智能大坝发展阶段和实践路径

智能大坝发展阶段和实践路径

Development stages and practical paths of smart dam

柴福鑫，辛建达，程恒，张磊

中国水利水电科学研究院 流域水循环与水安全全国重点实验室，100038，北京

摘要：在全球气候变化影响加剧背景下，大坝面临的环境愈发复杂极端，构建智能大坝是保障大坝高水平安全、高质量发展的关键，是坝工技术发展的必然。系统阐述了智能大坝的发展阶段和实践路径。根据功能需求与技术可行性，智能大坝发展分为三个阶段：初级阶段，搭建起比较完备的监测感知体系，主要依托传统理论方法结合工程经验分析诊断，决策与调控依赖人工完成；中级阶段，升级为完备的监测感知体系，分析诊断以仿真技术为核心，决策与调控借助智能化辅助决策平台实现；高级阶段，构建起透彻的监测感知体系，分析诊断、决策及调控全过程由人工智能技术主导。智能大坝的实践路径是数字孪生，通过映射物理大坝与数字大坝构建同步仿真运行平台，对大坝性态全要素和运行管理全过程进行数字化映射、智能化模拟，虚实交互、耦合优化，提升调度指挥的科学性与安全性。在此基础上分阶段、分类别推进智能大坝建设，推动大坝建设与运维模式实现系统性变革。

关键词：智能大坝；监测感知；分析诊断；决策调控；数字孪生

作者简介：柴福鑫，正高级工程师，主要从事防洪减灾技术研究。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.011

智能大坝建设是应对全球气候变化挑战、推动水利工程现代化转型的核心路径，其发展历程与技术迭代深刻影响着水安全与资源高效利用。在传统工程管理模式难以适应全球极端天气事件频发背景下，智能大坝通过融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，正逐步实现从“被动防御”到“主动预判”范式转变。习近平总书记在党的二十大报告中指出要“构建现代化基础设施体系”，在主持中央政治局第十一次集体学习时强调“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点”。水利部部长李国英指出，构建智能大坝是应对风险挑战、把握时代之变、塑造发展动能的关键之举。智能大坝是坝工事业现代化的重要方向，基于我国水库大坝建设管理的现实需求，深入研究智能大坝发展阶段与实践路径，对于提升大坝现代化水平、保障流域安全和水资源高效利用具有重要意义，是推动水利工程智能化转型的关键任务。

智能大坝发展阶段

智能大坝建设统筹考虑功能需求与技术可能，分阶段逐步推进，在应用中不断迭代升级，可分为初级、中级、高级三个发展阶段。

智能大坝发展阶段

①初级阶段：具有基础完善的监测感知体系，可实现对主要物理量的监测与感知，分析诊断以传统理论、数理统计结合工程经验为核心，决策控制与调控依赖人工操作，侧重数据的收集、存储及人工处理，实时性与交互性较弱。

当前我国大型水库大坝已建立了较为完善的监测感知体系，但由于70%以上中小型水库建于20世纪50—70年代，普遍存在建设标准低、老化失修严重、监测手段原始等问题，中小型水库智能大坝建设底子薄、基础弱。为提升中小型水库防汛预警能力、优化水资源管理，我国自2021年全面启动中小型水库智能化改造项目，“十四五”以来，完成425座大中型水库安全监测设施建设、5.1万余座小型水库大坝安全监测设施建设和5.7万余座雨水情测报设施建设，监测覆盖率与自动化程度大幅度提高，水库安全管理已基本实现从“模糊感知”到“精准掌控”的跨越式转变。例如：江西新干县作为全国首批试点县，为98座小型水库安装渗压计、量水堰等设施，整合渗流、位移、水位等8类数据接入省级平台，实现大坝安全指标动态监测与科学处置；安徽龙河口水库引入北斗高精度位移监测与机器视觉变形监测技术，结合无人机自动巡航系统，构建了全天候立体感知网络，大坝监测精度和巡查效率显著提升；云南弥勒市通过部署“天空地水工”一体化监测感知网络，实现坝体毫米级形变实时捕捉，配合AI视频分析自动识别管涌等13类风险，风险预警响应时间大幅度缩短。智能化改造正推动中小型水库从被动应对转向主动防控、从经验驱动转向数据驱动。总体而言，目前我国大部分已建水库大坝已构建起适应工程需求的监测感知基础，但大部分水库尤其中小型水库大坝的分析诊断仍主要依赖传统理论与经验积累，决策控制依赖人工操作，处于智能大坝建设初级阶段。

