已建大壩智能化改造實踐探索與思考

Practice exploration and reflection on intelligent transformation of existing dams

戴濟群

（水利部 交通運輸部 國家能源局南京水利科學研究院，210029，南京

摘要：已建大壩承擔著防洪、供水、灌溉、發電等多重功能。我國約80%大壩建成于1980年以前，普遍面臨結構性能退化、設施老化問題，加之全球氣候變化引發的極端天氣事件趨多趨頻，傳統安全管理模式難以滿足水利新質生產力發展要求。聚焦已建大壩智能化改造的復雜性，構建“檢測評估—監測升級—融合診斷—智能決策—聯動保障”全鏈條體系，通過對工程歷史信息挖掘與功能動態評估，以及統籌工程安全、公共安全與生態安全的系統安全評估，明確改造要求，完善升級監測設施，構建“天空地水工”一體化監測感知體系，開展歷史數據治理與多源多模態數據融合，研發基于失效風險的智能診斷與預測預警模型，實現多目標優化調度、智能運維與應急決策的智能化升級。在此基礎上，剖析存量設備兼容性不足、極端環境下感知穩定性差、多源數據融合精度有限、技術標準滯后等核心挑戰，提出技術攻關、試點推廣、標準完善等系統性解決方案。研究表明，智能化改造可顯著提升大壩安全保障能力與運行效率，為推動水利新質生產力發展、實現高水平安全和高質量發展提供理論支撐。

關鍵詞：大壩；智能化改造；數字孿生；水利新質生產力；監測感知；高水平安全

作者簡介：戴濟群，院長，正高級工程師，長期從事水利基礎設施處理、河湖庫底泥處置與資源化利用等方面科研工作。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.007

黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》，明確要求“推進傳統基礎設施數字化改造”“發展以高技術、高效能、高質量為特征的生產力”，為破解已建水利基礎設施運行管理難題提供了根本遵循。水利部黨組堅決貫徹落實黨中央決策部署，明確提出“建設安全大壩、生態大壩、智能大壩”，以數字化、網絡化、智能化賦能傳統大壩工程，這一舉措正是發展水利領域新質生產力的具體實踐。

我國大壩數量和高壩規模均居世界首位，為經濟社會可持續發展提供了堅實保障。其中，約80%的大壩建成于1980年以前，受限于當時技術、經濟條件，普遍存在設計標準偏低、配套設施不完善等問題。歷經數十年運行，壩體結構性能退化、設備設施老化失效等問題日益突出，工程病險與安全隱患逐步顯現。2000年以來，全國已完成約7萬座次水庫大壩的除險加固，顯著降低了大壩本體的結構性風險，有效遏制了病險惡化趨勢。然而，隨著運行年限繼續增長，早期除險加固的部分工程已進入性能衰減期；同時，全球氣候變化導致極端暴雨洪水、特大干旱等災害事件趨頻趨強，對水庫大壩的安全運行尤其是旱澇急轉等特殊工況的安全運行構成嚴峻挑戰。在此背景下，主要依賴人工巡檢、點狀監測和靜態經驗決策的“經驗驅動、人工主導”運行管理模式，在應對壩齡老化與極端氣候疊加的“灰犀牛”與“黑天鵝”事件雙重風險時，暴露出感知碎片化、診斷滯后性、決策被動化等短板，已難以適應新形勢下的安全管控需求，這也印證了已建大壩智能化改造的緊迫性。

已建大壩的智能化改造絕非簡單地將智能傳感器、數學模型等裝備技術進行疊加，而是對傳統運行管理模式的系統性重構。其核心在于運用物聯網、大數據、人工智能、數字孿生等新一代信息技術，深度融合壩工理論，通過實時映射、動態交互，實現工程全要素透徹感知、信息集成共享、狀態智能決策和風險主動防控，進而解決在物理世界中因復雜性、不確定性導致的管理難題，最終達到提升工程韌性、保障本體安全、優化資源配置、提質增效降本的目標。基于此，本文立足已建大壩智能化改造的特殊性與復雜性，系統梳理實施體系，深入剖析關鍵技術瓶頸，提出切實可行的實施路徑，旨在推動已建大壩智能化改造的規模化、標準化、高質量發展，為加快發展水利新質生產力提供理論參考。

已建大壩智能化改造的實施體系

已建大壩智能化改造是一項復雜的系統工程，需緊密結合其存量升級的特殊性，以“高水平安全、高質量運行、可持續發展”為核心目標，以數字孿生技術為關鍵使能器，構建物理大壩與數字孿生大壩的實時映射與動態互饋機制，賦予工程“自感知、自診斷、自決策、自適應”的智能化能力，實現“四預”（預報、預警、預演、預案）功能落地見效。實施體系涵蓋基礎夯實、感知升級、數據融合、智能診斷、決策優化和保障支撐等關鍵環節。

