智能大坝建设要求和思路探讨

2025年09月10日 15:02 中国水利杂志责编：戚金荣作者：中国水利杂志

智能大坝建设要求和思路探讨

Exploration on the construction requirements and design concepts of intelligent dams

景来红，陶玉波

（黄河勘测规划设计研究院有限公司，450003，郑州）

摘要：在全球气候变化和数字化转型的双重背景下，传统大坝建设与管理面临诸多挑战，如传统设计数字化程度较低、模拟分析能力不足、数据碎片化严重等，建设阶段参建各方数字化水平参差不齐、协同平台缺失、数据留存与移交不规范等，运维阶段还要面对极端气候事件频发、大坝安全风险加剧、生态环境压力持续增大、水资源供需矛盾日益尖锐以及大坝逐步老化加大运维管理难度等问题。与此同时，智能大坝正逐渐成为坝工领域技术发展的新方向。通过智能化技术和管理手段，实现大坝设计、建设、运行全生命周期的数字化、网络化、智能化，可大幅度提升大坝安全高效建设运行水平，更好地应对复杂多变的环境挑战。分析了智能大坝建设要求，并从设计、建设、运行三个阶段探讨了智能大坝的实施路径和方法，对当前智能大坝建设在规划布局、主体责任落实、技术衔接等方面存在的不足进行提示，并提出相关对策建议，以期为推动智能大坝建设和技术发展提供理论和技术参考，促进水利水电行业高质量发展。

关键词：智能大坝；智能设计；智能建造；智能运维

作者简介：景来红，国家卓越工程师、全国工程勘察设计大师，正高级工程师，主要从事水利工程设计、水利工程信息化等研发工作。

通信作者：陶玉波，正高级工程师，主要从事数字化设计、数字孪生水利等研发工作。E-mail：155327026@qq.com

基金项目：国家自然科学基金项目（U2443231）。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.004

水库大坝是主动调控江河洪水和水资源最为有效的基础设施，对保障防洪安全、供水安全、粮食安全、生态安全具有重要作用。当前和未来一个时期，全球气候变化影响加剧，大坝面临的自然环境条件更加复杂。随着新一轮科技革命和产业变革加速演进，水库大坝建设运行管理面临理念重塑、技术变革、模式再造的新形势新任务新要求。

智能大坝理念在此背景下应运而生。近年来，我国在智能大坝领域开展了积极探索实践，取得了丰硕成果。一批数字孪生大坝正在稳步推进，现代化水库运行管理矩阵正在加紧完善，大坝建设、运行的实时监控和精准预警正逐步实现。国内众多科研机构和高校也在智能大坝关键技术方面进行了深入研究，在高精度监测感知技术、智能预测模型、智慧分析决策及智能化施工技术等方面取得突破，推动着我国大坝建设水平不断提升。

智能大坝建设要求

智能大坝建设是传统水利工程与现代信息技术深度融合的产物，其核心是通过数字化、网络化、智能化技术提升大坝的全生命周期管理水平，包括设计、建设、运行等各个阶段，涵盖技术、管理、安全等多个维度。

1.智能化监测感知要求

监测感知数据是构建智能大坝的前提和基础。充分发挥卫星遥感、星网、航空遥感、无人机（船）、测雨雷达、激光雷达、视频、ADCP（声学多普勒流速剖面仪）、物联网等“天空地水工”技术优势，综合考虑常规与应急监测需求，统筹构建集约化一体化立体监测感知网和数据归集平台。

利用物联网（IoT）技术实现监测数据的实时传输与边缘计算，对异常数据进行快速识别。结合人工智能算法建立预警模型，实现异常自动报警。

2.数据底板要求

采用卫星遥感、无人机倾斜摄影、激光雷达扫描建模、BIM等技术，细化数字高程模型、正射影像图、倾斜摄影模型、水下地形图、BIM模型等，构建工程多时态、全要素地理空间数字化映射，地理空间数据精度和更新频次应满足工程安全分析预警、防洪兴利调度等模型分析计算需求。

构建统一的数据平台，整合设计数据、施工数据、监测数据、运行数据、外部共享数据等，实现数据的标准化存储、共享与追溯，保障数据的完整性、准确性和时效性。

3.智能设计要求

智能设计是智能大坝全生命周期智能化的起点和核心支撑，为智能大坝的“诞生”与“成长”提供技术架构和创新动能。智能设计的核心优势在于设计工作的全数据驱动、智能化分析、全过程协同，不仅仅是技术工具的升级，更将带来设计思维、设计管理模式的重大变革，成为现代重大基础设施建设的“智慧基石”。

