大数据背景下水利工程监管系统构建研究

2022-08-26段磊

智能建筑与智慧城市 2022年8期

段磊

（安徽三洲水利建设有限公司）

1 引言

水利工程在民生发展和社会稳定保障方面有着极其重要的作用，所以国家对水利工程建设一直都有着明确的战略发展要求。由于现今时代已经步入科技信息时代，国家提出了要在民生工程领域加强科技应用的要求和战略，所以将大数据技术应用于水利工程管理是时代发展的必然趋势，也是现代化水利建设的重中之重。在具体水利施工中会产生大量信息数据，其中有许多数据都具备非常大的价值和作用，对于加快水利事业发展，提高工程质量有极重要意义[1]。

2 水利工程大数据特征

2.1 数据信息量大，来源种类繁多

分析水利工程管理工作的特点，在工程管理中会产生大量工程数据，且来自不同参建部门，来源多种类多，同时在施工建设过程中，会实时产生各类监测数据。特别在现阶段BIM 技术的广泛应用，水利工程建设需要以该技术为基础，构建各种各样的数据模型，这就进一步增加了工程建设中数据的信息量和数据种类。

2.2 数据动态变化和时效性强

水利施工建设中水文地质环境、气候等都可能出现一定的变化，所以在工程管理中，必须加强对这些要素的监督管控，并且这些要素存在动态化特征[2]。除此以外，与普通建筑工程相比，水利工程规模大，工序繁多，施工环境复杂，所以为了确保施工安全和工程质量，必须做好对各方面信息数据的实时监测，这样才能够根据实时信息数据对工程施工情况进行评估，及时制定相应的预案和方案，确保工程建设进度、质量和安全目标的实现。

2.3 不同数据源信息连接紧密，数据组成复杂

虽然在水利工程建设中会产生各种类型的数据信息，但各类数据信息间的联系极其密切，并且互相影响。比如工程标准、环境气候变化、机械设备运行情况等进度和施工效率直接相关；水情气候变化、水文地质等与施工安全又密切相关；施工采购、各自项目的工程进度质量数据等要与工程整体进度、质量和成本直接相关。

3 工程概况

某市通过招标选择相关企业构建了智慧水利大数据平台，项目总投资为380 多万。该平台在建成后，实现了对各类水利资源信息的全面整合和信息共享，有效促进了水利事业及事务的发展。文章在下文重点对该系统建设中的大数据构成系统框架以及应用建议进行分析。

4 水利工程大数据的构成

1）基础数据

该方面主要指的是各参建单位和水利工程方面的信息，如工程标段、单位工程、监测站点等相关数据。

2）空间数据

主要指的是各类基础地理信息，比如水工程地理信息、无人机遥感、GPS等得到的数据和影像测绘信息。

3）BIM数据

该类数据包括以BIM技术所构建的各种数据模型，比如导流围堰模型、边坡监测模型、工程构筑物模型等等，这些数据模型贯穿在整个工程建设以及运营管理期间，覆盖面广，种类繁多，因此对BIM 模型中的数据精确度、准确度、完整性都有很高要求。

4）业务数据

该类数据主要针对的是管理中所产生的各方面数据，如进度、成本、调度、安全、质量等业务中所产生的数据，所以这一方面的数据极其繁杂，并且信息量非常大，会随着工程建设进程的加快而不断增多。

5 水利工程智能监管系统的需求分析和系统架构

5.1 业务功能需求

在水利工程智能监管系统构建时，必须全面结合水利工程建设管理中各方面的业务需求。

1）安全管理

结合安全监管、变形监测、水位监测、安全教育等方面的信息数据，通过大数据、可视化技术等构建数据驾驶舱，从而实现对整个水利工程建设过程安全状态模型的推演，监测分析和评估水利工程的安全状态，提前预测各类安全隐患。同时还需要做好对各类安全隐患信息数据的分级评估，构建分级预警系统，结合监测数据做好对施工过程的动态安全预警[3]。

