水利工程施工全過程信息化管理探析

劉得心

(中國葛洲壩集團第三工程有限公司)

水利工程施工全過程信息化管理是一種綜合運用信息技術手段對水利工程從規劃、設計、施工到運營全過程進行科學管理的方法，旨在提高水利工程的效率、降低成本、提升質量，并在項目的全生命周期內實現全面的信息化應用。全過程信息化管理，可以控制項目按時、按質、按量完成，同時減少資源浪費和環境影響，確保信息化管理的系統性和全面性。全過程信息化管理引入物聯網、人工智能、大數據等前沿技術，促進水利工程施工領域的科技創新，為整個行業的進步帶來了新的動力，推動水利工程向更為環保和可持續的方向發展。

1.水利工程施工全過程信息化管理的運行邏輯

1.1 需求分析——信息規劃——數據采集

需求分析為信息規劃提供了基礎數據，信息規劃指導了數據采集的具體實施，優化了水利工程施工過程，形成一個閉環的管理體系。需求分析是通過與業主、設計單位、監理單位、施工方等進行溝通，識別可能出現的問題和挑戰，例如進度控制、資源分配、質量控制、安全管理等?；谡{研和問題識別，明確信息化管理系統的功能需求、性能需求、用戶需求等，確保系統滿足項目實際需求。信息規劃是在需求分析的基礎上，制定信息化管理的總體目標，明確系統的范圍、期望達到的效果，確保與項目整體目標一致。模塊設計是將需求分析中得到的各項功能需求分解為具體的信息模塊，例如施工計劃管理、人員管理、質量控制、安全管理等。設計信息流程和數據流程，明確各個模塊之間的數據傳遞和信息交流，形成一個協同的管理體系。數據采集根據信息規劃中的數據需求，實際部署傳感器和監測設備；利用物聯網技術，確保設備之間的數據傳輸和共享，保障數據的實時性和準確性；運用衛星遙感、無人機獲取地理信息和施工現場的圖像數據，增加數據的多樣性和詳實性。整個流程保證了水利工程施工全過程信息化管理系統能夠有針對性地解決實際問題，提高工程管理的效率和水平。

1.2 模型設計——系統建設——網絡規劃

模型設計為系統建設提供了藍圖，系統建設將設計轉化為實際可運行的信息系統，網絡規劃則為信息系統提供了必要的通信基礎。模型設計是在信息規劃的基礎上，設計符合水利工程施工特點的信息模型，明確數據結構和信息流程。模型設計基于需求分析和信息規劃，確定數據模型，包括各個信息模塊的數據結構和關系，并確保不同模塊間信息的一致性，制定信息標準，規范數據的輸入、輸出和存儲格式。模型設計還需要考慮拓展性，設計具有良好拓展性的模型，以適應未來可能的需求變化和系統升級。系統建設是在模型設計的基礎上，進行信息系統的具體建設，包括硬件設備、軟件開發和數據庫搭建等。系統建設根據模型設計選擇適用于水利工程施工的信息技術如數據庫管理系統、前端開發框架，進行軟件開發，設計用戶界面、實現各個模塊的功能，建立符合數據模型的數據庫，確保數據的安全性、一致性和可靠性。網絡規劃為信息系統提供穩定、高效的網絡支持，確保信息在各個模塊之間流暢傳遞。

1.3 實時監測——進度追蹤——質量控制

實時監測為進度追蹤提供數據，支持質量分析預測。實時監測、進度追蹤、質量控制，共同構成了一個信息流暢、協同高效的施工管理體系。實時監測需要在施工現場部署溫度傳感器、濕度傳感器、振動監測設備，用于實時采集各種關鍵數據，如溫度、濕度、振動、地質信息等，確保傳感器和監測設備之間能夠實現實時的數據傳輸和共享，施工現場的數據能夠及時、準確地反映在信息系統中。進度追蹤利用信息系統中的施工計劃管理模塊，實時更新施工進度、任務完成情況等信息。進度追蹤需要以信息化的方式進行管理，確保施工計劃的詳細性和可操作性；利用信息化系統進行通信協同，實時更新施工進度，將實際進度與計劃進行比對。質量控制需要建立質量管理系統，確保施工過程中各個環節的質量得到有效控制；利用傳感器和監測設備，實時監測施工現場的質量參數，如混凝土強度、土壤穩定性等；根據實時監測的質量數據生成質量報告，確保施工質量符合標準；引入BIM 技術，進行施工全過程的數字化建模，可視化地展示工程質量，并進行實時的質量分析和預測

