库坝安全智能监测感知体系构建与实践

库坝安全智能监测感知体系构建与实践

Construction and practice of intelligent monitoring and perception system for safety of dams and reservoirs

高长胜¹，刘成栋¹²，李登华¹，吴云星¹

（1.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；2.水利部大坝安全管理中心，210029，南京）

摘要：面对工程老化、自然灾害频发等挑战，传统水库大坝安全监测体系存在空间覆盖不全、时间连续性差、智能化水平低等问题，导致安全预测预警能力不足、防控响应不及时，难以有效应对各类风险冲击。构建“天空地水工”一体化库坝智能监测感知体系，是推进现代化水库运行管理矩阵、智能大坝建设的核心举措，也是驱动水利领域新质生产力发展、实现新时期水利高质量发展的必然要求和必由之路。系统梳理我国水库大坝安全监测发展历程，将其划分为常规观测监测、自动化监测发展、信息化与网络化发展、库坝智能监测感知四个阶段；阐述了库坝安全智能监测的探索与实践，包括监测仪器设备与技术研发、安全监测设施建设和升级改造、库坝智能监测感知体系构建；并以小浪底水利枢纽为例介绍了“天空地水工”一体化监测感知体系的应用实践。同时分析了当前库坝安全智能监测在感知技术体系、智能监测仪器研发、智能数据治理、技术标准制定等方面存在的问题与不足，提出完善库坝安全透彻感知体系技术、研发库坝智能监测仪器设备与技术、建立多源多模态感知数据治理理论、健全库坝安全智能监测技术标准体系等发展路径，为建设库坝透彻智能监测感知体系和实践应用提供参考。

关键词：智能监测；透彻感知；数据治理；智能预警；智能馈控

作者简介：高长胜，副院长，正高级工程师，主要从事岩土工程、大坝安全与管理等方面研究。

基金项目：国家重点研发计划项目（2024YFC3210700）；国家自然科学基金项目（U2443229）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（Y724011）；江苏水利科技项目（2024031）。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.012

研究背景

截至2024年年底，我国建有各类水库大坝约9.5万座，总库容约1万亿m³，是水资源调控与防洪减灾的关键基础设施，是保障下游区域人民生命财产安全的重要依托，安全运行至关重要。水利部部长李国英在国际大坝委员会第28届大会暨第93届年会上首倡构建安全大坝、生态大坝、智能大坝的理念，并写入大会《世界成都宣言》中，引起世界坝工领域普遍关注和高度赞誉。近年，全球气候变化加剧，气候系统不稳定性显著增强，《中国气候变化蓝皮书（2025）》数据显示，我国作为气候变化敏感区域，增暖速率已超出全球平均水平，极端降水、强震等灾害的发生频率与强度均呈上升趋势，由此引发的气象地质灾害对库坝工程安全运行带来严峻威胁。安全监测是掌握库坝安全运行性态、及早发现安全隐患、科学指导水库调度运用与应急决策不可或缺的重要手段，面对极端气候与复杂地质条件的耦合作用，传统安全监测存在库坝全覆盖、全要素透彻感知体系不健全，监测仪器智能化程度不高，安全风险早期精准识别、自适应诊断、智能预报预警能力不足等问题，难以有效应对各类风险冲击，亟待构建库坝安全智能监测感知体系。

近年来，随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，物联网、大数据、人工智能与数字孪生等前沿技术空前活跃，面对加快大坝自诊断技术和外检测技术研发应用，实现对水库大坝全覆盖、全要素、全天候、全周期监测感知，推动建立智能分析预测体系、前瞻决策支持体系等要求。水利部相继部署推进构建现代化水库运行管理矩阵、印发《数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知夯基提能行动方案（2024—2026年）》、开展智能大坝建设试点等系列工作，要求充分运用新一代信息技术，加强水库大坝安全监测设施建设和更新改造，构建水库大坝上下游、左右岸全覆盖、全要素、全天候、全周期的立体化监测感知网络，实现水库大坝全生命周期预报、预警、预演、预案能力全域覆盖。在此背景下，传统大坝安全监测体系存在的库坝感知不全、智能化程度不高、信息分析深度不足、智能预报预警程度较低等不足逐渐显现出来，亟须构建具备透彻监测感知、安全分析诊断、智能预测馈控的库坝安全智能监测感知体系，进一步提升库坝安全风险管控能力和水平，这是保障水库大坝高水平安全的必然要求和必由之路。