2）质量管理

依据质量计划、检测流程、评定标准等构建质量评价模型，通过大数据技术完成对工程施工中各环节各阶段的质量评定，准确定位工程建设中存在的不达标数据，对质量监督检测过程进行量化，用数据精准评估和管控工程质量。

3）进度管理

依据工程进度计划、施工进度、进度管控等构建进度评价模型，通过模型开展进度画像，自动识别工程建设中存在进度滞后情况，同时开展模型进度推演，实时掌握进度开展情况，并对可能影响进度的风险进行预测，提前制定相应的防控措施，确保进度管控目标的实现。

结合投资预算、成本造价、进度款支付等相关财务资金信息，构建相应的大数据资金评价模型，并与工程进度模型进行关联，对工程项目的投资、完成比、预付、实付等信息进行实时掌控和对比分析，以此实现对工程成本造价及财务的全过程管控[4]。

5）调度管理

结合工程中的用水供水、施工监测等相关数据，与周边泵站、管线、水闸等进行关联，构建综合调度数据模型，计算出科学合理的调度方案，并利用BIM技术开展调度预演，对调度方案的合理性进行全面验证，及时改正调度方案中的缺陷和不足。

6）运行和维护管理

关联安全监测、巡检、工程调度、疫情监测等相关信息，通过大数据算法对水利工程的运维情况开展监测评估，自动分析和定位运维中出现的异常，为运维管理工作提供及时有效的信息参考。

5.2 智能监管系统的基本框架

以大数据为基础进行信息化管理工作的开展是现阶段发展的必然趋势。在水利工程大数据智能监管系统设计规划中需要综合各个层面的要求和实际情况，具体可以围绕感知层、控制层和应用层来进行整个系统框架的搭建，如图1所示。

图1 水利工程智能监管系统的基本框架

5.2.1 感知层

感知层作为整个监管系统的核心和基础所在，主要负责采集和汇总水利工程建设管理中的各项信息数据，其来源包括传感器采集、测设备采集、人员上传数据等多种方式。同时在大数据监管系统感知层的构建中需要做好质量风险清单数据库的构建，质量风险清单中需要包括材料管理、质量管控、监督管控等各方面的内容。

5.2.2 控制层

该层主要负责管理工作的时限以及指令命令的发布。系统会根据不同层级的管理用户为其设置相应权限，然后授权给用户相应的管控权利，将各项工作指令传输到相应层级，最终由应用层进行反馈。

5.2.3 应用层

该层作为整个监管系统的顶层，最主要的作用在于将感知层、控制层所采集下达的指令进行计算、汇总和分析，进而完成对整个水利施工过程的动态监测、科学决策和有效管理。

6 提升大数据技术在水利工程监管中应用效果的措施和建议

6.1 强化大数据和“智慧水利”的研究和应用

智慧水利建设是当下水利工程事业发展建设的重中之重，而大数据技术的天生优势决定了其在智慧水利建设中必然能够发挥出极其重要的作用和价值[5]。尤其随着水利工程的信息化程度不断提升，将物联网、云计算、大数据等技术与水利信息系统进行全面结合，能够构建出具备远程动态监控、专家决策支持、数据库支撑的互联网综合管控平台，将水利工程建设中所产生的各方面信息数据进行整合关联，能够全面支撑水利工程信息化管理在动态性、时效性、功能性和智能化等各方面的功能和性能要求，及时排查和处理在工程建设和运维管理中存在的风险隐患，为水利工程事业的发展保驾护航。

6.2 完善管理制度，加强软硬件设备建设

制度对于确保水利工程信息化建设有着非常重要的作用，因此要想将大数据技术全面应用于水利工程监管，也必须构建相应的制度体系和保障方案，确保各项工作的有序推进。同时，大数据技术的应用也必须建立在相应的软硬件设备基础之上，所以在具体技术应用中必须给予足够的资金支持，及时整改和更新老旧落后的计算机设备和软件系统，不断优化和提升软硬件设备的性能，并建立相应的管理系统，充分发挥大数据技术在水利工程信息化监管中的价值和作用。