排水管网更新改造工程面临外水入侵、雨污混接、水质波动等核心问题，传统监测手段存在滞后性高、盲区多等痛点。基于紫外吸收光谱法的UV-COD传感器通过实时测量化学需氧量（COD）、紫外吸光度（SAC254）及浊度等多参数，为管网改造提供动态数据支撑，成为提升管网运行效能的关键技术工具。
一、技术原理与管网改造适配性
UV-COD传感器采用双波长紫外吸收光谱法（典型波长245nm），依据朗伯-比尔定律建立有机物浓度与吸光度的定量关系。其技术突破在于：
双光路抗干扰设计：同步测量工作光束与参比光束，通过λR/λw比值自动补偿浊度、色度及悬浮物干扰，显著提升复杂污水环境的测量精度28。
多参数同步输出：单探头同步获取COD、SAC254及浊度数据（如AL4010传感器量程覆盖COD 0-800mg/L，浊度0-1500NTU），形成管网水质“指纹”图谱2。
零试剂原位监测：无需化学试剂及预处理，避免二次污染，降低运维成本，适配管网井下长期部署210。
表：UV-COD传感器在管网改造中的性能优势
| 参数 | 传统实验室检测 | UV-COD传感器 | 改造工程价值 |
|---|
| 响应时间 | 4-24小时 | ≤10秒 | 实时捕捉管网水质突变 |
| 监测频率 | 单点抽样 | 分钟级连续数据 | 识别夜间渗漏峰值 |
| 运维成本 | 高（试剂+人力） | 低（无耗材） | 全生命周期成本降60% |
| 环境适应性 | 实验室受限 | IP68防护，耐腐蚀 | 井下恶劣环境长期运行 |
二、在管网改造中的核心应用场景
1. 外水入侵量化与溯源定位
2. 雨污混接与工业偷排识别
3. 管网修复效果评估
三、系统工程实施要点
1. 分层级布点策略
一级节点：污水厂进水口、提升泵站、CSO溢流口，监测宏观水质负荷
二级节点：老旧管段接口、河道交叉区，定位外水入侵高风险点
三级节点：工业企业纳管口、新建修复管段，追踪特定污染源17
2. 多源数据融合分析
构建“GIS+水力模型+实时传感”平台：
空间关联：将传感器坐标与管网拓扑地图叠加，可视化污染扩散路径
模型驱动：输入COD、流量数据驱动SWMM模型，模拟混接点水力冲击
AI预警：LSTM算法学习历史数据，预测高COD负荷管段的淤堵风险79
3. 闭环管控机制
感知层：316L不锈钢传感器（如AL4010）配备超声波自清洁模块，预防生物附着2
传输层：NB-IoT/4G传输数据，隧道管段采用LoRa中继
决策层：平台自动生成修复优先级清单（如COD偏差>30%管段标记为红色预警）
执行层：联动修复单位开展CIPP内衬或点状修复，完成后校验水质参数
