人工智能在水利工程管理中的应用策略

伴随全球水资源需求日益增长以及极端气候事件频繁发作，水利行业正面临着绝无仅有的挑战与机遇[1]。人工智能技术作为推进水利建设与管理走向现代化的核心力量，正被大量应用到水利工程各阶段，从规划设计到日常运营管理，极大提升了水利工作的效率跟精准度，在水利工程管理这个领域里，人工智能既要发挥语音控制、文字识别、图像辨析等功能作用，还应同大数据、云计算、物联网等结合在一起，形成水利工程管理智慧体系。

一、人工智能在水利工程管理中的应用现状

（一）智能监测系统

智能监测系统成为人工智能赋能水利工程管理的核心载体，依靠传感器网络、物联网与人工智能算法协同搭建的架构，构建出全范围感知与动态调控格局，在数据采集阶段，分布式排列的多样类型传感器，诸如水位压力传感器、超声波流量计、雨量监测站等设施，用分钟级频率对河道、水库、城市排水管网等关键区域的水文要素进行即时捕捉，采用NB-IoT、5G 等通信技术，采集的数据被高效送往云端数据中心，构建多维度、按时间顺序排列的水文数据库。

依托深度学习算法搭建的数据分析模型，能对海量数据开展深度钻研，长短时记忆网络（LSTM）具备学习水位变化时间序列特征的能力，达成72 小时内水位走势的精准预报；卷积神经网络（CNN）采用图像识别技术，对河道断面的具体形态、水质光谱数据进行异常筛查。若监测结果显示河道流量超出警戒阈值，或者设备运行参数偏离正常区间时，系统将启动自动响应程序，依靠工业物联网协议（例如OPCUA）对水闸开度、泵站功率等执行设备实施远程控制，实现水资源的动态合理调配，在城市进行防洪相关场景当中，智能监测系统能依据降雨强度、管网水位以及河道行洪能力，实时调整排水阀门的组合，把排水路径优化好，最大程度削减内涝风险，智慧水库管理系统凭借强化学习算法，依据实时库容、气象预报以及用水需求，动态调整蓄水-放水方案，在保障防洪安全的情况下提升水资源的综合利用水平[2]。

（二）智能诊断与预警系统

智能诊断与预警系统借助数据驱动的决策范式，更新水利工程施工管理架构，该系统把施工全过程的数据加以整合，囊括地质勘探报告、混凝土强度监测、机械设备运行日志等结构化与非结构化资料，构建多源异构数据融合式分析平台，采用机器学习算法（像随机森林、支持向量机）对历史施工数据加以训练，建立包含施工工艺、质量差错、安全隐患的知识图谱，造就具有自主学习特性的诊断模型。

在建筑施工阶段，系统实时把BIM 模型与传感器监测数据接入 采用关联规则挖掘技术找出潜在风险，通过分析混凝土浇筑温度、养护湿度跟强 采用设备振动频谱数据，查找机械故障隐患，采用专家系统的推理机制， 险等级、影响范围以及处置建议的诊断报告，若检测到超警戒值的施工参数 （APP、大屏、短信）发出分级警报，且联动施工管理系统，进而自动调整施工计划，好比暂停 风险的作业任务、启动应急应对预案，保证施工进度与质量目标切实达成。

（三）智能规划与优化系统

智能规划与优化系统凭借数据建模跟算法推演，做到水利工程施工的精细化管控，凭借历史工程数据与BIM模型打造的数字孪生平台，能针对施工场地、设备资源、人员配置进行三维可视化的模型搭建，采用遗传算法、粒子群优化算法针对施工进度计划进行多目标优化，处于工期、成本、安全约束条件的范围里，生成囊括关键路径、资源需求曲线的最优施工安排[3]。

施工开展期间，系统依靠物联网设备实时采集人员的位置、机械运行的状态、材料消耗等数据，采用动态规划算法对施工计划进行滚动式的调整， 延误时， 系统自动估算各工序的可调范围，通过改进资源分配、更改作业次序， 而言，借助强化学习的调度模型可依据施工进度与资源库存， 闲置造成的成本与材料积压带来的风险，采用智能规划与优化系统 经验驱动模式到靠数据驱动模式的转型，切实增强施工效率、削减生产本钱，而且保 证工程建设质量及安全目标的达成。

二、人工智能在水利工程管理中的应用策略

（一）构建智能化监测系统

基于传感器网络、物联网跟人工智能技术的深度融合，构建具备全范围感知能力的智能监测系统，该系统把分布式传感器节点当成感知终端，摆放了水位传感器、流量传感器、水质监测仪等多种仪器，涉及水库、河道、灌区等水利工程关键地段，按照物联网协议，这些传感器节点可实时采集水位改变、流量起伏、水质参数等数据，且利用5G、LoRa 等通信技术实现数据的高速传送与云端整合。

