已建大坝智能化改造实践探索与思考

已建大坝智能化改造实践探索与思考

Practice exploration and reflection on intelligent transformation of existing dams

戴济群

（水利部 交通运输部 国家能源局南京水利科学研究院，210029，南京

摘要：已建大坝承担着防洪、供水、灌溉、发电等多重功能。我国约80%大坝建成于1980年以前，普遍面临结构性能退化、设施老化问题，加之全球气候变化引发的极端天气事件趋多趋频，传统安全管理模式难以满足水利新质生产力发展要求。聚焦已建大坝智能化改造的复杂性，构建“检测评估—监测升级—融合诊断—智能决策—联动保障”全链条体系，通过对工程历史信息挖掘与功能动态评估，以及统筹工程安全、公共安全与生态安全的系统安全评估，明确改造要求，完善升级监测设施，构建“天空地水工”一体化监测感知体系，开展历史数据治理与多源多模态数据融合，研发基于失效风险的智能诊断与预测预警模型，实现多目标优化调度、智能运维与应急决策的智能化升级。在此基础上，剖析存量设备兼容性不足、极端环境下感知稳定性差、多源数据融合精度有限、技术标准滞后等核心挑战，提出技术攻关、试点推广、标准完善等系统性解决方案。研究表明，智能化改造可显著提升大坝安全保障能力与运行效率，为推动水利新质生产力发展、实现高水平安全和高质量发展提供理论支撑。

关键词：大坝；智能化改造；数字孪生；水利新质生产力；监测感知；高水平安全

作者简介：戴济群，院长，正高级工程师，长期从事水利基础设施处理、河湖库底泥处置与资源化利用等方面科研工作。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.007

党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，明确要求“推进传统基础设施数字化改造”“发展以高技术、高效能、高质量为特征的生产力”，为破解已建水利基础设施运行管理难题提供了根本遵循。水利部党组坚决贯彻落实党中央决策部署，明确提出“建设安全大坝、生态大坝、智能大坝”，以数字化、网络化、智能化赋能传统大坝工程，这一举措正是发展水利领域新质生产力的具体实践。

我国大坝数量和高坝规模均居世界首位，为经济社会可持续发展提供了坚实保障。其中，约80%的大坝建成于1980年以前，受限于当时技术、经济条件，普遍存在设计标准偏低、配套设施不完善等问题。历经数十年运行，坝体结构性能退化、设备设施老化失效等问题日益突出，工程病险与安全隐患逐步显现。2000年以来，全国已完成约7万座次水库大坝的除险加固，显著降低了大坝本体的结构性风险，有效遏制了病险恶化趋势。然而，随着运行年限继续增长，早期除险加固的部分工程已进入性能衰减期；同时，全球气候变化导致极端暴雨洪水、特大干旱等灾害事件趋频趋强，对水库大坝的安全运行尤其是旱涝急转等特殊工况的安全运行构成严峻挑战。在此背景下，主要依赖人工巡检、点状监测和静态经验决策的“经验驱动、人工主导”运行管理模式，在应对坝龄老化与极端气候叠加的“灰犀牛”与“黑天鹅”事件双重风险时，暴露出感知碎片化、诊断滞后性、决策被动化等短板，已难以适应新形势下的安全管控需求，这也印证了已建大坝智能化改造的紧迫性。

已建大坝的智能化改造绝非简单地将智能传感器、数学模型等装备技术进行叠加，而是对传统运行管理模式的系统性重构。其核心在于运用物联网、大数据、人工智能、数字孪生等新一代信息技术，深度融合坝工理论，通过实时映射、动态交互，实现工程全要素透彻感知、信息集成共享、状态智能决策和风险主动防控，进而解决在物理世界中因复杂性、不确定性导致的管理难题，最终达到提升工程韧性、保障本体安全、优化资源配置、提质增效降本的目标。基于此，本文立足已建大坝智能化改造的特殊性与复杂性，系统梳理实施体系，深入剖析关键技术瓶颈，提出切实可行的实施路径，旨在推动已建大坝智能化改造的规模化、标准化、高质量发展，为加快发展水利新质生产力提供理论参考。

