数字化在水利工程管理中的整合实践策略

引言

随着我国经济社会的不断发展和人民生活水平的提高，对水利工程的需求日益增加。在过去，由于技术手段落后、管理方式陈旧等原因，水利工程管理存在诸多问题。例如，信息孤岛现象普遍存在，数据难以共享；传统人工操作模式效率低下，易出现错误或遗漏；缺乏有效的风险评估和应急预案，容易造成事故等，这些问题不仅增加了管理成本，还降低了水利工程的安全性和可靠性。因此，推动水利工程管理的数字化转型，实现信息共享、智能化操作和风险预警等功能，成为当前亟待解决的问题之一。利用大数据分析和人工智能技术，可以对水文、地质等复杂条件下的工程情况进行深入研究，优化设计方案，提高施工质量[1]。然而，要真正实现水利工程管理的数字化整合，还面临着一系列挑战。

1 数字化技术在水利工程管理中的具体应用

1.1 设计阶段

通过运用三维建模、虚拟现实等技术，设计人员可以直观地模拟和分析工程结构和环境条件，从而提高设计质量和效率。同时，数字化设计还可以减少图纸传递过程中的误差，确保工程设计的准确性和可靠性。

1.2 施工阶段

通过使用无人机、卫星遥感等设备进行实时监测和数据采集，可以及时发现和解决施工过程中的问题 [2]；通过建立工程管理信息系统，可以实现对施工进度、施工质量、施工安全等方面的实时监控和管理，从而提高施工质量和效率。

1.3 水利工程运营阶段

通过建立水利工程信息化管理平台，可以实现对水利工程的全面监测和管理，包括水位、流量、水质、能耗等多个指标的实时监测和分析。同时，通过建立故障预测和诊断模型，可以实现对水利工程的故障预警和自动诊断，从而提高水利设施的运行效率和安全性。

2 水利工程数字化管理的现状与挑战

2.1 各地区的信息化程度参差不齐

目前，水利行业的信息化程度已经出现了显著的两极化。三峡、南水北调等国家重大工程已经建立起比较完备的数字管理系统，从收集资料到智慧决策，形成了一套完整的计算机系统。在此基础上，通过对 SCADA 系统、BIM 技术以及物联网等技术的广泛应用，使项目的经营效益得到明显提高。但在我国，尤其是地处边远、寒冷山区的中小水电项目，其信息化程度明显落后。目前我国中小水利建设项目中，大约有65% 的项目仍然采用手工检查、纸张录入等方式进行，信息化覆盖率还不到 30%^[3]. 。

2.2 资料收集和传送的限制

目前，我国大部分的大型项目仍然采用单点和离散的方式进行数据收集，其中 70% 以上的重要参数都是依靠手工完成的。根据省级水利部门的调查，全省中小规模的水库水位资料，每6 个小时就更新一次，与实际运行要求相差甚远。其中渗透压力监测站占总渗透压力的 38% ，闸状态监测站的资料丢失或不正常占 45% 。在资料传送上，由于通讯设备及费用等原因，很多项目仍然使用常规的通讯模式，如 GPRS，其资料传送时延一般超过 5 分钟。而在寒冷的环境中，由于温度的降低，通讯装备的性能退化问题更为严重。

2.3 缺乏对资料的分析

虽然我国各重大水利水电项目每年可生成 10TB 以上的观测资料，但只有不到 15% 能够进行智能化分析。目前存在的问题有：1）数据规范化水平不高，各应用程序之间存在着格式上的差别，难以集成；2)数据处理手段相对滞后，中小规模项目数据处理仍然以 Excel 为主，占83% ；3) 缺乏专门的分析人员，尤其是精通水利知识和资料处理能力的高素质人员。例如，在防洪预报方面，大部分的项目仍然沿用传统的经验公式，其预报精度一般都在 65% 以下。目前，传统的机械状态检测方法中，传统的手动检测方法虚警率可达到 30% 以上，而利用振动频率与温度检测相结合的方法，可以将虚警率降低到 5% 以下。

