大壩智能建設(shè)研究進(jìn)展

2019-03-07 09:07鐘登華時(shí)夢楠王佳俊

水利學(xué)報(bào) 2019年1期

鐘登華，時(shí)夢楠，崔博，王佳俊，關(guān) 濤

（天津大學(xué) 水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300350）

1 研究背景

大壩建設(shè)攸關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國計(jì)民生，是水利水電工程建設(shè)中最為重要的建設(shè)部分。法國于1878年修建了世界上第一座水電站，自此大壩建設(shè)技術(shù)逐步發(fā)展起來［1］?？傮w來講，大壩建設(shè)經(jīng)歷了人工化、機(jī)械化、自動化和數(shù)字大壩4個(gè)重要的階段［2］。1940年前，受限于生產(chǎn)力水平、工程建設(shè)管理水平低下等原因，大壩施工質(zhì)量難以得到保證，此階段內(nèi)大壩的建設(shè)主要依賴于人工力量，屬于人工化大壩建設(shè)階段。隨著近代工業(yè)革命的發(fā)展，機(jī)械生產(chǎn)水平得到了長足的進(jìn)步，機(jī)械化施工替代人工建設(shè)成為了大壩建設(shè)的必然趨勢，大壩機(jī)械化建設(shè)時(shí)代也隨之到來。但該階段中施工設(shè)備落后，管理水平低效，故難以實(shí)現(xiàn)對大壩建設(shè)的有效管理與控制?，F(xiàn)代化的施工機(jī)械和傳感器的普遍應(yīng)用標(biāo)志著大壩建設(shè)進(jìn)入到自動化階段。這一階段中，大壩建設(shè)水平得到了進(jìn)一步的發(fā)展，大壩建設(shè)信息的自動化監(jiān)測和信息化管理為數(shù)字大壩時(shí)代的到來奠定了良好的基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與施工管理水平的發(fā)展，以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，鐘登華［3-5］與馬洪琪［5］開創(chuàng)性地提出了數(shù)字大壩理論，并將數(shù)字大壩理論成功應(yīng)用于糯扎渡、大崗山、溪洛渡、長河壩等多個(gè)大型水電工程大壩建設(shè)的實(shí)踐中，標(biāo)志著我國大壩建設(shè)進(jìn)入數(shù)字大壩階段，這是中國大壩建設(shè)史上的大事件。數(shù)字大壩通過對工程施工過程中產(chǎn)生的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)自動采集與精細(xì)化監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了大壩工程建設(shè)質(zhì)量、施工進(jìn)度、安全監(jiān)測、工程地質(zhì)等信息的數(shù)字化管理，并建立了工程信息實(shí)時(shí)動態(tài)集成系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)精細(xì)化控制與管理提供了科學(xué)指導(dǎo)與技術(shù)支撐。迄今為止，圍繞大壩建設(shè)全過程，數(shù)字大壩在施工仿真［6-8］、上壩運(yùn)輸［9-10］、上壩料加水［11-12］、碾壓監(jiān)控［13-15］、灌漿控制以及數(shù)字大壩管理平臺［16-17］等方面取得了豐碩的成績。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、計(jì)算機(jī)視覺及云計(jì)算等先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)日益成熟與廣泛應(yīng)用，工程建設(shè)逐漸由數(shù)字化模式向智能化模式發(fā)展。在此背景下，大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的諸多不足逐漸顯現(xiàn)出來。大壩建設(shè)中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)如施工仿真、壩料交通運(yùn)輸、碾壓、振搗、灌漿、溫控和大壩建設(shè)信息集成管理平臺等，仍存在著信息感知不全面、信息分析深度不足、智能決策與智能控制融合程度較低等問題。大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的不足成為推動大壩數(shù)字化建設(shè)向智能化建設(shè)發(fā)展的原動力。

近年來，針對大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的問題，許多學(xué)者對大壩智能建設(shè)的理論、方法與技術(shù)進(jìn)行了有意義的探索。在大壩智能建設(shè)理論方面，張國新等［18］認(rèn)為全面實(shí)現(xiàn)施工過程信息感知的自動化與智能控制，可促進(jìn)數(shù)字大壩向智能大壩的轉(zhuǎn)變；李慶斌等［19］認(rèn)為大壩智能建設(shè)是在大壩數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)上，采用先進(jìn)的通訊與控制技術(shù)在大壩建設(shè)全生命周期過程中全面、實(shí)時(shí)感知信息，并對信息進(jìn)行自動化分析的建設(shè)模式；鐘登華等［2］將智慧大壩定義為在數(shù)字大壩的基礎(chǔ)上，通過引入物聯(lián)網(wǎng)、智能技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)的技術(shù)，全面感知、實(shí)時(shí)傳送和智能處理大壩建設(shè)信息的管理模式；樊啟祥等［20］圍繞大壩智能建設(shè)，提出“統(tǒng)一模型、平臺和接口，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、全面、及時(shí)、共享，直接面向生產(chǎn)需求，重在預(yù)測、預(yù)報(bào)、預(yù)控，應(yīng)用操作簡單、直觀、逼真、智能”的智能監(jiān)控原則。在大壩智能建設(shè)方法與技術(shù)方面，許多學(xué)者針對大壩建設(shè)中的施工仿真、壩料碾壓、灌漿控制、交通運(yùn)輸、混凝土振搗、混凝土溫度控制和建設(shè)信息集成管理平臺等環(huán)節(jié)進(jìn)行了智能化管理與控制研究，并在工程中進(jìn)行了應(yīng)用。

綜上所述，大壩建設(shè)管理已逐步從數(shù)字化建設(shè)向智能化建設(shè)方向發(fā)展，形成了以智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控和智能管理集成平臺等為核心技術(shù)的水利水電工程智能建設(shè)管理體系。

2 大壩智能建設(shè)基本概念與內(nèi)涵

大壩智能建設(shè)是以智慧大壩為理論基礎(chǔ)，在大壩數(shù)字化建設(shè)體系基礎(chǔ)上引入新一代信息技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云平臺等），通過將先進(jìn)智能技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、視覺智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等）與大壩建設(shè)進(jìn)行跨界融合，形成了從大壩建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素、全覆蓋、全天候信息智能感知到智能分析到智能饋控的閉環(huán)運(yùn)行體系，實(shí)現(xiàn)了對智慧大壩理論的實(shí)踐與檢驗(yàn)。因此，大壩智能建設(shè)應(yīng)具備如下的特征：