已建大坝智能化改造的实施体系

已建大坝智能化改造是一项复杂的系统工程，需紧密结合其存量升级的特殊性，以“高水平安全、高质量运行、可持续发展”为核心目标，以数字孪生技术为关键使能器，构建物理大坝与数字孪生大坝的实时映射与动态互馈机制，赋予工程“自感知、自诊断、自决策、自适应”的智能化能力，实现“四预”（预报、预警、预演、预案）功能落地见效。实施体系涵盖基础夯实、感知升级、数据融合、智能诊断、决策优化和保障支撑等关键环节。

1.系统安全评估与薄弱环节精准识别

全面检测与评估是智能化改造的“全身体检”，需立足统筹工程安全、公共安全、生态安全的系统安全，摸清大坝与设备设施的“健康底数”，精准识别薄弱环节、破坏路径及其关联风险，为精准制定协同改造方案提供科学依据。

已建大坝智能化改造的技术路线

其目标为：①涵盖工程安全、公共安全与生态安全三大维度的系统安全评价。采用声学、电磁学等先进无损检测技术，定位坝体、坝基内部缺陷，结合历史数据与多尺度数值模拟，揭示病害成因与演化规律，识别潜在失效模式与风险等级；通过溃坝洪水演进模拟与下游人口分布、基础设施映射，评估极端工况下对风险人口及基础设施的影响范围与程度；分析大坝运行对上下游水文情势、水质、水生生物多样性及周边陆生生态系统的潜在扰动，识别生态敏感区与风险传导路径；必要时检视水库设计功能发挥情况，动态评估水库功能，确定综合功能提升路径。②设备状态与感知能力评估。系统测试现有传感器精度、稳定性及数据传输能力，评估其与智能化系统的兼容性，辨识监测网络盲区，评价关键机电设备健康状况与自动化水平。③管理流程与场景适配性研判。对标“四预”功能要求，针对运行安全实时评价、多目标调度、应急处置三类核心场景，研判现有依赖人工、分散化的运维流程与决策机制短板，明确智能化提升方向。

已建大坝智能化改造应用场景和能力提升方向

通过评估，形成设备改造清单、监测网络升级方案、模型体系与管理流程优化路径，确保改造方案精准匹配工程、公共、生态等系统安全的需求。

2.感知网络升级与跨尺度协同

以补短板、提精度、全覆盖为原则，构建“天空地水工”一体化监测感知体系，通过跨尺度冗余与多项目协同实现存量设施智能化、新型技术嵌入、多源数据互证三层次升级。该任务针对传统安全监测存在的缺少关键部位覆盖、多参数关联、时空连续性等问题开展，具体包括：①存量设施改造。评估既有传感器可用性，将人工监测点升级为自动化终端，更换老化设备，搭建实时数据传输通道。②跨尺度冗余设计。针对不同空间与时间尺度，补充监测项目，部署互补传感器，避免埋入式设备失效导致的盲区，增强感知网络鲁棒性。③新型感知技术补充。空天层面引入卫星遥感与无人机巡检；地面部署北斗定位、测量机器人、地基SAR、光纤等设备；环境监测整合测雨雷达、雨量站等“三道防线”数据，结合视频AI监控实现智能识别，形成分钟级、全域覆盖的感知能力。

小浪底水利枢纽通过升级改造原有监测仪器，自动化率提升至88%，构建了覆盖库区的立体监测网络；丹江口水利枢纽整合新老坝体监测仪器，新增北斗、测量机器人等设备，形成了一体化监测感知网络。实践表明，二者均显著提升了对大坝及周边环境的感知能力。

