智能监测技术在水利工程安全管理中的应用研究

引言

水利工程作为国家基础设施体系中的关键组成，其安全运行关系到人民生命财产安全与社会稳定发展。长期以来，工程安全监测多依赖人工 存在 、数据精度有限与响应链条断裂等问题，难以适应复杂运行状态 革背景下，智能监测技术逐渐进入水利工程领域。其通过物联 实现了对工程结构与环境状态的动态掌握，为科学调度与应急响应 工程安全管理中的关键应用，结合典型工程实践，系统剖析其技术路径与 成效 ，旨在为水利安全体系升级提供可行方案与理论支撑。

一、水利工程安全管理的需求特征与智能监测发展趋势（一）工程运行风险的多维演化特征

当前水利工程在面临结构老化、极端气候与地质活跃等多重风险因素叠加的背景下，工程本体与外部环境间的耦合效应愈发明显。尤其是在高坝、长渠与超大型枢纽工程中，坝体渗压、管涌、变形、沉降等指标呈现多源扰动与非线性演变特征。传统的点位监测模式在覆盖面与时效性上存在严重不足，难以全面反映工程运行态势，迫切需要构建连续性、全面性与自适应能力强的智能监测体系，以满足工程长期运行状态下的稳定性评估、风险识别与异常响应等多方面需求。

（二）信息技术推动监测体系智能化演进

得益于传感器技术、小型通信模组与智能计算平台的发展，水利工程监测已从“单点观测—数据记录—人工分析”向“网络感知—实时上传—智能诊断”转变。通过构建区域传感器网络、引入边缘节点处理器与融合深度学习算法，可实现对结构健康状态的自动识别与趋势研判。工程监测不再依赖定时取样与人工巡查，而是以高频次、低延时的数据流构建多维感知模型，提升了风险响应的精准度与前瞻性，同时也为精准调度、远程运维和科学治理提供了数据基础与技术保障[1]。

（三）政策引导与实践推动技术普及深化

近年来，国家陆续发布多项文件，明确提出“强化工程监测自动化、智能化水平”“构建数字孪生水利工程”，政策导向为智能监测的推广提供有力支撑。在大型水库、引调水工程与防洪堤坝等项目中，已逐步搭建起多类型传感系统与远程诊断平台，形成涵盖感知、处理、展示与干预的闭环流程。监测技术的标准化建设、软硬件系统一体化集成也加速推进，推动行业技术体系迈入新阶段，促使水利安全管理逐步由“人工主导”向“智能协同”方向演进，增强了系统运行的科学性与韧性。

二、智能监测技术在水利安全管理中的实践路

（一）多层级传感网络的系统构建

传感网络作为智能监测的基础设施，其科学布设决定着系统数据质量与运行稳定性。一般而言，工程主体结构（如坝体、边坡、压力管道） 坡体）应设立专用传感节点，包括应变计、加速度计、渗压计、光纤传感 跳链路，确保数据在复杂环境中高效传输。网络拓扑结构需兼顾冗 盲区。随着低功耗通信与智能采集技术的发展，传感器布设不再局限 “点状 部署，而是朝 格化与动态可调结构演进，增强系统对突发事件的应变能力与连续监测的完整性。

（二）融合算法驱动的数据解析机制

原始监测数据具有异构性强、变化突发等特点，需借助融合算法进行去噪、拟合与趋势建模。在边缘计算端预设滤波、变换与压缩算法，提升数据清洗效率；上传至中心服务器后，结合神经网络或贝叶斯模型，构建结构响应分析与异常检测系统，实现对关键参数的自学习识别与异常趋势预判。在大型工程中，实时推送风险等级与建议响应策略，辅助管理者完成多级决策响应。针对历史监测数据，可利用时间序列分析与聚类建模方法，提取隐含风险因子并生成预测模型，为中长期安全趋势预估提供数据基础。

（三）监测平台的可视化集成与预警响应机制

基于统一的监测平台集成接口，可将各类传感数据、现场图像与历史档案进行融合展示，构建三维工程数字模型，呈现结构状态实时演化图谱。平台应支持参数联动查询、监测报表定制与预警信息推送等功能，提升数据服务管理效率。预警机制应设置多级阈值触发机制，结合监测数据趋势变化自动发出告警指令，并同步联动现场广播、灯光警示等设备，形成“发现—研判—响应”闭环体系。系统应具备动态权限管理与远程访问接口，便于上级单位跨区域调度资源，开展联合防控，构建信息互通、响应协同的综合治理平台[2]。

三、智能监测系统部署面临的主要问题与对策（一）高复杂度环境对设备稳定性提出挑战

水利工程多处于湿热、高压、高盐雾等自然环境中，传感器与通信设备易受干扰或腐蚀，导致监测数据失真或设备失灵。建议选用防护等级高、抗干扰能力强的工业级设备，并定期开展设备巡检与冗余设备测试，提高系统抗风险能力。对关键节点可设双冗余布设，并预留远程维护接口，确保在故障时段内系统具备应急切换与恢复能力。对于运行环境极端的区域，还应增加监测设备的结构密封性与电气隔离措施，避免环境介质对设备核心模块造成持续性损伤[3]。

（二）工程数据存储与计算资源的匹配问题突出

智能监测产生的数据体量巨大，对数据中心的存储能力与运算速度构成压力。建议构建“边缘+云端”的分级处理机制，重要数据与特征指标上传云端，其余在边缘节点中就地分析。通过构建数据仓库与可扩展数据库结构，实现历史数据的长期积累与快速检索，满足风险回溯与趋势建模需求。各级数据处理环节应根据监测频率、变量维度与风险敏感性设计动态缓存策略，提升系统整体计算效率并降低后端压力。

（三）系统运行缺乏统一标准与专业保障

目前部分工程在部署智能监测系统时存在建设标准不一、软硬件兼容性差及运维职责不清等问题，影响系统整体运行质量。应尽快制定监测系统标准化规范，统一设备接口协议与数据格式；推动水利系统与第三方科技公司合作，引入专业团队参与系统建设与维护；加强水利从业人员的信息素养培训，提升一线管理人员对监测数据的解读能力与应急判断能力。管理单位还应建立责任明确的运维制度与巡检评价体系，确保监测系统在全生命周期内持续稳定运行。

结语

智能监测技术作为现代水利工程安全管理的重要支撑手段，正在由局部试点走向系统推广阶段。其通过传感网络构建、智能算法驱动与可视化平台集成，显著提升了水利工程的风险识别精度与应急处置效率，为构建数字化、智慧化的安全管理体系提供技术支撑。未来，随着传感技术、AI 模型与数据平台的进一步发展，水利工程安全管理将逐步实现从“事后控制”向“事前预警”转型。在推动技术融合深化的同时，还需注重制度保障与人员能力提升，形成“技术—机制—人才”三位一体的系统支撑框架，全面提升我国水利工程安全管理现代化水平。

参考文献

[1] 王志勇. 水利工程安全监测技术的发展与应用[J]. 水利科技与经济, 2024, 30(1): 25-29.

[2] 胡文杰. 智能化监测在大型水利工程中的实施路径研究[J]. 水电能源科学, 2025, 43(4): 55-59.

[3] 赵恒. 面向风险防控的水利工程信息化监测系统构建研究[J]. 中国水利, 2024, (12): 47-50.