（1）信息感知的智能性。信息感知的智能性是指通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等智能感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)信息感知與集成的泛在性、自主性、實(shí)時(shí)性以及信息傳遞的安全性。泛在性包含全面性和經(jīng)濟(jì)性，是指能采用低功耗、小型化和低成本的感知手段指對大壩建設(shè)中的多源異構(gòu)信息進(jìn)行全面感知的特點(diǎn)。自主性是指能感知設(shè)備網(wǎng)絡(luò)具有自組織和自適應(yīng)的特點(diǎn)，是信息感知智能性的重要體現(xiàn)，也是感知網(wǎng)絡(luò)魯棒性。實(shí)時(shí)性是指感知信息能在短時(shí)間內(nèi)傳送至數(shù)據(jù)服務(wù)中心供后續(xù)快速分析所用，“快”是實(shí)時(shí)性的重要體現(xiàn)。安全性是指感知信號在接入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)應(yīng)采取安全措施保證大壩建設(shè)信息的安全。信息感知的智能性是區(qū)別大壩數(shù)字化建設(shè)和大壩智能化建設(shè)的技術(shù)基礎(chǔ)。

（2）信息分析的智能性。信息的智能分析是將大壩建設(shè)信息中包含的廣義知識表達(dá)出來的重要手段，是智能決策支持的基礎(chǔ)。信息分析的智能性主要體現(xiàn)是大壩建設(shè)信息分析手段的智能性。數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等智能技術(shù)手段，為感知對象的性態(tài)分析、靜態(tài)/流態(tài)信息的知識挖掘以及專家系統(tǒng)的合理構(gòu)建等提供了有力的技術(shù)支持。

（3）反饋控制的智能性。智能反饋控制是利用智能分析結(jié)果對受控對象進(jìn)行智能優(yōu)化決策、實(shí)時(shí)預(yù)警糾偏和機(jī)械自動化控制等。反饋控制的智能性是區(qū)別大壩數(shù)字化建設(shè)和大壩智能化建設(shè)的重要特征。

大壩智能建設(shè)的三大特點(diǎn)在智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控及大壩建設(shè)信息集成管理平臺等環(huán)節(jié)中的理論、技術(shù)與方法層面有著不同的表現(xiàn)形式。大壩智能建設(shè)體系以大壩建設(shè)信息集成管理云平臺對建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素進(jìn)行全局智能管控，為實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)過程的各施工環(huán)節(jié)全天候同步優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。大壩智能建設(shè)體系與主要研究內(nèi)容如圖1所示。

圖1 大壩智能建設(shè)體系與主要研究內(nèi)容

3 大壩智能建設(shè)研究進(jìn)展綜述

目前大壩建設(shè)已由人工化建設(shè)、機(jī)械化建設(shè)、自動化建設(shè)和數(shù)字大壩階段逐步發(fā)展到智能建設(shè)階段（如圖2），形成了以智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控等為核心技術(shù)的大壩智能建設(shè)管理體系，克服了大壩數(shù)字化建設(shè)過程中信息感知不全面、智能分析缺乏深度、智能控制水平低等不足。大壩智能建設(shè)是大壩建設(shè)科技創(chuàng)新再上新臺階的重要手段，必將開拓和引領(lǐng)大壩建設(shè)的技術(shù)發(fā)展，大壩智能建設(shè)研究具有極其重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

3.1 智能仿真隨著工程系統(tǒng)理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的發(fā)展，施工仿真理論已廣泛應(yīng)用于地下洞室群、大壩施工、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。大壩建設(shè)仿真已從傳統(tǒng)的面向設(shè)計(jì)階段邁向服務(wù)于施工階段，其發(fā)展歷程可概括為4個(gè)階段：第一階段為數(shù)字仿真，第二階段為可視化仿真，第三階段為虛擬交互仿真，第四階段為智能仿真。智能仿真，是指通過對施工仿真模型的智能更新、施工方案的智能優(yōu)化與反饋控制等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對大壩建設(shè)進(jìn)度的動態(tài)控制，解決由大壩建設(shè)過程中的隨機(jī)性和不確定性造成的施工進(jìn)度控制難度大的問題。智能仿真需要解決的科學(xué)問題在于：（1）仿真建模時(shí)如何考慮不確定性因素的影響；（2）仿真參數(shù)和模型如何進(jìn)行智能更新；（3）仿真控制如何實(shí)現(xiàn)智能化；（4）如何建立基于AR+BIM+GIS的可視化仿真平臺。

圖2 大壩建設(shè)主要發(fā)展階段

圍繞智能仿真的科學(xué)問題，許多學(xué)者已經(jīng)開展了相關(guān)研究：鐘登華等基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型理論、離散事件仿真理論［21-22］和多Agent智能體理論［23］，建立了智能仿真理論框架體系，為大壩施工進(jìn)度智能仿真參數(shù)和模型的智能更新、施工進(jìn)度偏差分析與反饋控制等奠定了理論基礎(chǔ)。畢磊［24］和Yu等［25］探索了地下工程仿真過程中如何考慮不確定性因素的影響，為大壩的智能仿真考慮不確定性奠定了基礎(chǔ)。閆玉亮［26］考慮了大壩施工過程中的不確定性，建立了耦合優(yōu)化方法的心墻堆石壩施工進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)學(xué)模型。鐘登華等［27-28］基于實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)了仿真邊界條件參數(shù)的全面實(shí)時(shí)感知，為智能仿真的模型更新奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)之上，Guan等［29］基于貝葉斯方法和改進(jìn)重抽樣法［30］實(shí)現(xiàn)了仿真模型的實(shí)時(shí)更新與分析。杜榮祥［31］基于群智能算法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了土石壩施工方案的智能優(yōu)化。在施工進(jìn)度偏差分析與反饋控制方面，鐘登華等［32］建立了大壩施工質(zhì)量與進(jìn)度智能控制理論，提高了仿真控制的智能化水平；王乾偉［33］提出了基于自適應(yīng)仿真的高碾壓混凝土壩施工進(jìn)度實(shí)時(shí)控制理論，實(shí)現(xiàn)了考慮不確定性因素影響的施工進(jìn)度仿真的智能閉環(huán)反饋控制并應(yīng)用于實(shí)際工程。與此同時(shí)，鐘登華等開展了智能仿真三維可視化研究，包括基于GIS的可視化仿真［34］、基于CATIA平臺［35］的仿真過程可視化分析和基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)［36］（AR）的施工進(jìn)度預(yù)警和反饋控制?；诋?dāng)前先進(jìn)的三維可視化技術(shù)構(gòu)建了融合AR、BIM、GIS的可視化仿真平臺，實(shí)現(xiàn)了智能仿真的直觀、沉浸式分析及優(yōu)化結(jié)果的反饋控制。