就数据分析的层面而言，采用人工智能算法对水文数据进行动态解析，就如采用长短时记忆网络（LSTM）预测水位的变化走向，采用卷积神经网络（CNN）识别水文的异常模式，靠着智能监测系统的自动化调控手段，可以对水闸开合、泵站工作等关键设施实施精准操控，就像监测到河道水位超过了警戒水位的时候，系统自动联结水闸实施泄洪举措，且依靠算法让泄洪路径更优，该控制模式实现了水资源在时空维度的优化统筹，而且提高了水资源利用的成效，还借助全天候不间断的监测，为水利工程安全稳定的运作构筑可靠保障。

（二）开发智能决策支持系统

将大数据分析、机器学习算法、专家系统整合在一起，搭建智能化的决策辅助平台，该系统以实时监测数据作为起始点，把基于物理过程的水文预测模型与用户需求整合起来，利用诸如随机森林、支持向量机等机器学习算法，深度挖掘数量庞大的历史数据，借助分析过去十年的降雨及用水需求数据，归纳出不同季节、不同气候情况中的水资源调配与灌溉管理规则。

依靠专家系统的知识推理能力，把领域专家积累起来的防洪减灾与水资源调配等经验，转化成可量化的决策规则跟决策树模型，当面临实际管理方面需求时，系统可自行制定水资源调度方案及灌溉计划，譬如在干旱时段优先保障生活用水需求，同时顾及农业灌溉的需求，该平台采用人机协同的决策途径，管理人员可以借助可视化界面调整决策的相关参数，系统实时反馈出优化意见，极大提升水利管理决策的效率及科学性，及时应对复杂多变的水资源管理需求。

（三）强化数据管理与安全

数据质量是人工智能模型发挥应有效能的根基，在水利工程管理工作实践里，必须建立起系统化的数据管理及安全保障体系，针对不同地带、不同业务领域的数据获取瓶颈，构建统一的数据采集标准跟接口规范，制订覆盖数据格式、传输协议、存储结构的行业标准，与气象部门、水文站点等的多源数据做对接，打破数据的孤岛局面。

采用数据的清洗、校验及标准化技术，保障数据具备完整性与准确性，采用异常值检测算法鉴定错误数据，采用插值法对缺失的数据予以填充；创建数据质量评估指标体系，按期对数据质量开展打分和预警，设立严密的数据安全防护体系，在数据采集环节采用加密传输的协议，存储时采用区块链技术达成数据防篡改目的，使用的时候借助访问控制与审计日志，从数据全生命周期着手实施安全管控，为人工智能模型训练与应用供给可靠的数据后盾。

（四）提升模型可解释性与透明性

水利管理领域引入深度学习模型，面临决策过程不可见的困境，容易引发公众针对技术应用的信任危机，为冲破这一发展阻碍，迫切需要研究并开发可解释性的人工智能模型，采用SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）值分析、LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）算法等技术，生成可视化的决策推理脉络，将模型内部复杂的计算逻辑转换为管理人员与公众易于明白的知识表达格式，好比用热力图呈现各影响因素对决策结果的贡献大小。

建立模型决策的可追查机制，记录从数据输入到决策结果输出的完整流程，若出现决策相关的争议，可回溯查看模型的训练数据、算法的参数及中间计算进程，让决策过程更加透明可见，采用公众参与式的平台，把模型决策依据与关键数据公开给社会，增进水利管理部门及社会公众对人工智能技术的认同与接纳度。

（五）培养跨学科人才

人工智能技术在水利工程管理范畴的深度应用，对专业人才的知识框架提出了更高标杆，复合型人才得兼备水利工程专业知识以及人工智能技术能力，能够在工程实践里面实现技术创新与管理优化的有效融合，得构建多维度、多渠道的人才培养体系。

就高校教育层面而言，新增水利人工智能交叉学科专业，开设如《水利大数据分析》《智能水利模型》之类的课程，充实课程体系搭建，又引入企业导师投身教学活动，强化实践引领，在职业技能培训范畴，为在职水利工作者实施针对性的技能提升项目 期实践班，强化理论跟实践的交融；搭建线上学习平台，给予多样的案例库与 锻炼所涉环节， 依靠产学研合作项目为人才打造实战平台，联合高校、科研机构跟企 让人才在实际的项目里面积累经验，以此造就一支高素质、专业化的人才方阵，为水利 化管理增添持久的动力源。

三、结论

水利工程管理中人工智能技术的应用前景十分广阔，采用构建智能化监测格局、研发智能决策辅助平台、强化数据管理与安全管控机制、提升模型可理解状况与透明表现以及培养跨领域人才等策略，能极大提升水利工程管理的效率与精准水平，助力水利事业实现可持续进步。

参考文献：

[1]李雪艳.基于信息化技术的农田灌溉工程建设管理优化措施与要点[J].南方农机,2025,56(10):188-190.

[2]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,(04):118-120.

[3]李洁,李佳琦.人工智能在防汛抗旱和水利工 的应用 /水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心（水旱灾害防御中心）.第十五届防汛抗旱信息化 河建工集团有限公司;,2025:396-398.