智能化管理系統(tǒng)在水利工程項目中的應(yīng)用分析

一、前言

隨著社會對水資源保障與防災(zāi)減災(zāi)能力要求的不斷提高，水利工程在國民經(jīng)濟與生態(tài)安全中的地位日益凸顯。工程規(guī)模不斷擴大、技術(shù)復(fù)雜程度持續(xù)提升，促使傳統(tǒng)的項目管理手段面臨嚴峻挑戰(zhàn)。信息技術(shù)的快速發(fā)展，特別是人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合應(yīng)用，為工程管理方式帶來深刻變革提供了可能。在此背景下，如何有效引入智能化手段，提升水利工程的管理效率與安全水平，已成為理論研究和工程實踐亟待解決的關(guān)鍵問題。

二、水利工程的類型與技術(shù)特征

水利工程種類繁多，按功能可劃分為防洪工程、灌溉工程、水資源調(diào)配工程、水環(huán)境治理工程及水生態(tài)修復(fù)工程等，典型項目包括堤防工程、蓄水樞紐、抽排設(shè)施及市政給水網(wǎng)絡(luò)，其技術(shù)體系呈現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性和集成化特征[。以重力壩工程為例，建設(shè)過程中需完成水文地質(zhì)勘測、流體動力學模擬、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性驗算及生態(tài)承載力評估等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，壩體結(jié)構(gòu)需滿足 32MPa 以上的抗壓強度標準，調(diào)蓄容量普遍達到5×10⁸m³ 量級。城市內(nèi)澇防治體系則強調(diào)動態(tài)響應(yīng)能力和精準調(diào)控性能，系統(tǒng)需在強降雨信號觸發(fā)后300秒內(nèi)完成全系統(tǒng)聯(lián)動響應(yīng)，排水效能系數(shù)維持0.8以上，管網(wǎng)壓力波動控制在 ±0.15MPa 范圍內(nèi)[2。值得注意的是，在近十年氣候異常事件年增長率達 7.3% 的背景下，現(xiàn)代水利設(shè)施正朝著“工程實體一監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)一生態(tài)系統(tǒng)”多維耦合方向演進，其智能管控系統(tǒng)需集成不少于12類傳感參數(shù)，數(shù)據(jù)采集頻率不低于1次/分鐘，實現(xiàn)流域尺度的自適應(yīng)調(diào)控。

三、項目管理中存在的關(guān)鍵問題

盡管水利工程的技術(shù)能力日益增強，但其項目管理環(huán)節(jié)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要集中在信息滯后、數(shù)據(jù)分散、響應(yīng)遲緩和協(xié)同低效等方面[3]。特別是在工程建設(shè)與運行階段，傳統(tǒng)手工記錄與分散監(jiān)測方式難以支撐復(fù)雜系統(tǒng)的實時統(tǒng)籌調(diào)度，導致工程效率與風險控制能力明顯不足。表1列出了某典型省級水利項目群管理中的關(guān)鍵問題數(shù)據(jù)。

由表1可見，三階段中均存在信息延遲超過 35% 、協(xié)同成功率不足 55% 、風險響應(yīng)普遍低于 65% 的問題，說明現(xiàn)有管理模式在數(shù)據(jù)閉環(huán)、指令執(zhí)行和系統(tǒng)集成方面仍存在顯著短板。

四、智能化管理的切入點分析

水利工程智能化管理的切入點主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅(qū)動、業(yè)務(wù)協(xié)同和智慧決策三個層面，如圖1所示。首先，構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，系統(tǒng)整合城市大數(shù)據(jù)中心、感知層設(shè)備及歷史工程信息，實現(xiàn)對水位、雨量、水質(zhì)、閘門狀態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與處理。數(shù)據(jù)處理平臺、資產(chǎn)平臺與集成平臺之間相互協(xié)作，為智能分析提供堅實支撐[。其次，智能算法引擎層集成隨機森林、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等32種機器學習模型，結(jié)合領(lǐng)域知識圖譜（節(jié)點數(shù) gt;50 萬），在洪澇預(yù)警（準確率 91.2% ）、管網(wǎng)滲漏檢測（定位精度 ±2m ）等6大業(yè)務(wù)場景構(gòu)建決策樹，實現(xiàn)風險識別響應(yīng)時間縮短 68% 。最后，在業(yè)務(wù)中臺層面，依托三維數(shù)字孿生平臺（建模誤差 lt;0.5% ，構(gòu)建流域級三屏聯(lián)動體系一防汛決策指揮屏（指令下發(fā)延遲 ?15s 、工程運維監(jiān)控屏（設(shè)備在線率99.3% 、生態(tài)調(diào)度駕駛艙（水量分配誤差率 ?3% ，通過移動端 App （日均訪問量12萬次）實現(xiàn)跨部門協(xié)同效率提升 40% □