3.历史数据治理与多源数据时空融合

数据治理与融合通过标准化处理与多维度融合，将分散数据转化为可用知识。核心工作包括：①历史数据修复与校准。首先加强对工程历史信息挖掘，对设计原则、目标功能、建设过程和运维历史等资料的整理，必要时需开展功能动态评估，与此同时，针对早期数据缺失、精度不足问题，结合现场测试校准老旧数据，通过清洗、插值等技术剔除异常值、弥补缺失值。②多源数据整合。归集设计资料、运维记录、监测数据等全生命周期数据，制定标准化编码规则，统一结构化（早期自动化数据）、非结构化（新增影像图谱数据）与半结构化（人工记录数据）数据格式。③时空配准与融合。对多源数据进行三维配准与时间戳统一，通过数据层、特征层、决策层分层融合技术，构建多维度关联数据体系。④数据中台构建。形成标准化、动态更新的数据底板，打破信息孤岛，为安全评价、智能诊断与调度决策提供支撑。

丹江口水利枢纽创新数据预处理模型，融合滑动窗口与拉依达准则算法开展数据清洗，并建立分级监控指标体系，为数据融合提供了有效实践范例。

4.智能诊断与主动运维系统构建

通过“自诊断、自修复”提升大坝安全性与耐久性，主要包括：①智能诊断模型研发。基于监测数据趋势与异常模式，构建实时诊断与趋势预测模型，开发机理-数据协同驱动模型，融合专家经验实现安全状态动态研判与风险预警。②智能运维技术应用。在维修加固中部署自感知、自适应材料，提升结构的环境响应能力；基于振动、温度数据构建金属结构机电设备健康度模型，通过水下修复机器人等实现预测性维护，推动运维从被动响应向主动防控转变。

小浪底水利枢纽基于BIM与三维地质模型，耦合渗流、变形数值分析模型，利用监测数据反演参数，动态模拟结构响应，支撑一体化安全状态评价；丹江口水利枢纽融合巡检信息与监测数据，构建机理与数据协同驱动模型，实现在线安全评价，在2023年汉江秋汛期间为防汛决策提供了直接支撑。

5.多目标优化调度与智能应急决策

通过数字孪生技术实现多目标优化与高效应急响应，支撑“四预”功能落地，具体包括：①多目标优化调度。针对防洪、发电、供水等目标，构建“正向—逆向—正向”动态迭代机制，依托数字孪生平台模拟不同工况下工程响应，生成帕累托最优调度方案，提升综合效益。②前瞻决策支持。模拟超标准洪水、设备故障等极端场景并预演处置方案，联动无人机巡检与远程控制系统提升应急效率；构建“险情—原因—措施”关联知识图谱，通过智能问答系统实现标准查询与方案优化，突破经验依赖局限。

小浪底水利枢纽创新多库联合调度技术，构建流域来水预报系统与联合防洪调度模型，在近年调水调沙中显著提升了调度科学性；丹江口水利枢纽依托数字孪生平台预演高水位响应及调度方案影响，有效保障了南水北调中线供水稳定性。应急处置方面，二者通过多源数据实时研判与智能巡检，均大幅提升了应急响应效率与决策科学性。

6.政策、市场与金融三维联动保障体系构建

参考“新基建”推进模式，构建有利于智能化改造的生态环境：①行政与政策层面。统筹跨部门职能，简化审批流程；出台专项政策与技术标准，将改造项目纳入地方“新基建”规划，配套财政补贴、税收优惠等政策。②市场与经济层面。鼓励政府和社会资本合作模式吸引社会资本，发行专项债降低成本，探索通过碳交易机制将节能效益转化为收益。③投融资层面。引导低息贷款，引入履约保险分散风险，推动运营收益权资产证券化盘活存量资产。目标是构建“政府引导、市场运作、金融支持、多方共赢”的智能化改造推进机制和产业生态。

已建大坝智能化改造的技术挑战

小浪底、丹江口等典型案例的成功实践，验证了“天空地水工”一体化监测感知体系的有效性与协同驱动模型的科学性，表明不同类型、不同功能大坝可通过差异化路径实现智能化改造，显著提升安全保障能力与运行效率。然而，改造需克服存量设施利用、复杂环境适配等多重约束，结合智能电网、智慧交通等行业经验，当前亟须攻克以下技术瓶颈。

