基于智能化技术的水利水电工程风险管理与优化路径

水利水电工程作为国家能源安全和水资源调控的重要基础设施，其运行安全直接关系到国民经济发展和人民生命财产安全。然而，由于工程建设周期长、环境条件复杂、施工规模庞大，项目在实施过程中常常面临诸多不确定因素，如地质灾害、极端气候、施工事故等，风险源广泛且相互交织，给工程管理带来严峻挑战。传统的风险管理方式依赖人工监测和经验判断，信息采集不及时、风险响应滞后，难以满足当前高标准的工程安全管理需求。在技术不断演进的背景下，智能化技术凭借其在数据处理、状态识别、预测预警等方面的优势，正逐步渗透到水利水电工程的各个环节，推动风险管理方式由“被动应对”向“主动感知、精准控制”转变。

一、智能化技术在水利水电工程风险管理中的应用现状

（一）主要智能化技术概述

水利水电工程风险管理中，智能化技术体系主要包括：大数据技术、人工智能（AI）、物联网（IoT）、遥感技术、无人机系统、建筑信息模型（BIM）和数字孪生。其中，大数据技术实现对多源异构数据的汇聚与处理，支持实时分析与趋势研判；人工智能技术（如深度学习、决策树、支持向量机等）被广泛用于风险模式识别和智能预警；物联网技术通过无线传感器网络构建动态感知系统，确保对水位、流速、压力、温度、渗漏等关键参数的连续采集与远程传输；遥感与无人机系统在地质灾害风险识别和施工区域巡检中提供高分辨率、可视化支持；BIM 与数字孪生则实现对工程全生命周期的动态建模与虚实同步，为风险预测与方案模拟提供基础平台。

（二）在风险识别阶段的应用

风险识别是管理的第一道关口。利用多源传感器集成系统，包括GNSS（全球导航卫星系统）、倾斜仪、应变计、水压计等，智能监测系统可实现对坝体稳定性、边坡变形、围岩压力、水位变化等关键指标的实时捕捉 [1]。例如，在高坝工程中，通过布设密集的光纤光栅传感器阵列，可实现毫米级位移和微应变监测，及时发现结构异常。在隧洞施工中，采用地质雷达结合 AI 图像识别模型，可快速识别围岩类型及潜在软弱带，预测突水突泥风险。基于历史数据的机器学习模型（如XGBoost、LSTM 网络）被训练用于识别各类风险事件发生的先兆特征，实现自动预警。

（三）在风险评估与决策阶段的应用

智能化技术使风险评估从静态评价向动态、多维、多目标评估模型演进。在复杂水电工程中，可构建以蒙特卡洛模拟、模糊综合评价和灰色系统理论为基础的多模型融合平台，实现对不同风险因子的综合定量评估 [2]。例如，在泄洪系统设计中，可结合大数据与 AI 预测模型对50 年、100 年一遇洪水概率进行模拟，并基于演化博弈算法优化闸门调度策略。此外，决策支持系统（DSS）基于 BIM 和 GIS 集成技术，实现对空间地形、工程结构、历史数据、实时状态的全息展示，支持应急预案仿真、响应路径选择与资源调度优化，提升决策的准确性和时效性。

（四）在风险响应与控制阶段的应用

风险响应环节强调快速、准确、可控。目前已部署多种智能响应机制，如通过 PLC 控制系统集成 AI 模型实现对闸门、泵站等关键设备的自动化控制，在应急状态下可自动执行闭合、泄洪、切换操作。在高山峡谷等地形复杂区域，通过布设 LoRa 低功耗无线通信网络连接无人机中继和地面传感器，保障应急通信稳定性。在实际案例中，某西南地区大型水电站启用基于数字孪生的“虚拟应急演练系统”，可实时仿真事故演化过程，评估响应方案有效性，提前调配物资、疏散人群、调整调度计划，极大提升应急反应能力。

二、水利水电工程风险管理存在的问题与挑战分析

（一）技术整合与系统兼容性问题

当前工程中应用的各类智能化系统多数为分阶段、分单位部署建设，缺乏统一顶层架构设计，系统间相互独立，存在数据格式不一致、接口协议不统一、标准缺失等“信息孤岛”问题。以典型的 SCADA 系统、GIS 平台和工程监测数据中心为例，三者之间往往由不同厂商搭建，采用各自的通信协议与数据库结构，导致数据无法实现高效交互、实时共享。数据融合分析工作需要大量手动整合，效率低且易出错，严重制约了多源信息在风险分析、趋势识别、联动响应等方面的深度挖掘与价值释放。此外，不同监测设备厂商采用的通信标准缺乏兼容性，如Modbus、Profibus、CAN 等接口协议差异显著，进一步加剧系统集成难度，限制了智能化管理平台向高度自动化、联动化发展的空间。

