工程大數據在水利工程建設管理中的應用

曹希盈

【摘 ?要】水利工程建設重要性不言而喻。為了促進水利工程的發展投入大量的資源。水利工程建設不但為我國經濟建設、電力供應、防汛抗旱等提供最有力的保障，而且也緩解了偏遠地區水資源匱乏的現象，同時對農業的發展起到推動性的作用。因此，水利工程企業需要根據社會的發展，結合現階段大數據的優勢，對傳統水利工程中的質量控制模式進行改變，并根據存在的問題，提出針對性的措施，進而提高我國水利工程的建設質量。

【關鍵詞】工程大數據;水利工程;應用

引言

水利工程和國計民生密切相關，對于經濟的推動作用非常顯著。信息技術的高效應用，既能夠改善水利工程建設管理模式，又可以優化和糾正水利工程建設中的各類問題。水利工程建設中，存在大量的信息數據，所以應用相關的信息技術，可大大提高數據分析處理能力，推動水利工程建設發展。但目前，水利工程建設中存在諸多問題和不足，所以加強水利工程建設管理格外重要。

1工程大數據特征

1.1數據多，來源和形式多樣

水利工程的數據來源十分廣泛，在工程建設的各個階段都會產生，包括所有監測設備每秒鐘產生的大量數據，還包括工程設計、施工BIM模型構建等相關數據。同時，在工程建設管理過程中，也會產生各種管理數據、調度數據、運維數據等，數據年增長量會超過1TB，具備大數據結構特征。

1.2數據快速增長，有較高的價值

在水利工程建設管理的過程中，隨著信息化技術的不斷應用，會逐漸完善監測密度和指標，提升建設運行數據的增長速度，這些數據就是水利工程建設、管理、運營各個階段必要的參考數據，具有較高的應用價值。

1.3數據動態化變化，具有較強實時性

在水利工程建設管理中，產生的各種數據表現出動態變化特征，比如，水文條件、生態、水質等監測過程中產生的數據，會在不同時間段、不同地點發生不同變化。應用工程BIM模型時，能夠及時根據實際情況對模型構建進行調整。同時，水利工程對大數據還有較高實時性的要求，需要其準確、有效，能夠對施工、質量、調度數據等進行有效監測，分析工程運行是否穩定、通暢，是否需要應急措施等。

2水利工程的主要建設程序

通常項目建議書、可行性研究和施工詳圖設計工作也被稱之為工程的規劃設計階段，主要的工作任務就是對工程工作的任務和要求進行明確。通過對總體工作方案的布置和擬定，應該選擇一項主要的工程位置。此外，還應該對工程隊環境的影響進行科學評價，通過這種方式對項目建設工作的合理性和必要性進行提升。施工詳圖設計工作需要建立在設計的基礎上，也就是通過對建筑物不同部位的設計，為后續施工提供幫助。實施階段主要指主體工程建設實施，根據項目法人提出的建設工作文件，對后續建設目標進行分析。

3工程大數據在水利工程建設管理中的應用

3.1建立信息系統框架

引入和應用現代水資源信息系統的第一步是水利信息化的外在表現和最終結果，因此，水利信息系統建設已成為水利信息化的最終手段，信息系統是一種有效的信息結構和組織。該系統是對數據、水信息和信息的有效設計和處理，其基本邏輯框架包括基礎參考層、數據層和平臺層、應用層和基礎工作、安全體系和標準體系。在我國水利信息化建設過程中，往往強調建立系統基礎設施和數據庫，而水利信息化如果沒有全面的信息資源規劃策略，將損害管理系統的實用性和有效性，水利信息化最重要的部分是信息化的總體設計和規劃，即信息化框架的建立，這是我國水利信息化的主要技術之一。

3.2工程大數據在運營管理階段的應用

在水利工程正式運營管理階段，可以將大數據技術應用其中，加強對洪澇災害的管理，并借助該技術獲取相關數據信息，提前預測災害的發生，采取應急處理措施，避免災害發生造成嚴重影響。另外，在水利工程運營管理中，可以利用工程大數據，借助運維大數據算法，將工程安全監測、水質監測、調度監測等技術手段結合起來，對工程中機電設備、水工建筑物的狀態進行檢查和評估，預測設備是否出現異常，進而保證工程安全運行。

3.3提高工作人員素養和能力

從當前現實狀況來看，我國水利信息化建設人員總共分作兩種，第一種是高校畢業生，第二種是經驗豐富的老職員。目前不少高校都開設了水利建設專業，而且教學水平居于前列，可以說為水利信息化建設發展提供了諸多優質人才，也滿足了水利信息化建設發展對人才輸出的要求。可是隨著水利行業建設的不斷發展，外界因素越來越多越來越復雜，環境變化速度非常快，這就使得水利信息化建設所需的人才不但要具備先進的理論技術知識，還要擁有豐富牢靠的實際經驗。所以畢業生入職到水利建設單位后，必須在老職員的指導下才能真正了解和做好工作。而企業也要重視對經驗豐富人才的引進，雙管齊下，提升企業核心競爭優勢。

3.4質量風險管理的優化

隨著水利工程質量風險數據的不斷收集和分析，非常有必要對質量風險初始清單實施優化。首先，水利工程質量風險的初始清單是由理論分析和專家調研獲取的成果，所以其主管性通常都相對較強，因而必須按照工程具體情況展開對應的修正。其次，隨著水利工程質量監督工作的展開，被監督對象需要根據時間上的變化，對風險清單中的各項內容和責任權限有全面性的了解，就常規情況下來講，不同種類的發生的概率和初始風險清單并不相同，甚至得偏大的程度非常大。因此，需要對水利工程質量風險清單進行優化處理，主要是采用大數據中的分類算法、例如，深度學習和隨機樹等分類方法。首先，需要將收集到的工程質量風險問題視為分類的變量，而將初始風險清單中的各項指標視為屬性變量，構建質量風險分類算法集合。然后，采用不同的算法對各項數據進行優化。最后，按照指標的重要性對初始風險清單中的有關數據進行刪除或者是重新調整，繼而確保初始風險清單具有可行性，能夠符合水利工程建設的客觀需求，進而提高水利工程各方面的效果，推動水利工程能得到更好的發展，為社會大眾帶來更多的便利性。

結語

總之，大數據在水利工程領域的應用還處于初級階段，水利工程是穩定生產和保障民生的重要基礎工程，按照建設網絡強國、數字中國、智慧社會的總體部署，加強新一代信息技術的應用，推進智慧水利工程建設，是全面落實“兩新一重”要求、積極踐行水利改革發展總基調、驅動水利現代化發展的必由之路。充分認識大數據在水利改革發展中重要作用，分析水利大數據發展和應用面臨的機遇與挑戰，研究水利數據管理的有效途徑，明確水利大數據發展和應用方向，顯得尤為必要。

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