②中级阶段：具备系统完备的监测感知体系，可覆盖上下游库区、大坝及河道的各类物理量，分析诊断以仿真技术为核心，依托智能辅助决策系统实现调控，侧重数据分析与辅助决策，具备初步自动化调控能力，实时性与交互性良好。

目前国内开展数字孪生工程、在线监控系统建设以及矩阵管理的水库大坝工程处于中级阶段，部分建设初步达到了高级阶段。例如：三峡工程构建了覆盖坝体、库区及上下游河道的立体监测网，布设万余个传感器，实时采集坝体应力、水位、流速及气象数据；“数字孪生三峡”平台融合BIM+GIS技术，将监测数据与三维模型联动，动态渲染坝体变形、渗流场等状态，直观展示船闸运行时序；建立的坝体三维有限元实时仿真系统，将采集的庞大监测数据清洗后输入模型，模拟不同水位组合下的坝体位移响应，预测坝体变形趋势；平台通过整合雨水情等数据，运用流域预报模拟成果，结合防洪调度出库流量，对比分析不同调度方案下的水库输沙排沙效果、库区淤积量及淤积分布等，预演多种调度情景。小浪底工程聚焦黄河水沙特性，部署泥沙浓度、坝前冲淤等专项监测设备，结合卫星遥感监测库区淤积；通过开发水沙耦合仿真模型，利用多年调水调沙数据训练算法，模拟不同来水条件下的库区冲淤过程，精准预测排沙效率；结合实际情况动态调整出库流量，具备了突发险情的快速响应能力，呈现出智能大坝建设中级阶段“数据驱动、人机协同”的特征。

③高级阶段：构建全域透彻的监测感知体系，可实现库区、大坝及上下游河道全要素全过程的透彻感知，深度融合物联网、大数据等新技术，以人工智能为核心开展分析、决策与调控，具备自主感知、诊断、决策、执行及学习能力，拥有预报、预警、预演、预案“四预”及智能防洪、水资源调控等功能，可支撑工程智能运维与效益最大化。

智能大坝建设的高级阶段是智能大坝的最终建设目标，具有强大的自主感知能力、自主分析诊断能力、自主决策控制能力和自主学习能力。例如：作为智能大坝建设期试点的古贤水利枢纽工程，通过研发参数化建模与大坝智能设计平台，实现对碾压混凝土重力坝、水工隧洞、金属结构、电站厂房的智能设计；研发大坝施工仿真与动态优化模型，实现对大坝施工组织设计方案的仿真预演等。作为智能大坝运行期试点的西藏旁多水利枢纽补齐信息化监测短板，构建“天空地水工”一体化全要素全天候动态监控体系，通过整合卫星、无人机、视频监控、北斗应用等新设备和新技术形成全方位、多维度监控网；通过开展溃坝分析计算进行下游洪水淹没模拟计算，精准掌握下游区域淹没范围人员分布，划定风险点位及区域，实现有效预警，确保下游河道安全，呈现出智能大坝建设高级阶段“人机融合与自主决策、全域协同与动态适配”跃升性特征，实现从“辅助支持”向“自主智能”的质变。

智能大坝实践路径

智能大坝是坝工技术发展的必然趋势，其全面实践是一个长期渐进过程，依赖前沿技术突破与多学科深度融合。智能大坝的实践路径之一是数字孪生，通过耦合物理大坝与数字大坝，构建同步仿真运行平台，对大坝性态全要素和运行管理全过程进行数字化映射、智能化模拟，虚实交互、耦合优化，提升调度指挥的科学性与安全性，通过强化顶层设计、突破关键技术、开展先行先试、完善标准体系等举措，分阶段、分类别推进智能大坝建设。