智能仿真目前已經(jīng)形成仿真參數(shù)全面感知及智能更新、施工方案智能優(yōu)化和反饋控制的研究體系。未來的智能仿真將向仿真參數(shù)泛在感知、施工全過程全環(huán)節(jié)的施工方案協(xié)同優(yōu)化和基于先進(jìn)反饋控制手段實(shí)現(xiàn)仿真結(jié)果與施工組織深度融合的方向發(fā)展，進(jìn)一步提高對復(fù)雜條件下大壩施工進(jìn)度的整體管控水平。

圖3 大壩建設(shè)智能仿真研究體系圖

3.2 智能碾壓碾壓作業(yè)是大壩施工過程中的重要一環(huán)，碾壓作業(yè)的施工質(zhì)量影響著大壩的施工質(zhì)量，直接關(guān)系到大壩的安全；碾壓作業(yè)的施工進(jìn)度影響后序環(huán)節(jié)的施工，制約著大壩整體施工進(jìn)度間接影響施工成本。黃聲亨等［13］在水布埡工程中對面板堆石壩填筑碾壓參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行了有益的探索，實(shí)現(xiàn)了對部分碾壓參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控；馬洪琪等［5］在糯扎渡高心墻堆石壩施工中首次提出并成功實(shí)施了數(shù)字化碾壓質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，對每一填筑倉面的碾壓參數(shù)實(shí)現(xiàn)了全天候、實(shí)時(shí)在線、精細(xì)化、遠(yuǎn)程監(jiān)控。大壩填筑碾壓數(shù)字化實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)自提出以來，在大壩施工質(zhì)量、進(jìn)度和成本分析與控制中發(fā)揮了重要作用。

然而數(shù)字化實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)還存在著碾壓作業(yè)過程施工信息感知不全、傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法對施工信息分析不透徹、反饋控制水平低等不足。智能碾壓是對數(shù)字化碾壓的全新升級，是通過對大壩碾壓施工信息智能感知、深度挖掘以及智能決策支持與控制等技術(shù)實(shí)現(xiàn)大壩填筑壓實(shí)質(zhì)量的智能控制。智能碾壓主要研究內(nèi)容包括碾壓參數(shù)的智能感知、碾壓質(zhì)量的智能評價(jià)和碾壓過程的智能反饋控制等。

碾壓參數(shù)的智能感知是在數(shù)字化碾壓監(jiān)控感知技術(shù)的基礎(chǔ)上通過集成加速度計(jì)、無人機(jī)、計(jì)算機(jī)視覺等新型感知測量設(shè)備和新型感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)碾壓作業(yè)過程施工信息的泛在精準(zhǔn)感知。智能感知為碾壓質(zhì)量的智能評價(jià)和碾壓過程的智能反饋控制提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

碾壓質(zhì)量智能評價(jià)方法主要有兩種：（1）采用基于碾輪振動特性的指標(biāo)反應(yīng)被碾材料的壓實(shí)質(zhì)量，如CMV（Compaction Meter Value）、RMV（Resonance Meter Value）和CCV（Continuous Compaction Value）等［37］，常見于道路施工中的IC技術(shù)（Intelligent Compaction）和CCC技術(shù)［38］（Continuous Compaction Control）。該方法基于碾輪和被碾壓的路面或路基能形成良好耦合系統(tǒng)的假設(shè)，即碾輪振動特性主要取決于碾壓路面或路基的剛度或密度［39］。然而大壩填筑材料的均勻度同于瀝青或黏土等，因此碾壓施工機(jī)械與壩料難以形成良好的耦合系統(tǒng)，目前已經(jīng)發(fā)展出了一系列應(yīng)用于大壩工程的智能壓實(shí)指標(biāo)，如CV（Compaction Value）［40］、SCV（Sound Compaction Value）［41］和CF（Compaction Feature）［42］等；（2）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型來評價(jià)壓實(shí)質(zhì)量，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［43］和支持向量回歸［44］等模型，如表1。這類模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型精度較高，對參數(shù)的考慮更為全面，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。除此之外，林威偉等［51］基于隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)了土石壩壓實(shí)質(zhì)量動態(tài)評價(jià)；針對碾壓混凝土壩的施工質(zhì)量控制，鐘登華等［52］進(jìn)行了考慮壓實(shí)質(zhì)量影響的碾壓混凝土壩層間結(jié)合質(zhì)量動態(tài)評價(jià)研究。

在智能碾壓的反饋控制方面，采用機(jī)載饋控系統(tǒng)對碾壓作業(yè)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)控制是目前較為先進(jìn)的反饋控制方式。機(jī)載饋控系統(tǒng)如ODMS［53］（The onboard density measuring system）、MAS［54］（The multiagent system）、ICA［55］（Intelligent Compaction Analyzer）以及碾壓質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)［56］等，是通過將碾壓信息反饋至操作手，指導(dǎo)其進(jìn)行碾壓作業(yè)。

在智能碾壓的反饋控制方面，無人碾壓技術(shù)是又一重大突破，它改變了傳統(tǒng)人工控制碾壓機(jī)作業(yè)的方式，通過底層控制機(jī)構(gòu)和智能控制算法，減少了作業(yè)過程的人為干預(yù)，進(jìn)一步提高作業(yè)精度和效率。無人碾壓技術(shù)由中國水利水電第五工程局和同濟(jì)大學(xué)依托長河壩工程做出了有意義的探索［57］，隨后清華大學(xué)研究了無人駕駛碾壓機(jī)自動作業(yè)系統(tǒng)并在前坪水庫進(jìn)行了應(yīng)用［58］。天津大學(xué)鐘登華院士團(tuán)隊(duì)開展了高寒、高海拔、高地震烈度等復(fù)雜施工條件下無人碾壓機(jī)群智能協(xié)同控制的研究，取得了一定的成果［59］，并在兩河口和雙江口等水電工程中進(jìn)行了應(yīng)用。

