大數據技術在水利工程建設中的應用

李萬林，馬家林，程 洋

（儀征市水利工程總隊，江蘇 揚州 211400）

0 引言

水利工程施工是一項復雜而龐大的系統工程，涉及資源調配、 數據記錄和質量控制等多個工作環節。只有通過科學的規劃和精細的管理，才能確保施工過程的安全、高效和可控。 然而，在傳統的施工管理中，常常面臨數據收集困難、信息不準確和決策缺乏科學依據等問題。因此，需要引入先進的技術手段來支持水利工程施工過程中數據的收集、 分析和決策，從而提高施工效率和質量管理水平［1－2］。

大數據技術是對大量復雜的數據進行采集、存儲、處理和分析，從而獲知相關規律模式和數據趨勢的技術［3－4］。該技術可將所采集的數據進行標準化和格式化處理，確保數據的質量和有效性，從而為后續的數據分析和挖掘奠定良好的基礎， 其分析結果還可通過可視化形式展示， 使用戶更加易于理解和應用［5］。 目前，大數據技術在水利工程施工領域的應用研究正在逐步深入，并取得了一些進展。如李海霞通過引入物聯網、遙感和傳感器等技術，實現了大規模數據的實時采集和處理［6］。 劉慶泉探索利用大數據技術進行施工風險和問題的預測和識別［7］。 楊波探討了大數據技術在水利工程施工調度和管理中的應用［8］。筆者結合水利工程的施工特點， 分析了大數據技術的應用優勢， 探討了大數據技術在水利工程前期調研、施工調度、施工監控、后期管理4 個階段的應用，總結現階段還存在的問題及挑戰， 以期為進一步探索大數據技術在水利工程施工中的應用提供參考。

1 大數據技術在水利工程建設中的應用優勢

1.1 智能監測與預警

在水利工程施工中， 利用大數據技術可以進行實時、準確、全面的數據監測和分析，實現對水利工程建設全過程的監控與預警。 傳統的水利工程施工監測主要是依賴于人工巡視和定期采集數據的方式，無法提供實時的、連續的監測數據。 而大數據技術可以通過傳感器網絡、 監控設備等實時獲取水利工程各施工環節的數據，并通過實時傳輸和分析，及時發現異常情況和變化， 提升對水利工程施工過程的把控能力。同時，大數據技術還可以從多個維度采集和分析數據， 不僅涵蓋了水利工程施工過程中各種關鍵參數（如溫度、濕度、壓力等多個變量）的監測，還可以實現對不同時間、空間、環境等因素的綜合考慮，準確把握水利工程的現狀和動態變化，為施工管理和決策提供較全面的數據支持。 大數據技術還可以對大量的數據進行規律和趨勢分析， 通過數據挖掘、機器學習等方法，對水利工程施工過程中存在的風險和隱患進行預測。

1.2 施工過程優化與智能調度

大數據技術可以實現資源調度和施工工藝、流程及決策支持與管理的優化， 可以有效提高水利工程的施工質量和效率。如，大數據技術可以通過分析歷史施工數據和預測模型， 合理安排和調度人員的工作任務，避免資源的重復利用和浪費；通過分析各個環節的工作時間和資源消耗， 優化施工順序和流程，減少工期和成本；應用模擬和優化算法，尋求最優的施工方案和策略， 提高工程質量和資源利用效率；通過監測溫度、濕度、振動等因素，及時判斷施工環境是否達到工作要求， 減少構件誤差和缺陷的發生；通過數據平臺實現施工過程的集中管理，促進不同部門之間的協作和溝通，提高管理效率和水平。

1.3 決策支持與智能管理

大數據技術通過對歷史施工數據的分析和模型預測， 可以總結歸納出施工環境中的關鍵變量和影響因素，為決策者提供科學參考。它還可以構建多種模擬場景模型，有助于決策和管理的優化。 同時，大數據技術還可以對各種傳感器、 監控設備和遙感技術等進行聯動實時監測，收集、整合和分析施工過程中的多維數據。 當數據出現超出正常范圍或出現異常時，大數據系統會自動發出預警及處理建議，實現精細化智能管理。

2 大數據技術在水利工程各階段的應用分析

2.1 前期調研和設計階段

在水利工程前期調研和設計階段， 大數據技術的應用主要包括以下幾方面：（1）收集、整合和存儲施工前期調研的多源數據， 解決傳統手段下數據獲取困難、數據不準確等問題。（2）結合遙感技術、傳感器網絡和地理信息系統等技術手段， 獲取水文、氣象、土地和環境等多種數據，構建完整的數據集。（3）通過數據分析，深入了解施工區域的特點和變化，如水資源分布、氣候變化、土地利用狀況等。（4）大數據技術的分析算法可以從眾多數據中挖掘出內在規律及潛在的施工風險，為設計方案比選提供科學依據。（5）通過建立風險預測模型和算法，在設計階段對施工過程中可能出現的風險進行評估， 增強設計方案的客觀性和可靠性。 數據技術在水利工程前期調研和設計階段的具體應用內容如圖1 所示。

