水利水电施工安全风险动态评估与控制策略研究

水利水电工程是国家能源与水资源战略的重要支撑，也是社会经济发展的基础。随着工程规模扩大和技术复杂度提升，复杂地质、气候变化及外部干扰使施工安全风险日益突出，稍有疏忽便可能导致严重事故和人员伤亡。近年来，安全管理愈发受到重视，但传统事后静态风险评估已难满足动态化需求。深入研究施工风险的动态特征与控制策略，有助于实现更精准的风险预防和高效的安全保障。

一、水利水电施工安全风险的特征与分

（一）水利水电施工的工程特点

水利水电工程包括大坝、引水隧洞、厂房和溢洪道等复杂结构，施工涉及土石方开挖、混凝土浇筑、钢结构安装等多环节，周期长达数年。施工区域多在高山峡谷和地下洞室，地质复杂、气候多变，常用TBM、塔吊、大功率爆破等大型设备，要求施工精度高、安全系数大。尤其大坝大体积混凝土需采用分层分块浇筑并配合智能温控系统实时监控，以防裂防温差。

（二）施工安全风险的主要类型

风险分为自然灾害、工程技术、管理及外部环境四类。滑坡、泥石流、洪水等自然灾害威胁边坡稳定；工艺风险如爆破用量失衡致围岩失稳，大坝混凝土水胶比不当引发缺陷；管理风险来自人员培训不足、制度不严；外部风险如上游泄洪或政策变动也可能造成影响。

（三）施工风险的动态性与不确定性

风险随施工阶段、环境条件及人为因素不断演变，如坝基开挖期侧重爆破与边坡稳定，浇筑期则关注混凝土温控 [1]。暴雨、断层及涌水等不确定因素常致新风险，且风险间存在连锁效应。需建立动态风险识别与实时监测体系以快速响应。

二、施工安全风险动态评估方法研究

（一）动态风险识别与监测体系

动态风险识别的基础是构建全面的风险指标体系，涵盖技术、环境、管理、人员和外部因素五大维度。例如，在坝基施工中可通过监测孔隙水压力、边坡变形、爆破振速等参数实现风险早期识别。风险识别方法包括基于工作分解结构（WBS）的逐层分析、基于专家判断的德尔菲法，以及结合事故数据库进行历史数据挖掘 [2]。在监测技术方面，近年来广泛应用了 GNSS 位移监测、光纤光栅应变传感器、三维激光扫描和无人机航测等先进手段，实现边坡、基坑及隧洞的连续监控。物联网（IoT）技术的引入，使得温度、应力、振动及湿度数据能够实时传输至监控中心，通过大数据平台进行动态风险分析。

（二）动态风险评估模型构建

传统的静态风险评估方法已无法适应施工过程的快速变化。模糊层次分析法（F-AHP）能够通过专家打分与权重分配，对风险因素进行定性与定量分析；贝叶斯网络模型则能利用风险因果关系的动态更新，进行概率预测。例如，在坝体浇筑阶段，可利用贝叶斯网络将混凝土温度、湿度与开裂风险建立动态关联，实时调整冷却管水流量。此外，基于 Monte Carlo 模拟的随机分析方法也被应用于风险场景预测，通过数千次随机模拟计算，获得施工过程中事故发生的概率分布。

（三）风险数据的动态处理与预警机制

在施工现场建立大数据分析平台，通过数据采集模块将传感器、视频监控、无人机巡检等多源数据汇聚至中央服务器。利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或长短期记忆网络（LSTM），实现对风险趋势的预测与异常检测。预警机制方面，通常采用分级预警模式：当监测值接近阈值的 70% 时启动一级预警，提示施工单位关注；达到阈值时启动二级预警，要求立即采取技术措施；超过阈值则进入三级预警，启动应急预案并停止相关作业。