水库大坝安全监测发展历程

国外大坝安全监测开始于19世纪末期，1891年德国的埃斯希巴赫重力坝进行了变形观测。20世纪初，澳大利亚的鲑溪拱坝和瑞士的孟萨温斯拱坝进行了挠度观测，孟萨温斯拱坝坝体内还埋设了压阻式仪器。我国水库大坝安全监测工作起步于20世纪50年代初，经过70余年的发展，大坝安全监测技术持续进步，监测仪器设备实现国产化、系列化、型谱化，监测技术标准体系基本建立，安全监测设施逐步完善，数据采集与分析应用渐趋规范，在保障水库安全运行与安全度汛中发挥了重要作用。

水库大坝安全监测最初主要是为了研究大坝设计计算方法，发展坝工技术，其后才逐渐发展成为大坝安全管理的手段。我国水库大坝安全监测的发展是一个伴随科技进步和管理理念提升而不断演进的过程，大致可划分为四个阶段。

1.常规观测监测阶段（新中国成立—1979年）

20世纪50年代，我国大坝安全监测最早在永定河官厅水库和淮河南湾、薄山等大型水库大坝上进行了水平位移、垂直沉降和浸润线等项目观测。随后，在丰满、佛子岭、梅山水电站以及上犹江、流溪河等水库大坝上安装了温度、应变等监测仪器。60年代后期，我国在一些大型水库大坝上开始对渗流、渗流量、渗水浊度、波浪、倾斜、挠度、扬压力、接缝裂缝、应力应变以及水位、雨量等项目进行观测，开始系统性地埋设和安装专用监测仪器，监测项目更加系统化和定量化。此阶段初步出现了成型的监测仪器和观测方法，比如弦式仪器和差阻式仪器相继出现，垂线法被用于挠度观测，开始采用三角测量法、视准线法、精密水准法观测水平位移和垂直位移等。1965年，水利电力部颁布了《水工建筑物测压管水位观测试行技术规范》（SDJ/SG 751—65），这是新中国第一部关于大坝监测的技术规范，为人工观测提供了技术指导。这个时期我国水利建设刚刚起步，监测技术和仪器设备极度匮乏，大坝安全监测主要由人工使用简单工具进行观测，操作过程完全依赖人工完成数据的采集、记录和计算，观测频率低，数据精度不高。该阶段虽然技术手段有限，但为我国大坝安全监测奠定了基础，培养了一批专业监测人员，积累了宝贵的实践经验，为后续监测技术的发展提供了重要参考。

2.自动化监测发展阶段（1980—2000年）

随着计算机技术、通信技术和自动控制技术的快速发展，这一阶段我国大坝安全监测不再局限于人工观测和离线分析，大坝安全监测数据采集、传输和处理逐步实现自动化，并形成了性能稳定、类型齐全的监测仪器，监测系统的可靠性和稳定性不断增强，提高了安全监测实时性和监测工作效率。1980年四川龚嘴水电站第一套大坝安全监测自动化采集装置投入试运行，标志着我国开始了大坝运行安全监测自动化的征程；1989年辽宁参窝水库投入运行的我国第一套软硬件齐全的DAMS-1型自动化大坝安全监测系统，标志着我国大坝安全监测自动化已进入实用阶段。1989年，水利部、能源部颁布《混凝土大坝安全监测技术规范》（SDJ 336—89），标志着大坝监测工作进入了规范化、系统化阶段，这个时期各类法律法规、规范体系也逐步建立，但依然存在不同厂家仪器设备之间兼容性差、系统集成和数据共享困难、自动化监测系统稳定性和可靠性比较薄弱、自动化监测系统的维护和升级成本较高等问题。这一阶段积累的技术经验和工程实践，对推动我国大坝安全监测技术向信息化和智能化方向进步和发展具有重要意义。