物理大坝和数字大坝交互

智能大坝实践路径

1.在役工程

对于在役工程，全面评估其结构安全、运行状态、调度情况及管理流程，据此明确智能化升级的需求和目标，提出感知、诊断、控制、调度、算力等系统的升级改造方案，选取适配的软硬件技术和设备逐步实施改造并联调联试；收集运行信息，总结试点中存在的问题，为后续迭代改进提供依据。围绕“监测补盲、模型升级、决策自主”关键核心，构建“全域感知—智能诊断—自主调控”闭环体系。通过开展系统评估、精准改造、能力补强、持续优化，构建高效可持续的在役智能大坝体系。在役工程的升级改造流程应因坝施策、渐进改造，以智能技术赋能提升在役工程“可感、可知、可控”能力。

（1）监测体系全域化改造

在役工程需以“补盲、提质、自主”为核心，构建覆盖坝体、库区及上下游河道的全要素感知网络。在硬件层面，增设高精度分布式传感设备、北斗终端等先进设备，形成天空地一体化监测矩阵，实现从单点监测向全域感知的转变。截至2024年年底，现代化水库运行管理矩阵全国平台基本建成，8246座水库开展了矩阵建设。上海、吉林、浙江等省（直辖市）以及广东省永汉河等流域已基本建成区域矩阵平台；小浪底、丹江口、万家寨、大藤峡、密云等水库大坝已基本建成数字化应用平台并上线运行。以提升水库现代化测报能力为目标，聚焦流域防洪与水库调度需求，2023年7月，水利部启动由气象卫星和测雨雷达、雨量站、水文站组成的雨水情监测预报“三道防线”建设。通过研发产汇流水文模型、水动力洪水演进模型等技术，实现云中雨—落地雨—河道径流全过程监测预报，实现延长洪水预见期和提高洪水预报精准度的有效统一。2025年年底前实现气象卫星强降雨预警全覆盖，在重点区域开展测雨雷达试点，初步构建雨水情监测预报“三道防线”；2035年年底全面建成雨水情监测预报“三道防线”。目前已在山东大汶河、北京永定河等流域落地应用，为智能大坝建设提供基础支撑。

（2）分析诊断智能化升级

基于既有监测数据积累，构建多维度智能分析模型。针对坝体结构性态，开发融合有限元理论与深度学习算法的混合诊断模型，自主识别裂缝扩展、材料劣化等隐性风险，并预测大坝性态演变趋势。针对水文过程，引入时空序列预测算法，结合气象预报数据生成未来入库流量过程，支撑防洪与兴利调度决策。在数据治理方面，建立全生命周期数据清洗模型，自动识别异常值、缺失值并完成修复；构建工程知识图谱，整合设计标准、运维记录及专家经验，形成可动态更新的规则库，为智能诊断提供知识支撑。为响应水利现代化要求，提升水利工程管理水平，三峡、小浪底、丹江口、大藤峡、万家寨、太浦闸等重大水利枢纽加快推进数字孪生建设。通过构建数字孪生平台，完善水利感知网、信息网等基础设施，搭建数据底板，开发专业与智能识别模型，围绕防洪调度、工程安全、库区管理等业务实现“四预”功能，针对各枢纽特点开展特色应用建设。

（3）预警防控系统化强化

构建多层级水位监测体系，结合激光测距与视频识别技术实现坝顶水位的厘米级实时感知。开发暴雨洪水耦合模型，整合流域雨情、产汇流数据，提前预判漫顶风险，并生成分级预警阈值。配套建设智能应急体系，包括坝顶防漫顶挡墙自动升降装置、库区周边声光预警终端，形成“监测—预警—处置”闭环调控体系。目前，三峡实现1.2万多个测点在线监测，支撑长江2024年第1号洪水防御，小浪底智能系统连续3年支撑调水调沙，丹江口在2023年秋汛中实现大坝性态动态推演，大藤峡、万家寨、太浦闸等在防洪、工程安全、库区管理等方面成效显著，有力提升了水利工程调度与管理的科学化、精准化水平，为水利高质量发展提供支撑。