表1不同階段水利項目管理問題統(tǒng)計（單位： % ）

五、智能化管理系統(tǒng)用于水利工程項目的策略分析

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動的工程分析機制

1.多源數(shù)據(jù)融合與清洗技術(shù)

在智能化水利工程管理中，多源數(shù)據(jù)融合與清洗是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值釋放的關(guān)鍵前提。需建立三級處理架構(gòu)：第一級采用ISO8601時間戳標準對齊不同步數(shù)據(jù)，將采樣間隔校準至 60±0.3 秒；第二級運用多元統(tǒng)計分析領(lǐng)域的PCA方法與改進型克里金插值算法，實現(xiàn)缺失值重構(gòu)（準確度 ≥94% ）和異常值甄別（召回率 92% ）；第三級執(zhí)行語義本體建模，構(gòu)建水利領(lǐng)域?qū)Ｓ弥R圖譜（節(jié)點規(guī)模 ^° ，通過OWL語言實現(xiàn)多源信息的標準化表征，最終形成符合IFC4.0標準的數(shù)字化基座。某水利工程多源數(shù)據(jù)采集質(zhì)量與清洗效率統(tǒng)計結(jié)果見表2。

通過融合清洗技術(shù)處理后，各類數(shù)據(jù)的準確率均提升至 95% 以上，其中圖像識別類數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升最為顯著，表明該方法在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面具有較強優(yōu)勢，有效支撐了后續(xù)建模精度與系統(tǒng)實時性能的提高。

2.工程運行狀態(tài)建模與分析

水利工程在運行過程中受到多種自然因素和結(jié)構(gòu)狀態(tài)的綜合影響，因此運行狀態(tài)建模需同時考慮力學行為、水文演變與氣候擾動的復(fù)合作用[5。在該過程中，建立物理一數(shù)據(jù)融合的模型框架尤為關(guān)鍵。首先，以耦合勢能函數(shù)為基礎(chǔ)，通過連續(xù)體力學的積分形式描述結(jié)構(gòu)響應(yīng)，見式（1）：

其中， Ψ 表示水工結(jié)構(gòu)單元在綜合荷載作用下的總勢能， ξ 為材料彈性模量，反映結(jié)構(gòu)剛度； 為單位體積的滲流通量，用于描述地下水滲透的動態(tài)變化； 內(nèi)部應(yīng)力張量，代表單元內(nèi)部承受的力；θ為溫度場擾動函數(shù)，刻畫因外部氣候影響產(chǎn)生的熱應(yīng)變； σ_X 為空間坐標，為積分域，代表結(jié)構(gòu)的幾何范圍；dx指空間微元，用于積分計算，是沿 x 方向的空間微小長度。該表達式綜合考慮了力、熱、水三類物理場的相互作用，為壩體、泵站等關(guān)鍵設(shè)施的狀態(tài)預(yù)測提供理論基礎(chǔ)[。

為實現(xiàn)狀態(tài)趨勢預(yù)測，引人基于深度學習的損失函數(shù)優(yōu)化表達式，用于訓練狀態(tài)評估模型，見式（2）：

其中， L_t 為在第t時刻的總損失函數(shù)； ζ_i 為第i個觀測指標的真實值； 為模型預(yù)測值；T為時間序列長度； λ 為正則化系數(shù)，防止模型過擬合； ?Q_j 為第j個參數(shù)權(quán)重， ?τ （tau）為時間變量， m 為模型中的參數(shù)總數(shù)。第一項為均方誤差項，衡量預(yù)測準確度；第二項為平滑正則項，用于限制模型參數(shù)波動性。該模型已在多個流域監(jiān)測系統(tǒng)中部署，平均預(yù)測誤差控制在 ±5% ，對突發(fā)狀態(tài)的識別提前量可達 15min ，有效提高了運行安全水平。

（二）決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化策略

1.規(guī)則引擎與專家系統(tǒng)設(shè)計

在智能化水利工程管理中，規(guī)則引擎與專家系統(tǒng)構(gòu)成了決策機制的核心模塊[]。如圖2所示，規(guī)則引擎主要包括規(guī)則開發(fā)、規(guī)則庫、規(guī)則執(zhí)行和業(yè)務(wù)配置四個核心環(huán)節(jié)。開發(fā)人員通過前端界面將業(yè)務(wù)邏輯以規(guī)則語句形式寫入規(guī)則庫，系統(tǒng)根據(jù)場景需要從規(guī)則庫中實時讀取規(guī)則并執(zhí)行觸發(fā)操作，同時根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的狀態(tài)反饋完成動態(tài)配置。規(guī)則開發(fā)遵循“事件一條件一動作（ECA）”范式，配合Drools等規(guī)則引擎框架，可支持上千條規(guī)則并發(fā)處理，平均響應(yīng)延遲低于 50ms 。

