水利工程运行期安全风险多级防控机制与实证研究

一、引言

水闸与泵站作为水利工程体系的核心枢纽，在防洪排涝、水资源调配中扮演关键角色。水闸通过闸门启闭调控水位，泵站则依靠机电设备实现水体提升，但两类工程在长期运行中面临复杂风险：水闸可能出现闸门变形、启闭机故障，泵站易发生电机过热、水泵磨损等问题。近年某城市排水泵站因叶轮卡滞停机，导致区域内涝；某沿海挡潮闸因闸门锈蚀渗漏，引发上下游水位失控，此类事故凸显传统防控模式的不足。传统防控多聚焦单一设备检修，缺乏系统性协同。例如水闸巡查仅关注表面裂缝，忽视闸室内部止水装置老化；泵站依赖人工听诊电机异响，难以及时发现轴承早期磨损。构建多级防控机制，通过整合基层管理、部门协作与区域调度资源，成为提升防控效能的必然选择。

二、水闸与泵站运行期安全风险特征及防控现状

2.1 风险特征分析

复杂性与多样性：水闸风险涵盖闸门止水橡皮老化、启闭机钢丝绳磨损、闸基渗透等；泵站风险包括水泵气蚀、电机绝缘老化、电气系统故障等。沿海地区水闸还需应对海水侵蚀，泵站在暴雨季节可能遭遇进水池淤积，风险因素交织叠加。

隐蔽性与突发性：闸室底板裂缝、泵站水下管道腐蚀等隐患难以目视发现，常需借助专业检测；泵站电机轴承润滑不足初期无明显征兆，一旦恶化可能短时间内引发设备抱死。

连锁性与放大效应：水闸闸门故障可致上下游水位异常，诱发堤防漫溢；泵站停机可能引发区域内涝，甚至波及配电系统安全。某排涝泵站停机 2 小时，导致周边 3 平方公里区域积水超半米，交通瘫痪。

2.2 现有防控短板

识别手段滞后：中小型泵站物联网传感器覆盖率低，水闸巡查依赖人工敲击闸门判断锈蚀，难以及时捕捉设备劣化趋势。

评估主观性强：风险等级划分多依赖经验判断，如评估启闭机风险时，未结合设备使用年限、部件损耗程度等量化指标，导致高风险设备未能优先检修。

部门协同低效：水利、气象、应急等部门信息平台未联通，某水闸遭遇超标准洪水时，气象预警滞后 1 小时送达，错失预泄腾库时机。

三、多级防控机制构建与实施路径

3.1 三级防控架构设计

3.1.1 基层巡查层

水闸管理所与泵站管理处作为风险防控的前沿阵地，肩负日常巡检与实时监测双重职责。巡查人员按标准化路线对闸门止水橡皮、启闭机钢丝绳、电机轴承等关键部位开展 “望闻问切” 式检查，通过目视裂纹、触摸温升、倾听异响等手段识别显性隐患。同时，智能监测设备以分钟为频次采集闸门开度、电机温度、水泵振动等数据，经边缘计算节点实时传输至管理平台，生成动态监测曲线。每日需结合现场巡检与数据比对，编制包含设备运行参数、隐患位置描述、初步处置建议的《巡查日报》，通过管理信息系统逐级上报，确保风险信息从现场到管理层的闭环流转。某中型水闸通过部署倾角传感器，曾实时捕捉到闸门启闭时 0.7^∘ 的异常偏角，提前发现轨道变形隐患，避免了闸门卡阻事故。

3.1.2 部门协同层

部门协同层通过整合水利、气象、电力、应急等跨领域资源，构建 “信息互通、会商联动” 的工作机制。每月召开多部门联席会议，气象部门提供未来 15 天降水概率预测，电力公司通报泵站供电可靠性分析，水利部门共享工程运行状态，联合研判潜在风险并编制应急预案。依托统一的数据交互平台，水文监测数据、 =48 预警信息与设备状态参数实时共享，当系统预测 24 小时降雨量超阈值时，自动触发跨部门响应流程：水利部门启动水闸预泄腾库，电力部门检查备用电源切换，应急部门预置抢险队伍，实现从预测到处置的全链条协同。某排涝泵站曾因电机故障停机，协同平台同步向水利、电力、应急部门推送告警，三方 15 分钟内完成停机检修、电源保障与临时排水的分工处置，将内涝影响控制在最小范围。

