大数据技术在水利工程建设中的应用

李万林，马家林，程 洋

（仪征市水利工程总队，江苏 扬州 211400）

0 引言

水利工程施工是一项复杂而庞大的系统工程，涉及资源调配、 数据记录和质量控制等多个工作环节。只有通过科学的规划和精细的管理，才能确保施工过程的安全、高效和可控。 然而，在传统的施工管理中，常常面临数据收集困难、信息不准确和决策缺乏科学依据等问题。因此，需要引入先进的技术手段来支持水利工程施工过程中数据的收集、 分析和决策，从而提高施工效率和质量管理水平［1－2］。

大数据技术是对大量复杂的数据进行采集、存储、处理和分析，从而获知相关规律模式和数据趋势的技术［3－4］。该技术可将所采集的数据进行标准化和格式化处理，确保数据的质量和有效性，从而为后续的数据分析和挖掘奠定良好的基础， 其分析结果还可通过可视化形式展示， 使用户更加易于理解和应用［5］。 目前，大数据技术在水利工程施工领域的应用研究正在逐步深入，并取得了一些进展。如李海霞通过引入物联网、遥感和传感器等技术，实现了大规模数据的实时采集和处理［6］。 刘庆泉探索利用大数据技术进行施工风险和问题的预测和识别［7］。 杨波探讨了大数据技术在水利工程施工调度和管理中的应用［8］。笔者结合水利工程的施工特点， 分析了大数据技术的应用优势， 探讨了大数据技术在水利工程前期调研、施工调度、施工监控、后期管理4 个阶段的应用，总结现阶段还存在的问题及挑战， 以期为进一步探索大数据技术在水利工程施工中的应用提供参考。

1 大数据技术在水利工程建设中的应用优势

1.1 智能监测与预警

在水利工程施工中， 利用大数据技术可以进行实时、准确、全面的数据监测和分析，实现对水利工程建设全过程的监控与预警。 传统的水利工程施工监测主要是依赖于人工巡视和定期采集数据的方式，无法提供实时的、连续的监测数据。 而大数据技术可以通过传感器网络、 监控设备等实时获取水利工程各施工环节的数据，并通过实时传输和分析，及时发现异常情况和变化， 提升对水利工程施工过程的把控能力。同时，大数据技术还可以从多个维度采集和分析数据， 不仅涵盖了水利工程施工过程中各种关键参数（如温度、湿度、压力等多个变量）的监测，还可以实现对不同时间、空间、环境等因素的综合考虑，准确把握水利工程的现状和动态变化，为施工管理和决策提供较全面的数据支持。 大数据技术还可以对大量的数据进行规律和趋势分析， 通过数据挖掘、机器学习等方法，对水利工程施工过程中存在的风险和隐患进行预测。

1.2 施工过程优化与智能调度

大数据技术可以实现资源调度和施工工艺、流程及决策支持与管理的优化， 可以有效提高水利工程的施工质量和效率。如，大数据技术可以通过分析历史施工数据和预测模型， 合理安排和调度人员的工作任务，避免资源的重复利用和浪费；通过分析各个环节的工作时间和资源消耗， 优化施工顺序和流程，减少工期和成本；应用模拟和优化算法，寻求最优的施工方案和策略， 提高工程质量和资源利用效率；通过监测温度、湿度、振动等因素，及时判断施工环境是否达到工作要求， 减少构件误差和缺陷的发生；通过数据平台实现施工过程的集中管理，促进不同部门之间的协作和沟通，提高管理效率和水平。

1.3 决策支持与智能管理

大数据技术通过对历史施工数据的分析和模型预测， 可以总结归纳出施工环境中的关键变量和影响因素，为决策者提供科学参考。它还可以构建多种模拟场景模型，有助于决策和管理的优化。 同时，大数据技术还可以对各种传感器、 监控设备和遥感技术等进行联动实时监测，收集、整合和分析施工过程中的多维数据。 当数据出现超出正常范围或出现异常时，大数据系统会自动发出预警及处理建议，实现精细化智能管理。

2 大数据技术在水利工程各阶段的应用分析

2.1 前期调研和设计阶段

在水利工程前期调研和设计阶段， 大数据技术的应用主要包括以下几方面：（1）收集、整合和存储施工前期调研的多源数据， 解决传统手段下数据获取困难、数据不准确等问题。（2）结合遥感技术、传感器网络和地理信息系统等技术手段， 获取水文、气象、土地和环境等多种数据，构建完整的数据集。（3）通过数据分析，深入了解施工区域的特点和变化，如水资源分布、气候变化、土地利用状况等。（4）大数据技术的分析算法可以从众多数据中挖掘出内在规律及潜在的施工风险，为设计方案比选提供科学依据。（5）通过建立风险预测模型和算法，在设计阶段对施工过程中可能出现的风险进行评估， 增强设计方案的客观性和可靠性。 数据技术在水利工程前期调研和设计阶段的具体应用内容如图1 所示。

