)的全面整理，對技術(shù)需求及發(fā)展前景開展深度分析，可為管網(wǎng)漏損問題的認(rèn)知提供參考，為控制技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用提供思路，支持我國供水行業(yè)管網(wǎng)漏損管理水平的提高。

為了全面分析國際上供水管網(wǎng)漏損研究的發(fā)展情況，在Web of Science數(shù)據(jù)庫核心合集中以“water distribution system”“water loss”“l(fā)eakage”“l(fā)eak”為關(guān)鍵詞，搜索了該領(lǐng)域在1999年到2018年間發(fā)表的論文，最終確認(rèn)篩選出有效論文524篇，共引用文獻(xiàn)8 281篇。

CiteSpace軟件是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法的可視化軟件，將上述524篇論文信息（作者、題名、期刊名、參考文獻(xiàn)）導(dǎo)入軟件，基于其文獻(xiàn)共被引功能可將文獻(xiàn)聚類，從而確定研究領(lǐng)域的核心主題；通過文獻(xiàn)共被引的相關(guān)特征，發(fā)掘研究前沿的演變過程，分析出供水管網(wǎng)漏損研究知識結(jié)構(gòu)與發(fā)展趨勢。

2.1 文獻(xiàn)共被引分析的聚類結(jié)果

文獻(xiàn)共被引是指文獻(xiàn)被一起引用，通常具有相近研究主題的文獻(xiàn)，在分析時(shí)可被聚為一類。圖1為漏損研究論文引用的文獻(xiàn)聚類結(jié)果，共形成11個(gè)類別。圖中節(jié)點(diǎn)代表文獻(xiàn)，節(jié)點(diǎn)大小表示被引用頻次，不同顏色代表不同類別；節(jié)點(diǎn)間的連線表示共被引，線條越粗表示共被引頻次越高。

圖1 文獻(xiàn)共被引分析聚類

表1給出了各個(gè)聚類的具體信息，其中規(guī)模為聚類中文獻(xiàn)的數(shù)量；平均輪廓值反映聚類質(zhì)量，當(dāng)該值大于0.7時(shí)，認(rèn)為聚類結(jié)果具有高可信度；研究方向由各個(gè)聚類中文獻(xiàn)的研究內(nèi)容凝練總結(jié)得出。

表1 文獻(xiàn)共被引分析聚類結(jié)果

上述11個(gè)聚類可進(jìn)一步歸納為方法論、控制技術(shù)與信息化三個(gè)研究方向，其知識結(jié)構(gòu)如圖2所示。三個(gè)方向相輔相成：方法論從理論角度指導(dǎo)控制技術(shù)的開發(fā)及信息化的發(fā)展；控制技術(shù)從實(shí)踐角度促進(jìn)方法論的完善及信息化的建設(shè)；信息化從數(shù)據(jù)角度支撐控制技術(shù)的實(shí)施及方法論的完善。

圖2 供水管網(wǎng)漏損研究的知識結(jié)構(gòu)

2.2 漏損控制方法論

漏損控制方法論主要包括漏損計(jì)量評估、漏損機(jī)制分析及控制技術(shù)效能評估等方面的研究。

在計(jì)量評估方面，2000年國際水協(xié)提出了水量平衡方法，此后不斷完善。我國2017年發(fā)布的《城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損控制及評定標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ 92-2016)引入了水量平衡方法，并按照我國供水管網(wǎng)的管理特征對其進(jìn)行了修正，使其獲得大量應(yīng)用。

漏損機(jī)制的分析與模擬，有助于確定運(yùn)行數(shù)據(jù)的變化規(guī)律、評估經(jīng)濟(jì)損失及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。這方面的研究主要集中于漏損-壓力關(guān)系和漏損發(fā)生規(guī)律兩方面。前者關(guān)注在漏損狀態(tài)下管網(wǎng)壓力與管道的水力狀態(tài)、漏失水量及水質(zhì)污染風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系；后者關(guān)注管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行條件、管材、漏口形狀、埋設(shè)工藝及土壤條件等對管網(wǎng)漏損規(guī)律的影響。盡管已有部分研究，但由于管網(wǎng)漏損過程實(shí)時(shí)監(jiān)測的難度，其機(jī)制尚不完全清晰。