表2多源數(shù)據(jù)采集質(zhì)量與清洗效率統(tǒng)計表（單位： % ）

專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)則由知識獲取、知識庫、推理機及用戶接口組成。知識庫進一步劃分為規(guī)則庫與數(shù)據(jù)庫，用于存儲領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑慕?jīng)驗邏輯、標準流程與結(jié)構(gòu)診斷參數(shù)。推理機包括解釋程序與調(diào)度程序，前者用于分析規(guī)則結(jié)果與沖突，后者負責路徑選擇與最優(yōu)解推導。用戶通過推理接口提交問題，系統(tǒng)依據(jù)知識層和數(shù)據(jù)層逐步進行匹配與判斷，最終輸出處理建議[8]。

2.智能算法輔助的風險評估

針對水利工程所面臨的洪澇災(zāi)害、結(jié)構(gòu)失穩(wěn)與運行異常等多種風險類型，構(gòu)建基于智能算法的輔助評估體系，已成為系統(tǒng)安全管控的關(guān)鍵技術(shù)方向。該體系主要由數(shù)據(jù)驅(qū)動層、模型計算層與評估輸出層構(gòu)成[9。其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動層通過水文傳感器、結(jié)構(gòu)監(jiān)測器、雷達雨量計和遙感影像等構(gòu)建時空動態(tài)數(shù)據(jù)集，年數(shù)據(jù)采集量超過 10TB 。模型計算層以多種智能算法為核心，融合機器學習、模糊邏輯與進化優(yōu)化等手段，構(gòu)建風險識別與等級評估模型。系統(tǒng)采用XGBoost算法訓練多分類模型，訓練集準確率達 94.6% ，并結(jié)合模糊聚類方法對不同風險場景進行等級劃分，實現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)問題”到“量化風險”的轉(zhuǎn)變。

為了評估系統(tǒng)整體暴雨響應(yīng)能力，引入結(jié)構(gòu)化綜合風險公式，見式（3）：

其中， R_total 表示系統(tǒng)總風險值； P_j 為第j類風險事件的發(fā)生概率（如管網(wǎng)倒灌、水泵失效等）； L_j 為該事件可能造成的損失值（以萬元為單位）； ΔV_j 為事件的暴露度因子，代表該風險在空間范圍內(nèi)的影響強度； Π_n 為風險類型總數(shù)。該公式遵循國際減災(zāi)模型標準（如UNDRR定義的“風險 Σ=Σ 概率 × 損失 × 暴露”，通過結(jié)構(gòu)化輸入、輸出實現(xiàn)風險量化與排序。模型部署后，在某流域排水系統(tǒng)中應(yīng)用模擬15次歷史洪澇案例，系統(tǒng)對實際風險等級評估的均方誤差僅為 3.8% ，風險響應(yīng)提前量可達 20min ，提升了防控準備效率與應(yīng)急響應(yīng)精準度。

（三）協(xié)同管理平臺的構(gòu)建方案

1.項目各參與方的信息聯(lián)通

在大型水利工程項自的全生命周期管理中，引入智能化管理系統(tǒng)，構(gòu)建以“統(tǒng)一標準 + 數(shù)據(jù)中臺 + 協(xié)同平臺”為核心的信息協(xié)同體系，各參與方可實現(xiàn)基于同一數(shù)據(jù)源的實時交互與業(yè)務(wù)流整合。系統(tǒng)采用基于API接口的數(shù)據(jù)共享機制，配合多協(xié)議通信標準（MQTT、HTTP、OPC-UA），打通了各參與主體間的異構(gòu)平臺。為評估系統(tǒng)部署效果，對某區(qū)域重點水利工程實施前后各類參與方的溝通效率進行量化統(tǒng)計，結(jié)果見表3。

由表3可見，各參與方在智能系統(tǒng)部署后，信息獲取及時率普遍提升 25%～35% ，協(xié)同響應(yīng)成功率提升超過 30% ，平均信息延遲時間縮短約 75% ，表明通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖和實時共享機制，系統(tǒng)顯著改善了跨組織信息交互的效率和準確性，打破了以往“信息堵點”導致的項目阻滯，特別是在突發(fā)事件響應(yīng)與調(diào)度決策中優(yōu)勢更為顯著。