4.智能建造要求

智能建造是建设阶段智能化的主要体现，是智能大坝的重要组成部分，对工程建设质量和后期智慧运行水平具有重大影响。近年来水利部、住房城乡建设部等相继发布了智能建造发展的指导意见和方案，对支撑水利工程安全运行、水利工程建设的关键问题提出了新要求，推动高坝建设向着“安全、高质、高效、经济、绿色”智能化方向发展。

5.智能决策与控制要求

智能大坝的智能决策体系是保障大坝安全高效运行的核心。借助监测感知多源数据，构建起庞大且精准的数据库，采用水利专业模型或机器学习算法对这些海量数据进行深度计算、挖掘，从中识别出关键特征与潜在风险，进行智能决策。

在面对复杂多变的工况时，智能决策系统依据实时监测数据与预测结果，快速模拟多种应对方案，选出最优决策，实现大坝关键设施的自动化控制。

智能设计思路探讨

智能设计作为现代工程领域的核心技术范式，将数字化、智能化工具与方法论深度融合，相较传统设计模式展现出多方面显著优势，这些优势贯穿工程全生命周期，从前期规划到后期运维均能产生深远影响。智能设计主要体现在以下几个方面。

1.设计手段智能化

在水利水电工程建设领域，设计手段正经历着一系列变革与发展，传统的设计方法已逐渐被数字化、智能化技术所取代。谢遵党等人提出了数字设计工厂的构想，聚焦于提升工程设计效率的关键技术，研究采用与智慧水利、数字孪生建设相似的技术架构，即与BIM、GIS、大数据、人工智能等信息技术深度融合，以数据为核心，重构设计流程，致力于突破工程设计模块化、智能化、产品化的“最后一公里”，进而实现从专业设计为主体的特例性工程设计到多专业实时协同的产品化设计的飞跃。

（1）正向协同智能化设计

①在项目设计策划阶段，着手解决规范性设计问题。在项目开始前开展项目基本架构设计，以满足项目需求为核心，按照“骨架定位，先建筑物后专业，层级递进，专项分支”原则，开展初步结构搭建，各专业在各自结构树下工作，依托地理定位完成项目架构的初步总装。

②从技术角度对数据生产、复用的过程进行规范，对成果的精细度进行一致性规定。在设计协同过程中，充分利用短流程和模块化思想，规范单建筑物、单专业级别的生产流程和质量控制；通过长流程和柔性装配思想，规范项目级别的生产过程和总体质量把控，从而实现各类作业文件可落地性。

③依托大语言模型强大的信息理解与逻辑推理能力，构建水利生成式智能设计体系。基于工程约束条件、设计目标及历史优秀案例库，大语言模型可驱动设计工具自动探索海量设计的各种可能性，快速生成多种符合工程逻辑与规范要求的设计草案，并进行初步的多目标评估，形成兼具技术性与经济性的优选方案。同时，生成式设计支持设计人员通过自然语言交互实时提出修改建议，大模型快速响应并生成迭代方案，有效提升复杂水利工程设计的效率与创新性。

（2）成果智能审查

①成果一致性审查。对于有依据一致性审查：当用户输入工程特征参数表（如最大坝高、洪水标准等关键参数），系统调用大模型自动核验报告中是否存在与工程特征参数表不一致的参数。对于无依据一致性检测：采用上下文语义消歧技术，对未明确输入参数的文档进行迭代式自洽分析，例如检测同一章节中坝体高程数据的前后矛盾，或不同专业章节间的参数冲突。对于跨文档校验：建立项目级文档关联，实现可行性研究报告、初步设计文件、施工图说明等阶段成果的纵向一致性审查。

②专业合规性审查。针对典型构筑物的合规性审查需求，基于业务规则库、专家经验库中专业合规性审查条文，将其分类处理为纯文本型、公式推理计算型、多条文关联型和程序计算型规则的审查要点，利用大语言模型、Graphrag等技术研发各类型的审查推理工具、报告章节模糊定位工具，辅助校审人员对报告进行专业合规性审查。