此外，漏損控制措施的節(jié)能節(jié)水效果以及環(huán)境效應(yīng)的評價(jià)方法也一直是管網(wǎng)漏損研究的關(guān)注對象，但未出現(xiàn)暴發(fā)式研究趨勢，需要相關(guān)人員的持續(xù)跟進(jìn)，從而把研究成果推廣到供水管網(wǎng)管理實(shí)踐中。

2.3 漏損控制技術(shù)

漏損控制技術(shù)的研究包含了漏損識別、定位、壓力管理、分區(qū)管理、資產(chǎn)管理及管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面。

漏損識別與定位是供水管網(wǎng)漏損控制的關(guān)鍵技術(shù)，可大致分為基于探漏儀器與基于水力數(shù)據(jù)的兩大類?；谔铰﹥x器的方法可分為外部檢測與內(nèi)部檢測兩種：外部檢測方法指信號在管道外部收集，如音聽檢漏法及探地雷達(dá)等；內(nèi)部檢測方法指信號在管道內(nèi)部收集，如管道內(nèi)窺檢測等。研究人員通過不斷改進(jìn)儀器的檢測機(jī)制、信號分析方法、適用條件與檢測精度等，逐步提高漏損識別與定位能力?；谒?shù)據(jù)的方法通過監(jiān)測壓力、流量、壓力波或振動(dòng)特性等參數(shù)，依據(jù)管網(wǎng)運(yùn)行規(guī)律判別漏損。在這類方法中，自回歸模型、遺傳算法、降階網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)等算法得到了廣泛的應(yīng)用和良好的效果。將基于水力數(shù)據(jù)與管網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)結(jié)合起來分析，往往能夠進(jìn)一步挖掘水力數(shù)據(jù)的空間分布規(guī)律，從而確定漏損位置?；谔铰﹥x器的漏損識別與定位技術(shù)在實(shí)踐中廣泛使用，能夠有效查找漏點(diǎn)，降低管網(wǎng)漏損率?；谒?shù)據(jù)漏損識別與定位技術(shù)在實(shí)踐中發(fā)揮越來越重要的作用。上海城投水務(wù)以分區(qū)流量計(jì)與管網(wǎng)水力學(xué)模型為基礎(chǔ)，通過計(jì)算進(jìn)入分區(qū)的水量開展漏損控制。英國的雷丁鎮(zhèn)建立了5個(gè)獨(dú)立計(jì)量區(qū)域（District metering area,DMA），基于實(shí)測的壓力與流量數(shù)據(jù)，利用不確定理論識別了DMA入口的異常水力數(shù)據(jù)?；谔铰﹥x器的方法準(zhǔn)確度更高、直觀性更強(qiáng)，但投入的人力物力也較大；基于水力數(shù)據(jù)的方法成本較低，但數(shù)據(jù)分析過程比較復(fù)雜。值得注意的是在管網(wǎng)信息化的推動(dòng)下，可用水力數(shù)據(jù)越來越多，基于水力數(shù)據(jù)的漏損識別與定位方面的論文發(fā)表數(shù)量明顯增大。

壓力管理是漏損控制的關(guān)鍵技術(shù)之一，這方面的研究主要為壓力優(yōu)化模型及壓力控制模式。壓力優(yōu)化模型是采用一定的優(yōu)化算法，計(jì)算管網(wǎng)總體或局部上的壓力分布最優(yōu)解。主要采用的優(yōu)化算法包括數(shù)學(xué)規(guī)劃與元啟發(fā)式兩種：前者運(yùn)用線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、混合整數(shù)線性規(guī)劃等算法；后者運(yùn)用遺傳、蟻群等算法。壓力控制模式主要根據(jù)控制區(qū)域的水力特征確定壓力的最佳控制方式，具體包括固定出口壓力、按時(shí)段控制、按流量控制、按特定點(diǎn)壓力控制等方式。要實(shí)現(xiàn)上述壓力優(yōu)化目的，通常需要供助于管網(wǎng)水力模型的模擬，提供解空間上的目標(biāo)函數(shù)值。美國費(fèi)城水司在一個(gè)壓力大、漏損率高的DMA中開展了壓力管理，在降低背景漏失的同時(shí)，減少了水管破裂及水錘的發(fā)生頻率。我國很多供水單位也采用壓力管理來控制管網(wǎng)漏失。例如，在北京開展的一項(xiàng)研究，基于固定出口壓力和按流量控制壓力兩種模式，分析了漏失與壓力的關(guān)系，證明了壓力控制以漏失控制的良好效果。澳大利亞的大部分供水公司、南非的德班、土耳其的安塔利亞等供水公司也都開展了壓力管理工作，降低管網(wǎng)漏損率。應(yīng)用壓力管理時(shí)，要注意保證消防流量及壓力。

