水电站大坝安全监测技术进展与应用分析

引言

大坝作为水电站的核心工程结构，承担着蓄水、发电、调节水流的重要职能，其运行安全直接关系到下游区域的生命财产安全。随着建设规模扩大和运行年限增长，大坝所处的自然与荷载环境日益复杂，潜在安全风险不断累积。传统监测手段存在响应滞后、覆盖面有限、数据精度不足等问题，难以满足现代工程的安全管理需求。近年来，以传感技术、遥感测量、BIM+GIS 集成平台为代表的智能监测手段加速发展，实现了对大坝状态的动态感知与精准预警。本文将围绕水电站大坝安全监测技术的体系构成、关键技术进展与工程应用效果展开探讨，力求为监测系统优化与风险管理机制建立提供理论支撑。

一、大坝安全监测系统构成与现状分

（一）安全监测系统的组成与功能

大坝安全监测系统主要由感知单元、数据采集装置、数据传输网络、数据处理平台和预警决策系统构成。这一系统可实现对大坝结构状态、周边环境、水位、水压、渗流、变形、温度及应力应变等多维信息的实时监控。其核心功能在于及时识别潜在风险并辅助决策，保障工程稳定运行。随着传感器精度提升和信息技术发展，监测系统已向集成化、智能化方向演化，能够有效支撑全天候、大范围、多参数的动态监测与自动预警管理。

（二）不同类型大坝的监测需求差异

不同类型大坝由于材料构成、结构形式和受力方式的差异，对监测内容与手段提出了不同需求。土石坝对渗流监测和坝体变形监测的依赖较高，需密集布设孔压计和沉降观测点；混凝土坝则更关注结构应力应变、裂缝发展与温度控制，常应用嵌入式应变计与红外测温设备。碾压混凝土坝结合了两者特性，其监测系统在布置方案和设备选择上更加复合化，需根据坝型特征制定差异化技术路线以确保监测效果。

（三）我国水电站大坝监测体系发展现状

我国水电工程迅速发展带动了大坝监测体系的技术进步，较大规模水电站多已建立较为完善的安全监测系统，涵盖自动监测、人工巡查与远程诊断等多层级结构。尽管总体水平显著提升，部分中小型工程仍存在布设不规范、设备老化、数据处理能力不足等问题。近年来，政策法规不断完善，推动监测技术标准化和智能化升级，部分新建工程开始引入BIM、物联网、大数据分析等手段，逐步形成覆盖全生命周期的现代化监控体系。

二、关键监测技术的进展与比较分析

（一）变形监测技术的演化与精度提升

变形监测是评估大坝运行状态的重要手段，传统以水准测量、三角高程等人工观测为主，数据周期长、精度受限。现代技术引入GNSS、全站仪、激光雷达等高精度自动测量设备，有效提升监测效率与精度。非接触式光学监测技术也在不断推广，具有大范围覆盖和动态感知的优势。随着设备集成度提升与算法优化，当前变形监测可实现毫米级甚至亚毫米级精度，为大坝安全管理提供了更可靠的技术支撑。

（二）渗流与渗压监测手段的发展路径

渗流问题是大坝失稳的主要诱因之一，渗流与渗压监测主要依赖孔隙水压力计、渗压管、流量计等设备。现代技术发展推动了无线传输、多点同步采集与低功耗传感设备的广泛应用，使数据获取更加高效稳定。基于光纤传感、MEMS 传感器的新型设备逐步应用于深部渗流监控，能够实时反映微小渗流变化。通过数据融合与模型分析技术，可实现对渗流路径和趋势的精确评估，为病害预警提供科学依据。

（三）应力应变与温度监测的集成创新

应力应变监测可评估大坝结构受力分布与内部变形情况，是判断潜在裂缝、滑移风险的重要依据。传统方法采用电阻应变计和应力计进行布设，当前则逐步引入光纤光栅（FBG）、分布式光纤监测等先进手段，实现大范围、实时、连续数据采集。温度变化作为影响混凝土结构应力的重要因素，也被同步监控。将两类监测手段集成于统一系统中，不仅提高了数据的互补性，还提升了对结构响应机制的综合识别能力。

三、智能监测技术的应用与典型案例

（一）传感器网络与物联网在工程中的集成应用

传感器网络和物联网技术的深度融合为大坝安全监测注入了全新活力。通过在坝体、坝基及其周边布设多类智能传感器，实现了对形变、位移、温湿度、渗压等多参数的连续感知和协同分析。系统支持远程自动配置、故障自诊断和节点动态调整，提升了网络的自适应能力与运行稳定性。数据传输由低功耗广域网或 5G 网络保障，确保了高频次、大容量数据的高效上传与处理。配合边缘计算平台，系统能在本地快速完成初步分析与异常识别，大大缩短响应时间。云端平台则对接专家系统与历史数据库，支持复杂模型训练与多场景风险模拟，实现了从感知层到决策层的闭环管理。

（二）遥感与三维激光扫描技术的协同监测

遥感技术凭借高空覆盖能力，可对大坝及库区环境进行宏观监测，适用于滑坡、沉降、水体分布等变化的观测。三维激光扫描技术提供高精度数字表面模型，便于结构变形、裂缝发展及坝面细节的立体还原。两者结合后，可实现全方位、多尺度的监测数据获取，有效弥补单一技术的局限。在大体积坝体或地形复杂区域应用协同监测技术，能提升风险感知的空间精度与应急响应能力。

（三）基于大数据与人工智能的安全评估平台构建

大坝运行过程中积累的大量监测数据为构建安全评估平台提供了坚实基础。这些数据涵盖变形、渗流、应力、温度等多种监测指标，通过人工智能技术的深度学习算法，可自动识别非线性关系与潜在风险模式，有效提升预警的准确性与及时性。借助云计算与边缘处理技术，平台可实现数据的实时更新、自动清洗与智能判读。系统还能根据环境变化自动调整分析参数，提高模型适应性。平台的可视化界面支持对风险区域的图形化展示，并与调度、运维系统联动，构建起集数据感知、趋势预测、智能决策于一体的综合安全保障体系，为大坝生命周期管理提供智能化支持。

结论

水电站大坝的安全运行关系重大，其监测体系的技术进步已成为保障工程稳定不可或缺的环节。当前监测技术正向智能化、集成化、远程化方向持续演进，传感器精度提升、监测手段多样化及评估系统智能化共同推动监测能力迈向新台阶。通过典型应用案例可见，新一代监测技术显著提升了预警的实时性与准确性，但在系统稳定性、数据融合与人员操作培训等方面仍存在优化空间。未来需加强监测系统的顶层设计与全生命周期管理，推进信息技术与水利工程深度融合，实现对大坝健康状态的全方位感知与科学决策支撑，为水电工程安全与可持续运行提供坚实保障。

参考文献

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