水利工程施工過程中的信息化風險預警機制研究

一、前言

水利工程作為國家基建的核心構成，在防洪、灌溉、供水、發電等關鍵領域占據關鍵地位，在維系國民經濟穩健增長與社會穩定方面發揮著無可比擬的作用。近年來，水利工程項目規模持續擴張，施工環境漸趨復雜，施工期間面臨的風險顯著增多。這些風險會對工程質量、進度及成本管控造成負面影響，還可能給周邊生態環境帶來破壞，威脅人民生命財產安全。所以，深入探究水利工程施工階段的信息化風險預警機制，對完善風險預警理論體系、優化技術方法，推動水利工程建設行業高質量發展具有重大現實意義。

二、水利工程施工風險及信息化預警概述

（一）水利工程施工風險分類

水利工程施工風險可依據自然、技術、管理、經濟等不同維度進行分類。自然風險方面，主要由洪水、地震、暴雨等自然災害引發，其特征為具有不可抗拒性和突發性，產生原因與地理環境、氣候條件密切相關。例如，在多暴雨地區易發生洪澇災害，進而影響工程進度與安全。技術風險源于施工技術的復雜性和不確定性，包括新技術應用不成熟、施工工藝不合理等，會造成工程質量隱患，其產生與技術研發水平、施工人員技術掌握程度相關。管理風險多源于管理體系的漏洞與人員職責的模糊，致使施工組織陷人無序狀態，質量管控難以達標，主要歸因于管理制度的不完善以及執行的解怠。經濟風險通常由資金短缺、成本失控引發（如融資受阻、材料價格波動等），這些情況受市場環境的動態變化與項目資金規劃的合理性影響顯著。

（二）信息化風險預警機制內涵

信息化風險預警機制是基于信息技術搭建的水利工程施工風險防控體系。施工期間，利用各類專業傳感器、監測裝置及多元化數據采集渠道，采集施工環境參數、工程進度數據、設備運行狀態信息等，并轉化為數字化格式。借助網絡通信技術，數據被高速傳輸至數據處理中樞，運用大數據挖掘、人工智能算法等技術深度分析，精準挖掘潛在風險信息。一旦風險指標達到預設臨界值，系統將通過短信平臺、系統彈窗等方式及時推送預警，達成水利工程施工風險的實時精準預警[。

三、水利工程施工過程中信息化風險預警機制構建

（一）預警指標體系

1.指標選取原則

在水利工程施工信息化風險預警機制的搭建中，預警指標的選取是關鍵環節，要求指標依據科學理論、契合工程實際，精準度量風險因素的內在特質，為風險評估提供可靠依據。全面性意味著需全方位覆蓋施工涉及的自然環境、施工技術、管理等各領域風險因素，防止關鍵風險點被忽視?？刹僮餍源_保指標數據獲取便捷、計算簡便且應用靈活，緊密貼合預警實際工作。敏感性則能使指標在風險萌芽階段就及時響應，敏銳捕捉風險變化，為施工風險狀況的精準判斷提供支撐。

2.確定指標

在水利工程施工進程里，預警指標體系構建是風險防控的核心要點。工程建設基本信息（如建設年限、過往維修檔案等），可深度反映工程的固有特性及潛在風險隱患。施工環境領域，水位變化、地質參數波動等指標借助實時監測技術，為風險預警提供關鍵基礎數據。施工進度偏差作為施工過程的關鍵指標，能直觀展現工程推進狀況，精準識別可能引發工期延誤的風險因素。人員管理維度，人員資質等級是施工團隊專業素養的直接體現，直接關乎施工質量與安全。整合多維度指標，可實現對水利工程施工風險的全面、精準預警。

3.確定指標權重

采用層次分析法確定指標權重時，需將水利工程施工風險預警指標構建成多層次結構模型，從目標層、準則層到指標層依次梳理。通過兩兩比較各層次元素間的相對重要性，構造判斷矩陣，再進行一致性檢驗，計算出各指標相對于目標的權重向量，以此反映不同指標的重要程度差異。利用專家打分法確定權重，需邀請水利工程領域的資深專家，依據專家的豐富經驗和專業知識，對每個風險預警指標的重要性進行打分。將多位專家的打分結果進行綜合處理，計算平均值或加權平均值，最終得出各指標的權重[2]。