1.系統安全評估與薄弱環節精準識別

全面檢測與評估是智能化改造的“全身體檢”，需立足統籌工程安全、公共安全、生態安全的系統安全，摸清大壩與設備設施的“健康底數”，精準識別薄弱環節、破壞路徑及其關聯風險，為精準制定協同改造方案提供科學依據。

已建大壩智能化改造的技術路線

其目標為：①涵蓋工程安全、公共安全與生態安全三大維度的系統安全評價。采用聲學、電磁學等先進無損檢測技術，定位壩體、壩基內部缺陷，結合歷史數據與多尺度數值模擬，揭示病害成因與演化規律，識別潛在失效模式與風險等級；通過潰壩洪水演進模擬與下游人口分布、基礎設施映射，評估極端工況下對風險人口及基礎設施的影響范圍與程度；分析大壩運行對上下游水文情勢、水質、水生生物多樣性及周邊陸生生態系統的潛在擾動，識別生態敏感區與風險傳導路徑；必要時檢視水庫設計功能發揮情況，動態評估水庫功能，確定綜合功能提升路徑。②設備狀態與感知能力評估。系統測試現有傳感器精度、穩定性及數據傳輸能力，評估其與智能化系統的兼容性，辨識監測網絡盲區，評價關鍵機電設備健康狀況與自動化水平。③管理流程與場景適配性研判。對標“四預”功能要求，針對運行安全實時評價、多目標調度、應急處置三類核心場景，研判現有依賴人工、分散化的運維流程與決策機制短板，明確智能化提升方向。

已建大壩智能化改造應用場景和能力提升方向

通過評估，形成設備改造清單、監測網絡升級方案、模型體系與管理流程優化路徑，確保改造方案精準匹配工程、公共、生態等系統安全的需求。

2.感知網絡升級與跨尺度協同

以補短板、提精度、全覆蓋為原則，構建“天空地水工”一體化監測感知體系，通過跨尺度冗余與多項目協同實現存量設施智能化、新型技術嵌入、多源數據互證三層次升級。該任務針對傳統安全監測存在的缺少關鍵部位覆蓋、多參數關聯、時空連續性等問題開展，具體包括：①存量設施改造。評估既有傳感器可用性，將人工監測點升級為自動化終端，更換老化設備，搭建實時數據傳輸通道。②跨尺度冗余設計。針對不同空間與時間尺度，補充監測項目，部署互補傳感器，避免埋入式設備失效導致的盲區，增強感知網絡魯棒性。③新型感知技術補充。空天層面引入衛星遙感與無人機巡檢；地面部署北斗定位、測量機器人、地基SAR、光纖等設備；環境監測整合測雨雷達、雨量站等“三道防線”數據，結合視頻AI監控實現智能識別，形成分鐘級、全域覆蓋的感知能力。

小浪底水利樞紐通過升級改造原有監測儀器，自動化率提升至88%，構建了覆蓋庫區的立體監測網絡；丹江口水利樞紐整合新老壩體監測儀器，新增北斗、測量機器人等設備，形成了一體化監測感知網絡。實踐表明，二者均顯著提升了對大壩及周邊環境的感知能力。

3.歷史數據治理與多源數據時空融合

數據治理與融合通過標準化處理與多維度融合，將分散數據轉化為可用知識。核心工作包括：①歷史數據修復與校準。首先加強對工程歷史信息挖掘，對設計原則、目標功能、建設過程和運維歷史等資料的整理，必要時需開展功能動態評估，與此同時，針對早期數據缺失、精度不足問題，結合現場測試校準老舊數據，通過清洗、插值等技術剔除異常值、彌補缺失值。②多源數據整合。歸集設計資料、運維記錄、監測數據等全生命周期數據，制定標準化編碼規則，統一結構化（早期自動化數據）、非結構化（新增影像圖譜數據）與半結構化（人工記錄數據）數據格式。③時空配準與融合。對多源數據進行三維配準與時間戳統一，通過數據層、特征層、決策層分層融合技術，構建多維度關聯數據體系。④數據中臺構建。形成標準化、動態更新的數據底板，打破信息孤島，為安全評價、智能診斷與調度決策提供支撐。

