【摘要】由于水利工程建设条件复杂、建筑物多、涉及专业多、参建单位多，对项目建设管理和调度运行管理提出了很高要求。将智能化的管理理念和技术手段同步引进于工程建设和运行全过程中，从全局高度及时、全面掌握建设的质量、进度、资金等信息和工程运行状态，可以达到规避或减少管理漏洞的目的，降低管理成本、完善知识沉淀，为工程全过程管理可控、流程规范和投资高效提供有效保障。文章对关键信息技术在水利工程全生命周期管理中的应用进行研究分析，对水利工程进行全方位优化，推动新阶段水利高质量发展。

【关键词】水利工程；全生命周期；高质量发展

1  引言

水利项目的建设对于我国的发展起到推动作用。随着我国现如今的国力和经济实力的提升和数字孪生技术的提出，对水利工程全生命周期管理的要求也越来越高，传统的工程技术已经无法满足工程发展的需求，因此这也就促使了新时期水利工程管理新型技术的创新探索[1]。如何在水利工程全生命周期管理中实现数字化场景映射、智慧化模拟、精准化决策，提高信息化水平成为目前研究的热点。

2  水利工程全生命周期管理现状

水利工程全生命周期管理涉及业务领域比较多，工作内容比较复杂，包括以工程质量、工程安全、工程进度和工程投资为主的建设期管理和以工程运行监视、工程巡检、调度管理、设备运维为主的运行期管理，每项工作都有其特殊性[2]。

2021年12月23日，水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，要求大力推进数字孪生流域建设，并开展先行先试工作。数字孪生水利工程是数字孪生流域的重要组成部分，也是数字孪生流域建设的切入点和突破点[3]。而水利工程全生命周期管理又是数字孪生水利工程建设的重点。当前水利工程信息化、智能化管理水平存在一些差距和不足，主要表现在以下方面：

一是管理手段不够先进，技术较为落后。信息技术快速发展背景下，水利工程管理的手

段、技术也在不断更新，数字化、信息化技术的应用能够更好的提高水利工程管理的效率和质量，但是从整体上来说，水利工程管理的现代化水平并不高，很多水利工程仍然采用传统的管理手段进行管理，数据的上报也需要依赖人工作业，加大现代化管理手段投入和使用先进的技术是新时期水利工程全生命周期管理面临的主要问题之一[4]。

二是在运用信息技术进行水利工程建设管理的过程中，资源共建共享是非常重要的一部分，其能够为水利工程各阶段工作的顺利实施提供便利，推动水利工程的健康发展[5]。但从目前来看，不少水利工程项目在建设管理中虽然已经建立了相应的信息化系统，却没有实现资源的共享。分析其原因，主要是信息化系统不够完善，无法充分利用大数据、人工智能等技术进行数据整合、分析和优化，没有实现与其他部门信息系统的有效对接，影响了信息传输效果。

3  水利工程全生命周期管理关键技术分析

根据水利部指导发布的《数字孪生工程建设技术导则(试行》，数字孪生水利工程应包括数字孪生平台和信息化基础设施，专业业务应用通过调用数字孪生水利工程提供的算据、算法、算力等资源，支撑水利工程全生命周期管理相关业务，包含建设期工程管理系统、运行期工程管理系统等相关业务。网络安全体系、保障体系支撑数字孪生水利工程、典型应用持续可靠发挥作用。其中发挥主要作用的是由数据底板、模型库、知识库、孪生引擎组成的数字孪生平台。

图1  数字孪生水利工程系统结构图

3.1  基于BIM+GIS的数字孪生工程全生命期动态可视化管控

将BIM模型、工程周围地形地貌、倾斜摄影数据、工程业务管理数据等进行融合，在GIS地图上，通过BIM与精细地形融合，实现工程从宏观到微观、从整体到局部的典型展现，为解决长距离调水工程线路长、建管难度大的问题提供技术手段。在三维GIS空间交互式方面，通过与BIM数据的集成，实现水利工程关键主体的三维空间交互式分析，如工程剖面分析、工程地质分析等，为安全实用、高效可靠的工程全生命周期管理提供三维可视化智能决策支持。

