鞠 琳

（中國(guó)電建集團(tuán)成都勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，四川 成都 611130）

1 研究背景

大型流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)種類繁多，尤其是近年來，大型流域水電開發(fā)面臨復(fù)雜的自然條件、多元的社會(huì)環(huán)境和利益訴求、嚴(yán)格的生態(tài)環(huán)保要求，以及水電建設(shè)與移民安置的協(xié)調(diào)，樞紐建設(shè)與送出工程的協(xié)同，長(zhǎng)工期、跨地域、多項(xiàng)目的配合等挑戰(zhàn)，流域?qū)蛹?jí)的系統(tǒng)性、趨勢(shì)性、綜合性風(fēng)險(xiǎn)管控更是各大流域開發(fā)管理的重點(diǎn)和難點(diǎn)［1-4］。

中國(guó)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管控與預(yù)警體系的研究起步較晚，始于20世紀(jì)80年代，普遍應(yīng)用于金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域，隨著工程企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的提高，以上研究成果已逐漸應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。例如，天津大學(xué)“三峽工程風(fēng)險(xiǎn)研究”課題組首次結(jié)合大型工程實(shí)踐對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)價(jià)［5］，較為全面、系統(tǒng)地研究了風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法；黃河小浪底工程、京九鐵路、大亞灣核電站等也取得了一定的經(jīng)濟(jì)效益和研究成果。但上述研究未從系統(tǒng)論的角度對(duì)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行分析，而現(xiàn)有研究成果只針對(duì)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系的若干部分，缺乏多維度、分層級(jí)管控的研究；或主要從管控需求出發(fā)、未結(jié)合數(shù)字化和智能化的技術(shù)支撐，缺乏數(shù)據(jù)來源或數(shù)據(jù)及時(shí)性，大多仍停留在職能或戰(zhàn)略層，實(shí)操性不強(qiáng)；與其他工程建設(shè)領(lǐng)域相比，水電開發(fā)具有獨(dú)特性，其他領(lǐng)域的研究成果難以被直接應(yīng)用。近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化、智慧化建設(shè)風(fēng)起云涌，水電行業(yè)數(shù)字化和智能化研究取得了豐富的成果，如數(shù)字大壩［6］、智能地廠［7］、智能灌漿［8］、施工資源定位監(jiān)控、安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化、安全巡查數(shù)字化、質(zhì)量驗(yàn)評(píng)數(shù)字化、數(shù)字化送出等，有效提升了電站建設(shè)數(shù)字化水平和智能化管控能力，為水電流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與預(yù)警提供了智能的感知手段和海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但這些研究側(cè)重于局部智能感知和一線作業(yè)智能協(xié)同，缺乏面向流域級(jí)的趨勢(shì)性、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管控需求的研究，缺乏從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別各類潛在風(fēng)險(xiǎn)與趨勢(shì)性風(fēng)險(xiǎn)從而提前預(yù)警的研究。

2 流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)智能管控指標(biāo)體系

2.1 構(gòu)建原則與方法

圍繞業(yè)務(wù)量化，立足工程建設(shè)管理業(yè)務(wù)需求，梳理形成相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)，按照“分層分級(jí)、重點(diǎn)管控”的要求，劃分管理層級(jí)和預(yù)警級(jí)別，結(jié)合流域電站建設(shè)特點(diǎn)，系統(tǒng)梳理流域?qū)蛹?jí)對(duì)不同類型電站的安全、質(zhì)量、進(jìn)度、成本、環(huán)保管控及預(yù)警指標(biāo)體系的影響。

（1）指標(biāo)體系應(yīng)反映流域工程建設(shè)的管控重點(diǎn)。對(duì)全流域而言，管控對(duì)象眾多，識(shí)別管控重點(diǎn)因崗而異。例如：移民管理崗位側(cè)重于移民的進(jìn)度、投資，可能需要關(guān)注到集鎮(zhèn)建設(shè)、文物古跡、移民搬遷、復(fù)建道路、工礦企業(yè)等眾多類別的工作進(jìn)展和投資；樞紐建設(shè)管理崗位關(guān)注樞紐建設(shè)安全、質(zhì)量、進(jìn)度、投資、環(huán)水保，其中，流域?qū)蛹?jí)關(guān)注的是多項(xiàng)目總體情況和各項(xiàng)目的重要節(jié)點(diǎn)、年度投資、質(zhì)量總體受控情況，項(xiàng)目層級(jí)關(guān)注大壩、引水發(fā)電、泄洪消能、機(jī)電金結(jié)等單位工程及重要分部分項(xiàng)工程的具體情況。

