水利工程项目质量管理体系建设与实践案例分析

摘要：文章以水利工程项目质量管理体系构建和实践为主线，对体系框架以及其构建策略进行论述。结合现代信息技术提出建设基于大数据质量风险预警机制，引入区块链技术加强全过程质量追溯，搭建跨部门协同质量管理云平台的创新措施。进一步地，我们提议推广智能化的质量检测和实时监控系统，并构建一个基于人工智能的质量决策支持系统，这都是为了提升水利工程项目的质量管理能力，确保项目执行的效率和持续性。

关键词：水利工程；质量管理；大数据

引言

在水利工程项目越来越大，复杂程度越来越高的情况下，传统质量管理手段受到挑战。为保证工程质量和促进管理效率的提高，迫切需要建设更科学，更智能的质量管理系统。在构建水利工程项目质量管理体系框架的基础上，根据信息技术发展现状，以大数据，区块链和人工智能新兴技术为基础提出质量管理策略。通过运用上述策略，既能提升质量管理透明度与准确性，又能加强对项目全过程监控，保障项目成功实施与优质竣工。

1.水利工程项目质量管理体系框架

水利工程项目质量管理体系的框架由如下核心部分构成：一是确立质量管理目标是构架的根本。明确质量管理最终目的，包括项目质量标准，工期要求，安全指标，保证质量管理体系定位清晰，规范。二是质量管理组织结构是关键。该项目的质量管理由一个专业的质量管理队伍负责执行，这个队伍由项目经理，质量工程师和技术支持人员以及各个施工单位负责质量控制的人员组成。各职能部门需明确分工，协调配合，保证质量管理工作顺利进行。再者建立质量管理流程是整个系统的重点。制定了从策划，设计，施工直至验收等质量控制过程，确定了各个环节质量检查点及评估标准，以保证各个环节均符合预定的质量标准。另外，还需将质量控制手段和技术运用到框架中去。水利工程项目中一般都会涉及到很多工艺与材料，所以要针对工程的特点选择合适的质量控制技术与手段。如采用物联网技术对现场数据的监测和采用大数据分析预警系统对质量风险的预测。

2.水利工程项目质量管理体系建设策略与实践案例

2.1 基于大数据的质量风险预警机制构建

建立在大数据基础上的质量风险预警机制利用整个工程过程的海量数据可以对可能存在的质量风险进行事先识别和有效地预测。建设这一机制首先要求在工程之初就积累有关资料，包括设计方案，施工进度和施工质量的检验记录以及环境因素和材料供应情况。利用数据采集和分析平台对项目进程关键数据实时监控，同时结合历史数据加以分析，从而为预测质量风险奠定基础。以一个大型水利工程项目为例，利用大数据平台对施工现场实时数据进行总结和分析，项目管理团队就可以对某一段管道施工过程中沉降风险进行监控。采用数据预警系统使项目团队对施工计划进行适时调整，同时对管道支撑方式进行优化以避免沉降造成施工质量出现问题。引入大数据技术后，项目管理人员既可以较早地识别出风险，又可以对可能出现的问题作出及时应对，避免重大质量事故。同时，大数据技术还能够结合环境因素，预测天气等自然条件对施工质量的影响。如对数据进行分析，预测出暴雨可能诱发施工区域土壤湿度发生变化，以便事先做好防水措施等。

2.2 引入区块链技术强化全过程质量追溯

通过区块链技术可将一切涉及质量的数据及活动实时地记录到分布式账本中，保证数据透明性，不可篡改性及可追溯性，为质量管理提供有力技术保障。一个水利工程项目就引进区块链技术来构建全过程质量追溯系统。工程从材料采购到施工过程再到质量检测，各个环节的数据都记录到区块链中，有关数据不可篡改，保证质量管理公正透明。以物资采购环节为例，供应商所提供的全部物资信息均及时上传到区块链系统中，其中包括供应商资质，物资检测报告以及运输过程中温湿度记录。施工期施工人员将每项作业完成质量检测数据，施工现场监控影像，及质量检查报告以区块链形式记录下来。这样项目管理人员既可以对各个环节的质量状态实时溯源，又可以对各项工作实时监控和检查。该基于区块链质量追溯系统保证在工程实施期间每一个质量检测活动均有依据，在任何一个环节发生问题时，均能够快速对特定责任方进行定位，从而避免信息不透明引发质量纠纷。

2.3 建立跨部门协同的质量管理云平台

水利工程项目往往涉及多个部门和利益相关方，例如设计部门、施工单位、质量监督单位等，如果各方的信息沟通不畅，可能会导致质量管理工作的延迟。所以构建跨部门协同质量管理云平台具有重要意义。云平台可以将各个部门信息整合在一起，便于信息共享与协同工作，进而提升质量管理效率与透明度。在某个水利项目中，已经部署了一个基于云计算平台的质量管理系统，该系统允许所有参与该项目的各方进行信息的共享、进度的更新以及质量的检验。项目管理人员可通过云平台实时查看各个部门工作进度及质量检查数据，设计部门，施工单位及监理单位可基于实时数据联合进行质量评估与调整。比如施工队伍在施工完某段水渠之后，马上将质量检测报告及现场影像上传到平台上。监理人员对平台的审查，如有发现，可即时反馈施工单位纠正。这样项目各参与方对质量管理的协同效率就得到了极大提高，从而避免因信息滞后、交流不畅等造成的各种质量问题。

2.4 推行智能化质量检测与实时监控系统

借助智能设备和物联网技术可以实时监测施工现场质量情况，发现可能存在的问题及时做出调整。该智能化系统在提高检测精确度的同时，也能够第一时间对质量数据进行反馈，从而为管理层做出决策提供科学依据。以某水利大坝施工项目为例，项目方布设智能化质量检测监控系统，通过传感器对施工现场土壤湿度，结构变形和混凝土强度等主要指标进行实时监控。该系统将物联网中的这些数据传送到中央平台上，项目管理人员可在该平台上实时观察到各方面的指标变化。在传感器检测到某项指标出现异常后，系统自动报警，项目团队可即时开展现场检查和施工方案调整，以免质量问题累积。另外智能化系统可以通过实时的数据监控来实现资源的优化分配。以水土保持工程为例，该系统对施工队伍及装备进行调度，以实时气象数据及施工情况为依据进行动态调整，以免由于外界因素而给施工质量带来不必要影响。

2.5 构建基于人工智能的质量决策支持体系

将人工智能技术运用到质量管理当中可以对水利工程项目决策进行准确支撑。通过人工智能处理与分析海量质量数据可以辅助项目团队进行更科学的质量管理决策。通过建立以人工智能为核心的质量决策支持体系能够进一步提高质量管理精准度和实时性。以某水利工程项目为例，将人工智能技术引入其中，构建基于数据分析的质量决策支持系统。通过深度学习工程期间各种数据，本系统可以分析不同施工阶段质量问题产生的原因和预测可能存在的质量风险。该系统对施工期历史数据及实时监控数据进行分析，并自动生成质量评估报告以辅助项目管理人员对潜在风险点进行及时辨识。以人工智能为核心的决策支持体系也可以针对项目具体情况给出个性化质量优化建议以辅助团队建立更加高效的质量管理策略。

结束语

构建水利工程项目质量管理体系，是保证工程顺利实施的关键。引入大数据，区块链，人工智能等技术方法，可以有效地促进质量管理整体水平的提高，加强对项目执行过程的监测与预警。今后，在科技日益进步的今天，水利工程质量管理体系也会越来越智能化和高效化，从而为工程项目的顺利开展提供了强有力的保障。

参考文献

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