3.信息化与网络化发展阶段（2001—2020年）

随着信息技术和网络技术的飞速发展，我国大坝安全监测逐渐进入信息化与网络化阶段。这个阶段，大坝安全监测也快速发展为一项跨专业跨学科的综合性系统工程，监测手段更加多样化，监测数据的采集、传输、存储和分析处理实现了全流程信息化和网络化，数据共享和业务协同能力增强，信息化管理水平显著提升。在此阶段，我国多座巨型水电站建成运行，监测自动化系统也迎来了建设的高峰期，三峡、小浪底等一批大型水库大坝远程监控中心建成，实现大坝监测数据的集中接入、显示和管理，系统集成更强大的数据处理模块，提供在线绘图、特征值统计、模型分析、超限报警等功能。通过集成现代通信技术、互联网技术和大数据处理技术，2019年，水利部组织建成了全国大型水库大坝安全监测监督平台，实现了对大坝运行状态的远程实时监控与数据分析，大大提升了预警能力。随着网络信息化程度的提高，数据安全和网络安全风险也随之增大，不同部门和系统之间的信息孤岛问题仍然存在，数据分析的深度和智能化水平仍需提升，未能构建起完整的“感知-分析-决策”闭环，数据分析能力与决策支持功能未能与数据采集形成有效联动，使得监测数据还不能充分转化为实际决策依据。

4.库坝智能监测感知阶段（2021年至今）

随着人工智能、大数据、云计算、物联网、智能感知等新兴技术快速发展与融合应用，新一轮科技革命和产业变革深入发展，有力驱动水库大坝安全监测技术创新与实践应用。近年，水利部部署推进现代化水库运行管理矩阵构建、雨水情监测预报“三道防线”建设、数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知夯基提能、智能大坝建设试点，以及水库大坝安全监测设施建设和更新改造等重点工作，要求充分运用新一代信息技术，加快构建库坝区域全覆盖、运行全要素、监控全天候、工程全周期的“天空地水工”一体化监测感知网络体系，从理念上实现从以往重点聚焦大坝工程本体安全监测向构建库坝系统透彻监测感知体系跨越式转变，水库大坝安全监测进入协同化、数智化、现代化进程，库坝安全监控和管理水平持续提升。

库坝安全智能监测探索与实践

水库大坝安全监测发展历程与技术演进的核心驱动力是技术进步和管理需求提升。随着前沿技术深度渗透、新型感知技术持续创新以及监测技术体系系统化构建和迭代升级，库坝安全监测正迈向多维协同、数字赋能、智能驱动的一体化透彻监测感知新范式。

1.监测仪器设备与技术研发

我国库坝安全监测技术经过多年发展，监测仪器设备基本实现国产化、系列化、型谱化。从最初的土石坝采用测压管观测水位、混凝土坝采用经纬仪观测表面变形，逐步形成了以智能巡检及变形、渗流、应力应变、环境量自动监测为主的技术体系，分布式光纤监测、GNSS变形监测、光纤传感、CCD、大坝CT和渗流热场监测等新技术新手段得到广泛应用。库坝安全监测仪器设备的研制及工艺技术水平也取得很大进展，振弦式、差阻式、电位器式、CCD式、步进电机式、电容式、磁致伸缩式、超声波式、激光准直式、伺服加速度式、SAA光纤式等型式的各类监测传感器，适应各种坝型、各种工程物理量的监测。

在大坝本体智能监测方面，测量机器人、北斗卫星、双轴无线倾角仪、固定式测斜仪等融合物联网、NB-IoT、MEMS等技术，可满足大坝多场景变形监测需求，实现从“物理采集”到“智能感知”的跨越。分布式光纤传感技术发展迅速，单根光纤可覆盖10km坝体，同时监测温度与应变，如同“神经末梢”般，灵敏感知裂缝变化，实现长距离、高精度渗漏定位监测。新型钢筋计、混凝土应变计、锚索测力计等，实现大坝应力应变精确感知，实时掌握大坝受力情况。

在大坝外部智能巡检方面，无人机、无人船、水下机器人、机器狗等正逐步应用到工程巡视检查、库区管理、水下探测中。无人机机动性强，搭载高分辨率相机、热成像仪等设备，可快速获取大坝全景影像，并识别裂缝、渗漏等问题；机器狗集成多种传感器与AI算法，适应复杂廊道灵活巡检，能监测结构安全与环境要素；无人船可用于水质监测、岸线巡检，搭载广角摄像头配合无人机，实现水域变化动态感知，及时发现安全隐患；水下机器人能对库底和水下设施进行扫描检测，结合先进探测技术链，适用于深水渗漏和隐蔽缺陷定位。

2.安全监测设施建设和升级改造

“十四五”以来，我国完成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改造以及5.7万余座小型水库雨水情测报设施建设，2024年水利部印发《水库大坝安全监测管理办法》。通过对水库安全监测设施建设和更新改造，我国水库大坝监测设施覆盖率持续提升，监测要素已从单一的大坝位移、变形、渗漏监测为主，向大坝内外、库区左右岸和上下游全覆盖、全要素监测扩展，不仅实现了对环境量、物理量监测数据的实时汇聚、在线采集、自动分析、智能预警等，也推动了卫星遥感、北斗GNSS、无人机、分布式光纤等新技术的应用，水库大坝日常巡查检查工作也逐步从传统的人工巡查向无人机、机器人等智能巡查发展，有效提升了库坝安全监测信息化、智能化水平，支撑了“面广量大”的水库大坝安全运行。