分區(qū)管理通過逐步縮小管網(wǎng)管理單元，來縮小漏損識別區(qū)域。分區(qū)的自動(dòng)劃分方法是主要研究內(nèi)容之一，目前主要采用圖論或者多級平衡等算法自動(dòng)生成分區(qū)方案，然后通過水力模擬、經(jīng)濟(jì)核算等對方案進(jìn)行比選，得到最優(yōu)的分區(qū)方案。北京自來水集團(tuán)基于管網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)建立水力模型，探討了DMA分區(qū)時(shí)的入口的優(yōu)化選擇方法。蘇州工業(yè)園通過采用DMA分區(qū)計(jì)量技術(shù)管控管網(wǎng)漏損，經(jīng)過3年將管網(wǎng)漏損率由原有的21%降低到10.3%。分區(qū)劃分應(yīng)重視劃分規(guī)則的具體步驟、進(jìn)出口管道連接方式、水力影響及經(jīng)濟(jì)評價(jià)等具體技術(shù)問題。

資產(chǎn)管理包括管道與配件的選擇、安裝、維護(hù)及更新等內(nèi)容，是經(jīng)濟(jì)投入最大但也是最根本的漏損控制技術(shù)。目前，供水部門逐步基于管網(wǎng)運(yùn)行規(guī)律指導(dǎo)資產(chǎn)管理工作，運(yùn)用管齡與壓力等指標(biāo)構(gòu)建了管網(wǎng)漏損預(yù)測及評價(jià)模型，開發(fā)了自動(dòng)生成改造方案的軟件。佛山市基于管網(wǎng)水力模型，制定、評估并優(yōu)化第二水源工程方案。2012年發(fā)表的一項(xiàng)調(diào)查顯示，位于美國、加拿大和澳大利亞的九家當(dāng)?shù)刈詠硭?，運(yùn)用管道破損記錄作為模型輸入信息，構(gòu)建破損模型以指導(dǎo)管網(wǎng)的維護(hù)更換工作，取得了良好的實(shí)踐效果。由于供水系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜性，對管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的模擬與預(yù)測均存在一定誤差，因此需要根據(jù)實(shí)際情況，合理制定資產(chǎn)管理方案。

優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)是在保障供水服務(wù)的前提下，降低管網(wǎng)建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)等費(fèi)用，降低漏失率，提高可靠性。管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的算法與壓力管理類似，也可以分為數(shù)學(xué)規(guī)劃與元啟發(fā)兩種。數(shù)學(xué)規(guī)劃算法需要與水力模擬嵌套使用；元啟發(fā)算法則將水力模擬與優(yōu)化迭代作為獨(dú)立的計(jì)算步驟。北京自來水在分區(qū)的基礎(chǔ)上開展漏失監(jiān)測和管網(wǎng)壓力優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)年節(jié)水約3 000萬m3。泰國清邁的一個(gè)小鎮(zhèn)以投資與水頭損失最小化為目標(biāo)，優(yōu)化設(shè)計(jì)管道的管徑。

我國城市供水管網(wǎng)以環(huán)狀管網(wǎng)為主，結(jié)構(gòu)復(fù)雜。在對供水管網(wǎng)合理分區(qū)的基礎(chǔ)上，綜合進(jìn)行壓力管理、漏損監(jiān)測、分析與預(yù)警，并根據(jù)運(yùn)行情況開展優(yōu)化設(shè)計(jì)與維護(hù)更新工作，能夠有效降低漏損率。同時(shí)，我國供水管網(wǎng)又存在氣候、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)及供水方式的差異，在開展應(yīng)漏損控制時(shí)，應(yīng)充分考慮管網(wǎng)的具體條件。

