淺析基于大數據水利工程監管體系構建與應用

鄧國民

[上海浦東路橋（集團）有限公司，上海市 201206]

0 引言

大數據（big data），也稱海量資料，指的是所涉及資料數量規模大到無法通過常規主流軟件工具掘取、管理、處理和整理成輔助企業經營決策的有效信息或資料[1]。大數據已被廣泛應用于電子商務、傳媒、金融、交通通行、電信、安防、醫療等領域[2-4]，為相關行業決策提供重要參考。然而相比前述行業，整體而言，大數據在房屋建筑、公路、市政公用、園林綠化、軌道交通等工程建設行業的應用，還處于初級階段或局限于某一方面[5-6]，而且以構建工程建設項目信息化管理大數據云平臺為主，存儲各種數據占主導功能，計算和服務功能相對偏弱。

因此，本文以大數據研究與應用成果相對較多的水利工程為例，在概要性闡述大數據概念及水利工程大數據基礎上，簡要探討與分析了基于大數據水利工程監管體系構建，以及基于大數據水利工程監管體系應用。希望不僅讓工程行業人員了解大數據在水利工程領域的應用情況與所存在的各種不足，而且有利于從業人員觸類旁通，積極主動開展大數據在各個工程領域的研究與應用工作。

1 大數據與水利工程領域大數據特點概述

1.1 大數據概述

不同于傳統數據，大數據表現出數據量大、類型多樣、流轉速度快、價值密度低、復雜和動態變化性強等鮮明特點（詳見表1），而且基于大數據所篩選出的有價值信息可為決策、預測和優化流程等提供重要參考依據。

表1 大數據主要特點及具體表現[7]

1.2 水利工程領域大數據

伴隨著傳感網絡、射頻、遙感等技術手段不斷發展，水利工程行業數據信息也不可避免地呈現出爆炸式增長態勢，大數據技術逐步被應用于水利工程領域，并呈現出收集手段多樣化、形式多元化、應用價值量增加等特征，詳見表2。

表2 水利工程領域大數據主要特點及具體表現

2 基于大數據水利工程監管體系構建

2.1 需求分析

需求是構建基于大數據水利工程監管體系的根本原因。目前基于大數據的水利工程監管體系尚未形成一個標準和統一的定義或概念。在通常情況下，客戶會根據實際需求打造能夠充分利用大數據優點的智能化、信息化平臺[8-9]，且實際需求基本上以監管為主。對于水利工程監管需求，主要圍繞人員、物資、安全、質量、進度等要素在管理功能模塊進行設計、開發與構建。

（1）考核管理人員。系統統計相關信息，并根據信息梳理情況，依據有關考核規則，給出每個人員的考核情況。

（2）管理物資。系統設計能夠在線進行材料、設備等物資采購、租賃、使用等方面的審批程序。

（3）開展安全、質量、進度、資金、運維等方面的管理。例如，一方面統計項目進度，完成數量與完成率等；另一方面依據進度計劃，通過收集的進度監控、資源消耗等信息，構建工程進度數字圖，并識別進度滯后部分，讓管理人員實時精準掌握工程進度狀態，提醒相關參與人員有效控制進度。又如，既融合安全管理、監督、教育、隱患、監測等數據信息，運用相關評價模型構建出工程實時安全狀態的數字模型，實現動態管控工程安全風險目的，又要求系統設計隱患跟蹤復查功能，確保安全隱患排查效率與效果。再如，融合安全監測、水量水質、檢修、調度等信息，利用工程運維大數據算法，評估工程水工建筑物、機電設備等的健康狀態，為工程安全運行提供保障。

