基于智慧大数据平台的水利工程测量研究与分析

摘要：在水利工程建设和管理中，工程测量是不可缺少的关键一环，不仅可以为水利工程的稳定性提供保障，还能提升工程的安全性。利用传统方法测量水利工程，在数据收集、处理以及分析等环节均存在问题，工作效率低，测量结果精准度不高，无法与现代水利工程建设需求相适应。鉴于此，本文主要以智慧大数据平台为切入点，分析其在水利工程测量中应用的优势，同时从数据收集、处理、分析等多个角度出发，探究智慧大数据平台的具体运用，保证获取的数据真实、准确，为后续水利工程管理提供可靠依据。

关键词：智慧大数据平台；水利工程；测量

引言

水利工程测量是水利工程建设与管理的重要环节，其工作有效性关系到工程能否顺利推进。近年来，水利工程发展迅速，应用的技术手段愈发先进，但与此同时，对水利工程测量的要求也明显提高，传统测量方法已经无法满足现代水利工程测量要求，存在数据处理效率不高、测量结果不准等问题。对此，相关人员应该积极应用智慧大数据平台，为工程测量提供新的思路和方法。

1智慧大数据平台在水利工程测量中应用优势

1.1 快速采集和处理数据

以智慧大数据平台为基础开展水利工程测量工作，各类数据信息的采集能做到实时化、高效化，加快测量数据处理速度。针对水利工程测量期间产生水位、流量、水质等基本信息，同样能实现动态监测，并借助数据分析算法，加快数据的整合速度。同时，应用大数据挖掘技术，对数据深层次挖掘，提升数据利用率。此外，在平台的运用下，测量工作在开展期间，无论是数据的采集还是处理，均能体现自动化特征，效率快，精准度高，且能将工作人员的负担减轻，节约工作时间与成本。通过数据的分析及挖掘，相关人员可以根据实际情况对水利工程运行及管理过程优化，确保各项工作有序进行。

1.2 实时监测和预警

依靠智慧大数据平台，水利工程能得到密切监测，随时了解工程的运行状态，并根据获取的数据信息，分析工程存在的问题，保证异常现象出现时能第一时间预警，为相关人员问题的处理提供方便。同时，通过对历史数据及实时数据的对比分析，相关人员可以快速找出潜在的隐患和问题，包括水位偏高、流量不正常等，提前制定预防措施，保证异常现象能得到合理处理，将隐患和风险遏制在源头。

1.3 数据可视化与共享

在水利工程测量过程中，通过运用智慧大数据平台，数据信息的呈现更为清晰、直观，且方式多元，诸如利用图表、地图等，相关人员能通过信息掌握工程运行工况，明确运行期间的问题。同时，根据分析结果，可以借助平台制定相应的决策方案，为工程稳定运行提供保障。在平台的运用下，数据还能实现共享与协同，不同机构及用户之间可以在平台上沟通，使数据信息得到高效运用，使信息充分共享。

2基于智慧大数据平台的水利工程测量

2.1 基于智慧大数据平台的水利工程测量思路

本研究主要借助智慧大数据平台对测量数据收集、处理以及分析，及时发现异常现象并处理。同时，运用机器学习、云计算等方式，立足工程实际，预测和模拟测量数据，为水利工程管理决策制定提供参考，提升管理效率与水平。

2.2 智慧大数据平台搭建

智慧大数据平台最底层为数据采集和存储层，主要包含与水利工程建设相关的数据。平台本身有数据预处理功能，包括清洗、编码等，能高效率完成测量数据预处理。结合数据特征，在平台各个数据库中存储，使平台中涵盖实际测量数据存储和结构化数据存储等。同时，智慧大数据平台提供多元化的服务，诸如分布式协调服务等，为移动端的展示与查询提供便利，加快数据信息利用和共享速度。

2.3 基于智慧大数据平台的水利工程测量实践

在水利工程测量中，以智慧大数据平台为基础，可以快速完成测量数据的收集、处理等工作，有助于测量效率的提升，也能保证获取的测量结果精准无误。

（1）测量数据自动化收集

依靠智慧大数据平台，采用传感器、监测设备等先进技术，实时收集相关数据信息，包括水位、流量、温度等。在信息采集环节，可以采用激光雷达和无人机等工具，以自动化和数字化的方式获取测量信息。诸如，在工程测绘阶段，利用无人机装配的摄影设备，从空中对建设项目进行拍摄，捕获广域的高清晰度图像数据。借助大数据技术的支持，加快数据信息的处理、分析速度，制作出精准、清晰的地形图和三维模型，保证后续数据应用能更为便捷，使数据全面共享。