（二）預警模型選擇與構建

1.模型類型選擇

在水利工程風險預警中，對統計模型、機器學習模型（如LSTM、BP神經網絡）、模糊邏輯模型等進行適用性分析。統計模型基于歷史數據規律，依據大量施工數據的統計特征構建預測關系，在數據規律穩定且明確的情況下能發揮一定作用。機器學習模型中，LSTM對處理具有時間序列特性的施工數據表現突出，可有效捕捉數據長期依賴特征。BP神經網絡則擅長通過多層神經元的非線性變換擬合復雜的風險關系。模糊邏輯模型適用于處理邊界模糊、難以精確量化的風險因素。綜合考量水利工程施工數據特點、風險復雜性及預測精度需求，選擇契合的模型，實現更精準的風險預警。

不同模型在水利工程風險預警方面各有優劣。統計模型受數據分布和穩定性影響較大，若施工過程有新變化，預測效果易受沖擊。LSTM雖能處理時間序列數據，但訓練成本較高，且對數據量和質量要求嚴苛。BP神經網絡易陷入局部最優解，影響預測準確性。模糊邏輯模型雖能處理模糊信息，但缺乏嚴格數學理論支撐。因此，要充分考慮水利工程施工風險的獨特性，權衡各模型利弊，挑選出能滿足實際預警需求、提升風險預警可靠性的模型。

2.模型構建與訓練

當選定LSTM模型構建預警模型時，應先確定模型輸入層神經元數量，依據輸入數據特征（如水位、地質參數等）而定。再設置隱藏層數量及神經元個數，需結合工程復雜程度與數據規律確定。構建輸出層用于輸出風險預警結果。訓練時，將歷史施工數據按比例劃分訓練集和驗證集，用訓練集訓練模型，通過反向傳播算法調整權重和偏差，在驗證集上評估，不斷優化以提高預測準確性。

持續訓練LSTM模型過程中，關注損失函數變化，當損失函數值趨于穩定且驗證集準確率提升，表明模型逐漸收斂。但訓練中可能出現過擬合，此時可通過正則化方法或調整訓練參數解決。不斷嘗試不同訓練輪次和學習率，對比訓練和驗證結果，篩選出最佳參數組合，從而讓構建的模型能更精準地對水利工程施工風險進行預警。

（三）預警信息系統設計

1.系統架構設計

若采用B/S架構設計預警信息系統，數據采集層負責收集水利工程施工過程中的各類數據，涵蓋工程基本信息、施工環境數據等。數據處理層對采集的數據進行清洗、轉換，使數據更易于分析。預警分析層運用構建的模型對處理后的數據進行運算，生成風險預警結果。用戶展示層則將預警信息以直觀的界面呈現給用戶，方便查看。

對于C/S架構，數據采集層同樣承擔數據收集任務，數據處理層專注于數據的預處理。預警分析層通過與服務器交互完成風險分析。用戶展示層在客戶端實現，能為用戶提供更個性化的操作體驗。

2.功能模塊設計

水利工程施工信息化風險預警系統的功能模塊設計圍繞實際需求展開。數據采集與傳輸模塊負責收集工程施工中的各類數據，包括水位、地質參數等，通過網絡將數據快速準確地傳輸至系統。風險分析與預警模塊基于采集的數據，運用選定模型進行運算，判斷施工風險等級并發出預警。預警信息發布模塊將預警結果以多種方式及時傳遞給相關人員。歷史數據查詢模塊可讓用戶隨時查看過往施工數據，為分析工程狀況、總結經驗提供依據，滿足各方需求。

不同用戶對系統功能的需求有所差異，建設者關注施工進度與風險，數據采集與傳輸、風險分析與預警功能可幫助其把控工程動態。管理者則需全面掌握工程情況，預警信息發布和歷史數據查詢功能便于其進行決策。這些功能模塊相互配合，數據采集為風險分析提供基礎，預警結果通過發布模塊傳達，歷史數據查詢可輔助評估系統運行效果，共同構建起完整的預警體系。

3.數據管理與安全

在水利工程施工信息化風險預警機制構建中，數據庫管理系統用于對施工數據進行有效管理。對工程建設基本信息、施工環境數據、施工進度數據等進行分類，按照一定規則存儲，便于快速檢索和調用。同時定期備份數據，以防數據丟失，并及時更新新產生的數據，保證數據的時效性。