指標(biāo)體系梳理應(yīng)立足流域全方位、全要素、重點(diǎn)管控的高度，按照“分層分級(jí)、重點(diǎn)管控”的原則，以流域?qū)蛹?jí)管控為主要服務(wù)目標(biāo)，反映流域工程建設(shè)的管控重點(diǎn)。

（2）指標(biāo)體系符合流域工程建設(shè)管理分層分級(jí)的特點(diǎn)，體現(xiàn)分級(jí)管控要求。指標(biāo)的設(shè)計(jì)應(yīng)充分考慮管理層級(jí)特點(diǎn)進(jìn)行分級(jí)設(shè)置。例如，在投資管控方面，各項(xiàng)目層級(jí)需關(guān)注月度投資計(jì)劃、月度實(shí)際投資額等指標(biāo)，但在流域?qū)蛹?jí)方面，可能只需關(guān)注年度投資計(jì)劃、年度實(shí)際投資額等指標(biāo)。

（3）指標(biāo)體系設(shè)計(jì)應(yīng)符合“業(yè)務(wù)量化”的要求。業(yè)務(wù)量化是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)感知、自主決策、自我演進(jìn)的基礎(chǔ)，基于量化指標(biāo)才能進(jìn)行自動(dòng)分析、計(jì)算和判斷，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別與預(yù)警。在工程建設(shè)中的眾多管控項(xiàng)目中，需要系統(tǒng)地進(jìn)行梳理，并量化各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算方法。

例如，在工程安全管控方面，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注安全管理是否到位，但“安全管理是否到位”并不是一個(gè)可以量化的指標(biāo)，無法進(jìn)行定量對(duì)比和自動(dòng)預(yù)警。因此，類似定性的管控內(nèi)容可量化為“安委會(huì)召開次數(shù)”“安全設(shè)備完好率”“安全生產(chǎn)投入費(fèi)用”等計(jì)算指標(biāo)。

（4）指標(biāo)體系設(shè)計(jì)應(yīng)充分體現(xiàn)協(xié)同性、趨勢(shì)性。流域工程建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)工程，指標(biāo)研究應(yīng)考慮多種管理維度之間的協(xié)同性，并提出協(xié)同性指標(biāo)。例如，樞紐、移民、送出屬于流域開發(fā)的3個(gè)內(nèi)容，其中樞紐與移民的進(jìn)度應(yīng)相互匹配，因此可以采取“樞紐與移民關(guān)鍵路徑進(jìn)度匹配度”指數(shù)，用于衡量二者之間的進(jìn)度匹配關(guān)系。

考慮到多數(shù)指標(biāo)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，其變化趨勢(shì)可用于指標(biāo)的趨勢(shì)性預(yù)測(cè)，即該指標(biāo)是否趨向接近預(yù)警閾值，以便提前發(fā)出預(yù)警。比如，單元工程優(yōu)良率可以反映質(zhì)量控制情況，優(yōu)良率大于92%則說明質(zhì)量控制良好；但若近3個(gè)月的單元優(yōu)良率連續(xù)呈下降趨勢(shì)，即使各月優(yōu)良率均大于92%，也說明近期質(zhì)量控制效果有顯著下降的可能，需提前預(yù)警并采取控制措施。

2.2 流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)管控指標(biāo)體系

按照流域級(jí)、集團(tuán)級(jí)工程管控需求，從各工程建設(shè)期、建設(shè)后評(píng)價(jià)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中抽絲剝繭，形成關(guān)鍵管控信息，這些關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)、歷史趨勢(shì)、關(guān)聯(lián)約束等信息，將實(shí)時(shí)反饋一個(gè)電站工程在建期、建設(shè)后評(píng)價(jià)的整體狀態(tài)、項(xiàng)目管理情況，是各電站工程的關(guān)鍵控制性指標(biāo)。結(jié)合流域工程建設(shè)特點(diǎn)，流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系可從指標(biāo)特性、管控對(duì)象、管控層級(jí)等維度構(gòu)成（見圖1）。

（1）按指標(biāo)特性分類。按照指標(biāo)的時(shí)間、關(guān)聯(lián)特性，分為靜態(tài)指標(biāo)、趨勢(shì)性指標(biāo)、協(xié)同性指標(biāo)。

①靜態(tài)指標(biāo)，指通過該指標(biāo)即可判斷事件或事物的當(dāng)前狀態(tài)或問題，如一次碾壓合格率、安全材料上傳率等。該類指標(biāo)是體系中最基本的指標(biāo)。