（二）智能化程度低，应用深度不足

虽然目前已有部分大型水利水电项目引入了物联网、遥感监测、AI 模型等先进技术，但总体而言，工程在智能化建设方面仍处于初级阶段，存在“感知层薄弱、边缘计算能力不足、模型实用性差”等突出问题 [3]。传感器布设多停留在关键节点，整体覆盖面有限，部分区域因缺乏传感设备而形成监测盲区；现有传感器精度多为 10−2 级，难以满足坝体微变形、结构裂缝等高灵敏度监测要求。在计算分析层，工程广泛采用的模型多为通用算法，缺乏与项目地质构造、水文气象、施工工艺等参数深度融合的能力，预测精度有限，且模型调参和验证仍需依赖经验。与此同时，由于系统维护与运维资源投入不足，传感器故障率居高不下，通信链路中断现象频繁，导致数据采集中断，最终影响风险识别和响应的连续性与可靠性。

（三）人员素质与组织协调瓶颈

智能化系统的运行不仅依赖于硬件设施和软件工具，更需要具备跨专业知识体系的管理与技术人才队伍。然而，当前水利水电工程项目管理团队多数由土木、水利、结构等传统工程背景人员构成，在数据挖掘、算法调优、系统集成等方面缺乏专业能力，难以有效驾驭复杂的智能平台和工具，致使部分系统功能处于“闲置”或“低效运行”状态，出现典型的“技术沉睡”问题。此外，在项目管理机制上，设计、施工、监理、业主等多方单位之间职责划分不清、数据接口割裂，缺乏有效的跨组织信息共享平台，协同机制不健全，容易造成风险信息在多方流转过程中延误或丢失，从而影响对突发风险的快速响应和统一调度。

（四）政策制度与标准规范滞后

与智能化技术飞速发展相比，当前我国在水利水电工程智能风险管理方面的相关政策体系和标准规范明显滞后，尚未形成系统化、可操作的技术框架。现行行业规范多集中在传统工程设计与施工领域，未能涵盖智能感知、数据集成、算法评估、预警触发等关键智能环节，导致项目实施过程中缺乏技术依据与评判标准。同时，智能化建设的初始投入高，缺乏国家专项财政补贴与风险投资政策支持，企业开展相关工作积极性不高。在行政管理层面，智能系统相关技术在立项审批、验收评估中所占权重不足。

三、基于智能化技术的风险管理优化路径探索

（一）构建智能化风险管理体系框架

构建系统化的智能化风险管理体系，应以“感知—传输—分析—控制”四层架构为基础，形成贯通全流程的闭环式风险控制机制 [4]。感知层是数据获取的关键环节，依托高精度传感器、遥感影像设备、倾斜仪、激光扫描等技术手段，实现对水位、流速、结构应力、温湿变化、渗流量、振动频率等关键参数的全天候在线监测。以某大型高坝项目为例，通过在坝体布设光纤布拉格光栅（FBG）传感器，实现毫米级变形监测，提升了对结构应力积聚的预判能力。

传输层主要借助5G 网络、光纤通信、LoRa 自组网及边缘计算节点，确保海量数据的高效、稳定、安全传输，尤其在复杂山地地形条件下，通过布设边缘节点，实现就地数据预处理，降低中心服务器负担。分析层则引入 AI 引擎（如贝叶斯网络、神经网络等）与专家知识图谱，结合历史事故案例库，构建自学习型动态风险评估模型，可对风险等级进行动态判别与趋势预测。控制层作为执行核心，实现对闸门启闭、排沙系统运行、抽排系统启动、应急广播等设施的智能联动，确保风险应对及时高效。某中型水库通过部署自动化联动系统，在突发强降雨预警后，系统自动判断蓄水风险等级，同步启动泄洪闸门，显著缩短了反应时间。