（4）功能适配差异化提升

针对以防洪为主的在役工程，强化流域协同调度能力，通过标准化数据共享接口，实现与上下游水库的实时信息交互。构建防洪风险动态评估模型，可根据来水情景自主调整调度策略，在保障安全的前提下提升洪水资源利用率。对于以供水为核心功能的在役工程，重点升级水资源调配系统。对于以发电为主的在役工程，优化机组运行控制算法，构建多目标优化模型，自主选择开机组合与负荷分配方案，提升发电效率。

为提升流域梯级工程协同运行水平，金沙江下游、大渡河流域推进梯级调度智能化建设。金沙江下游构建梯级水电集控系统，整合远程监控、水库调度等业务系统，实现数据汇集与联合优化调控；大渡河流域研发智能感知设备，构建大数据预测预警模型，建成自学习、自预警、自决策智慧化梯级电站群。通过流域梯级调度，金沙江下游梯级集控系统实现闸门远程控制成功率100%，年降低运维成本超百万元。大渡河流域成功预警地质灾害30余次，2022年泸定地震后快速处置险情，2020年“8·18”洪水削峰率达80%。新技术应用提升了资源利用率与防洪能力，为流域防洪安全和资源优化利用提供支撑。

2.新建工程

对于新建工程，根据其工程等级、开发任务等特点，拟定详细的设计和建设方案，涵盖智能建设及感知、诊断、控制、调度、算力等系统，确保各系统协同运转以提升大坝整体性能。投入运行后，根据实际需求持续优化升级，总结成功经验，打造行业标杆，引导其他大坝工程向智能方向发展。

（1）感知体系的原生构建

在设计阶段即嵌入全域感知理念，形成“天空地水工”一体化监测感知体系，实现水库—大坝—下游一体化透彻感知。在坝体混凝土浇筑中同步布设智能设备，实现从施工期到运行期的全生命周期监测。针对库区地形特点，采用北斗导航、无人机航测等技术构建三维基础模型，配套部署水质、泥沙、气象等一体化监测站，形成覆盖坝体、库区、河道的立体感知网络。融合BIM与GIS技术构建数字孪生底座，将感知数据与三维模型实时关联，实现工程状态的可视化动态呈现。开发感知设备自校准模型，通过物理场仿真与实测数据比对，自主修正传感器漂移误差，确保长期监测精度。例如：作为智能大坝建设期试点的浙江镜岭水库，研发基于磁栅技术的新型混凝土坝应力与变形直接监测设备以及混凝土智能拌和监测设备，重庆市跳蹬水库开展工程建设管理工地“人、机、料、法、环”全要素全过程的即时感知、实时可视、安全在控和环保监控，有效提升大坝智能建设感知能力。

（2）分析诊断的智能融合

构建以物理机理为根基、AI算法为引擎的融合分析诊断体系，在设计阶段即植入多维度分析模型框架，整合坝体结构力学、水文水动力学、材料科学等领域理论，形成“物理模型+数据模型”双驱动架构。建立全生命周期数据驱动的诊断机制，开发时序预测模型，提前预警坝体异常性态。构建情景库与推理引擎，模拟强震等极端风险场景下的工程响应，自动生成损伤演化路径与应急处置阈值。打造“诊断-反馈-迭代”闭环系统，将专家评估、工程案例作为训练样本，通过迁移学习优化诊断模型泛化能力。例如：以城市供水为主的太平水库，在建设环节结合深度学习和计算机视觉技术，实现对施工现场人员的不安全行为、设备的不安全状态及环境的风险因素的智能识别与预警，有效提升大坝智能建设分析诊断能力。

