城市市政给排水管道作为地下管线的重要组成部分,其规模不断扩大。其智慧化管理和运维水平,直接关系到整个城市综合管网的安全运行。传统的管网风险评估多为事故后果半定量分析,依赖水力模型的准确性与数值模拟的可靠度,不能配合多元监测手段的提升带来的管道系统中可用数据质量和数量相继增强的发展。因此本文提出基于机器学习的市政管网运维风险评估方法,该方法由数据驱动,成本更低,劳动和时间效率更高。一旦校准、优化和验证,不需要过多操作人员,主要由计算机系统工作,风险评估算法对管道系统进行连续监测,使得管网模型的维护变得非常高效。首先,搜集国内外市政管网的运维风险研究资料。通过数据挖掘,文献查阅,询问调研方法,在统计基础上研究城市市政管网运维风险的内容及事故发生原因,包括物理、操作和环境特征三种类型。整理导致市政管网运维过程中的安全事故因素,发现供水与排水管网的事故类型中腐蚀老化的占比都偏大,其次是施工质量或第三方破坏因素。其次,针对现有管网运维风险评估模型研究中的不足,提出一种基于机器学习的管网运维风险评估方法,包括模型的数学原理,数据预处理方法,参数选择和优化等。通过对几种算法的学习表现进行评估,确立了本研究使用的逻辑回归和随机森林算法。再次,建立市政管网运维风险评估模型实例。以苏州某园区管网基地数据为基础建立模型。确定管网监测数据来源和类型,对数据预处理和平衡化,保证数据质量和采样精度;在探索性数据分析初步确定的数据结构和规律基础上构建了基于单学习器逻辑回归法和集成学习器随机森林法的两种学习模型,并评估两种方法的学习效果。得到了与每个管段样本相关的风险概率,确定了影响管段失效的风险因素与其相关性,及重要性排序;结果表明,影响最大的因素是管道材料、土壤性质、使用年限和以往的故障次数,随机森林算法在该数据集上具有更好的预测精度和鲁棒性。最后,提出了一个开源、平台无关、紧密关联的地理信息系统和分布式管网风险评估建模框架,以改进模型数据集成。通过开发与底层共享地理数据模型的集成用户界面,改善了平台处理组件之间的数据流。该框架和方法适用于不同风险预测模型,为今后的GIS模型集成工作提供了参考。