2.数字化交付流程化

数字化交付是将与项目相关的设计文档以数字化的形式进行创建、收集、整理、存储、传输和共享，以实现项目全生命周期各参与方的高效协同与数据贯通。然而，水利水电工程因其规模庞大、环境复杂、专业交叉性强等特殊性，在数字化交付实施过程中面临多参建单位模型的标准、格式、编码、深度等不统一问题，本文主要针对这些问题进行思路探讨。

数字化交付技术线路

数字化交付实施包括5部分内容：构建公共BIM数据环境、建立统一BIM标准体系、提供可信的BIM数据服务、提供通用化的BIM服务组件、开发应用级的数字化交付成果管理功能。

（1）构建公共BIM数据环境

水利水电工程会产生大量多源异构BIM数据，不利于BIM数据的充分统一利用。数字化交付的基本目标是要构建一个统一的公共数据环境，公共数据环境BIM数据应具备可编辑性，通过编辑BIM数据，在设计单位上传设计BIM成果后，其他各参建方可按照权限进行项目划分或深化设计，这是数字化交付的核心功能。

（2）建立统一BIM标准体系

BIM标准体系是BIM技术从工具应用走向全流程数字化管理的关键，其核心价值在于通过统一规则、规范信息、优化协作，释放BIM在提高效率、降低成本、保障质量等方面的潜力，最终推动行业从传统粗放式管理向精细化、智能化管理转型。

（3）提供可信的BIM数据服务

数字化交付在统一的BIM数据环境基础上配置权限，为建设管理平台、数字孪生平台等业务平台提供经过合标性、合规性验证，经过切分编码，带有工程设计属性，充分结构化、语义化的BIM数据或服务。

（4）提供通用化的BIM服务组件

数字化交付应具备以下基本服务组件：三维场景构造及可视化组件、数据解析与集成组件、轻量化处理组件、二次开发与集成组件、数据安全组件等。

（5）开发应用级的数字化交付成果管理功能

针对水利水电工程中设计交付、线上审查、属性管理、供图计划管理、成果提交、施工深化、成果发布、数据资产交付等场景，在统一的BIM模型数据环境基础上，融合图纸、文档等资料，针对各场景特点及相关方需要，面向具体应用操作，开发实际的交付成果管理功能，实现对交付成果的全生命周期管理及应用。

智能建设思路探讨

在大坝智能建设理论方面，张国新等认为全面实现施工过程信息感知的自动化与智能控制，可促进数字大坝向智能大坝转变；李庆斌等认为大坝智能建设是在大坝数字化建设基础上，采用先进的通信与控制技术在大坝建设全生命周期过程中全面、实时感知信息，并对信息进行自动化分析的建设模式；钟登华等将智慧大坝定义为在数字大坝的基础上，通过引入物联网、智能技术、云计算、大数据等先进技术，全面感知、实时传送和智能处理大坝建设信息管理模式。

综合考虑前述学者的理论实践，可认为智能大坝是将智慧工地、智能建管与智能建造有机融合形成的一个全方位、多层次的智能化建设体系。该智能化建设体系为工程建设的高质量、高效率推进提供了坚实保障，也为水利水电行业的可持续发展注入了新的活力。

1.智慧工地

综合运用智能传感、图像识别、机器人、人工智能、物联网、互联网等前沿技术，从人、机、料、法、环、测等维度，实现安全、优质、少人、高效的智慧工地建设。通过接入无人机、AI摄像机、电子周界、安全监测、智能道闸、车辆、人员定位等监测设备数据，以及水情、雨情、气象等区域环境因子，构建全方位、全要素、全时段的施工现场智能感知体系。通过对大数据的汇集、治理、分析和应用，对现场施工的各种危险违规行为，以及施工区施工进展和安全态势进行全过程的监控、分析、预警与处置，形成健康、安全、环境全维度闭环管理。

2.智能建管

围绕水利水电工程建设进度、质量、安全、投资等核心业务需求，将BIM技术与项目管理系统相结合，以BIM+GIS数据为底座，实现进度、质量、安全、合同、设计、物料设备等全要素、全方位、全过程的数字化、可视化实时管控，面向业主、监理、检测、设计、施工等用户角色，建立跨区域、多标段、多工区、多专业异地协同建设管理系统，响应数字孪生水利工程建设期需求。实现施工图供图及审批、进度纠偏、质量控制、验收评定、检查整改、危险源风险管控、合同变更等建设管理工作全流程管理，促进管理内容标准化、流程化、规范化，满足各项管理流程的高效运行以及流程间的高效衔接需求。

