信息技术赋能水利工程质量监管的路径探索与模式创新

作者简介：戴望德（1992.10—），男，汉族，湖南邵阳人，大专，助理工程师，主要研究方向为工程测量。999Sep175··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,2022.2实时风险精准防控与预警需求水利工程的隐蔽工程多、受环境的影响大，传统的监管滞后低效，不能有效地应对突发的质量风险。要依靠智能感知和预警技术，通过高频采集数据并运用算法构建预测模型、设定告警阈值、实时监测并发出报警信号、提前预判风险的方式来改变监管方式。3信息技术赋能水利工程质量监管的路径设计3.1全要素数据采集与标准化路径以“全维度覆盖、高频次采集、高可靠性传输”为原则，创建起一个依靠物联网的多源数据采集系统。利用多参数无线遥测终端、RFID电子标签、传感器阵列等设备，准确地采集到混凝土浇筑温度、钢筋间距、土方压实度、闸门开度等主要参数，并配合无人机倾斜摄影、激光雷达点云采集技术达到空间数据全面覆盖的目的。采集时创建起本地和云端双备份的存储机制，原始数据同时存在本地服务器和云端数据库中，传输使用国密SM4算法、TLS1.3协议分级加密保证数据的安全。依靠数据治理引擎对数据的完整性、准确性进行校验，用JSON-LD格式进行标准化处理，和现有的水利信息化平台无缝对接，创建起包含工程全生命周期数据资源池，为监管提供数据支持［3］。该路径的主要设备和技术参数性能如下表1所示，可以反映各个部分技术适应性以及使用情况。表1全要素数据采集与标准化路径核心技术参数表技术/设备类型核心技术指标性能参数应有作用RFID电子标签通信协议、识别距离ISO/IEC18000—6C，识别距离0-10m，读写速度≤50ms/次工程材料全流程溯源标识国密SM4算法加密强度、运算效率分组密码，密钥长度128bit，加密速率≥1GB/s采集数据传输加密防护激光雷达点云密度、测量精度点云密度≥50点/cm²，测距精度±3cm，扫描速率30万点/秒工程空间结构数据精准采集数据治理引擎数据校验效率、准确率单批次处理量10万条，校验准确率≥99.2%，处理延迟＜2s数据标准化3.2基于BIM+GIS的可视化监管路径融合BIM和GIS技术创建工程全要素三维模型，使用IFC格式把BIM模型和GIS地形数据融合起来，将设计图纸、施工方案、实时监测数据等信息准确地关联到模型节点（关联精度≤0.1m），从而达到施工进度、质量指标、隐患位置可视化动态跟踪的目的。利用三维可视化引擎（用WebGL技术），可以对模型做放大、缩小、剖面显示、旋转等操作，并叠加裂缝分布图、渗流量热力图等数据图层，从而达到所见即所得的效果。为了解决复杂施工工况下监理人员难以全面、及时地进行现场巡视的问题，在监理人员佩戴的头戴设备上设置了视场角大于100°的视场，使监理人员可以利用头戴设备来实现沉浸式的现场巡查，也可以通过使用带有AR眼镜的工具实时比较检测数据和设计模型，并且用碰撞检测算法（检测精度±5mm）提前发现施工冲突问题，把隐患定位的时间由原来的小时级别降低到现在的分钟级别，大大提高了质量隐患定位的速度和控制精度。3.3大数据驱动的质量隐患溯源路径以分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem,HDFS）为载体，使用Hadoop集群来存储大量的监管数据，使用Ha-doop的随机森林、LSTM等机器学习算法来建立质量隐患分析模型，对历史监测数据、施工记录、返工案例做深入挖掘，用特征重要性分析法找出混凝土裂缝、结构变形等隐患的主要原因（归因准确率≥95%）。用数据血缘关系图（使用Neo4j图数据库）来追踪数据全链路流转轨迹，从而实现隐患从发现、分析、处置到验收的闭环管理，并且采用ICP迭代最近点配准算法（配准误差≤2mm），对不同时间点的点云数据进行比较，准确地监测出大坝、堤防的毫米级变形，为隐患溯源和精准处置提供数据支持，有效地降低了类似质量问题重复发生的概率（重复发生率下降了40%以上）。