2.4 系统集成度不高，自动化水平不高

“孤岛效应”是水利信息化建设中常见的问题。水利部门调查发现，所属各单位的单位，平均每家单位拥有4.7 套资讯，而完成资讯互联的只有不到两成。目前，调度自动化系统与GIS 平台、水雨情信息之间缺少一个很好的衔接，使得调度员在不同的系统之间进行人工转换，工作的效率很低。在自动监控系统中，除了极个别的大型项目之外，绝大部分的水利工程的自动化程度都在 40% 以下。目前，闸门控制和泵站运行等重要作业仍然依靠手工完成，不但工作效率低下（平均反应时间大于30min)，还具有很大的安全风险。

3 水工程项目信息化建设的集成战略

3.1 资料的整合和规范化

采用“1+N”体系结构，即 ¹ 个中央数据平台整合 N 个专门的子系统；在一个地区的实际应用中，本文提出的体系结构可以提高三倍的采集速度，减少管理费用的 45% 。该系统将以微型业务结构为基础，支撑横向扩充，以保证每天可容纳的海量数据量。在资料规范上，推荐以WaterML2.0 及 HDF5 为佳。通过对一项试验项目进行规范化改造，使各子系统之间的信息交互由过去的3 个小时变为了实时的。在寒冷的环境中，需要选择 -40^∘C 至 85^∘C 的工业级传感器，以及 LoRaWAN+5G 的混合网络方式。

3.2 情报处理和预报模式

基于“从少样本出发，不断优化”的思想，建立机器学习模型。其实现分为 3 个步骤：1)3-6 个月，3-6 个月，实现项目 3-6 个月的数字化；2) 2～3 个月的资料导入期，以达到资料的即时导向；3) 智能化运用阶段，进行模拟预报。通过对一座大型水电厂的数字化双子工程的实施，使其最优运行效果提高了 40% ，年发电功率增加了 10% 。

3.3 自动管理和非人操作

本文提出了一种基于“预估 + 回馈”的智能化闸门控制方案。推荐使用的无人机巡检设备：1）具有 2 千万像素的可见光摄像机；2) 温度计（温度测量准确度为 ±2 摄氏度）；3) 具有 ±3 厘米的距离的激光雷达。内蒙古一座库区应用结果显示，采用无人值守方式，可使人员检查工作量降低 70% ，故障辨识效率可提升 50% 以上。该系统应该具有路径自动计划的能力，并且能够与BIM 的项目进行连接。

3.4 集成和云计算

云计算体系结构提出“边界计算 + 中央云”的混合型模型。其中，边缘结点承担着门等高实时性（例如：门等），而中央云端则承担着海量的大数据分析与长时间存储。可以实现：1）实时监测（1 分钟级别的数据更新）；2) 警报推送（平行于各种途径）；3) 紧急情况下的命令（多人视频会商）。在长江大堤上安装了移动式平台，可将紧急情况下的反应速度减少 65% 以上，极大地提高了防洪工作的效率。

4 总结

综上所述，数字化技术在水利工程管理中的应用具有重要的意义。通过整合数字化技术，可以提高水利工程设计、施工、管理等各个环节的效率，降低成本，提高安全性。然而，要实现真正意义上的数字化整合，还需要一方面加强设计阶段反复论证、设备选型，建设阶段的资金支持、流程标准化和系统整合，运营管理阶段的高效数据利用、设备维护，为智能化做好基础。只有在各方共同努力下，才能推动水利工程管理的数字化转型，为水利事业的可持续发展贡献力量。

参考文献

[1] 赵霞 . 档案数字化整理与管理路径探究——以水利工程全生命周期为例 [J]. 经济师 ,2025,(04):28- 30+37.

[2] 王思远 . 水利工程建设管理中数字化技术的应用与前景展望 [J].黑龙江水利科技 ,2025,53(02):131- 134+139.

[3] 任天翔 , 直万里 . 水利工程建设管理数字化应用研究 [J]. 海河水利 ,2024,(12):95- 99.