②趨勢(shì)性指標(biāo)，指賦予部分靜態(tài)指標(biāo)時(shí)間屬性，通過時(shí)間序列的指標(biāo)變化，確定工程的歷史發(fā)展進(jìn)程及未來發(fā)展趨勢(shì)，以預(yù)測(cè)工程未來風(fēng)險(xiǎn)。該類指標(biāo)通常是由同一個(gè)靜態(tài)指標(biāo)的時(shí)間序列組成，如連續(xù)三個(gè)月單元工程質(zhì)量驗(yàn)評(píng)優(yōu)良率趨勢(shì)。

③協(xié)同性指標(biāo)，指尋找不同種類靜態(tài)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定指標(biāo)間的相互影響及約束，一般用來評(píng)估工程各業(yè)務(wù)、各管控方向的一致性及協(xié)調(diào)性。該類指標(biāo)通常是不同種類的靜態(tài)指標(biāo)的對(duì)比序列。

（2）按工程管控對(duì)象分類。按照工程不同管控專業(yè)、對(duì)象，可將指標(biāo)分為安全、質(zhì)量、進(jìn)度、投資、環(huán)保管控五大類指標(biāo)。

①安全管控指標(biāo)，包括重大安全隱患數(shù)量、隱患整改及時(shí)率、安全事故數(shù)量；安全檢查隱患整改完成率、危險(xiǎn)源（點(diǎn)）在控情況、安全習(xí)慣性違章、危險(xiǎn)源（點(diǎn)）在控率、安全生產(chǎn)費(fèi)用投入、人員安全培訓(xùn)、安委會(huì)召開次數(shù)、特種作業(yè)；增加安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)。

②質(zhì)量管控指標(biāo)，包括機(jī)電工程質(zhì)量管控指標(biāo)、檢測(cè)頻次（原材料、半成品和成品）完成率、單元工程質(zhì)量評(píng)定合格率、單元工程質(zhì)量評(píng)定優(yōu)良率、檢測(cè)不合格數(shù)量整改率。

③進(jìn)度管控指標(biāo)，工程關(guān)鍵路線的進(jìn)度偏差指標(biāo)、關(guān)鍵隧洞支護(hù)進(jìn)度等。

④投資管控指標(biāo)，包括年度投資完成偏差率、資金計(jì)劃完成率、進(jìn)度與投資偏差率、預(yù)計(jì)造價(jià)增減率、甲供材使用率、備用金使用率、保險(xiǎn)項(xiàng)目結(jié)案率。

⑤環(huán)水保管控指標(biāo)，包括環(huán)水保設(shè)施按時(shí)投用率、珍稀動(dòng)植物保護(hù)區(qū)變化指標(biāo)、環(huán)保水保投資完成率、環(huán)保水保問題整改率、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)合格率、“三同時(shí)”措施任務(wù)完成率。

（3）按指標(biāo)的重要性或管控級(jí)別分類。根據(jù)不同指標(biāo)的重要性，將其分為重要指標(biāo)及一般指標(biāo)，分別對(duì)應(yīng)不同的管理層級(jí)。

①重要指標(biāo)應(yīng)選擇面向流域級(jí)管理層關(guān)注重點(diǎn)或反映流域級(jí)趨勢(shì)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，如工程單元的優(yōu)良率趨勢(shì)、工程里程碑節(jié)點(diǎn)完成率、主體工程年度面貌完成率等。通過重要指標(biāo)，可對(duì)工程的狀態(tài)及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行直觀判斷。

②一般指標(biāo)是面向項(xiàng)目級(jí)管理層關(guān)注的、反映建設(shè)過程管控狀態(tài)及成效的指標(biāo)，如一次加水合格率、平整度偏差平均值等。一般指標(biāo)用于項(xiàng)目管理層級(jí)對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)進(jìn)行管控，是重要指標(biāo)中的基礎(chǔ)性指標(biāo)。當(dāng)重要指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)警時(shí)，一般指標(biāo)可作為原因分析、追溯的依據(jù)性指標(biāo)。

3 基于分級(jí)預(yù)警指標(biāo)體系的流域建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)智能管控應(yīng)用

3.1 流域工程數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)梳理

基于工程項(xiàng)目級(jí)數(shù)字化建設(shè)積累的海量數(shù)據(jù)，建立了流域工程建設(shè)數(shù)據(jù)中心，并對(duì)預(yù)警指標(biāo)體系所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)梳理。