2.4 漏損控制信息化

物理、運(yùn)行及環(huán)境數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集是供水管網(wǎng)科學(xué)管理的前提，因此基于各種傳感器的數(shù)據(jù)獲取成為重要的研究內(nèi)容。傳感器的監(jiān)測對象不僅包括壓力與流量等常規(guī)水力指標(biāo)，還包括壓力波、水流噪聲信號等具有瞬時(shí)反饋性能的指標(biāo)。傳感器應(yīng)用的研究集中在監(jiān)測原理、布置方法、適用條件、監(jiān)測閾值等科學(xué)問題上，為漏損控制提供有力的信息支撐。

供水管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的有效采集促進(jìn)了管理平臺的發(fā)展。研究人員在供水管網(wǎng)地理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建水力模型，建設(shè)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集、存貯與控制系統(tǒng)，并與供水系統(tǒng)的調(diào)度管理有機(jī)結(jié)合，開發(fā)集供水監(jiān)控、調(diào)度與數(shù)據(jù)分析為一體的平臺，為管網(wǎng)漏損的迅速識別、定位與處理提供有力的技術(shù)支持?？傮w來說，平臺的漏損控制軟件可分為以下幾類：

• 在管網(wǎng)全面運(yùn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的水量平衡分析軟件。該類軟件主要是基于國際水協(xié)會水量平衡分析方法，對管網(wǎng)漏損構(gòu)成進(jìn)行分析，起到總體上明確管網(wǎng)漏損狀態(tài)的作用。

• 在資產(chǎn)管理類軟件基礎(chǔ)上開發(fā)的管網(wǎng)漏損風(fēng)險(xiǎn)評估軟件。該類軟件以管網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)和歷史破損數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，集成管網(wǎng)破損分析等相關(guān)方法，提供管網(wǎng)健康診斷功能。

• 在管網(wǎng)水力實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)上開發(fā)管網(wǎng)漏損評估、預(yù)警軟件。該類軟件以長期的實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過分析當(dāng)前監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的吻合程度，從而評估、預(yù)警管網(wǎng)漏損。該類軟件主要針對管網(wǎng)分區(qū)進(jìn)行分析。

• 在水力模型基礎(chǔ)上開發(fā)的管網(wǎng)漏損定位軟件。該類軟件以水力計(jì)算為基礎(chǔ)，通過對漏損狀態(tài)下管網(wǎng)水力模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)的對比，得到漏水點(diǎn)位置與大小。
  

以上漏損控制軟件的側(cè)重點(diǎn)不同，解決的具體問題也不同。在實(shí)際應(yīng)用中均可取得較好的效果。需要注意的是，雖然軟件中的方法具有一定的通用性，但其參數(shù)往往都與具體的案例緊密相關(guān)，因此，在不同管網(wǎng)中應(yīng)用時(shí)，需根據(jù)管網(wǎng)的具體情況進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。另外，由于管網(wǎng)漏損是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)性問題，上述軟件往往都解決一個(gè)或幾個(gè)特定問題，因此，未來應(yīng)用注意系統(tǒng)的集成，從而為供水行業(yè)提供全面的漏損解決方案。

通過CiteSpace軟件文獻(xiàn)共被引分析得出的高中介中心性文獻(xiàn)、突顯引文、文獻(xiàn)聚類變化及時(shí)間線視圖四個(gè)方面的結(jié)果，分析漏損研究的發(fā)展趨勢。