图1 大数据技术在水利工程前期调研和设计阶段的应用内容Fig.1 Application of big data technology on research and design at the earlier stage of water conservancy projects

2.2 施工进度计划实施阶段

在水利工程施工进度计划实施阶段， 大数据技术的应用主要包括以下几方面：（1）通过对比分析历史施工数据和实时数据，优化施工进度计划，确定最佳的施工顺序、工期和资源配置方案，提高施工效率和资源利用率。 （2）通过实时监测，了解资源利用情况并及时进行调整，避免资源浪费和短缺。 （3）结合传感器、遥感和物联网等技术，实时掌握施工现场情况，缩短应对突发事件的时间，减少不必要的损失。（4） 评估不同项目的施工进度计划和调度方案的效果，辅助方案的制订。比如某工程建设中需同时进行多个施工项目，且要调度不同的施工队伍、材料供应商和设备，使用大数据技术，可以将施工和供应链的数据整合在一起， 评估和比较不同项目的施工进度计划和调度方案。此外，大数据技术还可以评估不同调度方案对供应链的影响。 通过分析供应商的生产能力、交通状况、材料供应的稳定性等因素，预测每个调度方案的供应链风险和成本。 项目管理人员可以根据这些预测结果，优化调度方案，减少供应链风险，降低成本。大数据技术在施工进度计划实施阶段的具体应用如图2 所示。

图2 大数据技术在水利工程施工进度计划实施阶段的应用内容Fig.2 Application of big data technology on implementation stage of construction schedule of water conservancy projects

2.3 施工过程监控阶段

大数据技术可以接收目前常用的各种监测设备的数据，实现高精度信息识别转换，数据异常辨别也较为灵敏，所以施工质量能够得到较好的控制。如大数据技术可以通过遥感技术获取工程现场图像数据，对施工工序及操作动作均可实时管控或纠偏。通过它与各种传感器结合监测的工程结构物变形、温度等数据， 可以快速识别出结构物异常或某种不利变化趋势，有助于施工质量及安全的控制。应用大数据技术分析施工过程中的质量参数， 可以进行异常检测。 比如，在常见的混凝土工程施工过程中，大数据技术可以实时监测和分析施工人员的工作绩效、混凝土的坍落度、施工机械的工作状态等关键参数。如果某个工人的工作绩效明显下降， 或者混凝土的坍落度超过了规定范围，系统会自动发出警报。项目管理人员可以即时了解到这些异常情况， 并采取调整工人的工作任务或调整混凝土的配合比等措施，以确保施工的质量和进度。

2.4 工程维护和管理

大数据技术可对施工过程中产生的大量数据进行管理和维护。通过数据整理和筛选，有助于提取并分析有价值的信息，确定维护和管理方案，也可辅助制订较全面的精细化维护和管理方案， 有助于延长水利工程的寿命和使用效果。同时，大数据技术可涵盖多个大型三维模型的分析， 能够实时展示现场监测数据，便于对工程建筑物或河道进行维护和管理。运行维护期间的数据分析结果还可以作为施工质量及工程生态评估的重要依据。

3 存在的隐患与挑战

3.1 数据质量与安全问题

数据质量的首要挑战就是数据的准确性， 其次是数据的完整性和一致性。 大数据技术在水利工程施工中的应用需要依赖大量的施工过程数据， 而数据的准确性是保证应用效果的关键。然而，在数据的采集、传输和处理过程中，可能会出现一些干扰，导致数据的准确性受到影响。因此，在大数据技术的应用中，首先要采取措施确保数据的准确性。例如加强数据的验证、监测和校准等。 其次，大数据技术所涉及的数据通常是多源、 多样化的， 可能存在数据缺失、损坏或不完整的情况，应制订相关规定或制度，确保数据的完整。同时，水利工程施工涉及多个环节和多个部门， 不同环节和部门的数据可能存在不一致的情况。例如，不同的传感器可能采集到的数据有所差异，不同的监测系统可能存在数据冲突等。在利用大数据技术进行施工过程的监测和分析时， 需要解决不同数据源之间的一致性问题， 确保数据的准确性和可靠性。