（2）测量数据预处理

测量期间采集的原始数据存在缺失值、噪声、异常值。这类数据是多方面因素干扰所致，若不能及时处理，后续数据分析和应用很难做到精准无误。因此，为提高数据利用率，使获取的数据更为真实、可靠，需要通过智慧大数据平台，对测量数据进行预处理。在对数据预处理期间，需要完成清洗、校正等工作，确保数据质量达到既定要求。

①测量数据清洗。在开展此项工作过程中，需要对测量数据中的异常值、缺失值、噪声等全方位监测，利用合理的方式处理。对于异常值而言，具体是指和其他数据存在偏差的数值，这类数值与设备故障、测量不精准等有关；缺失值则是指在多方面因素的干扰下，数据出现缺失，可以利用合理可行的方式填充、插值，由此达到补充缺失值的目的；在去除噪声时，可以应用的方式方法较多，包括滤波、平滑技术等方式，提高数据处理效率和利用率。

②测量数据校正。在某些条件下，原始数据会被环境、测量设备等多方面因素干扰，导致测量数据不能直接运用。针对此的情况，可以采用校正的方式解决。诸如：在测量水利工程期间，温湿度对影响其结果，需要格外注意，合理校正、计算，使测量值与实际吻合。

③测量数据筛选。针对大数据集而言，其中涵盖的数据较多，部分数据存在冗余问题，甚至有的数据不具备可参考性。为保证获取的数据更有价值，需要利用筛选的方式对数据进行处理，依照水利工程测量要求，选择合适的数据信息，为后续的分析和应用提供便利。

（3）数据分析

在开展此项工作时，需要在保证测量数据收集、处理规范合理的基础上，依靠智慧大数据平台，借助分布式计算能力及高性能分析工具，对处理过的数据信息深层次挖掘，包括水位、流量等，并对地形地貌数据的空间分布特征准确提取，精准识别监控视频中的异常行为。通过深层次分析，了解水利工程的运行状态，对可能的风险点和隐患准确预测，并采用科学的方式分配各类资源。同时，利用机器学习方法，对历史数据进行训练与学习，建立准确的数据模型，预测未来一段时间内的水文情况，以便水利工程的运营决策能做到有据可依。此外，应用聚类分析方法，识别不属于任何簇的数据点或和正常模式存在的差异的数据点，快速找出潜在的安全隐患，保证水利工程安全运行。

（4）测量数据存储

基于智慧大数据平台，结合要求建立分布式数据库，快速处理、计算测量数据，提升数据处理时效性、吞吐量。在开展测量工作过程中，水利工程方面会包含大量数据信息，且测量点位多，对数据处理的要求高，所以若依然沿用传统中央数据库对数据进行处理，很难使处理的效率提高。为将此问题解决，可以采取建立分布式数据库的办法，在不同节点将数据保存好，并行处理所有点位的数据。通过这种方式，可以为数据的动态迁移提供支持，使荷载保持在均衡状态，有利于平台的平稳运行。

（5）测量结果应用

将测量结果与水利工程设计、施工、运维等多个环节整合。比如：结合测量数据分析结果，对水利工程设计方案合理优化，同时根据现场情况，选择合适的施工工艺，针对性地制定工程运行维护方案，保证工程安全性在提高的同时，综合效益可以实现最大化。

结束语：

综合而言，在水利工程测量中，智慧大数据平台的应用，可以加快测量数据的收集、处理以及分析速度，动态掌握水利工程变化趋势，及时发现异常情况并处理，有助于工程测量效率和管理水平的提升。因此，为促进水利工程测量工作深入推进，应该强化智慧大数据平台的运用，并结合工程实际情况对平台优化与完善，提高测量精准度。

参考文献：

[1]杨李.数字化测绘技术在水利工程测量中的应用研究[J].河南水利与南水北调，2023，52（09）：98-99.