（1）梳理工程建設(shè)數(shù)據(jù)種類。將根據(jù)指標(biāo)體系中所需數(shù)據(jù)類型，梳理數(shù)據(jù)中心需要的、從工程項(xiàng)目級(jí)數(shù)字化系統(tǒng)中集成的數(shù)據(jù)類型及種類。對(duì)監(jiān)測(cè)、監(jiān)控的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)指標(biāo)體系需求，確定數(shù)據(jù)抽取頻次以降低數(shù)據(jù)的體量，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。

（2）調(diào)研分析數(shù)據(jù)獲取途徑。根據(jù)各工程業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀及應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研分析，確定數(shù)據(jù)的最佳獲取途徑。對(duì)尚未進(jìn)行采集的數(shù)據(jù)類型，若其針對(duì)的指標(biāo)類型重要程度較低，則優(yōu)化指標(biāo)體系；若指標(biāo)類型重要性較高，則采用人工數(shù)據(jù)采集錄入或建議建設(shè)相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)采集。

（3）建立數(shù)據(jù)接口。在完成數(shù)據(jù)種類及獲取途徑梳理的情況下，建設(shè)統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)接口，確保數(shù)據(jù)能夠有效、及時(shí)為平臺(tái)所用（見表1）。

表1 數(shù)據(jù)集成示例

3.2 風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)識(shí)別

基于智能管控指標(biāo)體系的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，是通過對(duì)工程數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)的分析，識(shí)別其所隱藏的潛在風(fēng)險(xiǎn)類型及風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性。

從風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方法，可分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)、事件驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)；從程序功能應(yīng)分為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)事件監(jiān)控（見圖2）。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法

風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)監(jiān)控，即按照指標(biāo)特征定期同步數(shù)據(jù)中心的工程數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算功能，識(shí)別是否存在風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)超過分級(jí)預(yù)警閾值，或指標(biāo)存在趨向于發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值趨近或超過分級(jí)預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)觸發(fā)指標(biāo)預(yù)警功能。該方法的特點(diǎn)是由具備特征的指標(biāo)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)警，旨在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)孕育期、過程期進(jìn)行管理和監(jiān)控。

風(fēng)險(xiǎn)事件監(jiān)控，即監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心的工程數(shù)據(jù)和系統(tǒng)中錄入的事件，根據(jù)事件描述和類型從風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)中匹配可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)特定事件發(fā)生時(shí)，如汛期來臨、進(jìn)行心墻填筑等，通過風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)與事件關(guān)聯(lián)方式，及時(shí)推送與該事件關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)事件，為用戶提供事前預(yù)警。該方法的特點(diǎn)是由事件驅(qū)動(dòng)預(yù)警，當(dāng)事件發(fā)生時(shí)，對(duì)可能具備發(fā)生條件的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行前置預(yù)警。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)原因分析

識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)后，需要對(duì)可能造成潛在風(fēng)險(xiǎn)的原因進(jìn)行追溯，從而更好地從源頭進(jìn)行管控，而尋找原因與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即為風(fēng)險(xiǎn)原因分析方法。從風(fēng)險(xiǎn)原因分析的方法來看，可分為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的原因分析和原因庫(kù)匹配原因兩種方法。

基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的原因分析功能，是當(dāng)數(shù)據(jù)指標(biāo)觸發(fā)預(yù)警并提示風(fēng)險(xiǎn)后，平臺(tái)追溯與本數(shù)據(jù)指標(biāo)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的異常、趨勢(shì)來判斷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的原因。該方法主要是從數(shù)據(jù)的異常情況來判斷預(yù)警的根源，需要與企業(yè)大數(shù)據(jù)中心的各類數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，其實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)是準(zhǔn)確、科學(xué)地建立預(yù)警指標(biāo)與一般指標(biāo)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

由于風(fēng)險(xiǎn)的多樣性，項(xiàng)目層、企業(yè)層工程信息化技術(shù)的發(fā)展水平差異，在多數(shù)情況下，風(fēng)險(xiǎn)及其原因無法僅靠定量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行還原描述，還應(yīng)包含各類定性的風(fēng)險(xiǎn)原因描述，例如部分安全類風(fēng)險(xiǎn)管控、質(zhì)量類風(fēng)險(xiǎn)管控。因此，采用原因庫(kù)與風(fēng)險(xiǎn)事件相關(guān)聯(lián)，并通過預(yù)設(shè)原因來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)原因分析是必要的。