丹江口水利樞紐創新數據預處理模型，融合滑動窗口與拉依達準則算法開展數據清洗，并建立分級監控指標體系，為數據融合提供了有效實踐范例。

4.智能診斷與主動運維系統構建

通過“自診斷、自修復”提升大壩安全性與耐久性，主要包括：①智能診斷模型研發。基于監測數據趨勢與異常模式，構建實時診斷與趨勢預測模型，開發機理-數據協同驅動模型，融合專家經驗實現安全狀態動態研判與風險預警。②智能運維技術應用。在維修加固中部署自感知、自適應材料，提升結構的環境響應能力；基于振動、溫度數據構建金屬結構機電設備健康度模型，通過水下修復機器人等實現預測性維護，推動運維從被動響應向主動防控轉變。

小浪底水利樞紐基于BIM與三維地質模型，耦合滲流、變形數值分析模型，利用監測數據反演參數，動態模擬結構響應，支撐一體化安全狀態評價；丹江口水利樞紐融合巡檢信息與監測數據，構建機理與數據協同驅動模型，實現在線安全評價，在2023年漢江秋汛期間為防汛決策提供了直接支撐。

5.多目標優化調度與智能應急決策

通過數字孿生技術實現多目標優化與高效應急響應，支撐“四預”功能落地，具體包括：①多目標優化調度。針對防洪、發電、供水等目標，構建“正向—逆向—正向”動態迭代機制，依托數字孿生平臺模擬不同工況下工程響應，生成帕累托最優調度方案，提升綜合效益。②前瞻決策支持。模擬超標準洪水、設備故障等極端場景并預演處置方案，聯動無人機巡檢與遠程控制系統提升應急效率；構建“險情—原因—措施”關聯知識圖譜，通過智能問答系統實現標準查詢與方案優化，突破經驗依賴局限。

小浪底水利樞紐創新多庫聯合調度技術，構建流域來水預報系統與聯合防洪調度模型，在近年調水調沙中顯著提升了調度科學性；丹江口水利樞紐依托數字孿生平臺預演高水位響應及調度方案影響，有效保障了南水北調中線供水穩定性。應急處置方面，二者通過多源數據實時研判與智能巡檢，均大幅提升了應急響應效率與決策科學性。

6.政策、市場與金融三維聯動保障體系構建

參考“新基建”推進模式，構建有利于智能化改造的生態環境：①行政與政策層面。統籌跨部門職能，簡化審批流程；出臺專項政策與技術標準，將改造項目納入地方“新基建”規劃，配套財政補貼、稅收優惠等政策。②市場與經濟層面。鼓勵政府和社會資本合作模式吸引社會資本，發行專項債降低成本，探索通過碳交易機制將節能效益轉化為收益。③投融資層面。引導低息貸款，引入履約保險分散風險，推動運營收益權資產證券化盤活存量資產。目標是構建“政府引導、市場運作、金融支持、多方共贏”的智能化改造推進機制和產業生態。

已建大壩智能化改造的技術挑戰

小浪底、丹江口等典型案例的成功實踐，驗證了“天空地水工”一體化監測感知體系的有效性與協同驅動模型的科學性，表明不同類型、不同功能大壩可通過差異化路徑實現智能化改造，顯著提升安全保障能力與運行效率。然而，改造需克服存量設施利用、復雜環境適配等多重約束，結合智能電網、智慧交通等行業經驗，當前亟須攻克以下技術瓶頸。

1.存量設施兼容性與全域感知短板

已建大壩的智能化改造需要在保留可用設施的前提下升級，但受限于歷史條件約束與智能化發展趨勢影響，面臨三重核心約束：①設備老化與數據孤島問題突出。監測設施為不同時期布設，單點監測為主，與隱患特征匹配性差；埋入式傳感器精度衰減、修復困難；系統協議不統一，形成信息孤島；部分水庫依賴人工觀測，與新系統銜接存在接口壁壘。②感知覆蓋區域存在盲區。暴雨、濃霧、峽谷等環境導致監測盲區，如深水區域水下機器人定位誤差增大，近壩邊坡、泄洪洞等隱蔽部位監測手段有限，難以實現全域感知。③評估與改造的協同難度大。壩體既有病害（如黏土壩滲漏、混凝土壩裂縫）復雜，缺乏風險導向的監測匹配模型，新增設備與結構適配性不足，影響感知網絡效能。需突破新舊設施兼容技術，實現不破壞結構前提下的全覆蓋、全天候監測和高精度感知。