為保障數據安全，運用加密技術對傳輸和存儲的數據進行加密處理，防止數據被竊取或篡改。通過設置訪問控制，根據不同用戶角色和權限，限定其對數據的訪問級別，只有被授權用戶才能訪問特定數據，以此確保水利工程施工數據的安全性，維護預警系統的穩定運行[]。

四、水利工程施工過程中信息化風險預警機制實施的保障措施

（一）技術保障

水利工程施工信息化風險預警機制的技術保障需從硬件設施建設與軟件系統更新維護兩方面著手。在硬件設施建設上，配置高精度數據采集設備獲取準確施工數據，高性能服務器確保數據處理與存儲穩定，優質網絡設備保障數據傳輸高效，為預警系統運行筑牢基礎。軟件系統方面，定期對預警軟件進行更新，全面檢測修復漏洞，優化功能提升性能。組建專業軟件維護團隊，實時監控軟件運行，快速定位并解決出現的各類問題，保障預警軟件穩定、高效運行。

（二）人員保障

在水利工程施工信息化風險預警機制的人員保障工作中，專業人才培育是關鍵環節。針對施工、技術和管理人員開展的信息化培訓應具系統性，課程涵蓋預警系統的操作規范、功能應用技巧等，以提升人員的系統實操能力。借助高校聯合培養、企業內部培訓等途徑，著力打造既深培水利工程專業知識，又掌握信息技術的復合型人才，契合預警機制的多元化人才需求。

建立健全人員責任制度是保障預警工作有效落實的核心要點。應清晰劃分各崗位在風險預警流程中的具體職責，從數據采集、分析處理到預警信息發布，明確各環節責任人。同時，構建嚴格的責任追溯機制，當出現預警偏差或工作延遲等狀況時，嚴格追根溯源，追究相關人員責任，以此激勵人員恪盡職守，推動預警工作高效運轉。

（三）管理保障

在水利工程施工信息化風險預警機制的管理保障方面，施工管理制度完善是基礎。把信息化風險預警融入施工管理制度，圍繞預警工作制定嚴謹的流程，從數據收集、分析到預警發布都有明確步驟，同時確立相應標準和規范涵蓋數據精度、預警及時性等要求，讓預警工作有章可循，保障預警機制有序運轉。

部門協作機制建立也十分關鍵。推動施工各部門加強協作溝通，搭建統一的數據共享平臺，打破信息壁壘，實現數據實時共享。各部門基于共享數據協同工作（如技術部門分析風險、施工部門落實應對措施），以此提高風險應對效率，確保水利工程施工安全順利推進[5]。

（四）資金保障

水利工程施工信息化風險預警機制的實施離不開充足的資金保障。為滿足資金需求，需拓展多渠道資金來源。政府財政支持可通過專項撥款、項目補貼等形式，對關乎民生和區域發展的水利工程預警機制建設給予資金扶持。施工企業自籌資金則可從利潤中合理分配，投入到預警系統建設中。

資金主要用于預警系統建設，包括軟件研發、硬件購置（如數據采集設備、服務器等），也用于人員培訓，提升相關人員專業技能，讓其更好地操作預警系統。通過合理分配資金，保障預警機制各環節順利推進，提升水利工程施工風險管理水平。

五、結語

綜上所述，在水利工程施工過程中的信息化風險預警機制構建過程中，需要科學選取預警指標、合理選擇并構建預警模型，設計出功能完備的預警信息系統，實現對施工風險的有效監測與預警。同時，從技術、人員、管理和資金方面采取有效的保障措施，確保機制順利實施。未來應進一步優化預警指標體系，提升模型精度，加強多技術融合應用，持續完善信息化風險預警機制，推動水利工程建設行業的安全、高效發展。

參考文獻

[1]陳丹丹，李海雷.水利工程安全風險管理與控制策略研究[J].治淮，2025（03）：94-96.

[2]劉憲超.基于LSTM的水利工程施工質量風險預警研究[J].黑龍江水利科技，2025.53（02）：151-153.

[3]羅港，林遠勤，周新民，等.基于風險預警－遺傳算法耦合的河道水利工程設施巡查路線規劃研究[J].人民珠江，2024，45（09）：110-117.

[4]張文君.水利工程災害風險預警與應急響應機制研究[J].城市建設理論研究（電子版），2023（33）：184-186.

作者單位：陜西秦之泉飲品集團有限公司

責任編輯：王穎振楊惠娟