3.4区块链赋能的质量数据可信存证路径创建起以区块链为依托的质量监管存证平台，使用联盟链架构（使用HyperledgerFabric框架），依靠分布式账本技术完整保存工程材料检测报告、施工验收记录、监理日志等重要的数据，利用SHA-256哈希加密和数字签名技术保证数据不能被篡改，数据上链时间≤3秒。为每一项工程资源分配唯一的身份标识，实现“一数一码”的全生命周期追溯，监管部门、施工单位、监理单位采用RBAC权限分级机制来实现数据的安全共享，扫描二维码可以很快地调出资源的全流程信息（响应时间小于1s）。另外要建立质量责任追溯制度，把数据生成和修改的全过程上链存证，为质量纠纷处理、责任认定提供可靠的依据，增强各个参与方的质量责任意识。4信息技术赋能水利工程质量监管的模式创新4.1全生命周期数字化监管模式全生命周期数字化监管模式是以数字孪生技术为依托，整合工程各阶段的数据资源，使用BIM加GIS融合建模技术搭建起实时联动的体系，在边缘计算节点上对监测数据进行实时处理，在专业的模型和智能算法的作用下，对工程质量实施动态控制，并做出准确的决策。打破传统的分段监管壁垒，把所有数据放在一个统一的数字平台之上，用数据接口标准化来实现数据的无障碍流动，全程跟踪质量指标，用有限元模拟推演得出优化方案与策略，降低因质量问题造成的经济损失达35%以上，促使水利工程监管从粗放型迈向精细型、前瞻性［4］。以南水北调中线工程为例，本项目以数字孪生为指导思想，布置有8万多支振弦式、光纤光栅式安全监测传感器以及1.3万路高清视频监控设备（分辨率4K，帧率为25fps），用无人机自动巡检系统（带有激光雷达和热红外传感器）加天空地水工一体化感知网组成“天空地水工”立体化观测网。采集的数据经过边缘节点预处理之后，传送到云端平台经过29个专业的模型和智能算法进行深入分析，结构安全分析使用ANSYS有限元模型，水质预测使用一维水动力水质模型（求解器用有限体积法），可以对穿黄隧洞、索河渡槽等重要构筑物的安全状况进行实时评价和预测预警。面对海河“23.7”流域性特大洪水，此系统用数字孪生模型来对大流999Sep176··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,2026量输水、暴雨洪水等复杂的工况进行模拟，并完成结构应力应变、渗流量等参数的安全复核分析，得到12个水质指标未来15天的准确预报（预报误差≤5%），为工程质量和高效运行提供科学依据，该成果获得水利部“数字孪生水利建设十大样板”。4.2“互联网+监管”的协同模式“互联网+监管”协同模式依托于微服务架构（SpringBoot+MyBatis后端框架、Vue.js前端框架）来搭建跨部门云端协同平台，使用云原生部署方式（Kubernetes容器编排），具有高可用性（≥99.9%）、易于扩展和安全性等特点。整合多个部门（水利、住建、质检等）的监管资源，对项目申报、质量检测等业务实行线上闭环管理。平台可以使用Android系统进行实时的数据上报，使用符合水利行业API技术规范的RESTfulAPI接口同现有的政务系统、工程管理平台对接，采用AES-256字段级加密技术保证敏感数据的安全。此外，创建一个“应用、评价、改进”的闭环系统，依靠第三方机构的评估来不断优化监管流程，明确各方面的责任边界，提高监管协同效率和规范化程度。以浙江省水利工程建设管理系统为例，该系统把微服务架构拆分成项目管理、智慧工地、质量安全预警、资金监管和绩效评价五个主要的模块，形成由数据采集、过程控制、质量检查、资金监管、绩效评价这五个部分组成的闭环管理体系。在绍兴市某水库除险加固项目中，系统使用电子签章（符合《中华人民共和国电子签名法》）、在线审批流引擎来实现施工许可申报全流程线上化，把原来的需要7天才能完成的流程简化成线上只需2小时就可以办结，将流程时间缩短约90%。