此外，為了保障前述各種業務功能需求高效、高質量地實現，智能監管系統還得滿足一些性能需要，如系統計算能力強、受眾面廣、擴展性好、穩定可靠性高等。

2.2 體系構建

根據各種需求設計模塊構建水利大數據監管體系，且水利大數據監管體系仍然遵循大數據的邏輯框架體系，即一般由基礎層、數據層、支撐層、業務層和應用層5 個層級構成。

（1）基礎層?；A層也稱為感知層，由水利工程項目基礎網絡和傳感感知系統組成?；A層是系統運行的核心，負責收集與處理數據信息，如數據匯聚、數據清洗與數據融合。

（2）數據層。數據層用于存儲與管理數據，并實現各類數據共享服務。數據[10]包括工程基礎數據、水利項目基礎地理與遙感影像等空間數據、BIM 數據[11]、工程管理數據（包括安全管理、進度管理、質量管理、投資管理、生態監測、環境保護、智慧工地等）、工程監測數據（包括工程安全監測、智慧工地監測、質量檢測、施工環境監測等數據）、調度運行數據（包括調度運行與評價方案、指令、會商成果等數據）和過程多媒體數據（建設與運行過程中的各類文檔、圖片、視屏等）。

（3）支撐層。支撐層又稱為控制層，包括用戶登錄云平臺身份認證系統、GIS 技術[12]、業務流程管理等。該層是所有管理功能和用戶指令實現層，系統發布用戶指令后，傳遞到決策分析系統，并經分析確認后反饋至應用層。

（4）業務層。業務層由防控、安全、質量、進度、資金、合同等項目管理各種模塊組成。例如，防控管理以視屏、指紋或人臉識別等為基礎，實現對安防和人員考勤目標。又如，安全管理是針對項目實施過程中的隱患排查、重大危險源、安全實施情況、安全制度等進行管理。再如，監督管理以動態化檢測系統為基礎，對所建設的項目進行全面的動態監督、分析和管理。

（5）應用層。應用層指工程各參與方，即系統應用與服務的權益方，如建設、設計、施工、監理、供應商等，對所收到的各類有價值信息進行分析，并實現實時、科學決策和精細管理的終極目標。

3 基于大數據水利工程監管體系應用

根據工程項目建設周期，在水利工程建設的全壽命周期過程中，大數據技術的應用可以按以下幾個方面進行：

（1）規劃設計階段，利用大數據技術篩查與提取歷史數據中的有效數據信息、地面測站數據，為工程決策人員了解工程項目所在位置的水文地質、地形地貌、氣象、水流水量等提供參考。與此同時，結合遙感、物聯網、衛星等現代技術手段，進一步細化與豐富相關數據信息，為項目規劃設計工程規模、布置、費用估算、效益評估、環境影響等提供支持。

（2）施工階段，基于大數據技術設計與開發的監管系統對工程準備、開工和施工全過程中的進度、質量、安全、合同、資金、防控等進行全方位動態監管，不僅實時監控與分析人員、設備、周圍環境與工程本身的安全、質量和進度狀態，還第一時間對安全隱患、質量隱患等做出預警，不僅有效保障建設質量與安全，還減少施工階段各種管理問題[13]。

（3）運營階段，借助大數據技術制訂管理方案與目標。與此同時，優化管理流程，減少資源消耗，提高對大壩、水閘、河道、渠道等水利工程水資源調節與分配，提高管理人員的工作效率，實現資源的集約化、合理化和科學化應用。

4 結語

就水利工程而言，基于大數據技術所構建的監管系統，不僅其數據來源類型、框架結構、關聯方等浩大，而且繁復無序。通過對水利工程中大數據監管體系構建與應用進行梳理與分析，可知基于大數據的水利工程監管體系框架結構與應用還比較宏觀、抽象，或側重于某一方面具體需求，如質量風險管控[14]尚不夠全面、系統和完善。此外，基于大數據所構建的水利監管體系偏向于被動型信息化管理。

因此，從業人員后續仍然需要開展大量關于基于大數據水利工程監管體系的研究與應用工作，不斷增設與完善監管系統的功能模塊，使大數據監管體系更加全面、跨時空、多維度與精細化。而且，未來還應借助更多人工智能、物聯網等技術，提升監管體系主動介入能力，而非一味被動式“防守”與應對。