大壩智能碾壓總體的發(fā)展趨勢總結(jié)為感知精細(xì)化、分析精準(zhǔn)化和控制智能化。下一步需要進(jìn)一步提高感知、分析和控制的集成水平，實(shí)現(xiàn)作業(yè)機(jī)具從傳統(tǒng)碾壓機(jī)械到智能碾壓機(jī)械到智能碾壓機(jī)器人的提升。

表1 壓實(shí)質(zhì)量評價(jià)模型對比

3.3 智能灌漿壩基灌漿可提高壩基巖體的強(qiáng)度，并阻止壩基中的潛在水流和內(nèi)部侵蝕，因此對壩基進(jìn)行灌漿處理是提高大壩施工過程安全性和大壩運(yùn)行穩(wěn)定性的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而灌漿具有施工工藝流程復(fù)雜、施工過程難以控制和施工質(zhì)量難以評價(jià)等特點(diǎn)，因此需要采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)對灌漿過程進(jìn)行研究。灌漿研究的發(fā)展可大致分為3個(gè)階段：第一階段主要是對工程經(jīng)驗(yàn)的簡單應(yīng)用；第二階段主要實(shí)現(xiàn)灌漿數(shù)據(jù)的采集和可視化展示，如美國的AIAS（Advanced Integrated Analytical Systems）［60］；第三個(gè)階段為智能灌漿。所謂智能灌漿，是指以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算平臺等新一代信息技術(shù)為基本手段，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、智能分析、智能決策等對灌漿過程信息進(jìn)行實(shí)時(shí)感知與深度挖掘分析，對基礎(chǔ)灌漿動態(tài)智能調(diào)控提供決策支持。李曉超［61］提出基礎(chǔ)處理體系事前、事中和事后的智能控制理論，提升了灌漿智能化控制水平。

在智能灌漿灌前研究方面，樊貴超等［62］提出了基于分形理論的壩基裂隙巖體注灰量與導(dǎo)水率的關(guān)系，李曉超等［63］提出了考慮多參數(shù)指標(biāo)的壩基巖體可灌性綜合評價(jià)，王曉玲等［64-65］提出了基于三維精細(xì)地質(zhì)模型的灌漿模擬理論，鄧韶輝等［66］揭示了裂隙交叉區(qū)域、復(fù)雜裂隙網(wǎng)絡(luò)中漿液擴(kuò)散機(jī)理；閆福根等［67］提出了智能灌漿工程中多尺度建模理論，為智能灌漿實(shí)時(shí)采集、動態(tài)分析和智能反饋的閉環(huán)控制理論提供基礎(chǔ)。

在智能灌漿灌中研究方面，閆福根等［68］提出“全面感知、智能分析、動態(tài)決策、實(shí)時(shí)控制”的監(jiān)控理論，樊貴超［69］提出了灌漿施工過程智能監(jiān)控方法，通過對灌漿施工過程智能分析和反饋控制，實(shí)現(xiàn)了灌漿施工質(zhì)量的事中控制，樊啟祥等［20］提出了灌漿施工自動化控制理論化方法，Lin等［70］利用數(shù)值模擬對抬動變形進(jìn)行了模擬和控制。

在智能灌漿灌后研究方面，Bai等［71］和Huang等［72］利用壓水實(shí)驗(yàn)、巖芯信息、地質(zhì)雷達(dá)和聲波檢測評價(jià)灌漿質(zhì)量，Li等［73］和Fan等［74］提出了灌漿效果智能分析及反饋控制方法，評價(jià)結(jié)果如圖4所示，通過灌漿效果的智能預(yù)測分析、綜合評價(jià)以及反饋控制，實(shí)現(xiàn)對灌漿施工質(zhì)量的事后控制。

在智能灌漿系統(tǒng)研究方面，韓偉等［75］實(shí)時(shí)監(jiān)測灌漿過程中壓力、流量等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)灌漿過程中統(tǒng)計(jì)圖表的生成，Still等［76］實(shí)現(xiàn)了灌漿監(jiān)測和預(yù)測理論的統(tǒng)一分析，閆福根等［67］耦合三維地質(zhì)統(tǒng)一模型，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)信息和灌漿施工信息的耦合分析，并且可完成地質(zhì)預(yù)測和抬動預(yù)警。

三維地質(zhì)模型質(zhì)量關(guān)系到到灌漿分析的精度。自Houlding［77］提出在三維環(huán)境中以適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立場景的實(shí)體幾何形態(tài)、空間關(guān)系和屬性以來，三維模型的構(gòu)建方法也得到了長足的發(fā)展。鐘登華等［78］提出了面向大壩建設(shè)建模的NURBS-TIN-Brep混合數(shù)據(jù)模型，解決大壩建設(shè)模型的信息存儲量大與分析要求高的矛盾；Li等［79］提出一種增強(qiáng)型多邊形離散裂縫網(wǎng)絡(luò)（DFN）模型實(shí)現(xiàn)對巖石裂縫的精細(xì)建模；Yue等［80］采用拉丁超立方抽樣（Latin Hypercube Sampling）方法和采用最優(yōu)蒙特卡羅模擬和動態(tài)模擬技術(shù)等建立斷裂網(wǎng)絡(luò)模型；Zhang等［81］引入基于T樣條的建模方法來提升了三維模型建立的靈活性和有效性。

大壩智能灌漿總體的發(fā)展總結(jié)為灌前可灌性分析、灌中智能監(jiān)控和灌后質(zhì)量綜合評估，下一步需要進(jìn)一步耦合精細(xì)化三維地質(zhì)模型，利用精細(xì)三維地質(zhì)模型建立智能灌漿策略，最終實(shí)現(xiàn)基于智能灌漿策略的自動化和智能化灌漿控制。

