人工智能技术在水利工程质量检测中的应用实践

引言

随着我国现代化社会经济的不断发展以及各种科学技术的出现也使得我国社会基础建设设施变得越来越完善，工程项目规模也越来越庞大，整体的建设结构也更加趋向于复杂化，所以这也就意味着对于整体工程的建设质量的要求变得越来越高。而水利工程直接关乎于人们的日常生活以及生产能否顺利的展开，因此对于水利工程的质量进行全方位的检测本身就非常具有现实意义，但传统的检测方法在进行应用时已经无法满足于大规模以及高效率，包括高精度的检测需求。而且以人工的方式进行检测，本身就存在着主观性比较强等一系列的问题，在这样的条件下充分的引入人工智能技术，实现整个检测过程的智能化和精准化已经成为社会发展的必然。

1、人工智能技术相关概述

人工智能本身属于一门技术类的学科，主要是研究以及开发用于模拟，包括不断延伸人工智能的相关理论以及一系列的方法包括技术，同时这也成了新一轮产业变革以及社会发展过程中非常重要的驱动性的力量，通过技术的智能化就能够推动应用的合理化，以此来达到对于人类行为进行模拟的目标，把人工智能充分的使用在包括水利行业的各种工程建设和管理当中，对于提升最终工作的实效性都会产生非常重要的意义。

人工智能技术在应用的过程当中主要是依托于采集到的各种大数据作为相应的支撑包括核心，通过更加高功率的神经脉络作为主要的传输途径，然后形成一种人脑式的思考包括经验的累积，最终就能够把更加复杂的问题形成一定的决策和意见进行输出，其具备着非常高效的总结性，而且能够做到精准的输出，这种情况是人脑没有办法进行比拟的。人工智能在运用的过程当中其精髓就在于学习，可以由机器不断的进行学习，然后衍生出整体的模型化以及程序化，模型化能够做到对于日后的各项数据展开精准的预测，而程序化则能够确保最终的成果可以在人的认知范围当中得以表达，整体活动在展开时并不需要额外的编程软件的参与【1】。

2、传统水利工程质量检测存在的问题

2.1 检测效率比较低

传统的完全依靠人工检测的方式在进行应用的过程当中，其检测效率是比较低下的，很难真正的满足于现代化工程的需求，尤其是在比较复杂且大型化的工程当中非常突出，以传统人工的方式进行巡检，单日的巡检距离通常来说都达不到 6km，而山区水库如果进行全面检测的话，则需要耗时 3 天以上，但是如果能够使用智能化无人机进行有效的巡检，就能够达到人工效率的 5 倍到 8 倍左右。其次，人力成本非常高昂，以人工的方式对于水利工程质量进行检测时，需要组建专业的检测团队，而且对于工作人员还需要进行长久的培训。最后是响应的时间比较滞后，传统的检测方式一旦发现问题到最终形成报告，基本上需要耗费数天的时间，没有办法真正的满足于汛期等一系列紧急情况条件下的快速响应的要求【2】。

2.2 存在着比较明显的主观性

传统的人工检测方法在进行应用的过程当中是非常依赖于工作人员的个人经验包括检测状态的，所以存在着一定的系统误差风险，首先就是测量误差非常显著，例如对于水利工程来说，裂缝的宽度包括坑槽深度等一系列的关键参数，如果利用人工来进行测量，其误差率甚至能够达到 20%～30% 。其次是标准执行不够统一，不同的检测工作人员对于同样的一个缺陷在进行判断的时候存在着主观印象，所以其标准也存在着差异性，尤其是在外观质量或者是是否存在着轻微渗漏等方面。最后是数据记录容易出现失真，因为完全依靠人工进行记录的方式很容易出现笔误和遗漏等相关现象，所以导致大约 70% 左右的水利设施其实都缺乏着非常完整的数字化档案，直接影响了后

续对于工程的长期质量追踪【3】。

3、水利工程质量检测中人工智能技术的有效运用

人工智能技术的出现对于传统的水利工程质量检测方式产生了一定的冲击，通过更加趋向于智能化的手段，能够更好的提升整体的检测效率以及准确性，包括安全性，具体情况如下所示。

3.1 智能巡检以及图像识别

首先是对于水工建筑物的检测，在进行检测的过程当中可以选择搭载激光雷达的无人机完成自主巡检，通过人工智能技术就能够对于算法进行识别，自动化的对于是否存在着建筑裂缝或者是工程渗漏等一系列的缺陷进行探查。其次是对于危险水域的检测，泄洪预警系统的有效运用能够针对水库管理范围当中的下游河道展开全天候的实时动态化的检测，使用人工智能技术的识别功能，就能够及时的对于危险水域的具体情况进行分析，并且及时发现涉水危险行为。最后是可以加强对于水利工程附近水土保持的监管，选择利用遥感加人工智能的模式就能够实现全区影像收集以及遥感解译，包括图斑下发的全过程监管，整体的监管效率提升了6 倍左右。

3.2 传感器数据分析以及数字孪生

通过对于人工智能技术的有效运用，就能够做到实时的针对整个水利工程的质量进行相应的检测，而且可以做到毫米级的精度，智能预警系统的运用更是能够在第一时间查验坝体是否存在着失稳的风险，总的来看，在整个智能化系统应用的过程当中，数字孪生平台可以集成多个监测点的数据，即便大坝的表面只有 0.5mm 的变形，也可以在第一时间就被检测出来，真正的实现了预报、预警、预演、预案的四项功能【4】。而且在进行检测的过程当中也融合了三轴高精度倾角仪和毫米波雷达液位计，坝体一旦倾斜也能够在第一时间被检测出来，出现问题之后就能够触发智能预警系统的分级报警功能，相较于传统的人工检测技术来说人工智能技术的运用可以帮助工作人员提前发现潜在的安全隐患问题。最主要的一点是所有的质量检测工作都是依靠于传感器而展开的，所以能够更好的减少因为人工检测而浪费的人力资源，只要通过电脑就能够制定出统一的操作程序，把人工智能完全使用在整个质量检测的工作当中，同时也能够确保所有检测设备的可靠性和安全性【5】。所节省下来的人力资源成本就可以被使用在更加需要人工的水利工程环节当中，所以也增强了企业针对人才进行应用过程当中的合理性。

结束语:

综上所述，人工智能技术现在已经成为各行各业在发展过程当中普遍使用的技术之一，通过人工智能的有效把控，就能够使水利工程质量检测的操作流程以及整体的检测内容得到相应的把控，而且也可以提升检测的效率，使质量检测工作拥有着更加统一化的标准，有效地打破传统人工检测技术存在的限制，完成水利工程质量检测工作的创新，同时也可以更好的提升整体工程的建设水平，为水利工程的后续优化奠定更加坚实的基础。

参考文献:

[1] 刘暄 . 人工智能辅助水利工程监管的探索与应用[J]. 中国信息化 ,2025(4):118-120.

[2] 黄春雷 . 水利工程应用人工智能现状与发展趋势分析 [J]. 城市道桥与防洪 ,2024(7):159-161.

[3] 武鹏程 . 人工智能技术在水利工程管理中的应用[J]. 网络安全和信息化 ,2024(2):59-61.

[4] 周强, 李一如. 基于人工智能的水利工程智能调度系统研究[J].珠江水运 ,2024(24):126-128.

[5] 戢鹤嵩 . 人工智能在农业水利工程施工管理中的应用途径 [J].农业工程技术 ,2024,44(5):61-62.