3.1 中介中心性

文獻(xiàn)共被引分析結(jié)果中，中介中心性用于表征節(jié)點(diǎn)擔(dān)任其他節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的橋梁次數(shù)，該指標(biāo)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，取值范圍在0~1，節(jié)點(diǎn)的中介中心性越高，表示該結(jié)點(diǎn)充當(dāng)“中介”的次數(shù)越高，提示較高的關(guān)聯(lián)性或者新的研究趨勢，衡量文獻(xiàn)的關(guān)鍵性。表2為中介中心性最高的8篇文獻(xiàn)，其中，4篇研究內(nèi)容為漏損識別，2篇研究內(nèi)容為壓力管理，2篇研究內(nèi)容為傳感器應(yīng)用；這說明上述主題在管網(wǎng)漏損控制領(lǐng)域內(nèi)處于較為關(guān)鍵的位置。表2中4篇漏損識別文獻(xiàn)均為基于水力數(shù)據(jù)的識別方法，而2篇傳感器應(yīng)用文獻(xiàn)是提供水力數(shù)據(jù)的研究文獻(xiàn)，而壓力管理也需要水力數(shù)據(jù)作為支撐。因此，結(jié)合整個(gè)漏損領(lǐng)域論文的研究內(nèi)容可知，基于水力數(shù)據(jù)的漏損控制具有突出的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

表2 漏損研究領(lǐng)域高中介中心性的文獻(xiàn)

3.2 突顯引文

突顯引文是指引用量突然發(fā)生變化的文獻(xiàn)，這類文獻(xiàn)通常代表研究主題關(guān)注程度的轉(zhuǎn)變。突顯引文有暴發(fā)強(qiáng)度和暴發(fā)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間兩個(gè)屬性。暴發(fā)強(qiáng)度越大，代表文獻(xiàn)被引用頻次的變化率越大；暴發(fā)狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間反映某研究主題的迅速發(fā)展階段。表3列出了1999年到2018年的漏損研究突顯引文，其中4篇研究內(nèi)容為漏損機(jī)制，3篇研究內(nèi)容為漏損識別，2篇研究內(nèi)容為壓力管理，1篇研究內(nèi)容為計(jì)量評估。由表3可以看出，在2009年到2015年漏損機(jī)制方面的論文暴發(fā)，表明這段時(shí)間漏損方法論研究得到了重視；而漏損識別與壓力管理作為比較關(guān)鍵的漏損控制技術(shù)，其受關(guān)注時(shí)間跨度較大。表3中各篇文獻(xiàn)的暴發(fā)性引用階段重合度較高，反映本世紀(jì)初到2015年，漏損研究處于整體上升發(fā)展階段。

表3 漏損研究領(lǐng)域的突顯引文

3.3 文獻(xiàn)共被引分析的聚類數(shù)量

文獻(xiàn)共被引分析結(jié)果以聚類網(wǎng)絡(luò)的形式輸出（見圖1），聚類個(gè)數(shù)與模塊系數(shù)反映研究領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)。聚類個(gè)數(shù)為該研究領(lǐng)域可劃分的主要研究主題數(shù)；而模塊化系數(shù)度量文獻(xiàn)聚類的程度，該系數(shù)在0到1之間，數(shù)值越大表明劃分出來的聚類結(jié)構(gòu)越穩(wěn)固。圖3為從1999年開始，分別截至2012年到2018年，漏損研究論文的文獻(xiàn)共被引分析聚類結(jié)果，圓點(diǎn)尺寸與截至年當(dāng)年發(fā)表的論文數(shù)量呈正比?？梢钥闯觯簭?012年到2018年，聚類個(gè)數(shù)處于上升態(tài)勢，說明漏損研究不斷細(xì)化；同時(shí)，2014年之后，聚類的模塊化系數(shù)整體較高，說明聚類結(jié)構(gòu)比較

圖3 不同階段聚類結(jié)果

3.4 文獻(xiàn)共被引分析時(shí)間線視圖

時(shí)間線視圖勾劃了聚類之間的關(guān)系和聚類中文獻(xiàn)的時(shí)間跨度，如圖4所示。各個(gè)聚類文獻(xiàn)串在一條時(shí)間線上，時(shí)間線左端表示聚類開始出現(xiàn)的時(shí)間年份，時(shí)間線上節(jié)點(diǎn)為每類中的標(biāo)志性的文獻(xiàn)，節(jié)點(diǎn)越大代表被引用頻次越高，節(jié)點(diǎn)之間連線代表文獻(xiàn)存在共被引關(guān)系，節(jié)點(diǎn)及連線的顏色代表被引用的時(shí)間。時(shí)間線視圖提供了兩個(gè)角度的信息，一是節(jié)點(diǎn)（標(biāo)志性文獻(xiàn)）的個(gè)數(shù)與發(fā)表時(shí)間，可用于分析研究主題受到的關(guān)注程度；二是節(jié)點(diǎn)連線（文獻(xiàn)的共被引關(guān)系）的密度與顏色，密度反映被引數(shù)量，顏色反映被引用時(shí)間，從而分析研究主題的熱度。大多數(shù)情況下，上述兩個(gè)角度的趨勢是一致的，即研究主題中標(biāo)志性文獻(xiàn)的數(shù)量大，則該主題的文獻(xiàn)被引次數(shù)多；研究主題中標(biāo)志性文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間新，則該主題的文獻(xiàn)被引用時(shí)間新。