2.移動化與可視化交互技術(shù)應(yīng)用

隨著智能終端與可視化圖形技術(shù)的持續(xù)進步，水利工程管理正在加速向“移動管控 + 圖形交互”雙維融合演進[10]。移動端采用Flutter3.0框架構(gòu)建跨平臺應(yīng)用（Android/iOS適配度 99.6% ，集成北斗三號高精度定位（水平精度 ±0.5m 、設(shè)備遠程啟停（指令執(zhí)行成功率99.8% ）及5G視頻回傳（端到端時延 ?150ms ）等核心功能，現(xiàn)場人員可實時上傳裂縫檢測圖像（AI識別準確率 93% ），較傳統(tǒng)紙質(zhì)記錄效率提升 42% 。據(jù)《智慧水利移動應(yīng)用白皮書》（2023）統(tǒng)計，該技術(shù)使現(xiàn)場問題閉環(huán)處理周期從48小時壓縮至2.7小時。

空間可視化體系基于CIM平臺構(gòu)建，采用WebGL2.0引擎實現(xiàn)1：200比例尺的工程數(shù)字孿生體渲染，融合0.3米分辨率遙感底圖與12類實時監(jiān)測數(shù)據(jù)流（刷新率 1Hz ）。操作界面集成多維度空間分析工具（如洪水淹沒模擬誤差 ?0.15m ），支持手勢交互（響應(yīng)延遲 ?80ms ）與多視窗比對（最大并發(fā)數(shù)16路），在南水北調(diào)東線工程實踐中，該技術(shù)使調(diào)度方案制定周期縮短 58% ，應(yīng)急決策準確率提高至 91.5% 。系統(tǒng)搭載角色驅(qū)動型可視化引擎（RDVE），提供7級權(quán)限粒度控制，監(jiān)管人員可透視工程內(nèi)部BIM構(gòu)件（LOD400精度），公眾端則通過輕量化AR模塊（符合IEEE1589-2023標準）實現(xiàn)水利設(shè)施信息可視化查詢（識別準確率 88.7% ）。

表3不同參與方在系統(tǒng)部署前后信息聯(lián)通效率對比（單位： % ）

六、結(jié)語

通過對智能化管理系統(tǒng)在水利工程項目中的集成應(yīng)用進行系統(tǒng)性分析與策略設(shè)計，研究揭示了多源數(shù)據(jù)融合、智能決策支持與協(xié)同平臺建設(shè)在提升工程管理效能中的核心作用。在實際部署中仍存在部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率較低、模型泛化能力受限等問題，需進一步優(yōu)化算法穩(wěn)定性與語義識別深度。建議在未來研究中加強對AI驅(qū)動的自學習機制、數(shù)字孿生平臺融合模式，以及跨區(qū)域水利系統(tǒng)調(diào)度協(xié)同的深入探索，推動智能化管理系統(tǒng)在更大范圍、更高層級水利工程中的廣泛落地與持續(xù)演進。

參考文獻

[1]馬新江.智能傳感技術(shù)在水利工程安全監(jiān)測及數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)

用[J].大眾標準化，2025（06）：48-50.

[2]高棟，呂桂鵬，李煥芝.淺談智能水利在水利工程安全預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].治淮，2025（03）：91-93.

[3]殷澤宇，通過智能化提升水利工程建設(shè)安全生產(chǎn)管理的對策淺析[J].科技視界，2025，15（06）：64-67.

[4]朱夢潔，劉玉森，張鵬飛.智能安全帽在水利工程施工過程中的探析[J].人民黃河，2024，46（S2）：182+184.

[5]李堅.水利工程數(shù)字化與智能化發(fā)展趨勢研究[J].東北水利水電，2024，42（11）：64-67.

[6]王鳳波，李洪軍.智能化技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用研究[J]水上安全，2025（05）：28-30.

[7]宋金偉.數(shù)字孿生技術(shù)在黔中水利樞紐工程中的應(yīng)用[J].水科學與工程技術(shù)，2025（01）：60-63.

[8]水利工程建設(shè)智能化管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與推廣應(yīng)用[J].江蘇水利，2024（01）：6.

[9]曹建鄴，石鋒，倪一品.淮安市水利工程建設(shè)智能化管理系統(tǒng)研究及推廣運用[J].江蘇水利，2022（02）：59-61.

[10]邵子洋.大型泵站智能化運行管理系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用研究[J].治淮，2025（01）：69-70+73.

作者單位：北京市門頭溝區(qū)水務(wù)局

責任編輯：王穎振鄭凱津