数字化技术在水利水电工程安全管理中的应用与实践

摘要：在全球气候变化、极端天气频繁发生的大环境下，水利水电安全管理面临着多源多灾变的严峻挑战，传统的以经验为基础的安全管理模式已很难适应现代化建设的需要。项目旨在探索基于物联网、大数据、 GIS、数字孪生和 BIM等数字技术的全寿命周期安全管理方法，提高项目风险辨识、动态预警和智能决策，提升工程安全韧性。本项目拟采用多学科融合的方法，建立一套涵盖风险监控、设备健康管理、施工安全控制和灾害应急的智能系统，有效提高防洪调度的准确性和设备的安全可靠度，促进安全管理由经验驱动到基于数据的管理转变。

关键词：数字孪生；水利水电工程安全管理；物联网；大数据分析

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1 引言

水利水电是国家水安全和能源可持续发展的关键基础设施，其安全运营面临着严峻的考验。传统的安全管理方法依赖于人工巡检、经验判断和局部监控，无法有效解决复杂运行条件下的风险演变、隐患隐蔽和多维灾害的耦合等难题。近年来，随着物联网、大数据、人工智能、数字孪生等新兴科技的迅猛发展，为水利建设提供了一种智能化、全局性、前瞻性的解决方案。本项目以水利水电建设全寿命期的安全性需求为背景，探索数字技术在风险辨识、动态预警和智能决策等方面的潜在应用价值，为提高我国水利工程的安全性和抗毁性提供理论支持和实践途径。

2 数字化技术在水利水电工程安全管理中的研究现状

2.1 物联网（IoT）技术

通过无线传感器、智能终端、通讯网络等技术，可以在一定程度上解决水利工程施工过程中的问题。利用物联网技术对坝体应力、渗流、变形和环境等进行实时监测，并利用边界运算对其进行预处理和异常预警。同时，5 G与物联网的融合，可将数据传输延时缩短到毫秒级，为实时风险评估提供高效的实时支撑。

2.2 大数据分析技术

水利水电建设中存在着大量的、多来源的、异质的数据，传统的分析方法很难对其中隐含的关系进行高效的挖掘。通过对数据进行清洗、特征提取以及机器学习等方法，可以建立相应的风险预测模型。同时，利用大数据分析方法，对已有的交通事故案例进行深度挖掘，为交通安全管理提供知识地图和决策依据[3]。

2.3 地理信息系统（GIS）

地理信息系统是水利水电工程建设中一个重要的研究课题。基于 GIS技术，可以将地形、水文和地质等多源信息融合起来，建立基于地形地貌的地形地貌模型，实现对洪涝灾害的预测。

2.4 数字孪生技术

通过建立实体工程的“虚拟镜像”，数字孪生可以对整个项目进行动态模拟和预测。在水利水电研究中，将 BIM模型、实时监测数据和物理模型相结合，实现对不同运行条件下坝体受力响应的仿真和优化调度[1]。

2.5 BIM技术

建筑信息模型（BIM）是一种新型的结构形式，它能有效地解决城市道路交通运输中存在的安全隐患。在设计阶段， BIM技术可以对结构进行碰撞探测和载荷仿真，从而避免了设计上的矛盾带来的安全风险；在建设过程中，将 BIM技术和物联网技术相结合，实现对施工过程和人的行为进行实时监测。同时， BIM模型还可以为“数字化孪生”项目提供重要的数据来源，为运营期的长期安全性评价提供重要的技术支撑。

3 数字化技术在安全管理中的应用分析

3.1 实时监测与预警

物联网通过在水利工程中布设多种传感网络，建立起一套完整的水利水电工程监测系统。5 G网络具有低时延等特点，可实现对边远山区监测数据的快速回传，为远程山地灾害预警模型的建立提供了可靠的数据支持。利用大数据和地理信息系统等手段，对多源数据进行融合和智能化预测，是当前环境风险预警研究的迫切需求。

3.2 设备健康管理与维护

3.2.1 设备状态监测

本项目以物联网和大数据为基础，以多维度的数据获取和智能分析为手段，对装备的故障进行早期预警和精确定位。在水电工程中，通过布设分布式传感网，实现了对设施的实时监测，建立了整个生命周期的健康档案。传感器种类包括振动加速度，温度，压力，电流等，10 kHz的取样频率，保证了对高频动态信号的全面采集。