1.存量设施兼容性与全域感知短板

已建大坝的智能化改造需要在保留可用设施的前提下升级，但受限于历史条件约束与智能化发展趋势影响，面临三重核心约束：①设备老化与数据孤岛问题突出。监测设施为不同时期布设，单点监测为主，与隐患特征匹配性差；埋入式传感器精度衰减、修复困难；系统协议不统一，形成信息孤岛；部分水库依赖人工观测，与新系统衔接存在接口壁垒。②感知覆盖区域存在盲区。暴雨、浓雾、峡谷等环境导致监测盲区，如深水区域水下机器人定位误差增大，近坝边坡、泄洪洞等隐蔽部位监测手段有限，难以实现全域感知。③评估与改造的协同难度大。坝体既有病害（如黏土坝渗漏、混凝土坝裂缝）复杂，缺乏风险导向的监测匹配模型，新增设备与结构适配性不足，影响感知网络效能。需突破新旧设施兼容技术，实现不破坏结构前提下的全覆盖、全天候监测和高精度感知。

2.智能感知装备的环境适应性与国产化不足

智能感知装备是智能化改造的基础支撑，但其性能表现受环境条件与技术成熟度制约，主要面临三方面挑战：①极端环境下稳定性不足。高速水流导致水下机器人姿态失控，强电磁干扰引发光纤传感器数据漂移，严酷环境缩短设备寿命，影响长期监测可靠性。②高端装备国产化替代滞后。地基SAR、高精度光纤传感器等核心设备进口率高，激光雷达芯片等依赖国外供应链；国产设备（如测雨雷达）长期运行状况下存在数据漂移，稳定性待提升。③应急通信保障能力薄弱。传统通信依赖易损光纤，极端天气下易中断；北斗短报文在峡谷中覆盖率不足，多网融合应急通信技术不成熟，断联时数据补传效率低。

3.多源多模态数据时空融合的精度限制

已建大坝数据来源具有多代际、多类型、多格式特征，其治理与融合面临以下技术难题：①数据格式与标准异构性显著。数据涵盖结构化、非结构化与半结构化，缺乏统一编码与接口规范，整合耗时费力。②时空校准难度大。设备采样频率差异显著（如雨量站为分钟级、变形监测为小时级），坐标体系不统一，需动态进行时间规整与空间转换，否则易产生融合偏差。③算法适应性不足。暴雨、地震等复合工况下多源数据关联性复杂，误判率升高；极端事件历史样本稀缺，数据驱动模型泛化能力弱，难以支撑精准分析。

4.智能诊断与应急决策的效能制约

智能诊断与应急决策模型的实际效能受限于计算效率、预演精度、响应速度，具体表现为：①复杂工况下的计算效率瓶颈。运行风险早期病害精准识别方法尚不成熟；机理-数据-知识协同驱动模型在多场耦合分析中自适应能力弱，参数反演与安全评价计算量大，难以满足实时决策需求。②极端场景预演精度不足。洪水演进、滑坡涌浪等机理模型对边界条件敏感，数据驱动模型因极端样本少，预演误差大，难以满足精准处置需求。③应急响应自动化程度低。应急场景下多源信息时空错位、格式异构，决策依赖人工匹配预案，对复合险情缺乏智能推理能力，导致方案滞后。

此外，智能监测改造、多源数据融合的技术标准缺失，进一步制约规模化应用。

已建大坝智能化改造的实施路径

破解已建大坝智能化改造的瓶颈，需立足国家战略需求与工程实际，遵循场景牵引、技术突破、试点验证、标准引领的逻辑主线，形成政府、市场、科技、工程多方协同的推进格局，具体实施路径如下。

1.以核心场景为导向，精准布局技术攻关

围绕三大核心业务场景，锁定技术短板，明确攻关优先级：①运行安全实时评价。突破机理-数据-知识协同诊断模型、多效应量融合算法，通过代理模型提升复杂工况计算效率，解决单一指标误判问题。②多目标优化调度。攻关极端工况数字孪生预演技术、多目标帕累托优化算法，构建“预报—优化—验证”动态迭代机制，提升多目标协同精度。③应急处置。研发“险情—原因—措施”关联知识图谱、多网融合应急通信技术，开发智能决策体，实现险情到方案的自动化推理，缩短响应时间。

