近些年来，城市供水管网爆管事故频发，尤其是大中城市的主干管爆管，往往带来极为严重的后果。随着管网信息化和智慧水务的推进，爆管事故的实时在线监测作为供水公司智能化调控的重要组成部分，也越来越受到重视。传统的监测多采用人工设定阈值的方法，在实际应用中存在误报率较高、可信度较差等缺点，供水管网的实时爆管监测仍需要加强研究。　　根据管网SCADA系统定时回传的监测数据来判断管网运行状态是一个模糊推理，往往难以决策。本文在单个传感器历史数据统计的基础上，分析获得了历史数据的分布特征。之后通过模糊理论的隶属度函数对管网运行状态进行概率赋值，既充分考虑了客观的不确定性，又最大程度地保留了原始数据的区分度。然后采用单一因素排序法的思路，将管网异常概率值进行对比排序，划分了各风险等级。　　在实际应用中，各传感器单独给出监测结果受到的干扰因素比较多。本文借鉴了分区监测和证据理论的概念，将区域内相关性较好的若干传感器的证据信息进行有效融合，以获得统一的判断结果。信息融合采用了D-S证据理论中的基于证据间相似系数的冲突证据合成规则，既满足传统的结合律、交换律等要求，又能够在冲突证据中融合获得较为合理的结果。　　本文通过实例研究表明，在现有管网条件下，基于模糊理论和证据理论的爆管监测具有良好的可行性。本文的研究对于进一步加强供水管网科学管理具有较好的借鉴意义。