1.4 數據分析——信息共享——系統優化

數據分析驅動信息共享，推動信息協同工作，系統優化提升數據分析算法。數據分析是收集實時監測、進度追蹤和質量控制階段獲得的數據，進行整理和清理，確保數據的準確性和一致性；使用數據分析工具，如統計分析軟件、機器學習算法等，對施工數據進行深入分析，挖掘潛在的關聯、趨勢和異常。信息共享是在水利工程信息化管理系統中建立信息共享平臺，確保各個利益相關方可以方便地訪問和共享項目相關信息；實時更新施工進度、質量數據等，通過系統實現項目管理團隊之間的實時通信與協同，確保信息傳遞的及時性和準確性；利用數據可視化技術，將復雜的數據轉化為直觀的圖表和報表，便于各方理解和利用，促進信息的共享和傳遞；有針對性地調整信息系統的設計和功能，提高決策的質量。系統優化是將數據分析的結果反饋至信息規劃階段，用于優化信息系統的設計和功能，確保系統更好地滿足項目的實際需求；基于數據分析的結果，進行信息化管理系統的持續改進，包括優化工作流程、更新系統功能、增加新的模塊等，以適應項目發展和變化。

2.水利工程施工全過程信息化管理的實踐路徑

2.1 自動化質量檢測

自動化質量檢測需要對問題定義，進行與業主、設計單位、監理單位、施工方等相關方的溝通，了解各方對水利工程質量的要求和期望。通過與利益相關方的溝通和實地考察，識別可能出現的質量問題，例如混凝土強度、土壤穩定性、結構安全等。在需求分析的基礎上，制定自動化質量檢測系統的總體目標，明確希望通過自動化實現哪些質量方面的檢測和控制，將總體目標分解為具體的質量檢測模塊，如混凝土質量檢測、土壤穩定性監測、結構安全監測等。針對各個質量檢測模塊，選擇合適的傳感器和監測設備，利用物聯網技術建立傳感器和監測設備之間的網絡，確保數據的實時傳輸和共享。利用數據分析工具和算法，建立質量檢測數據的分析模型，識別異常和趨勢。基于數據分析結果，建立自動化的預警系統，實現對潛在質量問題的實時監測和警報。建立信息共享平臺，確保各方能夠方便地訪問和共享自動化質量檢測的結果。設計報告生成模塊，將質量檢測的結果以圖表、報表等形式呈現，方便項目管理團隊和相關方理解和利用。

2.2 大規模數據分析

多源數據采集需要從各個施工現場的傳感器、監測設備、實時監測系統等獲取大量的施工數據，包括環境數據、工藝參數、質量指標等，對采集到的數據進行清洗和整理，確保數據的準確性、一致性，并將不同來源的數據整合成統一的格式。建立一個結構化的數據倉庫，存儲已清洗整理的數據，以便進行高效的查詢和分析，針對未經處理的原始數據，建立數據湖，存儲原始數據，以支持更靈活的大規模分析和挖掘。建立適用于水利工程施工的大規模數據分析模型，包括機器學習模型、統計模型等，可以發現潛在的關聯、趨勢和異常；根據分析任務的性質選擇合適的數據分析工具和技術，結合實時和批處理技術，確保能夠在需要時對數據進行快速分析和處理；針對已設計的大規模數據分析模型，執行分析任務，探索數據中的模式、趨勢、異常等信息；利用并行計算的技術，提高數據分析的效率，加速處理大規模數據的過程；使用數據可視化工具，將分析結果以圖表、報表等形式直觀地呈現，幫助決策者更好地理解和應用分析結果。

2.3 自適應調度優化

自適應調度優化涉及到對施工過程中的資源、人員、設備等進行智能調度和優化，以提高整體效率、降低成本、縮短工期。通過智能化技術和算法，實現對施工進度、資源利用和任務分配等方面的自動調整和優化。開發自適應調度算法，需要考慮施工資源、工程進度、環境因素等多方面因素，以實現對施工計劃的自動調整，確保調度算法能夠在實時監測數據的基礎上做出迅速、準確的決策，以應對突發情況和優化施工進度。資源信息管理是在信息化管理平臺中集成資源信息的采集模塊，包括設備信息、人員技能、材料庫存等，以利用自適應調度算法對施工資源進行優化分配。實時調度執行是將自適應調度算法生成的調度計劃實時傳輸到施工現場，指導施工人員和設備的工作。在實施過程中，不斷監測施工現場的實際狀況，及時反饋到信息化管理平臺，以驗證調度計劃的實際執行情況。

2.4 物聯網智能互聯

在水利工程施工全過程信息化管理中，物聯網智能互聯是一項重要的技術應用，通過將傳感器、無線通信、云計算等技術結合，實現設備之間的數據采集、傳輸和共享，從而提高水利工程施工的智能化水平。物聯網平臺建設包括平臺選型和平臺集成。平臺選型是選擇適用于水利工程的物聯網平臺，以支持設備和傳感器的連接、數據的存儲和管理。平臺集成是將各類設備和傳感器集成到物聯網平臺，確保它們能夠互相通信和共享數據。實時數據采集是采集施工現場各個設備和傳感器產生的數據，包括環境參數、設備狀態、工藝數據等；建立實時監控系統，將采集到的數據可視化呈現，實現對水利工程全過程的實時監測。利用物聯網技術可以實現對施工設備的遠程控制，包括啟停、調節參數等，使項目管理團隊能夠通過互聯網遠程監控和操作水利工程。使用數據分析工具和算法，可以對采集到的大量數據進行分析，挖掘潛在關聯和趨勢，并利用數據分析的結果進行智能調度和決策，以提高施工效率和質量。