（四）评估案例分析

在某西南大型水电站施工中，通过建立基于贝叶斯网络的动态风险评估系统，将温度传感器和 GNSS 位移监测数据接入模型，实现了坝体混凝土的裂缝风险实时预测。结果表明，通过对冷却水管流量和搅拌时间的调整，裂缝发生概率降低了 30% 以上。此外，在引水隧洞施工中，通过布设光纤光栅监测拱顶变形及围岩应力，结合动态评估模型，成功预警了两次潜在塌方事故，避免了重大损失。

三、水利水电施工安全风险控制策略

（一）风险控制的总体思路

施工安全风险控制需遵循“预防为主、动态管理、闭环反馈”的原则。风险控制不仅在于施工前的预判，更重在过程中的实时调整与后期的改进。建立全周期风险闭环管理体系，即从风险识别、评估、预警、控制到复盘，每个环节都形成可追溯的数据链。

（二）施工阶段的风险控制措施

在设计阶段，应对施工方案进行多维度的风险可施工性分析，利用BIM 技术对施工过程进行三维建模、碰撞检查及工艺流程优化，以确保设计方案安全合理。施工准备阶段需严格审查大型设备的安全性能，对塔吊、混凝土泵车、爆破器材等关键设备进行全面检测，确保其各项参数达到标准要求，并建立设备健康档案。施工实施阶段通过信息化平台实现作业可视化调度，实时监测关键指标，如爆破震速控制在 10cm/ s 以内、混凝土入模温度不高于 25°C 、边坡位移速率控制在 1mm/d 以内，并根据实时监测数据动态调整作业计划。竣工验收阶段应组织多方参与的风险复盘会议，深入分析施工中出现的隐患案例，并制定针对性改进方案。

（三）信息化与智能化管理策略

建设基于 BIM 与 GIS 融合的智慧施工平台，实现对施工区域的三维可视化展示和风险点的动态标记，并通过多维信息交互实现施工安全的智能决策。利用大数据分析、人工智能算法对风险进行趋势预测，如通过长短期记忆网络（LSTM）模型对边坡滑移速率进行预测和提前预警，从而提高风险感知能力 [3]。数字孪生技术则可将真实施工现场与虚拟模型实时联动，形成全要素、全时段的虚拟仿真环境，提前模拟风险场景并生成可行应对策略，为施工指挥中心提供更科学的决策依据和应急演练手段。

（四）应急管理与事故响应

针对火灾、爆炸、滑坡、设备故障等常见施工风险，需制定多层次、分级响应的应急预案，并定期组织全员参与的应急演练，以检验预案的可行性和响应速度。施工现场应建立完善的通信保障系统，配备卫星通信设备、高清移动视频回传装置以及无人机巡查系统，确保应急期间信息能够在第一时间上传至指挥中心并进行分析处置。事故发生后，要在10 分钟内完成现场作业人员的安全撤离，并在 1 小时内组织专业团队展开事故调查、应急救援和复盘分析，确保事故经验能够快速转化为改进措施，最大限度地减少损失和次生灾害。

水利水电施工安全风险具有动态性、复杂性和多维性，传统静态分析已难以应对现代工程的安全需求。通过引入动态风险评估模型、物联网实时监控、大数据分析与智能化控制平台，可实现对风险的实时识别、预测与应对。在实践中，基于贝叶斯网络和数字孪生技术的应用有效提升了风险管控效率与准确性。未来，随着 5G、云计算和人工智能的发展，水利水电施工的安全管理将更加智能化和自动化，实现施工全生命周期的精细化风险控制。

参考文献

[1] 吕炳辰 , 单耀 . 浅谈水利工程施工过程中的安全管理 [J]. 治淮 ,2024,(11):98-99.

[2] 刘春登 . 水利工程施工安全风险评估及管理研究 [J]. 治淮 ,2024,(02):46-47.

[3] 肖同霞 . 水利水电工程施工安全管理研究 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2024,(21):199-201.