3.4 智能交通在大壩建設(shè)過程中，確保壩料按既定路線運(yùn)輸、并對壩料進(jìn)行合理加水、同時(shí)防止錯(cuò)誤卸料等是保證大壩建設(shè)進(jìn)度、成本、質(zhì)量綜合最優(yōu)的重要因素，因此有必要對大壩建設(shè)中壩料交通運(yùn)輸環(huán)節(jié)進(jìn)行有效管控。馬洪琪等［5］對結(jié)合水電工程的特點(diǎn)及工程施工管理需求，在糯扎渡水電工程開展了壩料運(yùn)輸過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控研究，實(shí)現(xiàn)了對車輛超速、卸料點(diǎn)錯(cuò)誤、車輛進(jìn)出場、運(yùn)輸軌跡偏移等的實(shí)時(shí)報(bào)警分析及各類施工資源的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析，克服了人工管控存在的大壩建設(shè)交通運(yùn)輸過程難以管控的不足，這標(biāo)志著大壩建設(shè)交通運(yùn)輸管控步入了數(shù)字化階段。崔博［16］和Liu等［12］在數(shù)字化壩料運(yùn)輸管控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研發(fā)了壩料運(yùn)輸車自動加水控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了車輛的按量精準(zhǔn)個(gè)性化加水，解決了傳統(tǒng)人工控制加水方式難以實(shí)現(xiàn)壩料精準(zhǔn)加水的問題，是大壩建設(shè)交通運(yùn)輸管控?cái)?shù)字化階段的又一成果。然而數(shù)字化階段仍存在著信息感知不全、傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法對運(yùn)輸過程信息分析不透徹、匱乏對交通運(yùn)輸過程的優(yōu)化控制等不足，推動著大壩建設(shè)交通運(yùn)輸管控朝著智能化方向發(fā)展。

圖4 灌漿質(zhì)量綜合評價(jià)結(jié)果［73］

大壩建設(shè)中的智能交通，是指以當(dāng)前蓬勃發(fā)展的空間定位技術(shù)、傳感器技術(shù)、無線通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、GIS技術(shù)、計(jì)算機(jī)智能視覺技術(shù)等為手段，對車輛運(yùn)輸過程中的實(shí)時(shí)位置及作業(yè)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知、實(shí)時(shí)傳輸、智能分析與可視化表達(dá)，實(shí)現(xiàn)壩料運(yùn)輸全過程的智能監(jiān)控。在智能交通領(lǐng)域，國外研究起步較早，如Han等［82］應(yīng)用循環(huán)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對土石方運(yùn)輸工程進(jìn)行分析和模擬；Navon等［83］通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)了對土石方運(yùn)輸過程中施工強(qiáng)度、資源利用等施工參數(shù)的動態(tài)分析，并用于指導(dǎo)車輛運(yùn)輸。近十幾年來，隨著國外大壩工程越來越少，其相關(guān)研究主要集中在城市交通領(lǐng)域。在國內(nèi)，劉寧［84］結(jié)合大壩工程建設(shè)的特點(diǎn)，基于路徑智能規(guī)劃技術(shù)的上壩運(yùn)輸車輛智能調(diào)度方法，構(gòu)建了施工場內(nèi)智能交通饋控體系，實(shí)現(xiàn)了路況信息的智能分析與更新、運(yùn)輸路徑的智能規(guī)劃與車輛智能調(diào)度，該研究完成了大壩建設(shè)智能交通的初步探索。之后，鐘登華等［85］通過集成射頻識別技術(shù)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)、個(gè)人數(shù)字助手、地理信息技術(shù)和通用分組無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，研發(fā)了壩料智能加水系統(tǒng)。該系統(tǒng)考慮了不同壩料、壩料含水率、壩料運(yùn)載重量，并綜合分析溫度、風(fēng)速、降雨等局部氣候影響下壩料含水率變化過程，采用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等算法對壩料運(yùn)輸車輛加水量及倉面補(bǔ)水量進(jìn)行智能分析與控制，構(gòu)建工區(qū)氣象短期預(yù)報(bào)模型和堆石料含水率變化量預(yù)測模型，對運(yùn)料車輛應(yīng)加水量的智能分析與精準(zhǔn)預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了壩料運(yùn)輸及施工倉面的智能加水，方法框架見圖5。

當(dāng)前的大壩建設(shè)智能交通正朝著感知信息精細(xì)化、分析優(yōu)化精準(zhǔn)化和反饋控制精確化方向發(fā)展，未來需要融合人工智能新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)交通運(yùn)輸管控的感知、分析和控制水平的進(jìn)一步提升。此外，將大壩建設(shè)交通運(yùn)輸納入到大壩施工全過程復(fù)雜系統(tǒng)中進(jìn)行協(xié)同智能優(yōu)化是未來科學(xué)發(fā)展的必然趨勢。

3.5 智能振搗混凝土振搗是大壩施工中關(guān)鍵環(huán)節(jié)，振搗質(zhì)量直接影響混凝土壩長期運(yùn)行中的安全性及穩(wěn)定性。如何有效保障混凝土振搗質(zhì)量，智能振搗指明了解決方向。智能振搗是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)等為手段，通過實(shí)時(shí)全面感知振搗作業(yè)信息，對混凝土振搗質(zhì)量進(jìn)行智能分析與反饋控制，確保倉面混凝土振搗施工質(zhì)量。

圖5 上壩料智能加水方法框架圖［85］

目前智能振搗研究主要包括振搗信息可視化和振搗質(zhì)量反饋控制等方面。在振搗信息可視化研究方面，國內(nèi)外學(xué)者多以單個(gè)插入式振搗棒為對象，通過對振搗設(shè)備進(jìn)行定位監(jiān)控，開展混凝土智能振搗的研究。如Burlingame等［86］根據(jù)施工過程中振搗棒的溫度顯著高于其周圍混凝土溫度，采用熱成像法監(jiān)控振搗棒的移動軌跡，實(shí)現(xiàn)了對振搗信息可視化的初步探索。Gong等［87］利用UWB（Ultra-Wide-Band）定位技術(shù)，提出了一種混凝土振搗效應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，提高了定位精度，實(shí)現(xiàn)了振搗棒移動軌跡的實(shí)時(shí)精確追蹤；以振搗持續(xù)時(shí)間反映振搗能量的累積，通過占據(jù)柵格法實(shí)現(xiàn)了考慮振搗能量傳播過程中衰減效應(yīng)的振搗施工過程的計(jì)算機(jī)可視化展示。河海大學(xué)的Tian等［88］基于GPS動態(tài)跟蹤的振搗施工可視化監(jiān)測系統(tǒng)，通過集成GPS以及傳感器等設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控振搗軌跡、振搗時(shí)間和插入深度等振搗質(zhì)量參數(shù)的監(jiān)控以及其可視化表達(dá)。中國電建集團(tuán)成都勘測設(shè)計(jì)研究院［89］針對大壩施工現(xiàn)場廣泛使用的振搗臺車開發(fā)出了一套基于計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)的混凝土振搗可視化監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控振搗機(jī)架多個(gè)振搗棒的位置、傾角、插入深度和振搗時(shí)間等參數(shù)，從而定性分析振搗質(zhì)量。以上研究對混凝土智能振搗進(jìn)行了有益的探索，然而大體積混凝土振搗密實(shí)機(jī)理復(fù)雜且振搗質(zhì)量難以及時(shí)定量分析，因此有必要進(jìn)一步研究振搗質(zhì)量的智能分析，從而對現(xiàn)場施工質(zhì)量進(jìn)行有效地控制。