2.智能感知裝備的環境適應性與國產化不足

智能感知裝備是智能化改造的基礎支撐，但其性能表現受環境條件與技術成熟度制約，主要面臨三方面挑戰：①極端環境下穩定性不足。高速水流導致水下機器人姿態失控，強電磁干擾引發光纖傳感器數據漂移，嚴酷環境縮短設備壽命，影響長期監測可靠性。②高端裝備國產化替代滯后。地基SAR、高精度光纖傳感器等核心設備進口率高，激光雷達芯片等依賴國外供應鏈；國產設備（如測雨雷達）長期運行狀況下存在數據漂移，穩定性待提升。③應急通信保障能力薄弱。傳統通信依賴易損光纖，極端天氣下易中斷；北斗短報文在峽谷中覆蓋率不足，多網融合應急通信技術不成熟，斷聯時數據補傳效率低。

3.多源多模態數據時空融合的精度限制

已建大壩數據來源具有多代際、多類型、多格式特征，其治理與融合面臨以下技術難題：①數據格式與標準異構性顯著。數據涵蓋結構化、非結構化與半結構化，缺乏統一編碼與接口規范，整合耗時費力。②時空校準難度大。設備采樣頻率差異顯著（如雨量站為分鐘級、變形監測為小時級），坐標體系不統一，需動態進行時間規整與空間轉換，否則易產生融合偏差。③算法適應性不足。暴雨、地震等復合工況下多源數據關聯性復雜，誤判率升高；極端事件歷史樣本稀缺，數據驅動模型泛化能力弱，難以支撐精準分析。

4.智能診斷與應急決策的效能制約

智能診斷與應急決策模型的實際效能受限于計算效率、預演精度、響應速度，具體表現為：①復雜工況下的計算效率瓶頸。運行風險早期病害精準識別方法尚不成熟；機理-數據-知識協同驅動模型在多場耦合分析中自適應能力弱，參數反演與安全評價計算量大，難以滿足實時決策需求。②極端場景預演精度不足。洪水演進、滑坡涌浪等機理模型對邊界條件敏感，數據驅動模型因極端樣本少，預演誤差大，難以滿足精準處置需求。③應急響應自動化程度低。應急場景下多源信息時空錯位、格式異構，決策依賴人工匹配預案，對復合險情缺乏智能推理能力，導致方案滯后。

此外，智能監測改造、多源數據融合的技術標準缺失，進一步制約規模化應用。

已建大壩智能化改造的實施路徑

破解已建大壩智能化改造的瓶頸，需立足國家戰略需求與工程實際，遵循場景牽引、技術突破、試點驗證、標準引領的邏輯主線，形成政府、市場、科技、工程多方協同的推進格局，具體實施路徑如下。

1.以核心場景為導向，精準布局技術攻關

圍繞三大核心業務場景，鎖定技術短板，明確攻關優先級：①運行安全實時評價。突破機理-數據-知識協同診斷模型、多效應量融合算法，通過代理模型提升復雜工況計算效率，解決單一指標誤判問題。②多目標優化調度。攻關極端工況數字孿生預演技術、多目標帕累托優化算法，構建“預報—優化—驗證”動態迭代機制，提升多目標協同精度。③應急處置。研發“險情—原因—措施”關聯知識圖譜、多網融合應急通信技術，開發智能決策體，實現險情到方案的自動化推理，縮短響應時間。

2.強化關鍵技術裝備研發，突破極端環境適應性瓶頸

針對存量設備兼容技術、極端環境感知裝備國產化、多源數據融合算法等問題，在感知、融合、運維三大技術鏈條實現自主可控與性能躍升：①智能感知設施裝備。研發高精度、抗干擾的單點/分布式傳感器與現地終端；突破抗高流速水下機器人、耐惡劣環境無人機技術；加快地基SAR等高端設備國產化，控制數據漂移。②多源多模態數據融合技術。開發異構數據轉換中間件，構建具備全鏈條能力的數據中臺，支撐跨系統數據互通。③智能材料與結構。推進自修復混凝土、自適應止水材料等工程化應用，開發材料-結構耦合智能運維體系，結合特種機器人實現缺陷快速處置。

3.開展典型工程先行先試，探索差異化改造范式

選擇安全風險突出、功能重要、基礎條件各異且具代表性的已建大壩分類開展試點：①協同改造方案制定。研究多源感知信息時空關聯準則，制定存量設施兼容升級方案——對合格傳感器通過協議轉換接入新系統，對盲區補充北斗、InSAR等技術，搭建具備歷史數據修復功能的數據中臺。②場景化驗證與迭代。聚焦汛期監測、應急通信等關鍵場景開展試點工作，優化預警閾值與模型參數，最終形成可復制的改造流程與標準，為同類工程提供范例。

