城市供水管网是城市基础设施的重要组成部分,也是经济和社会发展的重要保障。当前管网漏损率偏高是供水行业普遍存在的问题,国务院在2015年印发了《水污染防治行动计划》,里面明确提出,到2020年全国公共供水管网漏损率要控制在10%以内。给水管线出现漏损不仅是水务公司关注的一个经济议题,更是一项关乎健康环境和饮用水安全的社会性可持续发展的问题。为了给供水企业检漏、降漏、管网改造等工作提供参考,本文主要研究内容和结果如下:根据模糊数学理论,采用模糊综合评判法建立管线漏损预估模型。其中运用SPSS软件通过回归分析将管材、管径、管龄及环境温度等影响因素的相关系数归一化后作为权重带入预估模型,在确定评价因素集、评语集和隶属度后构造评判矩阵。运用研究区域数据对模型进行验证,根据管线的各项参数确定评分因子,依据最大隶属度原则得出管线预测结果与实际情况相符,证明该模型具有一定准确性。根据K-means聚类分析法,运用Python语言实现漏损预估模型的建立,其中选择主成分分析算法(PCA)对数据进行降维处理,选择支持向量机算法(SVM)进行机器学习。将研究区域漏损数据带入模型后,绘制K/distortion函数,根据肘部法则将数据聚成五类,对五类数据标注分类标签,依次为非常轻、较轻、普通、严重、非常严重。完成样本学习后对模型进行验证,得到的预测结果与实际情况相符,证明该模型具有一定准确性。对北方某城区的漏损数据进行分析,通过管材、管径、漏损形式、管龄、环境温度等影响因素的数据得出该区的漏损现状,即钢管漏损率最高的情况;DN50管线漏损情况最严重,其次为DN40、DN100和DN200;漏损形式中接口出现问题占比最高,超过40%,这也与管材种类有关;管龄16~20年这个时间段漏损情况最严重,这是由于超过20年的漏损严重的管线已在近些年管网改造中不断被更新,其占总量的比例相对较少;环境温度为20~24.5℃时出现漏损概率最高。数据分析结果可以为模糊综合评判法中因子评分作依据,也可以建议研究区域供水企业在施工、检漏、管网改造工作中提高施工质量,重点关注符合上述条件的管线。运用研究区域的漏损数据对两种建模方法的准确率进行计算,对于北方某城区的所有管材种类而言,K-means聚类法模型适用于球墨管、铸铁管和水泥管,模糊综合评判法模型适用于钢管、PE管、PVC管和PPR管。根据不同管材种类对应的预测模型,对北方某城区水务公司2021年改造备选项目库中的四个项目进行预测,根据项目各项参数得出其漏损程度评价依次为“非常严重”、“严重”、“较轻”、“普通”。因此漏损严重程度对比结果为项目1>项目2>项目4>项目3,根据结果建议企业按1>2>4>3的顺序完成改造,模型可以为企业降漏工作提供参考。