在振搗質(zhì)量反饋控制中，通常采用事中人工經(jīng)驗(yàn)判斷和振搗過程預(yù)警以及事后鉆芯取樣檢測的方法。如何在事中及時(shí)且定量反饋控制混凝土振搗質(zhì)量的研究仍處于空白狀態(tài)。目前，在智能大壩理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，鐘登華等［90］建立了振搗質(zhì)量智能監(jiān)控?cái)?shù)學(xué)模型（如圖6）并研究出一種實(shí)時(shí)、連續(xù)的混凝土壩振搗施工質(zhì)量監(jiān)控和動態(tài)評價(jià)方法，以實(shí)現(xiàn)振搗施工參數(shù)的準(zhǔn)確采集和全倉面混凝土振搗質(zhì)量的精細(xì)化控制，突破了常規(guī)的數(shù)字化監(jiān)控方式，確?；炷翂喂こ痰氖┕べ|(zhì)量。

綜上所述，目前的研究多集中于振搗施工過程的監(jiān)控以及其過程的可視化，及時(shí)且有效評估振搗質(zhì)量進(jìn)而反饋控制振搗過程等方面內(nèi)容仍有待進(jìn)一步研究。

3.6 智能溫控混凝土溫度控制是提高混凝土壩施工質(zhì)量，避免危險(xiǎn)性裂縫產(chǎn)生的有效手段。智能溫控是以智能化溫度感知-分析-控制為核心，采用理論分析、數(shù)值計(jì)算、現(xiàn)場監(jiān)測等多種手段，圍繞大體積混凝土防裂智能監(jiān)控的理論方法、數(shù)學(xué)模型、關(guān)鍵技術(shù)等，對混凝土溫度進(jìn)行有效的調(diào)控，形成以大體積混凝土溫控為全要素的監(jiān)測方法，以大體積混凝土熱力學(xué)參數(shù)反演、溫控效果評價(jià)、通水流量預(yù)測、溫度應(yīng)力和橫縫開度模擬等為核心的分析方法，以智能通水理論為中心的溫度調(diào)控措施。

國外的大體積混凝土溫控分析研究起步早，美國墾務(wù)局在歐瓦西（Owyhee）拱壩最早進(jìn)行混凝土冷卻水管的現(xiàn)場試驗(yàn)，這是通水冷卻首次在水電工程領(lǐng)域中的應(yīng)用。隨后胡佛大壩（Hoover）首次在混凝土內(nèi)全面預(yù)埋通水冷卻水管，取得了理想的溫控防裂效果。此后，國外壩工領(lǐng)域在Hoover大壩溫控基礎(chǔ)上不斷完善，并將溫控措施進(jìn)一步拓寬應(yīng)用至混凝土材料、結(jié)構(gòu)、施工等方面［91］。

我國溫控防裂研究相對國外較晚。1990年代中期，我國在響洪甸拱壩首次采用預(yù)埋冷卻水管措施控制混凝土的溫度應(yīng)力。隨后，中國水利水電科學(xué)研究院在深入分析高拱壩基礎(chǔ)溫差、上下層溫差和內(nèi)外溫差致裂機(jī)理的基礎(chǔ)上，總體提出以“表面保溫、低溫澆筑、通水冷卻”三大手段為主的溫控防裂體系。在溫控智能化研究方面清華大學(xué)詳細(xì)闡述了智能化溫控管理的構(gòu)想，提出了通過物聯(lián)網(wǎng)、自動測控和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化溫度管理與分析的方法。目前國內(nèi)智能溫控研究已經(jīng)取得較為豐富的成果，如中國水利水電科學(xué)研究院研發(fā)的大體積混凝土防裂動態(tài)智能溫控系統(tǒng)［92］、清華大學(xué)研發(fā)的通水冷卻智能溫度控制系統(tǒng)［93］等，均結(jié)合我國實(shí)際的高拱壩工程得到了成功應(yīng)用。

圖6 振搗質(zhì)量智能監(jiān)控?cái)?shù)學(xué)模型［90］

3.7 智能施工管理集成平臺大壩建設(shè)施工智能管理集成平臺是全方位管控大壩工程施工建設(shè)的重要手段，是多信息融合、多模塊融合、多功能交互、跨平臺使用的信息管理系統(tǒng)。智能施工管理集成平臺通過現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、智能視覺、信息融合等技術(shù)實(shí)現(xiàn)大壩施工建設(shè)全方位信息的實(shí)時(shí)、在線、智能分析與管理，是海量工程信息存儲管理及綜合應(yīng)用的共享資源池，是提升大壩建設(shè)智能化水平堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。目前國外主流的施工管理基礎(chǔ)平臺主要側(cè)重于施工項(xiàng)目管理方面，如美國Harris等［94］開發(fā)的Primavera Project Planner軟件；Microsoft公司的Microsoft Project系列軟件；惠康公司采用的OpenPlan項(xiàng)目管理平臺；Zarn等［95］建立的項(xiàng)目管理軟件WorkBench C PMW等。這些管理系統(tǒng)在工程建設(shè)項(xiàng)目投資規(guī)劃，管控流程分解優(yōu)化、項(xiàng)目集成化控制方面均取得了優(yōu)異成績，顯著提高了施工管理人員對工程項(xiàng)目的控制能力。