圖4 漏損研究時(shí)間線視圖

由圖4可知，近年來，各個(gè)研究主題基本上都有標(biāo)志性的新文獻(xiàn)發(fā)表，說明供水管網(wǎng)漏損研究處于穩(wěn)步發(fā)展的狀態(tài)。漏損識別與壓力管理的標(biāo)志性文獻(xiàn)較多，文獻(xiàn)共被引的次數(shù)多，與其他研究主題的共被引關(guān)系緊密，說明這兩類控制技術(shù)受到更大關(guān)注。從2010年到2014年，漏損機(jī)制研究中持續(xù)出現(xiàn)高共被引頻次的標(biāo)志性文獻(xiàn)，綜合突顯引文的分析結(jié)果，說明該主題在這一階段呈現(xiàn)爆發(fā)式的發(fā)展。在計(jì)量評估研究方向上，2010年出現(xiàn)了1篇共被引頻次較高的綜述性文獻(xiàn)，后面該方向也有所持續(xù)發(fā)展，但弱于漏損識別、壓力管理和漏損機(jī)制三個(gè)方向。管理平臺與傳感器應(yīng)用的文獻(xiàn)共被引時(shí)間總體較新，出現(xiàn)聚類的時(shí)間也晚于其他研究主題，說明這兩個(gè)主題的受到關(guān)注的時(shí)間短，但是由節(jié)點(diǎn)連線的密度可推測這兩個(gè)研究主題上升趨勢明顯。效能評估與優(yōu)化設(shè)計(jì)中，文獻(xiàn)共被引的發(fā)生時(shí)間總體較早，說明這兩個(gè)方向近期的關(guān)注度低于其他研究主題。漏損識別與漏損定位主題高度相關(guān)，兩者研究時(shí)間長度類似，漏損識別的標(biāo)志性文獻(xiàn)要明顯多于漏損定位，共被引的發(fā)生次數(shù)也更大，說明漏損識別的研究成果更多，受到關(guān)注更大。由共被引連線的密度，顯示資產(chǎn)管理的研究熱度低于其他研究主題。

通過分析1999年到2018年Web of Science核心合集中收錄的供水管網(wǎng)漏損研究論文，將該研究領(lǐng)域的主要知識結(jié)構(gòu)歸納為方法論、信息化及控制技術(shù)三個(gè)研究方向，并具體細(xì)分為漏損識別、壓力管理、漏損機(jī)制、計(jì)量評估、資產(chǎn)管理、管理平臺、效能評估、分區(qū)管理、漏損定位、傳感器使用、優(yōu)化設(shè)計(jì)11個(gè)研究主題；供水管網(wǎng)漏損研究知識結(jié)構(gòu)已經(jīng)相對比較完善、穩(wěn)定。

控制技術(shù)在漏損研究中占的比重最大，其中，漏損識別與壓力管理兩個(gè)主題得到業(yè)內(nèi)的重點(diǎn)關(guān)注。近年來，漏損方法論與信息化研究進(jìn)步顯著，漏損機(jī)制的研究成果迅速增加；基于傳感器的數(shù)據(jù)采集技術(shù)、管理平臺的建設(shè)得到完善，發(fā)展勁頭充足?？梢灶A(yù)見，由于供水單位獲取供水管網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的能力越來越強(qiáng)，基于水力數(shù)據(jù)的漏損控制技術(shù)未來發(fā)展?jié)摿θ匀痪薮螅@也是目前智慧水務(wù)建設(shè)中的重點(diǎn)內(nèi)容之一。

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