由于造成風(fēng)險(xiǎn)的原因具有多樣性，要實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)原因的準(zhǔn)確識(shí)別，風(fēng)險(xiǎn)-原因關(guān)聯(lián)關(guān)系模型需要不斷的優(yōu)化，原因庫(kù)需要不斷的窮舉完善。因此，采用人機(jī)交互的模式，由平臺(tái)提供初步分析結(jié)果，再由有經(jīng)驗(yàn)的用戶根據(jù)工程實(shí)際情況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)原因的貢獻(xiàn)權(quán)重、種類進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，其結(jié)果既用于工程風(fēng)險(xiǎn)管控，也作為分析樣本反饋回系統(tǒng)，系統(tǒng)將根據(jù)每一次結(jié)果調(diào)整優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)-原因關(guān)聯(lián)關(guān)系以及風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)內(nèi)容。

3.4 風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)決策

當(dāng)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)并分析原因后，平臺(tái)將基于原因-措施關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)造成風(fēng)險(xiǎn)的原因、風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度以及可能發(fā)生的概率，從措施庫(kù)中抽取相應(yīng)的措施，組成風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)預(yù)案。同樣的，由于風(fēng)險(xiǎn)及原因的多樣性，措施預(yù)案也具有多樣性特征，需要在過程中根據(jù)用戶調(diào)整結(jié)果不斷優(yōu)化和擴(kuò)充。

輔助決策功能不能僅僅機(jī)械地將各類風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行排列，還應(yīng)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性、嚴(yán)重性對(duì)各類措施所需的資源、注意事項(xiàng)、類似案例等進(jìn)行有機(jī)組織，確保用戶能夠根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的緊急情況進(jìn)行有效決策，并對(duì)采用預(yù)案后可能出現(xiàn)的情況提前應(yīng)對(duì)。

3.5 流域智慧工程管控平臺(tái)

面向開發(fā)單位工程管理部門的管理職能，開發(fā)單位構(gòu)建了由流域級(jí)52項(xiàng)指標(biāo)（含靜態(tài)指標(biāo)35項(xiàng)、趨勢(shì)性指標(biāo)13項(xiàng)、協(xié)同性指標(biāo)4項(xiàng)）、項(xiàng)目級(jí)130項(xiàng)指標(biāo)（含工程建設(shè)質(zhì)量、進(jìn)度、安全、投資、環(huán)水保五大類）的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，以工程數(shù)據(jù)中心匯聚的流域在建、已建工程建設(shè)過程海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動(dòng)量化分析流域智慧工程管控平臺(tái)重點(diǎn)監(jiān)控的流域級(jí)52項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)是否達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值。平臺(tái)功能覆蓋工程前期管理、建設(shè)管理、工程后評(píng)價(jià)等全生命周期，聚焦工程樞紐、移民、送出三板塊的安全、質(zhì)量、進(jìn)度、投資、環(huán)水保五個(gè)領(lǐng)域重大問題及關(guān)鍵部位管理，對(duì)各管理要素趨勢(shì)性、系統(tǒng)性問題進(jìn)行分析、預(yù)警、決策與綜合管理，實(shí)現(xiàn)工程建設(shè)管理的自動(dòng)預(yù)判、自主決策、自我演進(jìn)。平臺(tái)應(yīng)用以來，有效提前預(yù)警了3次流域級(jí)潛在趨勢(shì)性風(fēng)險(xiǎn)并及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，達(dá)到流域開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)可控的目的。

4 結(jié)論與展望

基于近年來各水電項(xiàng)目層級(jí)數(shù)字化、智能化研究應(yīng)用快速發(fā)展的背景，聚焦流域工程建設(shè)重大安全、質(zhì)量、進(jìn)度、投資、環(huán)保問題和關(guān)鍵部位管理等管控重點(diǎn)，建立流域工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)量化分級(jí)預(yù)警指標(biāo)體系，有助于充分挖掘項(xiàng)目層級(jí)積累的海量數(shù)據(jù)價(jià)值，從中自動(dòng)識(shí)別流域級(jí)、系統(tǒng)性、趨勢(shì)性的各類風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行提前預(yù)警，從而提升大型流域水電工程建設(shè)智能化管控水平，降低流域開發(fā)的系統(tǒng)性、趨勢(shì)性風(fēng)險(xiǎn)，在各大流域中具有廣闊推廣應(yīng)用前景?；诒疚奶岢龅难芯砍晒?，后續(xù)研究可結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)自動(dòng)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)原因的關(guān)聯(lián)性，提升風(fēng)險(xiǎn)原因分析的準(zhǔn)確性，引入蟻群算法來改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)決策措施的推薦算法，以自動(dòng)匹配最優(yōu)措施，進(jìn)一步將前沿信息技術(shù)與工程建設(shè)技術(shù)緊密結(jié)合，對(duì)各大流域應(yīng)對(duì)新形勢(shì)下流域開發(fā)面臨的挑戰(zhàn)具有重要意義。