圖1 大數據技術在水利工程前期調研和設計階段的應用內容Fig.1 Application of big data technology on research and design at the earlier stage of water conservancy projects

2.2 施工進度計劃實施階段

在水利工程施工進度計劃實施階段， 大數據技術的應用主要包括以下幾方面：（1）通過對比分析歷史施工數據和實時數據，優化施工進度計劃，確定最佳的施工順序、工期和資源配置方案，提高施工效率和資源利用率。 （2）通過實時監測，了解資源利用情況并及時進行調整，避免資源浪費和短缺。 （3）結合傳感器、遙感和物聯網等技術，實時掌握施工現場情況，縮短應對突發事件的時間，減少不必要的損失。（4） 評估不同項目的施工進度計劃和調度方案的效果，輔助方案的制訂。比如某工程建設中需同時進行多個施工項目，且要調度不同的施工隊伍、材料供應商和設備，使用大數據技術，可以將施工和供應鏈的數據整合在一起， 評估和比較不同項目的施工進度計劃和調度方案。此外，大數據技術還可以評估不同調度方案對供應鏈的影響。 通過分析供應商的生產能力、交通狀況、材料供應的穩定性等因素，預測每個調度方案的供應鏈風險和成本。 項目管理人員可以根據這些預測結果，優化調度方案，減少供應鏈風險，降低成本。大數據技術在施工進度計劃實施階段的具體應用如圖2 所示。

圖2 大數據技術在水利工程施工進度計劃實施階段的應用內容Fig.2 Application of big data technology on implementation stage of construction schedule of water conservancy projects

2.3 施工過程監控階段

大數據技術可以接收目前常用的各種監測設備的數據，實現高精度信息識別轉換，數據異常辨別也較為靈敏，所以施工質量能夠得到較好的控制。如大數據技術可以通過遙感技術獲取工程現場圖像數據，對施工工序及操作動作均可實時管控或糾偏。通過它與各種傳感器結合監測的工程結構物變形、溫度等數據， 可以快速識別出結構物異?；蚰撤N不利變化趨勢，有助于施工質量及安全的控制。應用大數據技術分析施工過程中的質量參數， 可以進行異常檢測。 比如，在常見的混凝土工程施工過程中，大數據技術可以實時監測和分析施工人員的工作績效、混凝土的坍落度、施工機械的工作狀態等關鍵參數。如果某個工人的工作績效明顯下降， 或者混凝土的坍落度超過了規定范圍，系統會自動發出警報。項目管理人員可以即時了解到這些異常情況， 并采取調整工人的工作任務或調整混凝土的配合比等措施，以確保施工的質量和進度。

2.4 工程維護和管理

大數據技術可對施工過程中產生的大量數據進行管理和維護。通過數據整理和篩選，有助于提取并分析有價值的信息，確定維護和管理方案，也可輔助制訂較全面的精細化維護和管理方案， 有助于延長水利工程的壽命和使用效果。同時，大數據技術可涵蓋多個大型三維模型的分析， 能夠實時展示現場監測數據，便于對工程建筑物或河道進行維護和管理。運行維護期間的數據分析結果還可以作為施工質量及工程生態評估的重要依據。

3 存在的隱患與挑戰

3.1 數據質量與安全問題

數據質量的首要挑戰就是數據的準確性， 其次是數據的完整性和一致性。 大數據技術在水利工程施工中的應用需要依賴大量的施工過程數據， 而數據的準確性是保證應用效果的關鍵。然而，在數據的采集、傳輸和處理過程中，可能會出現一些干擾，導致數據的準確性受到影響。因此，在大數據技術的應用中，首先要采取措施確保數據的準確性。例如加強數據的驗證、監測和校準等。 其次，大數據技術所涉及的數據通常是多源、 多樣化的， 可能存在數據缺失、損壞或不完整的情況，應制訂相關規定或制度，確保數據的完整。同時，水利工程施工涉及多個環節和多個部門， 不同環節和部門的數據可能存在不一致的情況。例如，不同的傳感器可能采集到的數據有所差異，不同的監測系統可能存在數據沖突等。在利用大數據技術進行施工過程的監測和分析時， 需要解決不同數據源之間的一致性問題， 確保數據的準確性和可靠性。