（二）关键技术集成与平台化建设

为解决当前系统分散、协同不足等问题，应推进监测、评估、预警、响应各模块的深度集成，构建“一张图、一平台、一中心”的综合智能风险管理架构。“一张图”即基于BIM 与GIS 融合技术构建的空间管理图层系统，将所有风险源、监测点、预警设备、应急资源等要素一体化呈现，实现三维可视化动态运维管理[5]。某水电站项目利用BIM 模型与倾斜摄影图融合，在调度指挥大厅实现了坝体、厂房、进水塔等设施的全景模拟与实时数据叠加，提升了现场管理直观性和响应效率。

“一平台”指构建统一的智能风控平台，集成大数据管理中心、风险预测模型库、风险处置预案库与多部门协作接口，支持多源数据融合与决策分析。例如，某水利枢纽建设项目将 SCADA 系统与 AI 分析引擎打通，实现风险自动评级、应对建议自动推送，改变了传统人工研判决策的被动局面。“一中心”是以集成调度指挥中心为核心的运营管理枢纽，通过整合视频监控系统、预警广播系统、人员调度模块与应急资源平台，实现多部门指令统一调度、响应链条快速启动，形成“平台调度—现场响应—指挥回馈”的闭环机制。

（三）强化智能风险管理制度与标准保障

智能化技术的推广应用亟需制度支撑与标准规范的保障。目前行业在智能风险识别、预警阈值设定、联动响应机制等方面缺乏统一标准，亟须制定如《水利水电工程智能风险管理技术规范》《工程智能感知设备布设指南》《预警等级划分技术导则》等基础性文件，明确各类工程应配置的传感器种类、布设密度、通信参数及响应机制。某地区在建设山区小型水电站群智能管理系统时，因缺乏统一数据标准，多个设备数据无法接入同一平台，最终导致预警响应链失效，造成重大损失。此外，应建立独立的第三方智能系统检测与认证机制，对所采用的软件平台、传感器产品、通信协议、安全防护能力等进行技术审查和质量认证，确保系统安全可靠运行。政策层面，也应通过财政补贴、税收减免、专项资金引导等手段，鼓励施工单位、设备供应商、平台开发商积极参与智能化体系建设，形成产业链上下游的协调推进格局。

（四）提升人员能力与组织协同效率

智能化系统的运行不仅依赖技术本身，更高度依赖人力资源的适配与组织管理机制的匹配。为打破传统岗位结构，应在工程项目中设立“智能工程技术岗位体系”，将 AI 算法工程师、数据分析师、系统集成工程师等角色正式纳入施工、监理与运维团队中。同时，应定期组织技术培训班、研讨会与岗位轮训机制，推动项目管理人员从传统土建、水工背景向复合型技术人才转变。某省水利厅在引入智能化管理系统后，制定了《智能技术岗位人员培训手册》，并要求新开工项目管理人员必须通过相应技术考核，显著提高了系统使用效率。

在组织协同方面，应由项目主导单位牵头，建立跨设计、施工、运维各阶段的数据共享机制与工作接口，通过构建统一的数字工程平台，推动各参与方基于同一数据库协同工作。某工程在建设初期引入协同工作机制，通过 Web 端数字化平台，各参与方可实时共享监测数据、风险预警信息与工程进度状态，有效避免了重复工作与信息孤岛问题，提升了整体管理效率与应急联动能力。

总结：

随着水利水电工程规模的持续扩大和运行环境的日趋复杂，传统风险管理方式已难以满足现代工程对安全性、实时性和智能化的要求。智能化技术的引入，为风险识别、评估、预警及响应提供了全新路径，显著提升了管理效率和工程韧性。当前应用虽取得一定成效，但在系统整合、技术深度、人才支撑及制度保障等方面仍存在明显短板。未来应从体系构建、平台集成、标准制定与能力提升等多维度协同推进，逐步实现水利水电工程风险管理由经验驱动向数据驱动、由被动响应向主动防控的根本转变。

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] 赵含雨 . 水利工程管理中智能监控系统的应用现状与未来发展趋势 [J]. 中国战略新兴产业 ，2024，（36）：60- 62.

[3] 王俤剀 . 水利水电工程复杂环境下的安全监测与预警策略分析[J]. 中国高新科技 ，2024，（24）：103- 105.

[4] 李坚 . 水利工程数字化与智能化发展趋势研究 [J]. 东北水利水电 ，2024，42（11）：64- 67.

[5] 陈杰 . 基于 BIM 技术的水利水电工程全生命周期管理分析 [J].低碳世界 ，2024，14（10）：124- 126.