在大数据技术应用过程中， 存在着数据安全隐患。在进行数据采集及存储过程中，必须遵守相关的法律法规，采取合适的数据隐私保护措施，确保敏感数据的安全。其次，水利施工中的数据存储和传输过程涉及多种技术和系统，如云平台、网络、数据库等，这些系统的安全性对于保护数据免受外部攻击和恶意访问非常重要。 确保数据的安全存储和传输需要采取适当的加密和身份识别技术， 以及安全审计和访问控制措施。同时，还应重视对数据的访问权限控制、数据备份和恢复、数据安全审计等方面的管理工作，建立健全的安全培训机制和安全策略，加强对用户访问控制和数据使用行为的监督， 确保数据的安全使用和保护。

3.2 数据获取与处理的技术难题

水利工程施工涉及海量的数据， 这对数据处理的性能和效率提出了挑战。 为了提高数据处理的效率，需要选择合适的数据处理框架和算法，还需要解决如何集成不同源头的数据， 并对各个部门和环节的数据进行统一管理和处理的问题。 对于大规模的水利工程施工中所涉及的数据采集和传输， 需要解决数据量大、数据源远、数据传输速度不够等问题。大数据处理的结果往往是多种多样的， 如何将结果进行可视化展示，并提供直观、易理解的结果和决策支持，同样是一个技术难题。 尤其在水利施工中，需要通过数据可视化技术，将大量的数据转化为图表、地图等形式， 以便决策者和相关人员能够直观地理解和应用数据分析结果。 后续还需要不断探索新的数据获取和处理方法，紧跟技术的发展和创新，推动大数据技术在水利施工中的应用进一步发展和成熟。

4 大数据技术在水利施工中的案例分析

大数据技术在水利工程施工中的应用涵盖了工程管理和控制、 水资源管理和调度、 工程施工和监测、环境保护和生态修复等方面。通过大数据技术的应用，可以实现工程的智能化管理、效率提升和安全保障，推动水利工程的可持续发展。

4.1 三峡水库智能监测与预警系统

三峡水库是中国最大的水利工程之一， 为了确保水库的安全运行， 有关部门从施工阶段就建立了智能监测与预警系统。 该系统通过监测水位、变形、淤积量等多个参数，实时收集大量的数据。通过将水库的实时监测数据和历史数据进行对比， 系统可以预测紧急排涝、泥沙冲损等情况，并及时通知管理人员采取相应的措施，确保水库的安全运行。

4.2 金沙江下游水库河道智能监测与预警系统

在金沙江下游地区， 为了预防大坝溃坝引发的洪水灾害，采用了智能监测与预警系统。该系统通过安装水位传感器、雨量计、温度传感器等设备，实时监测河流的水位、流量、水质和降雨量等参数。 利用大数据分析和预测模型， 可以预测河流水位的上升趋势和洪水的到来时间，提前采取相应的预防措施，降低洪水灾害的发生概率。

4.3 杭州湾大潮工程

杭州湾大潮工程是中国东南沿海的重要防洪工程，大数据技术被应用于工程施工和监测。通过建立智能监测与预警系统，实时收集水位、潮汐、风浪等参数的数据，并进行实时处理和分析。该系统可以预测潮汐的变化趋势，预警可能发生的洪涝风险，提供决策支持和紧急应对措施，确保工程安全。

4.4 云南滇池治理工程

云南滇池治理工程是一项重要的生态修复和水质治理工程， 工程建设全阶段利用大数据技术进行水质监测和环境保护。 通过安装水质传感器和监测装置，实时获取水库的水质数据，并通过大数据分析技术，识别水质污染源和重点治理区域。

5 结语

大数据技术在水利工程施工中的应用效果是显著的，它在提高施工效率、优化资源利用、实现智能决策和保障工程安全方面发挥了重要作用。 大数据技术通过实时监测和分析大量的施工数据， 可以及时发现潜在问题和风险，提前进行预警和调整，从而提高施工质量和安全性。 通过对多种数据源的整合和分析， 大数据技术可以提供全面的数据支持和决策依据，为管理者提供更好的决策支持。 此外，大数据技术的应用还能够优化资源配置和施工过程，有效提高施工效率和降低成本。 随着信息探查技术的不断发展和智能化水利设施的普及， 大数据技术在水利工程施工中的应用将更加广泛和深入。 尽管大数据技术在水利工程施工中取得了显著的成效，但仍需要加强数据质量管理、数据整合与标准化、数据分析和挖掘等工作，推动智能决策支持系统的发展，从而进一步完善和提升大数据技术在水利施工中的应用效果。