数字式漏水检测仪通过集成多种传感器技术、信号处理算法和定位原理，实现对供水管道或设备泄漏点的精准定位。其核心技术包括声学检测、压力分析、温度传感及数据融合，具体实现方式如下：
1. 声学检测技术
漏音捕捉：
水在高压下从泄漏点喷出时，会产生高频声波，并沿管道或地面传播。数字式漏水仪通过高灵敏度麦克风或加速度计捕捉这些声音信号。
频谱分析：
采用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，过滤环境噪声（如车辆、风声），提取泄漏特征频率。
2. 压力波动分析
压力降监测：
泄漏会导致管道内压力局部下降，仪器通过压力传感器测量管网不同节点的压力变化，结合流体力学模型判断泄漏位置。
暂态压力波（Transient Pressure Wave）：
当水锤现象（如阀门关闭）发生时，泄漏点会反射特定压力波，通过测量波速和到达时间差实现定位。
3. 温度与湿度辅助
温度场异常：
泄漏点因水的渗出会导致周围土壤或地面温度降低，红外热成像仪可捕捉温差分布，辅助定位泄漏区域。
湿度检测：
泄漏水渗透至地面或墙体时，会改变材料湿度，电容式或电阻式湿度传感器可间接定位渗漏位置。
二、数字式漏水检测仪通定位算法与数据处理：
1. 时间差定位（TDOA）
原理：
在管道上布置多个传感器，通过计算漏音或压力波到达各传感器的时间差，结合声波/压力波在管道中的传播速度，利用三角定位法确定泄漏点坐标。通过至少三个传感器的数据解算二维或三维位置。
2. 相关性分析
互相关函数：
比较不同传感器接收的信号波形，通过互相关算法计算时间延迟，提高微小时间差的检测精度（可达毫秒级）。
噪声抵消：
采用自适应滤波（如LMS算法）抑制环境噪声，增强泄漏信号的信噪比。
3. 机器学习辅助
训练模型：
利用历史泄漏数据（如声音特征、压力变化曲线）训练神经网络或SVM模型，识别泄漏与正常状态的特征差异。
实时诊断：
在线监测时，输入实时数据（如频谱、压力梯度）至模型，输出泄漏概率及位置预测。
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