智能化技术在水利工程监测中的应用与发展

一、引言

随着全国水利工作会议部署，为加快布设数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知网，丰富算据支撑“四预”智能业务，智能化技术正深度融入各个领域，水利工程作为民生工程，显得尤为重要。传统水利工程监测方式在数据获取、处理及分析的时效性与精准度上存在局限。智能化技术凭借强大的数据采集、处理与分析能力，可实现对水利工程全方位、实时化监测，极大提升监测效率与可靠性，为水利工程安全运行筑牢坚实防线，在水利工程监测领域展现出广阔应用前景与发展潜力。

二、智能化技术在水利工程监测中的应用

2.1 物联网技术实现全面感知

物联网技术为水利工程监测构建起庞大感知网络。通过在水利设施关键部位部署各类传感器，如水位传感器、流量传感器、水质传感器、位移传感器等，可实时采集工程运行状态数据。以渡槽等建筑物为例，在建筑物内部与表面布置位移、渗流、应力应变传感器，能精准掌握建筑物在不同工况下的变形、位移、渗流情况；在渠道中布置水位与流量传感器、水质传感器，可实时监测水情及水质变化，为渠道安全运行提供保障。传感器采集的数据借助无线传输技术，迅速上传至数据管理平台，实现对水利工程运行状态的全面、实时感知，为后续分析与决策提供丰富、准确的数据基础。

2.2 大数据技术助力数据处理与分析

水利工程监测会产生大量数据，大数据技术在数据存储、管理与分析方面优势显著。大数据存储技术能够高效存储大规模、多类型监测数据，保障数据的完整性与安全性。在数据分析环节，借助数据挖掘、机器学习算法，可从大量数据中挖掘出有价值信息。例如，通过对历史水位、流量数据的分析，建立警戒、洪水水位预测模型，提前预测水位发生时间与规模；对水质数据进行关联分析，快速溯源水污染事件。大数据技术还能对工程运行数据进行实时分析，及时发现异常情况并发出预警，提升水利工程监测的智能化水平。

2.3 人工智能技术提升监测智能化水平

人工智能技术为水利工程监测注入强大智能驱动力。图像识别技术在水利工程设施巡检中广泛应用，通过对无人机、监控摄像头拍摄的图像进行分析，可快速识别设施表面裂缝、破损等病害。如利用深度学习算法建立的模型，能精准识别建筑物表面裂缝的位置、宽度与长度。智能诊断技术则依据监测数据，运用人工智能算法对水利工程设施的健康状况进行评估与诊断，预测潜在故障与安全隐患。

三、智能化技术应用面临的挑战

3.1 数据安全与隐私保护问题

在智能化监测过程中，大量敏感数据的传输与存储面临严峻安全风险。网络攻击、数据泄露等问题可能导致水利工程关键信息被窃取或篡改，影响工程安全运行。例如，若黑客入侵水利工程监测系统，篡改水位、流量数据，可能使管理人员做出错误决策。

3.2 技术集成与标准统一难题

水利工程监测涉及多种智能化技术，不同技术之间的集成存在困难。物联网设备品牌众多、接口各异，数据格式与通信协议不统一，导致设备间互联互通障碍，影响监测系统整体效能。在大数据与人工智能技术应用中，不同算法与模型的兼容性也有待提高。此外，水利行业初步研究数字孪生“天空地水工”一体化感知系统，基础薄弱，行业内缺乏统一的智能化技术应用标准，各地区、各工程在智能化监测系统建设中各自为政，不利于系统的推广、升级与协同工作，制约了智能化技术在水利工程监测中的广泛应用。

3.3 专业人才短缺

智能化技术在水利工程监测中的应用，需要既懂水利专业知识又掌握智能化技术的复合型人才。当前，这类专业人才匮乏。水利工程领域传统技术人员对物联网、大数据、人工智能等新兴技术了解有限，难以有效运用智能化手段进行工程监测与管理；而信息技术领域专业人才对水利工程专业知识认知不足，开发的系统可能无法充分满足水利工程实际需求。

四、智能化技术在水利工程监测中的发展趋势

4.1 多技术融合创新

未来，物联网、大数据、人工智能、云计算等技术在水利工程监测中的深度融合将形成协同效应，推动监测模式发生根本性变革。云计算凭借分布式计算架构，可提供每秒千万亿次的计算能力，不仅能支撑 PB 级监测数据的实时处理，还能为复杂人工智能模型的训练提供算力保障，例如在流域洪水模拟中，通过云端 GPU 集群可将模型运算时间从传统的数小时缩短至分钟级。物联网技术通过搭载 5G 通信模块的智能传感器，实现监测数据的毫秒级传输，同时结合边缘计算技术，在传感器节点完成初步数据筛选与预处理，减少云端数据传输压力，像在灌区监测中，边缘节点可实时剔除传感器异常波动数据，确保上传至云端的流量、墒情数据更精准。

4.2 监测系统智能化升级

水利工程监测系统的智能化升级将贯穿数据采集、分析到决策的全流程，形成具备自主感知、自主学习、自主决策能力的闭环系统。智能传感器领域将涌现出搭载MEMS（微机电系统）技术的新型设备，其内置的温度补偿芯片可实现 的测量精度，同时集成的自诊断算法能实时检测电路故障与漂移误差，在黄河三角洲堤岸监测中，此类传感器已实现每小时自动校准一次，数据有效性从 85% 提升至 99% 。监测系统的自适应能力将显著增强，通过强化学习算法，可根据降雨量、水位变化等实时工况动态调整采样频率，如在暴雨期间自动将河道水位采样间隔从 10 分钟缩短至 1 分钟，而在枯水期延长至 30 分钟，既保证关键数据捕获，又降低能耗。

4.3 与数字孪生技术深度结合

数字孪生技术与智能化监测技术的融合将构建虚实交互的水利工程管理新模式，实现从 “被动应对” 到 “主动防控” 的转变。在建模环节，通过激光雷达扫描与 BIM（建筑信息模型）技术结合，可构建精度达厘米级的水利工程三维模型，再接入物联网实时传输的水位、应力、振动等 200 余项监测数据，使虚拟模型与实体工程的状态偏差控制在 5% 以内。在仿真应用层面，数字孪生系统可实现多物理场耦合模拟，如在已建成的丹江口水库的数字孪生模型中，能同时模拟水位变化引起的坝体应力分布、库岸滑坡概率与水质扩散过程，当输入未来 72 小时降雨预报数据时，系统可提前 24小时预测出可能发生渗漏的坝段位置及渗漏量。

五、结论

智能化技术在水利工程监测中的应用，已显著提升监测的效率、精准度与智能化水平，为水利工程安全运行提供了有力保障。尽管当前面临数据安全、技术集成与人才短缺、资金缺口等挑战，但随着多技术融合创新、监测系统智能化升级以及与数字孪生技术的深度结合，智能化技术在水利工程监测领域将展现出更广阔的发展前景。

参考文献

[1]王慧娟.智能化技术在水利工程监测与管理中的应用探索[C]//重庆市大数据和人工智能产业协会,重庆建筑编辑部,重庆市建筑协会.智慧建筑与智能经济建设学术研讨会论文集（一）.辽宁众俐程建筑工程有限公司;,2025:1169-1171.

[2]胡自勍.水利工程中的水闸智能化监测控制技术研究——以大藤峡水利枢纽工程为例[J].农业开发与装备,2024,(08):153-155.

[3]姜卫平,梁娱涵,余再康,等.卫星定位技术在水利工程变形监测中的应用进展与思考[J].武汉大学学报(信息科学版),2022,47(10):1625-1634.