3.1.3 区域联动层

区域联动层以流域管理机构为纽带，构建覆盖上下游、左右岸的水闸泵站调度网络。流域管理局牵头制定《防洪联动调度规程》，明确各工程在不同洪水等级下的调度权限，如干流流量超 5000m³/s 时，支流沿线水闸需按统一指令调整开度。通过部署流域联合调度平台，分散的水闸泵站运行数据实时汇聚至控制中心，管理人员可远程协同调控水位，实现 “上游拦蓄、中游错峰、下游抽排” 的联动调度。2024 年某流域遭遇超标准洪水时，联动机制协调 12 座水闸泵站协同运作，将洪峰流量削减 30%，保障了 5 座城市防洪安全。此外，跨区域应急联动协议明确，当某地区泵站 capacity 不足时，可调用相邻流域闲置设备支援，形成流域尺度的风险共治体系，较传统调度模式提升防洪效率 40% 以上。

3.2 风险防控关键环节优化

3.2.1 多元化识别方法

水闸采用无人机搭载高清摄像与红外热像仪进行航拍巡检，通过图像识别技术对闸体表面裂缝、混凝土剥落等缺陷进行毫米级检测，某沿海 该技术发现隐蔽性裂缝 12 处，检测效率较人工提升 8 倍。泵站在电机轴承、水泵叶轮等关键部位 实时采集振 谱数据 ，通过傅里叶变换分析识别不平衡、轴承磨损等潜在故障，某排涝 月发 现叶轮 蚀隐患。同时建立覆盖设备设计参数、运行日志、检修记录的风险数 库， LSTM 神经网络）对水泵轴承、闸门启闭机等部件的剩余寿命进行预测，误差控制在 ±15% 以内，为检修计划制定提供数据支撑。

3.2.2 动态预警响应

构建三级预警阈值体系：当泵站电机温度超过 90℃时，系统自动触发一级预警，联动启动备用机组并向检修班组推送故障定位信息，某泵站曾借此在 10 分钟内完成主备机组切换，避免电机烧毁事故；水闸闸位偏差超过 0.5 厘米时触发二级预警，通过短信、APP 同步向管理负责人推送告警，附带闸门启闭曲线异常分析；遇超标准洪水等极端工况时启动三级预警，同步联动上下游水闸泵站调度。预警响应时间从传统人工巡检的 2 小时缩短至 5 分钟内，某流域水闸在台风期间通过实时预警提前 2 小时完成闸门调度，削减洪峰流量 20%。

3.2.3 防控措施集成

工程措施方面，对服役超 15 年的水闸闸门采用电弧喷涂锌铝复合涂层进行防腐处理，耐蚀年限从 8 年延长至 20 年；在泵站电机定子绕组嵌入光纤传感器，实现温度、局部放电的在线监测，故障预警准确率达 95%。非工程措施包括每季度开展水闸应急启闭、泵站反水锤操作等实战演练，结合 VR 技术模拟设备故障处置场景；推行操作人员 “理论 + 实操” 双认证制度，某管理处通过技能认证后，设备误操作率下降 70%。技防与人防的协同使某流域水闸泵站的重大事故发生率较实施前降低 65%，年度维护成本节约 120 万元。

结语

水闸与泵站运行期安全风险多级防控机制通过整合基层巡查、部门协同与区域联动的多层级资源，彻底改变了传统 "故障后处置" 的被动模式，构建起 "风险预判 - 早期识别 - 主动防控" 的全链条管理体系。面向未来，可深度融合人工智能技术提升风险预测精度：利用深度学习算法对水闸裂缝发展、泵站振动频谱等历史数据进行训练，构建故障演化预测模型，实现设备剩余寿命的精准预判；开发基于计算机视觉的无人机巡检系统，通过 AI 图像识别自动标记闸体表面缺陷，将检测效率再提升 2-3 倍。同时推动流域级联合调度标准化建设，制定跨区域水工程协同调度规程，建立统一的数据交互协议与应急响应流程，实现从单一工程防控向流域风险共治的升级，为 "智慧水利" 建设提供可复制的技术范式与管理框架。

参考文献

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[2]张浩杰.水利工程防洪安全风险分析及应对策略[J].水上安全,2025,(07):139-141.

[3]杨珊丽.水利工程安全风险分析及信息化技术应用研究[J].水上安全,2025,(07):142-144.