2.强化关键技术装备研发，突破极端环境适应性瓶颈

针对存量设备兼容技术、极端环境感知装备国产化、多源数据融合算法等问题，在感知、融合、运维三大技术链条实现自主可控与性能跃升：①智能感知设施装备。研发高精度、抗干扰的单点/分布式传感器与现地终端；突破抗高流速水下机器人、耐恶劣环境无人机技术；加快地基SAR等高端设备国产化，控制数据漂移。②多源多模态数据融合技术。开发异构数据转换中间件，构建具备全链条能力的数据中台，支撑跨系统数据互通。③智能材料与结构。推进自修复混凝土、自适应止水材料等工程化应用，开发材料-结构耦合智能运维体系，结合特种机器人实现缺陷快速处置。

3.开展典型工程先行先试，探索差异化改造范式

选择安全风险突出、功能重要、基础条件各异且具代表性的已建大坝分类开展试点：①协同改造方案制定。研究多源感知信息时空关联准则，制定存量设施兼容升级方案——对合格传感器通过协议转换接入新系统，对盲区补充北斗、InSAR等技术，搭建具备历史数据修复功能的数据中台。②场景化验证与迭代。聚焦汛期监测、应急通信等关键场景开展试点工作，优化预警阈值与模型参数，最终形成可复制的改造流程与标准，为同类工程提供范例。

4.完善标准规范与产业生态，加速推广应用

加强顶层设计，以试点经验为基础，构建标准、指南、生态三位一体的推广体系，加速技术落地：①标准规范制定。按“急用先行”原则，加快编制大坝安全智能监测技术导则，同步推进大坝智能化改造技术、多源数据交换标准等智能化改造技术标准，明确监测设备兼容性要求、数据融合技术规范、模型平台通用能力要求、“四预”功能技术指标，统一改造标准。②推广范式提炼。总结分坝型、分规模改造指南，细化极端环境技术适配方案，提供菜单式选项。③产业生态构建。引导产学研协同攻关，构建“感知装备—数据服务—决策系统”产业集群，推动技术成果共享复用与产业化落地。

通过上述路径，形成已建大坝智能化改造技术体系升级的良性循环，逐步破解存量设施制约，全面提升大坝安全保障能力与运行效率，为水利新质生产力发展注入动能。

结论与展望

已建大坝的安全高效运行是保障江河安澜、支撑经济社会高质量发展的基石。当前在大坝坝龄增长导致结构性能退化、全球气候变化引发极端天气事件频发的双重压力下，传统依赖人工巡检与经验决策的管理模式的短板日益凸显，难以应对复杂风险挑战。智能化改造是通过技术范式变更实现大坝“存量焕新”的核心路径，是提升大坝安全保障能力、运行效率与综合效益的必由之路，更是发展水利新质生产力的关键切入点，构建“检测评估—监测升级—融合诊断—智能决策—联动保障”全链条改造体系是对其的全新探索实践。

已建大坝智能化改造仍面临存量设备兼容性不足、极端环境感知稳定性差、多源数据融合精度有限、智能模型泛化能力薄弱及技术标准滞后等核心瓶颈，亟须在国家层面组织协同攻关。对此，应坚持场景导向精准发力，突破核心装备与算法瓶颈，开展分类试点示范，完善标准体系并构建产业生态，从而形成良性发展格局。

展望未来，随着数字孪生、人工智能、智能材料等技术的快速迭代，已建大坝智能化改造将迈向全域透彻感知、深度数据融合、智能诊断决策、主动运维处置的高阶形态。这不仅将重塑传统大坝的运行管理模式，大幅提升水安全保障能力，更将为水利新质生产力的蓬勃发展注入核心动能，为实现人与自然和谐共生的中国式现代化提供坚实的水利支撑。

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：

戴济群.已建大坝智能化改造实践探索与思考[J].中国水利，2025（16）：39-45.

封面摄影马贵安

责编王慧

校对董林玥

审核杨轶

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