國內(nèi)智能施工管理集成平臺與大壩建設(shè)結(jié)合更加緊密，在信息可視化，功能模塊化以及人機(jī)交互等方面表現(xiàn)出色，不僅可以對大壩施工進(jìn)度、質(zhì)量、投資進(jìn)行宏觀管理，還可以對大壩建設(shè)過程中變形、滲流等安全情況及運(yùn)輸、灌漿、碾壓等重要施工環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化控制。比較有代表性的如：天津大學(xué)鐘登華院士團(tuán)隊(duì)研發(fā)的數(shù)字大壩施工信息綜合集成管理平臺［16］，實(shí)現(xiàn)了大壩施工質(zhì)量監(jiān)控信息、施工進(jìn)度信息、施工監(jiān)測信息的動態(tài)采集與智能分析，對大壩施工過程中碾壓、運(yùn)輸、加水、灌漿等施工環(huán)節(jié)進(jìn)行智能監(jiān)控，顯著提高工程管理人員對大壩施工質(zhì)量、進(jìn)度的控制能力，并在我國糯扎渡工程、長河壩工程、梨園面板堆石壩、兩河口工程等眾多大型水電工程中得以成功應(yīng)用；中國長江三峽集團(tuán)公司研發(fā)的智能化建設(shè)業(yè)務(wù)協(xié)同工作平臺IDam平臺［20］，利用手持式數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集、業(yè)務(wù)工作流等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)大壩各個(gè)部分信息的實(shí)時(shí)采集，滿足用戶動態(tài)搜索與查詢各部位的相關(guān)計(jì)劃、進(jìn)度、溫度、質(zhì)量、變形等信息；長江科學(xué)院［96］研發(fā)的溪洛渡水電站工程安全監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理、資料分析和系統(tǒng)管理等功能，該系統(tǒng)將壩基滲壓統(tǒng)計(jì)模型嵌入到系統(tǒng)中，能夠及時(shí)預(yù)測滲壓的變化趨勢。

大型流域的水電開發(fā)建設(shè)往往以梯級滾動方式進(jìn)行，在同一時(shí)刻存在不同開發(fā)建設(shè)階段的工程。如何從全流域協(xié)同角度對項(xiàng)目群進(jìn)行有效集中管控，進(jìn)一步提升流域水電開發(fā)建設(shè)管理與決策水平、保障工程建設(shè)質(zhì)量和進(jìn)度、降低流域開發(fā)綜合成本是當(dāng)前智能施工管理集成平臺研究需要解決的問題。針對該問題，由雅礱江流域水電開發(fā)有限公司牽頭，中國電建集團(tuán)成都勘測設(shè)計(jì)研究院和天津大學(xué)鐘登華院士團(tuán)隊(duì)共同參與的“流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺研究與應(yīng)用”項(xiàng)目，研發(fā)了海量三維地理信息（3DGIS）與工程信息模型（BIM）的高效融合技術(shù)，提出了流域水電全生命周期管理框架，實(shí)現(xiàn)了面向流域水電開發(fā)建設(shè)的高效智能管理，圖7為雅礱江流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺架構(gòu)。

未來智能施工管理集成平臺將系統(tǒng)集成多尺度、多維度、海量多源異構(gòu)信息，深度跨界融合前沿技術(shù)，具有極佳的可拓展性和智慧性，將從單個(gè)工程的全過程、全環(huán)節(jié)、全天候精細(xì)化管控演化到全流域范圍內(nèi)項(xiàng)目群集群管控，從平面化、簡易的可視化系統(tǒng)演化到集成三維、智能的可視化系統(tǒng)，向著更快速、更高效、更全面、更智慧的方向發(fā)展，為我國的水利工程智能建設(shè)管理提供更加有力的技術(shù)手段。

圖7 雅礱江流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺架構(gòu)

4 大壩智能建設(shè)研究前沿和難點(diǎn)

大壩智能建設(shè)實(shí)現(xiàn)了對大壩數(shù)字化建設(shè)的跨越。我國大壩建設(shè)中心正逐漸向高寒、高海拔、高地震烈度、偏遠(yuǎn)地區(qū)轉(zhuǎn)移，施工條件十分復(fù)雜，這給大壩建設(shè)管理帶來了巨大挑戰(zhàn)的同時(shí)也提出了更高要求，工程建設(shè)管理理論與技術(shù)發(fā)展挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存。目前，我國大壩建設(shè)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)，在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了智能化建設(shè)管理，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，大壩智能建設(shè)已經(jīng)取得突破性成果。但應(yīng)該認(rèn)識到，當(dāng)前階段的大壩智能建設(shè)還處于初始階段，智能化程度仍有待提高，大壩工程建設(shè)智能監(jiān)控理論與技術(shù)還需要在工程實(shí)踐中不斷改進(jìn)、不斷提高、不斷發(fā)展。要全面實(shí)現(xiàn)大壩的智能建設(shè)，仍需在理論、方法與技術(shù)上實(shí)現(xiàn)全新的突破，并服務(wù)于工程實(shí)踐。因此未來的大壩智能建設(shè)是在智慧大壩基本理論的基礎(chǔ)上，通過引入先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)與方法，結(jié)合大壩建設(shè)重點(diǎn)環(huán)節(jié)及其特點(diǎn)，不斷提高大壩建設(shè)過程中智能感知、智能分析與智能控制的水平，不斷完善大壩智能建設(shè)體系的過程。

4.1 大壩建設(shè)全過程信息精細(xì)感知大壩建設(shè)全過程信息的泛在、實(shí)時(shí)、自主感知是大壩智能建設(shè)的基礎(chǔ)。感知信息的質(zhì)量直接影響到數(shù)據(jù)分析和反饋控制精度，進(jìn)而影響大壩智能建設(shè)質(zhì)量。大壩建設(shè)過程中，施工環(huán)境復(fù)雜，施工環(huán)節(jié)繁多，現(xiàn)場施工機(jī)械和人員配置多樣，如何實(shí)現(xiàn)對大壩施工全過程多尺度、多維度、海量多源異構(gòu)信息的精細(xì)感知是當(dāng)前面臨的難題。隨著科技的發(fā)展，感知手段的日益繁多、智能感知水平的日益提高為大壩建設(shè)全過程精細(xì)感知的難題帶來了突破口。未來有必要基于新技術(shù)，在感知的廣度和深度上不斷迭代更新大壩建設(shè)多源信息的感知體系；基于新型測量技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最新的成果，對大壩感知網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行個(gè)性化定制，以技術(shù)的創(chuàng)新突破制約感知性能的瓶頸，實(shí)現(xiàn)信息感知的精準(zhǔn)性與實(shí)時(shí)性。