数字孪生是装备健康管理的重要手段。本项目拟通过构建与实物装备1：1对应的虚拟影像，实现对装备进行实时、同步的数据采集，并利用有限元和神经网络等方法对装备的机械性能进行动态修正。在实际器件和虚拟器件之间存在的误差超出一定的临界值时，会自动启动故障诊断程序。在关键设备监控方面，利用时、空数据融合的方法，将时间序列和空间位置信息相结合，对故障点进行三维定位。

在数据处理层次上，采用傅立叶变换和小波包分解等方法，对采集到的信号进行能量谱、密度系数等信息进行分析，并对其进行分析。在此基础上，云平台建立LSTM-CNN混合模型，利用历史数据对设备剩余寿命进行概率预测。

3.2.2 智能维护调度

通过对资源的合理分配和动态调整，实现对运行费用和安全风险的双重控制。在此基础上，结合设备的健康性、维修费用和停工期等约束，提出一种基于多目标优化的维修方案。

通过物联网和 BIM模型的深入结合，为工程机械设备的管理提供了技术支持。通过将超宽带定位标签和倾斜仪连接到该装置中，实现对物体的三维空间和位姿信息的实时采集，并与 BIM模型进行空间匹配。一旦设备进入危险区，该系统将会自动启动一系列的预警机制：第一级警报由车载终端发出，第二级警报由驾驶员发出，第二级警报是由连接装置的移动范围决定，第三级警报则是直接切断电源。

在设备能源效率管理中，以热力模型为基础，建立了能源消耗预测系统。通过对设备负荷率，环境温度等因素的分析，实现了对每一台设备的能耗的预测[8]。

在维修决策支持模块中，将工业标准、设备使用说明书和历史案例等的结构化数据进行了集成。在发现设备出现异常的情况下，利用图的推理方法，自动匹配出与之相类似的故障类型，并提出规范化的维护方案。

3.3 施工过程安全管控

3.3.1 BIM+GIS施工协同

基于信息模型和地理信息系统的集成，建立了一个完整的、完整的数字建筑环境。在设计阶段，将建筑、结构、机电等多个专业的三维建模与参数化设计相结合，利用碰撞探测算法对管线交叉、标高冲突等进行自动化识别，从而实现4 D施工仿真。在建设过程中，将 BIM和 GIS相结合，形成动态的进度沙盘，并利用 LoD （细部分层）进行多尺度的管理。通过在工地上安装的物联网终端，实时收集施工过程中的进度信息，并将其与 BIM模型进行空间和时间上的匹配，从而实现对项目进度的预测。在场址布局上，利用 GIS技术将地质资料和环境敏感区的图层进行叠加，以帮助弃渣场址的选择。在此基础上，将地质稳定、环境影响、运输距离等多个标准层的指标结合起来，构建了综合考虑地质稳定性、环境影响和运输距离的综合评判指标，从而得到最优的选址方案。

3.3.2 智能安全监控

该智能监测系统利用 AI视觉识别和可穿戴设备，对建筑工人的行为进行精细控制。在高危作业区域，利用携带红外传感器的无人机，对高温、有害气体等环境参量进行监测，并与 GIS相结合，形成热图，协助划定作业区域的安全边界。在此基础上，利用数字孪生技术建立的虚拟施工情景，模拟脚手架坍塌、模板支撑失效等事故，为安全训练提供沉浸式的模拟训练环境[10]。

3.4 应急响应与灾害模拟

3.4.1 数字孪生驱动的“四预”系统

通过“预测-预警-演练-预案”的提前闭环，数字孪生提高了应急响应的能力。在台风来临之前，该系统可以对不同雨强下的水库水位进行模拟，以帮助决策者做出最佳的调控方案。同时，数字化孪生技术可以模拟虚拟场景下的紧急疏散路径，优化救灾物资的调配路径，提高紧急反应的效率[5]。

3.4.2 灾害场景推演

在此基础上，建立了一套基于多种技术的灾难推演体系，实现了对极端事件的联动效应的仿真。在此基础上，利用 BIM模型和数值模拟技术，对坝体在地震荷载作用下的受力状态和裂纹的扩展规律进行了研究。在此基础上，结合社会经济资料，分析洪涝灾害对周边居民和交通干线的影响。联合学习框架为多项目协同灾难案例库提供了支持，提高了模型对未知风险的适应能力。