3.库坝智能监测感知体系构建

库坝安全智能监测是传统监测系统（主要由监测仪器及其辅助设施、监测自动化系统构成）的提升，通过将监测感知数据与物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术和专业知识深度融合，构建库坝透彻智能监测感知体系，实现对库坝安全性态的智能全面感知、分析预测和决策支撑。智能监测感知方法、数据采集汇集、数据治理融合是支撑库坝安全智能监测感知体系的前提和基础。

库坝透彻智能监测感知体系总体架构

（1）智能监测感知技术与方法

库坝安全智能监测是通过布设智能监测、智能巡检等仪器，形成“天空地水工”一体化库坝智能监测感知网，实现库坝全域覆盖和连续协同监测。

“天空地水工”一体化库坝智能监测感知网

“天”——主要依托遥感（如“水利一号”“珞珈”系列卫星等）、北斗卫星等，实现对库坝系统大尺度全局监测感知。遥感卫星，利用多光谱、光学成像及合成孔径雷达干涉测量等技术对库区地表形变、库岸整体稳定性及库容变化进行宏观监测；北斗等GNSS系统通过实时厘米级至毫米级定位精度，监测表面位移、沉降及裂缝变化，同时，北斗卫星还能保障偏远地区监测数据可靠回传，能在“三断”（断路、断电、断网）时实现应急通信。

“空”——主要利用近地大气探测设备及低空平台搭载多源传感器开展监测，可获取库区及坝体关键地表状态信息与水文气象参数，包括测雨雷达、无人机、激光雷达等设备。测雨雷达实现降水过程连续动态监测，获取高时空分辨率的面雨量数据，用于水库汇流计算、短时降雨预报和防汛调度；无人机搭载高分辨率正射相机、热红外成像仪、激光雷达等设备，实现表面变形、裂缝监测、渗漏点定位、地质灾害隐患识别、库区地形与库容变化监测等功能。

“地”——主要围绕库坝环境量和表面状态的智能化监测，利用雨水情监测站、AI摄像机、小型无人车（机器人、机器狗）等智能设备构建覆盖全域与关键点位的多层次监测系统。雨水情监测站实现对库区及周边全域水文气象监测；基于机械视觉视频的AI监测技术对库坝环境、坝面、边坡及泄洪设施等进行视频流智能分析，自动识别裂缝、渗水点等异常表观并及时报警；小型无人车执行坝区路面及附属设施巡检、缓坡地质灾害排查、泄洪消能区空蚀坑与钢筋裸露检测；机器狗则对关键点位进行近距离高精度巡检，包括坝体表面细微裂缝与结构缺陷，廊道等隐蔽部位渗漏、裂缝、结构缺陷等异常状况识别。

“水”——主要聚焦库坝水文环境监测与水下工程结构安全智能巡检，包括雷达流量计、水位计、无人船、水下巡检机器人、水下载人潜艇等设备。雷达流量计与水位计实现库坝水文参数感知，其中雷达流量计测量出入库及下游河道流量，而水位计记录库水位及关键断面水位；无人船通过所搭载的高精度定位系统与多波束/侧扫声呐等传感器实现坝前淤积、水下冲刷、库容复核等智能工作；水下巡检机器人及水下载人装置（如“禹龙号”大坝深水检测载人潜水器）实现水下工程结构病害识别诊断，前者通过搭载声呐、激光扫描仪及高清摄像头，结合定位系统，精准识别水下结构裂缝、渗流等病害，后者则支持工程师在深水区近场检测、诊断结构隐患，并完成附着物清理、渗漏点封堵等检修任务。