2.5 全生命周期管理

全生命周期管理涵蓋了工程項目從規劃、設計、施工到運營和維護的整個周期，旨在最大化項目的效益并確保其長期可持續發展。水利工程的全生命周期管理是一項綜合性的實踐，涉及從工程規劃、設計、施工、運維全過程。在項目規劃和設計階段，利用信息建模技術對水利工程進行數字化建模，包括工程結構、土地利用、水文水資源等方面的信息，使用建筑信息模型（BIM）技術，將設計和規劃的信息集成為一個全面的數字模型，為后續階段的施工和運維提供基礎。在施工階段，通過信息化管理平臺對工程進度、質量、安全等進行實時監測和管理，部署自動化設備和機器人，提高施工效率，同時實時采集施工數據。在運維階段，通過物聯網技術對工程中的設備進行智能監測，實現對設備狀態的實時遠程監控，基于大數據分析和物聯網數據，實施預防性維護，提前發現設備潛在故障，降低維護成本。

3.水利工程施工全過程信息化管理的未來圖景

3.1 區塊鏈廣泛應用

區塊鏈技術的去中心化和不可篡改的特性使其成為極具安全性的存儲和傳輸數據的平臺。在水利工程施工中，項目的各個階段產生的數據可以通過區塊鏈進行安全存儲，防止數據的篡改和不當訪問。區塊鏈技術可以創建智能合同，自動執行合同條款，確保各方按照約定完成工程任務。通過區塊鏈記錄支付信息，實現透明度和可追溯性，防范財務糾紛和不當支付行為。區塊鏈技術可以對水利工程建設過程中的物資采購、運輸和使用進行溯源，提高供應鏈的透明度。通過物聯網設備和區塊鏈的結合，實時監測材料和設備的運輸狀態，減少信息不對稱和延誤。區塊鏈的去中心化和加密特性，能夠確保工程數據的安全性，同時支持授權方便的共享。區塊鏈技術的不可篡改性確保施工數據的真實性，增強信息的可信度。區塊鏈技術對施工過程中的能源使用和碳排放進行溯源，提高工程的綠色可持續性?；趨^塊鏈的碳交易平臺可以鼓勵節能減排措施的實施，并推動碳排放權交易。將監理和質檢的記錄通過區塊鏈進行實時存儲，可以確保記錄的真實性和不可篡改性。智能合同和智能監測技術，可以實現對工程合規性的自動監測和報告。

3.2 云計算平臺普及

云計算平臺提供大規模的數據存儲服務，支持水利工程施工過程中產生的海量數據的安全存儲和快速檢索，利用云計算的分布式存儲特性，在不同地理位置設置數據備份，提高數據的容災能力。云計算平臺提供彈性計算資源，使施工全過程中對實時數據的處理和分析能夠根據需要進行擴展或縮減，利用云上的流式計算服務，實現對實時監測數據的快速處理和分析?；谠朴嬎愕膮f同工作平臺支持團隊成員在不同地點實現實時協作，提高項目管理的靈活性。云計算使得工程管理團隊能夠隨時隨地通過互聯網進行遠程辦公，提高工作效率。自動化部署與更新使用容器化技術（如Docker）將應用程序與其依賴項打包。云計算平臺支持自動化運維工具，使得系統的部署、監控和維護可以更加高效和可靠。虛擬機技術在云上創建虛擬資源，可以實現資源的彈性共享和高效利用，通過云計算平臺提供的資源隔離功能，確保不同項目和團隊之間的資源相互獨立。云計算平臺上提供的機器學習服務支持水利工程施工數據的分析和智能決策，利用云上的優化算法，對施工進度、資源分配等進行智能優化。

3.3 大數據決策支持

大數據技術將支持水利工程施工過程中產生的實時監測數據的快速分析，提供實時的工程狀態和進展，利用大數據建立預測模型，通過歷史數據和實時監測數據預測施工進度、質量和資源需求，為項目管理提供預警和優化建議。大數據分析可以深入挖掘施工過程中各種資源的利用情況，幫助優化資源分配，提高資源利用效率。基于大數據的實時調度算法將使得對施工人員、設備和材料的調度更加智能和精準。大數據分析對施工質量進行更全面的分析，及時發現潛在問題并提供改進建議，利用大數據技術對施工風險進行預測和識別，制定相應的風險應對措施。大數據分析對施工對環境的影響進行評估，制定可持續性管理策略。大數據技術可以支持對施工過程中的碳排放進行精確測算和監測。大數據技術構建決策支持系統，為管理層提供智能化的決策建議。大數據分析結果通過可視化方式展示，幫助決策者更直觀地理解數據，做出更明智的決策。大數據決策支持能夠將不同部門和團隊的數據整合在一起，實現全方位的協同工作。