用物联网传感器、AI视频识别技术（基于YOLOv8-DTD模型）对施工现场的扬尘噪声、人员定位、机械运行状态进行全天候监控，并成功预警并处理了多起潜在塌方风险，平台上集成区块链存证模块（基于HyperledgerFabric框架），对施工记录、检测报告等数据实行不可篡改存证，为工程质量责任认定提供了可靠的依据，创建出了可以被复制、可以被推广的协同监管模式。4.3智能装备与机器人应用模式智能装备和机器人应用模式是以智能监测装备为载体，利用人工智能算法来实现水利工程质量检测的自动化、精准化、安全化，代替人工完成高风险、高难度、大范围的巡检检测工作，依靠多传感器数据融合技术（采用D-S证据理论）提高检测精度，加快隐患发现速度，创建人机互补、空地协同的新监管方式。此模式可以针对水下、高空、偏远等传统监管空白区域，采用装备全生命周期管理（使用RFID、物联网技术）的方式降低运维成本，推进监管方式的智能化升级，使检测效率提升70%以上［5］。以黄河小浪底水利枢纽为例，在汛期调水调沙之后用水下机器人对大坝消力池进行检查，该机器人具有高清摄像头、机械臂和多种参数传感器，使用自主导航技术（融合SLAM和惯性导航），最大下潜深度为100米，定位精度±5cm，可以准确地找到水下的缺陷，并且可以用机器视觉算法（YOLOv8-DTD）来对缺陷进行分类识别，从发现10厘米深、面积10平方米的擦伤隐患到完成维修只用了1天时间。相比传统的人工潜水检测周期大幅缩短了。同时枢纽用到国内自主研发的参量振声呐坡面仪，入水1米就能测出水下60-70米处的淤积深度，测量误差控制在10cm之内，利用信号处理算法（快速傅里叶变换）对波形图的颜色特征进行分析来识别泥沙颗粒的密集程度，为闸门的操作提供准确的数据支持。在黄河河南段堤防工程中，布置了1962颗带有多个传感器的智能监测石，使用LoRa无线通信技术组网，可实现实时监测坝垛险情。出险后，用三维激光扫描技术10分钟内完成水下三维重建，精确地预测出抢险所需的人力物力，大大提高了险情的处置速度。该模式下核心智能装备的技术性能和应用效果如表2所示，可以清楚地看出不同的装备在特定检测场景中的技术优势。表2智能装备与机器人应用模式核心装备性能对比表装备类型核心技术配置检测精度指标效率提升幅度适配检测场景水下机器人SLAM+惯性导航，YOLOv8-DTD算法，100米级下潜，机械臂操作定位误差≤5cm，缺陷识别准确率98%，缺陷尺寸测量误差≤2mm较人工潜水检测提升93%以上水库大坝消力池、水下结构缺陷声纳浅地层剖面仪快速傅里叶变换算法，水下声呐探测，信号增益调节技术淤积深度测量误差≤10cm，泥沙颗粒识别准确率≥90%较传统声呐探测提升80%以上排沙洞、河道水下淤积检测智能监测石多传感器集成，LoRa无线组网，低功耗设计（续航≥5年）厘米级监测精度，险情告警响应时间≤105结语信息技术为水利工程质量监管开辟了新的途径，提供了模式支撑。依靠数字孪生等核心技术的融合，解决传统监管存在的问题，创建全周期的质量监管体系。全生命周期数字化监管、“互联网+监管”协同、智能装备与机器人应用三种创新模式，经过南水北调中线工程等实例证明了信息技术提高监管精度的作用。未来需推进核心技术迭代、完善标准、实现多技术融合、改善数据安全和共享机制，创建科学的监管方式，推动水利行业朝着智能、智慧方向发展。参考文献：［1］赵宁.水利工程施工管理中信息化技术的应用［J］.河北水利,2024(09):43-44.［2］李虹,王梓林.水利工程质量技术监督管理模式探析［J］.水利技术监督,2024(06):6-12+30.［3］陈鹏.水利工程施工质量控制问题及应对措施分析［J］.水上安全,2023(07):22-24.［4］郭亮亮,李云.信息技术在水利工程建设质量监督中的应用［J］.水利技术监督,2023(01):5-7+11.［5］巴前梅.水利工程质量监督管理创新研究——评《水利工程质量与安全管理》［J］.人民黄河,2022,44(06):169-170.999Sep177