为确保智能建管系统项目文档的合法性，保障各类工程文档的真实性、完整性和强制性，需构建电子签章服务系统，提供全生命周期电子签章管理功能，包含电子签章的申请、制作、授权、发放、销毁、用章审计等管理功能。

3.智能建造

智能建造是针对工程施工中的关键环节，通过设备创新、工艺创新、技术创新等提升施工质量与效率。本文以碾压混凝土坝为例，主要从智能建造最常用到的施工仿真、智能浇筑管控两方面对智能大坝的支撑进行探讨。

（1）施工仿真

针对各类型大坝施工特点，结合BIM模型，综合考虑坝体结构、施工环境条件（气象、水文、施工导流）、施工布置、施工质量与施工安全等多种要素，大坝施工仿真模型应包括以下模型。

①坝体三维精细化BIM模型与并仓分析模型

针对大坝混凝土分区、施工方法等，形成碾压混凝土、常态混凝土和变态混凝土等实体模型。考虑混凝土坝浇筑过程按照分层分块上升，坝体浇筑模型还需要与浇筑方案相结合，需要实现坝块的合仓并仓和模型相关特征参数的输出。

②入仓施工机械设备浇筑模型

针对大坝浇筑涉及塔带机、满管溜槽、自卸汽车、门塔机等多种机械，需要结合不同类型浇筑机械设备浇筑施工特点，建立各不同设备浇筑施工模型，并考虑不同设备浇筑施工工艺流程。

③仓面浇筑模型

结合大坝浇筑施工特点，重点针对平层铺筑和斜层浇筑施工方法，构建不同浇筑方法施工参数化模型和实施约束性条件，构建坝体优先浇筑顺序模型，综合考虑混凝土温控、相邻仓面时间间隔、孔洞施工等要素，构建可动态、可多方案比较的坝体优先上升规则模型。

④上升面貌控制模型

综合考虑孔洞、溢流面、闸墩、电站引水系统等施工工艺，建立坝体上升面貌控制模型，精细化模拟特殊坝段施工工艺过程。

通过上述模型，采用动态可视化和智能优化算法，将“实体试错”转化为“数字模拟”，提前发现资源不足、工序冲突、质量隐患等施工瓶颈，降低成本与风险。

（2）智能浇筑管控平台

混凝土浇筑过程涉及混凝土生产、运输、平仓振捣、碾压、温控、养护、灌浆等过程，采用知识和模型驱动，开展施工全过程、全要素数据接入、分析及预警机制研究，保证大坝施工过程全流程可追溯。智能浇筑管控平台主要体现在以下几方面。

①混凝土拌和楼生产信息自动采集与控制管理

对混凝土坝生产拌和基础信息、拌和过程、拌和质量进行实时监控机制研究，依托混凝土配和比、温度阈值、含水率指标等标准与经验知识应用，确保混凝土生产质量始终受控。

②混凝土运输过程监控管理

开展混凝土运输过程数据实时采集与监控、混凝土运输过程匹配分析、混凝土运输智能反馈控制与预警机制研究，通过对混凝土运输过程进行匹配分析、转运数据匹配分析等，建立智能反馈控制与预警模型，确保混凝土运输过程高效可控。

③振捣监控管理

依托仓面、设备状态信息等振捣基础信息管理与振捣频率、振捣时间等仓面配置管理，借助效果识别、动态预警、质量分析等模型，贯通振捣参数、振捣施工、振捣结果、验收管理等，构建从参数配置、过程监管到质量验收的全流程管控，保障振捣施工精准、高效。

④碾压监控管理

围绕碾压机械、机载设备、工作面参数、实时碾压数据，结合定位报警，及时干预过程控制，借助碾压监控信息阈值、处置措施等知识应用，实现碾压历史回放、试验管理、不合格问题追溯等功能，构建碾压全流程数字化管控，助力大坝碾压精准可控。

⑤混凝土温控及养护管理

碾压混凝土坝温度控制及养护管理以温度数据采集为基础，覆盖原材料准备到浇筑各环节的温度；借助自动通水冷却、应力仿真、养护分析等模型应用以及温控措施预案库、混凝土开裂处置预案库、洒水养护预案库等知识应用，联动智能通水冷却监控和温度监控预警，配合混凝土保温及养护管理，构建全流程温度管控与智能养护机制，保障坝体温控质量，预防温度裂缝风险。

