智能测试桩中运用了多种传感器技术，以实现对各类关键参数的精准监测。电位传感器基于电化学原理工作，通过测量金属结构与参比电极间的电位差，来判断阴极保护是否达标。例如，常用的铜 / 硫酸铜参比电极，为电位测量提供了稳定的基准电位。当金属结构的电位处于 -0.85V 至 -1.20V（相对于铜 / 硫酸铜参比电极，CSE）这个范围时，表明阴极保护效果良好。电流传感器则利用霍尔效应或分流器原理，测量牺牲阳极输出电流或外加电流系统的输出电流，评估保护系统效率。比如霍尔效应传感器，当有电流通过时，会产生与电流大小成正比的电压信号，从而实现对电流的精确测量 。对于环境参数监测，像土壤湿度传感器采用电容式原理，通过吸湿材料的电容变化来计算湿度值；pH 值传感器则利用电极与土壤溶液之间的化学反应产生的电位差来测量 pH 值 。
数据采集与传输过程也至关重要。传感器将采集到的模拟信号，如电位、电流、湿度等信号，传输至数据采集模块。在这个模块中，模拟信号通过模数转换器（ADC）转变为数字信号，以便后续处理。例如 TLC1549 这种具有串行接口的 8 位模数转换器，能将模拟信号精确转换为数字信号。转换后的数字信号，会根据不同的通信方式进行传输。在城市管网等有网络覆盖的区域，常采用 4G/5G 通信技术，其速度快、覆盖广，能将数据实时传输至管道管理系统（如 GIS 平台）或手机 APP，供工程师远程查看。在偏远地区，NB-IoT、LoRa 等低功耗、长距离通信技术发挥着重要作用。以 LoRa 为例，其传输距离可达 1 - 10km，能满足野外环境下智能测试桩的数据传输需求 。
数据传输到管理平台后，便进入数据分析与处理阶段。通过建立腐蚀模型，结合电位、电流、环境参数等数据，可以计算管道的腐蚀速率，预测管道剩余寿命。例如采用支持向量回归（SVR）算法构建腐蚀管道剩余寿命预测模型，通过对物理特性（如管壁厚度、材质属性）、环境因素（温度、湿度以及土壤 pH 值）、运行状况（流体压力、流速及其波动情况）等多源异构信息进行分析，拟合历史数据并预测未来趋势。当分析结果显示某些参数异常时，系统会及时发出预警，如电位突然低于保护下限、交流干扰超标等情况，通过短信、APP 推送等方式通知运维人员，以便及时采取措施，保障阴极保护系统的正常运行，确保金属设施得到有效保护。