4.2 大壩建設(shè)全過程信息傳輸與存儲大壩建設(shè)全過程信息具有海量、多維度、多粒度、異構(gòu)性強(qiáng)的特點(diǎn)，與此同時(shí)智能計(jì)算與智能控制需要依托于精細(xì)感知信息的實(shí)時(shí)快速檢索和篩選，因此對信息傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性、信息存儲組織形式提出了更高的要求。然而目前海量傳感器導(dǎo)致傳統(tǒng)信息傳輸網(wǎng)絡(luò)傳輸成本提高，基于點(diǎn)對點(diǎn)式的信息傳輸方式隨著節(jié)點(diǎn)增大可靠性降低且對集散節(jié)點(diǎn)的硬件性能提出了考驗(yàn)。傳統(tǒng)的信息存儲系統(tǒng)的快速檢索、信息提取自動化程度仍然不高，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)粒度的急劇擴(kuò)張使得傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)無法滿足應(yīng)用需求進(jìn)而導(dǎo)致從蘊(yùn)含豐富規(guī)律與知識的大壩建設(shè)全過程信息中進(jìn)行知識挖掘還存在困難。因此新時(shí)代背景下，需要研究考慮大壩建設(shè)過程特點(diǎn)的新型高性能無線自組網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)的變化提高信息傳輸自動化程度；研究并應(yīng)用大壩建設(shè)場景下的信息區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)全過程海量信息的快速實(shí)時(shí)傳輸；研究大數(shù)據(jù)條件下的傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，針對相似或冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行消除；研究應(yīng)用于大壩建設(shè)全過程信息管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)全過程信息的結(jié)構(gòu)化管理和即時(shí)便捷檢索。

4.3 大壩建設(shè)海量信息智能分析大壩建設(shè)信息的智能分析是大壩建設(shè)決策與控制的基礎(chǔ)。隨著大壩建設(shè)規(guī)模的增大，大壩建設(shè)信息感知范圍急劇擴(kuò)大，造成大壩建設(shè)多源異構(gòu)信息維度和數(shù)據(jù)量呈幾何級數(shù)倍增長，形成了大壩建設(shè)中的大數(shù)據(jù)。大壩建設(shè)的大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)維度高、多源異構(gòu)、時(shí)變性強(qiáng)等的特點(diǎn)，傳統(tǒng)分析方法無法對大壩建設(shè)中的大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析。目前，廣泛使用的人工智能算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等實(shí)現(xiàn)了對大壩建設(shè)大數(shù)據(jù)的高精度智能分析。然而，這類算法多是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的弱人工智能，在分析的可解釋性和可靠性上存在不足；多是采用完全標(biāo)注的大樣本進(jìn)行靜態(tài)特征學(xué)習(xí)，無法深入挖掘多源異構(gòu)信息中的動態(tài)特征。未來有必要通過多學(xué)科跨界合作，進(jìn)一步探究應(yīng)用于大壩建設(shè)海量信息智能分析的人工智能模型機(jī)理，提高模型的動態(tài)可解釋性；同時(shí)，充分結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)海量信息精準(zhǔn)、可靠的實(shí)時(shí)動態(tài)智能分析；有必要進(jìn)一步探究人工智能新方法，實(shí)現(xiàn)大壩建設(shè)海量多源異構(gòu)信息中不完全、無標(biāo)注樣本動態(tài)特性的自主智能分析。

4.4 大壩建設(shè)智能決策與控制大壩建設(shè)智能決策與控制技術(shù)是根據(jù)感知的信息和挖掘的知識，實(shí)時(shí)、自主地進(jìn)行智能施工決策，對建設(shè)過程進(jìn)行智能化控制，使得建設(shè)性能動態(tài)趨向于控制目標(biāo)。大壩智能建設(shè)的決策系統(tǒng)做出施工調(diào)整決策后，其方案的實(shí)施依賴于施工設(shè)備等受控對象的自動調(diào)整。當(dāng)前水利水電工程建設(shè)的主陣地逐步向西部遷移，高海拔氣候條件和現(xiàn)場復(fù)雜施工環(huán)境下，施工人員和施工機(jī)械出現(xiàn)明顯降效，對施工智能決策和智能控制水平提出了更高的要求。因此，有必要基于智能感知、自主控制和管理決策智能優(yōu)化等技術(shù)，將人工智能與大壩建設(shè)深度結(jié)合，構(gòu)建具有人類智慧的集優(yōu)化、決策、控制為一體的大壩AI建設(shè)系統(tǒng)，促進(jìn)大壩關(guān)鍵施工環(huán)節(jié)變革，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)施工機(jī)械作業(yè)到智能施工機(jī)械協(xié)同作業(yè)的重大提升。

4.5 大壩智能建設(shè)工程管理模式大壩智能建設(shè)時(shí)代下，大壩建設(shè)理論、方法和技術(shù)的變革必將導(dǎo)致工程管理模式的變革。需研究創(chuàng)新智能大壩工程建設(shè)管理模式，與信息化深度融合，形成網(wǎng)絡(luò)化、智能化、協(xié)同化的大壩建設(shè)工程管理體系：整合大壩建設(shè)全過程數(shù)據(jù)，形成面向施工全過程的決策服務(wù)信息，用數(shù)據(jù)支撐工程優(yōu)化升級；依托智能控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)決策信息的精準(zhǔn)執(zhí)行；繼續(xù)深化構(gòu)建大壩智能建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素、全覆蓋、全天候工程管理平臺，實(shí)現(xiàn)建設(shè)、設(shè)計(jì)、監(jiān)理和承包商等參建單位的信息實(shí)時(shí)共享，促進(jìn)施工和控制全面互聯(lián)；在建設(shè)管理過程中，逐漸摸索出具有普適性指導(dǎo)意義的大壩智能建設(shè)工程管理模式。

5 結(jié)論