由于供水管网漏水率高达 20% 左右，防止漏水是该行业的首要任务。同时，供应商必须不断监测自来水的质量，而自来水是受控最严格的食品之一。
因此，传感器的目的有两个：提高网络性能和保证水健康安全。
绝大多数漏水都是看不见的
因此，必须“监听网络”才能检测到它们。EAR 设备部署在 Saur 管理的法国各地的网络上，其传感器配备有水听器膜，能够感知水漏引起的特定噪音并将其转化为波。
结合网络分区，该技术可确保准确定位泄漏并快速干预。代表还为社区提供了在管道中安装探头的可能性，以测量与水质 尼日利亚电话区号 相关的十个参数。数据分析可以快速识别网络在特定时刻的状态与其正常状态图之间的差异。
除了在地面上寻找泄漏点，空中研究也在进行中。例如，由欧盟资助的WADI项目旨在通过使用小型飞机和无人机将饮用水损失减少 50%。泄漏对当地环境的影响可以通过远程传感器检测到。
“[它们] 增加土壤水分含量和/或植物和植被中的水分含量。这会导致光波长的光反射率和红外辐射因温 法院以多数票作出裁决非常重要 度变化而发生变化，这主要与蒸发（来自土壤）或蒸腾（在植物中）有关。”
因此，WADI 将热红外传感器与多光谱相机的数据相结合来测量这些变化。
预测泄漏以优化网络更新
一般来说，漏水与网络失修有关，但翻新整个基础设施的成本太高，而这正是人工 欧洲比特币数据库 智能发挥作用的地方。
可以实施机器学习模型来计算泄漏概率，从而确定优先更新的管道，降低未来泄漏的风险。目的是优化投资并提高资产管理效率。
HpO 软件由 Altereo 开发，它不仅根据过去的事故确定最危险的部分，而且还根据管道年龄、所用材料、直径、部分长度、天气、道路交通等多种其他参数确定最危险的部分。