DM技術在水利工程智慧化監管系統建設中的應用

肉孜買買提·吐送尼牙孜

(塔里木河流域和田管理局，新疆 和田 848000)

大型水利樞紐工程施工建設中存在較多的風險因素且設計因素較多，管理范圍也比較大，基于全人工觀測、識別與管理的工作難度很大，且很難及時、快速解決問題[1- 3]。因此，研究開發出水利樞紐工程智慧化監管系統對于水利工程建設質量保證非常重要。

目前，水利工程建設智慧化已經成為水利工程領域的重點工作，但受限于技術發展以及其他因素，水利工程智慧化建設發展速度仍然較慢[4- 5]。賈寧霄等[6]基于區塊鏈技術，結合我國水利工程建設管理特點以及工程建設要素，深入分析探討了基于區塊鏈技術智慧水利工程智慧建設管理工程的建設，研究成果為區塊鏈技術-水利工程智慧化建設提供了基礎。曹新[7]基于山東某抽水蓄能電站智慧化建設項目，建立了高效、經濟的智慧化并指出其具有參數采集與傳輸、現場實時監控、監測預警報告、信息共享及遠程控制保護等重要功能。陳杰等[8]則基于BIM+GIS聯合技術，構建了水利工程智慧管理平臺原型并投入使用。

綜上所述，現有成果較少涉及到DM技術在水利工程智慧化建設中的應用，而隨著大數據重要性的逐漸增長，DM技術服務于水利工程智慧化建設將逐漸變得重要。因此，本文基于DM技術識別了水利樞紐工程建設中的重要風險因素，并根據DM結果構建了相應的智慧化管理系統。研究成果為我國水利工程智慧化建設提供了一定思路。

1 基于DM的風險識別

1.1 基于DM的風險源識別流程

如上述所言，現有關于水利工程智慧化監管系統建設的開發和應用方面的研究較少，這不利于水利工程智慧化建設及管理效率提升工作的開展。因此，筆者綜合現有水利工程智慧化建設工作經驗以及大數據發展方向現狀，提出基于DM技術建設水利工程智慧化監管系統。基于現有文獻的調查分析與總結，筆者得出，DM技術是從大面積的隨機數據樣本中去獲取對個人研究有用的數據和信息，它是信息倉庫技術、模糊邏輯分類、數理統計分析等多學科相結合的重要產品。因此，利用DM技術實現水利樞紐工程施工過程中的智慧化監管工作是水利工程領域重點研究與發展的方向之一[9- 10]。基于此，筆者認為，可以基于DM技術與我國水利工程事故資料信息庫，對水利樞紐工程建設與施工中的風險因素進行前期辨識，從而根據各種不同條件，識別出針對研究工程項目的風險因素，之后再根據識別結果，相對應的構建出智慧化水利監管系統。DM的風險源識別的具體流程如圖1所示。

圖1 基于DM技術的水利樞紐工程風險因素集構建

(1)水利樞紐工程施工風險因素信息準備。信息準備過程包括信息集成、選擇和預處理。即將多個相關性的風險因素組合在一起，實現信息共享，解決分布性和異構性問題。

(2)水利樞紐工程施工風險因素DM。首先，應當基于現有條件，分析水利樞紐工程建設的初步設計施工方案中風險因素類別;其次，根據目前該階段水利樞紐工程及其實際管理施工每階段風險因素類別選定的一個最為合適的知識模型的知識挖掘的研究與方法分析;最后，利用挖掘及分析的算法模型來去從當前整個的水利樞紐工程規劃及設計施工的管理的風險因素庫模型中來去分析抽取決策的所需的大量的相關科學知識內容信息和科學決策。

(3)水利樞紐工程施工風險因素辨識結果解釋和評價。對基于DM技術得到的主要風險因素展開深入分析與評價，篩選提出不合理的因素，保留與水利樞紐工程建設相關的風險因素并將其可視化。

1.2 基于DM的風險源挖掘方法

根據前文分析和構建目標信息庫的一些基本特征，本文選用關聯規則方法，將其作為水利樞紐工程施工風險因素辨識的DM方法。通過對歷史上已經發生的水利樞紐工程各類施工事故進行關聯分析與比較，不難發現事故的發生與一些危險因素關聯度極高。如何快速找出水電潛在面臨的其他各類施工危險因素并迅速采取各種針對性措施進行對其風險因素加以管理監測和技術控制，這一切將十分有利于地確保各類水電工程設備的設計施工安全。研究各項屬性與事故之間的聯系，規則描述公式如下:

(A1,A2,…,An)?D(su,con)

(1)

式中，A1～An—施工事故的屬性；D—施工事故，代表規則的結果。

(2)

式中，su—規則支持度，即事故發生時各施工事故的屬性也同時發生的概率；A—各個施工事故屬性的集合；I—全部施工屬性的集合。

最后，依照DM技術的關聯規則，對水利樞紐工程施工信息和信息庫進行DM，識別得到水利樞紐工程施工的重要風險因素，并對其及時采用監測、管理與控制措施。

此外，本研究擬構建一個水利樞紐工程現場施工現場風險因素信息辨識的數據整合挖掘應用智慧化技術系統，該應用系統總體分為內外3層信息庫結構，如圖2所示。

圖2 水利樞紐工程施工風險因素辨識DM智慧化系統

2 智慧化監管系統構建

對風險因素的采取監測監控，是獲得相關特征信息的最直接和最有效的方式。通過對獲取數據的分析可以判斷施工過程是否處于安全狀態，對不正安全狀態及時預警或采取預控措施。根據DM最終分析結果，研究得出水利樞紐工程施工建設主要風險因素見表1。

表1 水利樞紐工程施工建設部分主要風險因素

根據主要風險因素，同時考慮其他風險因素。根據獲取方式的不同，下面將風險因素監測類型分為實測型與評價型兩種。實測數據是通過儀器或者監測設備直接測量的得到的，如荷載、位移、滲流、應力等信息的獲得；評價型信息則需要評價人員根據自己已有的知識和經驗對該類型監測項目的信息的確定，如作業人員的綜合素質與導致事故發生的概率，設備的損壞概率等。對上述所有包含風險的風險因素總和形成信息集，并對所列項目布置實時傳感器進行重點監測，并基于5G新技術形成有效的遠程信息傳輸與通信系統，構建水利信息化管理平臺，最終得到新疆某水利樞紐工程智慧化監管系統及部分操作界面如圖3所示。根據現場運行效果指出，該水利樞紐工程智慧化監管系統能夠有效監測水利工程的風險發生點，方便管理人員及時做出補救措施，實現了智慧化水利的重要成果。

3 結論與建議

本次研究深入分析了DM技術在水利工程智慧化監管系統建設中的應用。主要結論如下：

圖3 水利樞紐工程智慧化監管系統及部分操作界面

(1)水利樞紐工程風險因素DM流程主要包括數據庫構建、施工風險因素挖掘以及風險因素的評價與解釋3個步驟。

(2)基于DM技術構建了新疆某水利樞紐工程智慧化監管系統，該水利樞紐工程智慧化監管系統能夠有效監測水利工程的風險發生點，完成了智慧化水利建設的重要成果。

(3)本次基于DM技術構建的水利樞紐工程智慧化監管系統高效且智慧化，但由于數據庫比較有限，因此分析結果仍存在一定的不足之處。下一步應當考慮增加國內外更多的數據結果進行分析。