水利水电工程智能监测系统的构建与应用

水利水电工程作为国家基础设施建设的重要组成部分，在防洪、发电、灌溉等方面发挥着关键作用。然而，工程运行过程中面临着结构老化、地质灾害、极端天气等诸多风险，对工程安全监测提出了更高要求。传统的人工监测和简单自动化监测方式存在效率低、实时性差、数据处理能力弱等问题，难以全面、准确掌握工程运行状态。构建智能监测系统，利用先进信息技术实现对水利水电工程的智能化监测与管理，成为保障工程安全稳定运行、提升管理水平的必然选择。

一、水利水电工程智能监测系统的构建

（一）系统架构设计

智能监测系统采用分层架构设计，包括感知层、传输层、数据处理层和应用层。感知层是系统的基础，由各类智能传感器组成，如应变传感器、位移传感器、水位传感器等，负责实时采集大坝变形、渗流、水位、流量等工程运行数据以及气象、地质等环境数据。传输层通过无线网络、光纤等通信技术，将感知层采集的数据快速、稳定地传输至数据处理中心。数据处理层运用大数据分析、云计算等技术，对海量数据进行清洗、存储、分析和挖掘，提取有价值的信息。应用层则为用户提供可视化的操作界面，实现数据展示、状态评估、预警发布等功能，辅助管理人员做出科学决策。

（二）关键技术应用

物联网技术是智能监测系统的核心支撑，它实现了传感器设备的互联互通，使各类监测数据能够实时共享。通过物联网，可将分散在工程各处的传感器连接成一个有机整体，打破信息孤岛。大数据分析技术则用于处理和分析监测系统产生的海量数据，挖掘数据背后的规律和潜在风险。例如，利用机器学习算法对大坝位移数据进行分析，预测大坝变形趋势；运用数据挖掘技术分析水文数据，提前预警洪水等灾害。此外，人工智能技术也在系统中发挥重要作用，如通过图像识别技术自动识别工程设施的异常情况，提高监测的准确性和效率。

（三）数据管理与安全

智能监测系统产生的数据量大、种类多，需要建立完善的数据管理体系。采用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据存储的可靠性和可扩展性。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。在数据安全方面，采用加密技术对传输和存储的数据进行加密处理，防止数据泄露。设置严格的用户权限管理，不同级别的用户拥有不同的数据访问和操作权限，确保数据的安全性和保密性。

二、水利水电工程智能监测系统的应用

（一）大坝安全监测

在大坝安全监测中，智能监测系统通过多类型传感器构建起立体化监测网络。系统在大坝坝体内部埋设光纤光栅传感器、振弦式应变计，用于实时捕捉混凝土结构的细微变形与应力变化；在大坝表面部署GNSS 接收机、激光测距仪，实现毫米级位移监测；同时，渗压计与渗流监测仪构成的渗流监测体系，可动态分析坝体渗透特性。

一旦传感器采集到的数据出现异常波动，系统立即启动三级数据分析机制：首先，基于历史数据建立的动态阈值模型进行初步筛查；其次，运用机器学习算法对异常数据进行趋势推演，识别潜在风险；最后，通过专家系统进行综合研判。例如，当坝体某监测点位移连续 3 小时超过预警阈值 0.5mm 时，系统不仅会通过短信、APP 推送、声光警报等多渠道向管理人员发送预警，还会同步生成包含风险等级、影响范围、处置建议的可视化报告。

此外，系统依托大数据平台建立大坝全生命周期数据库，通过时序分析、相关性分析等手段，深度挖掘运行数据背后的规律。结合数值模拟技术，可提前预判大坝在极端工况下的响应，为制定科学的维护加固方案提供数据支撑。典型案例显示，某水电站通过该系统提前识别出坝基渗流异常，及时采取防渗加固措施，避免了重大安全事故的发生。

（二）水文水资源监测

智能监测系统能够实现对水文水资源的全面监测，通过构建多层级、立体化的感知网络，实现对水位、流量、水质等核心参数的实时动态监测。在系统部署层面，采用 " 空天地 " 一体化监测架构：在河流断面部署雷达水位计与超声波流量计，在水库坝前坝后安装压力式水位传感器，同时运用浮标式水质监测站与无人机航测技术，形成覆盖水域表层、剖面及空中的全方位数据采集体系。

系统通过 5G+ 北斗双链路通信网络，将采集的水文数据以秒级频率传输至智慧水利云平台。管理中心依托分布式存储与 AI 深度学习算法，对数据进行清洗、插值与异常检测，构建包含 11 类水文模型的预测分析体系。例如，通过 LSTM 神经网络模型对历史径流数据进行训练，可实现未来 7 天流量变化的精准预测；运用随机森林算法建立水质预警模型，能提前48 小时识别污染风险。

在实际应用场景中，系统展现出显著成效：在2023 年西南某省干旱灾害应对中，通过整合 1200 余个监测站点数据，运用水资源优化配置模型，实现区域内水资源调度效率提升 35%，保障了 50 万亩农田灌溉与 200 万居民的生活用水；在2024 年长江流域防汛期间，基于实时水位流量数据，结合洪水演进模型，成功对 17 处超警戒水位站点发出橙色预警，为防汛指挥部门预留了 72 小时应

急响应时间，有效降低了灾害损失。

（三）工程设施运行状态监测

除了大坝和水文监测，智能监测系统还可以对水利水电工程的其他设施设备进行运行状态监测，如发电机组、闸门等。通过安装传感器和监测设备，实时采集设施设备的运行参数，如温度、振动、电流等。利用人工智能技术对采集的数据进行分析，判断设施设备是否存在故障或异常情况。一旦发现问题，系统及时发出预警，并提供故障诊断和维修建议，保障设施设备的正常运行，减少停机时间和维修成本。

三、结论

水利水电工程智能监测系统的构建与应用，有效解决了传统监测方式存在的问题，显著提升了工程监测的效率和准确性。通过先进的信息技术和智能传感器的应用，实现了对工程运行状态的实时、全面监测，为工程安全管理提供了有力保障。在实际应用中，该系统在大坝安全监测、水文水资源监测和工程设施运行状态监测等方面发挥了重要作用，提高了工程管理的科学性和智能化水平。未来，随着技术的不断发展，智能监测系统将进一步融合人工智能、5G等新技术，朝着更加智能化、集成化、高效化的方向发展，为水利水电工程的可持续发展提供更强有力的支持。

参考文献：

[1] 张文豪 . 智能监测系统在水利工程安全管理中的应用研究 [J]. 河南水利与南水北调 ,2025,54(04):84-85.

[2] 马新江 . 智能传感技术在水利工程安全监测及数据管理中的应用 [J].大众标准化 ,2025,(06):48-50.

[3] 刘家乐, 何勇, 蒋丰源. 新型水利水电工程智能安全监测系统研究[J].陕西水利 ,2025,(01):103-105+112.