智能运维思路探讨

大坝智能运维以物理大坝为基础，通过集成人工智能、物联网、大数据、云计算、数字孪生等新一代信息技术，实现自身透彻感知、自主分析诊断、自我学习馈控，提升大坝安全运行和调度决策能力。

1.安全运行及评价

（1）建立“天空地水工”一体化监测感知体系

多源感知体系从空间上能够实现从整个库区到工程主体到大坝具体病险隐患的监测，从时间上能够实现季度、月度和以天为单位的不同时间范围内的工程信息监测，从不同维度实现对大坝工程信息的时空关联，能够获得更全面的大坝工程健康信息，建立大坝全要素信息的透彻感知体系。

（2）构建大坝安全自诊断体系

基于透彻感知数据，结合大坝历史监测和病害特征基础数据库，基于语义机器自动识别等深度学习技术，构建专题知识库和知识图谱，支撑大坝病害在线实时诊断。

大坝安全监测知识图谱构建框架

（3）优化大坝感知设备布设

将病害特征、影响因子、监测参数和空间位置抽象为知识图谱的节点实体，构建起多层次、多尺度的病害-监测关联网络模型，自动识别不同病害模式下的关键监测需求和敏感测点位置，优先在病害易发区域和传播路径上配置高精度监测设备，实现从传统均匀化布置向病害导向精准化监测的转变，提升早期预警能力和监测资源配置效率。

基于语义约束的大坝监测内容与仪器布置

（4）大坝智能感知时空协同优化模式

建立设备状态评估模型和风险预警机制，在常规监测期间使非关键区域的监测设备进入低功耗休眠状态，检测到异常数据时，智能唤醒机制会自动激活相关区域的全部监测设备，实现监测资源的优化配置和系统运行效率的显著提升。

（5）大坝安全综合评价

综合坝体及坝基、泄洪建筑物、近坝边坡、金属结构运行性态，针对漫坝、溃坝、主体结构破坏、工程边坡失稳、闸门及启闭设备严重损坏等重大事故开展危险源辨识，对影响危险源风险水平的要素进行监测、检查，基于机器推理、粗糙集等人工智能技术，建立危险源风险等级评估模型，对大坝整体运行性态进行综合评估，给出日常运行、防洪调度、设备检修等工况的大坝安全整体健康度评价，支撑监测、巡检等决策。

（6）开展安全状态仿真预测

开展各类设计和非设计不利工况下的结构仿真计算和安全分析预测，正向预测蓄水位升高到某一数值时大坝安全参数变化情况及安全风险研判，反向计算保证水库大坝安全的水位范围，充分发挥水库功能，同时保证大坝自身安全。

（7）预案匹配赋能决策支持

根据预演仿真及风险动态评估分析成果，制定管控措施，编制预案，构建大坝安全知识库，支撑决策，推荐效益最优的安全运行管理方案，为大坝运行提供决策支持。

2.调度及决策

（1）防洪调度

构建降雨径流模型、河道洪水演进模型等常用洪水预报模型，融合气象雷达监测、卫星遥感数据应用、水文大数据分析等相关的预报技术，提升雨水情预报水平和智能化监控水平，设定预警指标，利用数字孪生模型对不同量级洪水进行防洪预演，模拟洪水演进过程，分析大坝及周边区域在洪水作用下的安全性，评估防洪工程设施的运行效果，制定和完善防洪预案，为防洪决策提供科学依据。

（2）多目标优化兴利调度

通过数据-机理双驱动调度模型，构建融合机理模型与机器学习人工智能算法的调度模型，快速根据服务区的各项需求反馈制定最优调度方案；流域内有串并联的水库群系统时，建立流域水库群调度动态反馈模型，引入聚合库容等手段，从大系统的角度考虑各水库在时间、空间尺度上的调度耦合，以实现泄水、蓄水时机的最优化决策。

（3）应急处置决策

在超标准洪水泄洪、地震诱发库区滑坡涌浪、上游堰塞坝溃坝等应急场景中，根据实时监测数据和预演仿真结果，通过构建相应模型或仿真推演的方式，分析工程大坝应力变形、边坡稳定系数等安全状态及下游区域洪水演进、淹没范围等影响，并依据数字化应急预案，确定泄流量、闸门启闭方式、库水位降幅或溃坝调度方案等应急处置措施最优解，以实现科学决策。