图2  基于BIM+GIS的建设管理系统

3.2  基于大数据技术的智慧化分析决策支持服务

水利工程的数据来源十分广泛，在工程全生命周期的各阶段中都会产生，数据之间也存在着很大的关联，随着时间的进行，数据量也会非常大。对这些数据进行合理的分析是至关重要的一步。

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等，从而对未来或其他不确定的事件进行预测。通过将工程调度、设备维护、安全监控等与大数据分析技术结合，对水情、水质、泵站、闸门、安全监测、设备状态等工程运行监测信息整合，实现工程运维优化调度方案，预测工程健康状态，实现工程智能调度。

3.3  基于人工智能新技术的图像识别与智能监控

图像识别利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。视频内容分析技术通过对可视的监视摄像机视频图像进行分析，通过建立人类活动的模型，借助计算机的高速计算能力，排除监视场景中非人类的干扰因素，准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。

在水利工程施工过程中感知的各类感知数据，如施工设备信息、施工人员信息等的基础上，使用AI技术，实现施工人脸识别、进入/离开警戒区、在警戒区内、穿越围栏、徘徊检测、遗留检测、搬移检测、非法停车、快速移动等视频图像识别应用。

3.4 基于微服务架构实现智慧应用开发

使用传统的整体式架构（Monolithic Architecture）应用开发系统，如CRM、ERP等大型应用，随着新需求的不断增加，企业更新和修复大型整体式应用变得越来越困难；随着移动互联网的发展，企业被迫将其应用迁移至现代化 UI 界面架构以便能兼容移动设备，这要求企业能实现应用功能的快速上线。微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。微服务具有围绕业务能力组织服务、自动化部署、智能端点、对语言及数据的“去集中化”控制等特性。

4  水利工程全生命周期管理中的应用

（1）实现水利要素虚拟映射。利用虚拟现实技术、仿真工具等方式实现对河湖、水库、水电站、水厂、管网、渠道、闸门、泵站等水利要素的全面数字化建模，建设全要素、全对象、全流程的数字孪生体。

（2）实现海量数据价值挖掘。通过数字孪生技术将目前涉及的水利空间数据、基础数据、业务数据等数字资产管理起来，并通过数字孪生体对数据进行深度挖掘和分析，发现数据之间的联系和规律，为辅助决策提供参考。

（3）实现水利管理可控、可预测。通过对水利管理过程的进程、状态、实时参数等进行监测,结合水利模型库、算法库，实现防汛抗旱、水利工程运行管理、水资源调度管理等水利管理过程全生命周期的高效协同，实现多阶段、多尺度的可视化呈现，能够有效辅助决策。

5  结论

水利工程全生命建设充分利用BIM技术、GIS技术、人工智能、大数据分析等现代信息技术，形成以工程大数据云中心为基础，智能应用为核心，智慧建设和运行调度管理为“愿景”的新型管理模式，为大幅提升工程管理水平、增强工作效能、保障工程质量、进度和安全、提升执行能力、协调能力和创新能力提供重要支撑，实现水利工程更安全的建设，更智能的管控和更智慧的运行，助力现代化企业信息化转型，创建新时代水利工程管控的典范。

【参考文献】

[1]王晓燕.新时期水利工程建设管理创新思路的探索[J].新农业,2021(22):87.

[2]赵骁.浅谈水利工程建设管理存在的问题及对策[J].居业,2022(03):168-170.

[3].部长讲话中的“水利建设与管理”——李国英在2022年全国水利工作会议上讲话节选[J].水利建设与管理,2022,42(02):5-7.

[4]霍建伟,李永胜,张军珲,陈见长,郭冬冬.数字孪生技术在引调水工程运行管理中的应用[J].小水电,2021(05):15-17.

[5]蒋亚东,石焱文. 数字孪生技术在水利工程运行管理中的应用[J].科技通报,2019,35(11):5-9.

【作者介绍】

赵天宇（1990- ），男，安徽亳州人，研究方向为水利信息化。