（3）智能决策的深度集成

构建以AI为核心的决策中枢，整合水文、结构、生态等多领域风险评估和调控模型，开发自适应调度算法，根据实时雨水情、电力负荷、生态流量、缺陷分级等约束条件，自主生成多目标优化方案，并通过数字孪生仿真预判方案实施效果。建立情景推演模型，模拟地震、特大洪水等事件的工程响应，提前生成应急处置预案。构建工程联合调度及其优化求解算法集，实现面向多调度方案的智能化优选。研发迭代算法模型，提升决策方案与实际需求的匹配度，在支持系统自主决策的同时，允许人工干预调整，实现智能与经验的有机融合。例如：对于以防洪减淤、水资源调蓄为首要功能的古贤水利枢纽工程，通过强化流域协同能力，构建跨区域数据共享平台，实现与上下游水库的联合调度。开发洪水演进数字孪生系统，精准模拟洪水在流域内的传播过程，为错峰调度提供量化支撑。配套建设生态流量智能调控设施，在防洪的同时保障河道生态用水需求，有效提升大坝智能建设决策能力。

（4）算力系统的全域支撑

通过搭建存储资源、计算资源、高速网络、数据共享和应急通信系统，形成算力支撑体系，为新建工程智能分析、决策提供全域算力保障。构建算力调度接口，满足极端工况仿真、大尺度流域协同分析等超算需求。开发智能算力调度算法，根据任务优先级与实时负载动态分配资源；配套建设算力安全防护体系，确保数据传输与计算过程的安全性，为智能大坝的自主感知、分析、决策提供持续可靠的算力支撑。

结论

构建智能大坝是应对风险挑战、把握时代之变、塑造发展动能的关键举措。本文系统阐述了智能大坝的发展阶段和实践路径，为智能大坝建设提供了目标指引和步骤规划，助力智能大坝建设科学、高效、稳步落地。

智能大坝建设需遵循技术演进规律，分阶段稳步推进。初级阶段以搭建基础监测体系为核心，决策模式仍以人工为主导；中级阶段依托仿真技术实现辅助决策与初步自动化调控，管理效率得到显著提升；高级阶段则通过人工智能深度赋能，达成全流程智能化管理，实现自主感知、诊断、决策与优化。其中，数字孪生技术作为贯穿各阶段的核心实施路径，通过物理实体与虚拟模型的实时虚实耦合，有效增强大坝运行的安全性与调度的科学性，为各阶段目标的实现提供关键技术支撑。

未来将分级分类加快推进智能大坝建设，在应用实践中不断迭代升级，并推动其与数字孪生流域、数字孪生水网有效衔接，加速水利行业智能化进程。

Abstract: Under the background of intensifying of global climate change, dam construction faces more challenges and complex environments. Smart dam construction becomes the key to ensure high-level dam safety and high-quality development and inevitable for dam engineering technology development. A systematic analysis was conducted on stages and practical paths of smart dam development. According to functions and technical feasibility, its development is divided into three stages. In the primary stage, a relatively complete monitoring and perception system shall be built to rely on traditional theoretical methods combined with lessons learned from projects for decision-making and regulation by man. In the intermediate stage, a complete monitoring and perception system is upgraded with simulation technology as the core for analysis and diagnosis and an intelligent platform for decision-making and regulation. In the advanced stage, a comprehensive monitoring and perception system shall be set up, with the entire process of analysis, diagnosis, decision-making, and regulation led by artificial intelligence technology. Digital twin shall be the practical path for smart dam development, with a synchronous simulation operation platform by mapping physical and digital dams. It digitally maps and intelligently simulates all elements of dam behavior and the entire process of operation and management, and optimizes virtual real interaction and coupling to realize scientificity and safety of scheduling and commanding. Based on the above, it aims to boost smart dam construction and facilitate systematic reform in dam construction and operation.

Keywordssmart dam; monitoring perception; analysis and diagnosis; decision-making and control; digital twin

本文引用格式：

柴福鑫，辛建达，程恒，智能大坝发展阶段和实践路径[J].中国水利，2025（16）：66-71.

封面摄影郭晓敏

责编杨文杰

校对李卢祎

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