在大數據技術應用過程中， 存在著數據安全隱患。在進行數據采集及存儲過程中，必須遵守相關的法律法規，采取合適的數據隱私保護措施，確保敏感數據的安全。其次，水利施工中的數據存儲和傳輸過程涉及多種技術和系統，如云平臺、網絡、數據庫等，這些系統的安全性對于保護數據免受外部攻擊和惡意訪問非常重要。 確保數據的安全存儲和傳輸需要采取適當的加密和身份識別技術， 以及安全審計和訪問控制措施。同時，還應重視對數據的訪問權限控制、數據備份和恢復、數據安全審計等方面的管理工作，建立健全的安全培訓機制和安全策略，加強對用戶訪問控制和數據使用行為的監督， 確保數據的安全使用和保護。

3.2 數據獲取與處理的技術難題

水利工程施工涉及海量的數據， 這對數據處理的性能和效率提出了挑戰。 為了提高數據處理的效率，需要選擇合適的數據處理框架和算法，還需要解決如何集成不同源頭的數據， 并對各個部門和環節的數據進行統一管理和處理的問題。 對于大規模的水利工程施工中所涉及的數據采集和傳輸， 需要解決數據量大、數據源遠、數據傳輸速度不夠等問題。大數據處理的結果往往是多種多樣的， 如何將結果進行可視化展示，并提供直觀、易理解的結果和決策支持，同樣是一個技術難題。 尤其在水利施工中，需要通過數據可視化技術，將大量的數據轉化為圖表、地圖等形式， 以便決策者和相關人員能夠直觀地理解和應用數據分析結果。 后續還需要不斷探索新的數據獲取和處理方法，緊跟技術的發展和創新，推動大數據技術在水利施工中的應用進一步發展和成熟。

4 大數據技術在水利施工中的案例分析

大數據技術在水利工程施工中的應用涵蓋了工程管理和控制、 水資源管理和調度、 工程施工和監測、環境保護和生態修復等方面。通過大數據技術的應用，可以實現工程的智能化管理、效率提升和安全保障，推動水利工程的可持續發展。

4.1 三峽水庫智能監測與預警系統

三峽水庫是中國最大的水利工程之一， 為了確保水庫的安全運行， 有關部門從施工階段就建立了智能監測與預警系統。 該系統通過監測水位、變形、淤積量等多個參數，實時收集大量的數據。通過將水庫的實時監測數據和歷史數據進行對比， 系統可以預測緊急排澇、泥沙沖損等情況，并及時通知管理人員采取相應的措施，確保水庫的安全運行。

4.2 金沙江下游水庫河道智能監測與預警系統

在金沙江下游地區， 為了預防大壩潰壩引發的洪水災害，采用了智能監測與預警系統。該系統通過安裝水位傳感器、雨量計、溫度傳感器等設備，實時監測河流的水位、流量、水質和降雨量等參數。 利用大數據分析和預測模型， 可以預測河流水位的上升趨勢和洪水的到來時間，提前采取相應的預防措施，降低洪水災害的發生概率。

4.3 杭州灣大潮工程

杭州灣大潮工程是中國東南沿海的重要防洪工程，大數據技術被應用于工程施工和監測。通過建立智能監測與預警系統，實時收集水位、潮汐、風浪等參數的數據，并進行實時處理和分析。該系統可以預測潮汐的變化趨勢，預警可能發生的洪澇風險，提供決策支持和緊急應對措施，確保工程安全。

4.4 云南滇池治理工程

云南滇池治理工程是一項重要的生態修復和水質治理工程， 工程建設全階段利用大數據技術進行水質監測和環境保護。 通過安裝水質傳感器和監測裝置，實時獲取水庫的水質數據，并通過大數據分析技術，識別水質污染源和重點治理區域。

5 結語

大數據技術在水利工程施工中的應用效果是顯著的，它在提高施工效率、優化資源利用、實現智能決策和保障工程安全方面發揮了重要作用。 大數據技術通過實時監測和分析大量的施工數據， 可以及時發現潛在問題和風險，提前進行預警和調整，從而提高施工質量和安全性。 通過對多種數據源的整合和分析， 大數據技術可以提供全面的數據支持和決策依據，為管理者提供更好的決策支持。 此外，大數據技術的應用還能夠優化資源配置和施工過程，有效提高施工效率和降低成本。 隨著信息探查技術的不斷發展和智能化水利設施的普及， 大數據技術在水利工程施工中的應用將更加廣泛和深入。 盡管大數據技術在水利工程施工中取得了顯著的成效，但仍需要加強數據質量管理、數據整合與標準化、數據分析和挖掘等工作，推動智能決策支持系統的發展，從而進一步完善和提升大數據技術在水利施工中的應用效果。