4 典型案例实践

4.1 数字孪生峡江水利枢纽（江西）

4.1.1 工程数字化管理与防洪调度体系

峡江“数字孪生”工程已建成710平方公里高精度遥感影像库，整合卫星遥感、无人机测绘和地基传感网，构建3D-GIS模型，实现水位、流量、坝体应力等多维信息的实时获取。以 BIM和数字孪生为基础，将洪水预报模型、调度规则库和知识地图集成于一体的“四预”防汛调度系统，形成了从洪水预报-风险预警-调度演练-预案生成的闭环管理体系，有效地提高了流域防汛决策的科学性和时效性[4]。

4.1.2 设备健康监测与智能应急响应

本项目拟在钢闸门、启闭机等关键装备上布设高精度传感器，通过对结构应力、振动频率等多个参量进行实时监测，并利用人工智能算法建立结构健康状态评价模型，从而达到对设备的早期故障预警和预防性维修的目的。在此基础上，利用边缘计算和联合学习等方法，将气象预报、实时水情和历史案例等信息进行融合，进行分时段预警推送和疏散路线优化，构建“监控-分析-应对”的智慧应急系统，确保项目运营和周边地区防洪安全[7]。

4.1.3 防洪减灾与设备安全双提升

在2024年赣江2号洪灾期间，峡江水利枢纽数字孪生项目准确预测了洪峰流量14500立方米/s （误差比只有8.2%），预泄腾库1.68亿立方米，实现削峰率11.03%，拦蓄洪水2.4亿立方米避免下游损失；该平台共收集了276万条监控信息，发现了12个早期缺陷，使设备的漏检率由15%下降到3%以内；在“四预”体系的支持下，将防汛预案的制定时间由几个小时压缩到分分秒秒，突发事件的处理效率提高40%，实现了由经验驱动到数据驱动的转变。

4.2 珠三角水利工程数据治理实践

4.2.1数据治理与模型驱动核心架构

珠三角水利水电工程通过多源信息融合，打破水文、气象、工程运行等各方面的信息屏障，构建统一的数据标准和接口规范，为实现智能调度提供重要的理论依据和技术支持。在此基础上，将水动力模型、机器学习算法和地理信息系统相结合，构建““四预””（预测、预警、推演、预案）系统，开展东江流域洪水演变、咸潮入侵过程动力学模拟及调控策略优化研究，提高流域防洪和水资源配置的精度[2]。

4.2.2 协同计算与智能决策支撑

项目创新性地运用区块链、知识地图等技术，利用区块链、知识地图等方法，保障防洪调度决策的可溯源性，建立水利工程安全知识库，实现专家经验和历史案例的有效重用。同时，基于边缘计算和云计算的协作框架，实现对闸门开度、泵站流量等高频监控信息的局部边缘节点进行实时处理，并由云平台进行远期趋势预报和跨地域调度优化，最终实现“边云协同”的智能化决策闭环。

4.2.3 珠三角水利工程数据治理与协同应用成效

珠三角水利水电利用“数字孪生”技术，对南水北调中线工程的输水路线进行了动态优化，预计2023-2024年冬季调水将达到16.9亿立方米，超过规划的3.4亿立方米，为粤港澳地区的用水提供了有力的保障。通过模拟台风、咸潮等极端情景，优化应急供水方案，使深圳和东莞的抗咸潮时间控制在2小时以内，大幅提高陈行等重点水源地的供水安全。在此基础上，建立15条数据管理规范，实现跨部门信息的共享，实现珠江流域防洪调度的协同效能提高50%，为实现区域水资源的智能化调度提供标准化支撑。

5 结论

本研究显示，通过物联网、大数据、 GIS、数字孪生、 BIM等多学科的深度融合应用，实现风险辨识、动态预警、智能决策全过程优化。通过本项目的研究，不仅可以提高监测数据的实时性与精度，而且可以显著提升防洪减灾和设备健康管理水平，促进工程安全由经验驱动向数据驱动的转变。随着边缘计算、联合学习、区块链等新兴技术的深入发展，水利水电工程安全管理将向智能化、高效率方向发展。建立规范的工程数据治理系统，推动多源异构数据共享和协同分析，将不断提高工程全寿命周期风险管控水平[9]。同时，基于数字孪生技术的恢复力评价模型，提升工程应对极端天气事件的适应能力，为国家水资源安全与能源可持续利用提供技术支持。只有不断地进行技术创新和实践探索，才能使水利水电工程安全管理工作上一个新台阶。

参考文献：

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