4.完善標準規范與產業生態，加速推廣應用

加強頂層設計，以試點經驗為基礎，構建標準、指南、生態三位一體的推廣體系，加速技術落地：①標準規范制定。按“急用先行”原則，加快編制大壩安全智能監測技術導則，同步推進大壩智能化改造技術、多源數據交換標準等智能化改造技術標準，明確監測設備兼容性要求、數據融合技術規范、模型平臺通用能力要求、“四預”功能技術指標，統一改造標準。②推廣范式提煉。總結分壩型、分規模改造指南，細化極端環境技術適配方案，提供菜單式選項。③產業生態構建。引導產學研協同攻關，構建“感知裝備—數據服務—決策系統”產業集群，推動技術成果共享復用與產業化落地。

通過上述路徑，形成已建大壩智能化改造技術體系升級的良性循環，逐步破解存量設施制約，全面提升大壩安全保障能力與運行效率，為水利新質生產力發展注入動能。

結論與展望

已建大壩的安全高效運行是保障江河安瀾、支撐經濟社會高質量發展的基石。當前在大壩壩齡增長導致結構性能退化、全球氣候變化引發極端天氣事件頻發的雙重壓力下，傳統依賴人工巡檢與經驗決策的管理模式的短板日益凸顯，難以應對復雜風險挑戰。智能化改造是通過技術范式變更實現大壩“存量煥新”的核心路徑，是提升大壩安全保障能力、運行效率與綜合效益的必由之路，更是發展水利新質生產力的關鍵切入點，構建“檢測評估—監測升級—融合診斷—智能決策—聯動保障”全鏈條改造體系是對其的全新探索實踐。

已建大壩智能化改造仍面臨存量設備兼容性不足、極端環境感知穩定性差、多源數據融合精度有限、智能模型泛化能力薄弱及技術標準滯后等核心瓶頸，亟須在國家層面組織協同攻關。對此，應堅持場景導向精準發力，突破核心裝備與算法瓶頸，開展分類試點示范，完善標準體系并構建產業生態，從而形成良性發展格局。

展望未來，隨著數字孿生、人工智能、智能材料等技術的快速迭代，已建大壩智能化改造將邁向全域透徹感知、深度數據融合、智能診斷決策、主動運維處置的高階形態。這不僅將重塑傳統大壩的運行管理模式，大幅提升水安全保障能力，更將為水利新質生產力的蓬勃發展注入核心動能，為實現人與自然和諧共生的中國式現代化提供堅實的水利支撐。

Abstract: Existing dams perform multiple functions such as flood control, water supply, irrigation, and power generation. Approximately 80% of dams in China were built before 1980, generally facing problems of structural performance degradation and facility aging. In addition, coupled with the increasing frequency of extreme weather events caused by global climate change, traditional safety management models can o longer meet the development requirements of new productive forces in water conservancy. Focusing on the complexity of intelligent transformation of existing dams, constructs a full-chain system of “detection and evaluation - monitoring upgrade - fusion diagnosis - intelligent decision-making - linkage guarantee”. It clarifies the transformation requirements through the mining of engineering historical information, dynamic functional assessment, and the systematic safety assessment that coordinates engineering safety, public safety, and ecological safety, improves and upgrades monitoring facilities to build an integrated “sky-air-ground-water-engineering” monitoring and perception network, carries out historical data governance and multi-source multimodal data fusion, develops intelligent diagnosis and prediction-warning models based on failure risks, and realizes the intelligent upgrading of multi-objective optimal scheduling, intelligent operation and maintenance, and emergency decision-making. On this basis, it analyzes core challenges such as insufficient compatibility of existing equipment, poor perception stability in extreme environments, limited accuracy of multi-source data fusion, and lagging technical standards, and proposes systematic solutions including technical research, pilot promotion, and standard improvement. The research shows that intelligent transformation can significantly improve the safety guarantee capability and operation efficiency of dams, providing theoretical support for promoting the development of new productive forces in water conservancy and realizing high-level safety and high-quality development.

Keywordsdam; intelligent transformation; digital twin; new productive forces in water conservancy; monitoring and perception; high-level safety

本文引用格式：

戴濟群.已建大壩智能化改造實踐探索與思考[J].中國水利，2025（16）：39-45.

封面攝影馬貴安

責編王慧

校對董林玥

審核楊軼

監制李坤

聲明：本文系轉載自互聯網，請讀者僅作參考，并自行核實相關內容。若對該稿件內容有任何疑問或質疑，請立即與鐵甲網聯系，本網將迅速給您回應并做處理，再次感謝您的閱讀與關注。