“工”——主要实现库坝工程及其关键附属设施的状态感知，包括地基雷达、机器视觉、分布式光纤、光纤光栅、MEMS等智能设备，以及使用传统监测仪器配置智能采集模块或智能变送器来实现智能监测功能。地基雷达基于雷达干涉测量技术，实时监测库坝表面位移、裂缝发展及潜在滑坡体变形；机器视觉则通过对水库边坡及坝体表面的非接触式成像分析，有效识别裂缝、变形及渗漏等表观异常；分布式光纤以分布式或准分布式形式埋设于坝体、地基及隧洞衬砌内部，凭借其超长距离、高耐久性、强抗干扰及易组网等特性，实时连续测量结构应力应变、温度、振动等异常信号，实现隐蔽性风险的分布式感知；光纤光栅传感器针对长距离信号传输的痛点，结合自身抗干扰、可串联的特点，特别适合长距离引线的高坝大库及输水隧洞的高精度测量；以MEMS为代表的新一代智能传感器体积小，功耗低，可数字化传输，为局部细微位移等关键监测要素的精细化监测提供了更优的解决方案。

（2）数据智能采集汇集

库坝监测感知数据具备“多源、异构、多尺度、海量”等特征，需要进行标准化处理并通过采集终端和传输网络上传至智能监测应用平台集中存储，实现多源数据的高效传输与整合，为后续分析预警奠定基础。具体涵盖：面向结构化与非结构化多源数据自动读取、属性对齐与自动入库；数据的自动校验，如空值处理、重复数据清洗与格式标准化转换，兼具离线批量汇集与在线实时汇集两种模式。

在数据采集方面，采集设备在保留传统自动测报、远程测控、本地存储、一站多发、防雷及断电保护功能的基础上，新增边缘计算、故障自诊断、异常自动判别、通信信道自适应切换等智能化功能，支持多类型监测仪器接入（兼容不同信号类型、接口标准及通信协议），并具备现地触摸屏、键盘、语音交互能力。

在数据传输方面，支持一站多发、多中心传输，具备智能断点续传和数据补录功能，根据工程场景自适应选择传输方式：①对于数据传输网络，工程现场节点通信距离较近时，采用有线通信方式；②通信节点距离较远，且满足无线通信条件时，采用4G/5G、NB-IoT等无线通信方式；③无运营商信号覆盖的工程现场，选用LoRa、WiFi等自主组建通信传输网；④现场电磁环境复杂，或沿途需要穿（跨）越多重不利于无线信号传输的建筑物时，采用光纤通信方式；⑤单独一种通信方式不能满足技术要求的复杂工程环境，综合采用有线与无线组合的通信方式。

在数据汇集方面，通过智能采集设备将巡检数据与仪器监测数据汇集至运维平台，按数据类型差异化处理：①结构化数据包括智能监测仪器设备获取的数值，采用服务接口方式、文件交换方式、库表访问方式和消息队列等汇集方式；②非结构化数据包括音频、视频、图像及文档等，其中音频、视频数据采用流媒体协议RTP/RTCP等方式汇集。

（3）数据智能治理融合

监测数据治理融合包括数据异构转换、数据清洗、特征抽取、数据融合等，为后续大坝安全智能分析诊断和预测预警提供支撑。

在异构数据转换方面，对异构数据进行解析，输出标准化监测数据；进行格式、类型及单位转换，确保数据统一性。

在数据清洗方面，采用统计分析、机器学习等方法开展多源异构数据的粗差、降噪、去重、缺失等处理，其中粗差处理对监测数据进行粗差探测与剔除，降噪处理对监测数据进行噪声去除、平滑处理，去重处理对重复监测数据进行删除处理，缺失处理对监测数据缺失值进行补全处理。

在数据特征抽取方面，结构化数据按分析预警要求等进行分类，抽取监测数据的变化趋势、离散程度、分布规律、极值特征等；非结构化数据按分析预警要求，主要抽取颜色、纹理、形状等图像特征，音频波谱特征，关键片段、关键帧等视频特征，关键词、词频等文档特征。

在数据融合方面，结构化数据根据时间序列特征及测点空间分布，进行数据统一性或相似性拼接融合；非结构化数据通过深度学习算法对图像、音频、视频、文档等类型监测特征，进行统一性或相似性整合关联；结构化和非结构化数据根据时间、空间、位置，进行安全特征关联性融合。

4.库坝智能监测感知网的实践应用案例

小浪底水利枢纽作为水利部数字孪生水利工程建设、现代化水库运行管理矩阵构建的首批试点水库，近年来大力强化新质生产力赋能，开展监测仪器自动化升级改造，并结合卫星遥感、无人机、无人船、水下机器人、机器视觉、AI智能识别等多项智能监测技术，初步构建“天空地水工”一体化库坝智能监测感知体系。

“天”——率先应用高分卫星遥感技术对全库区进行监测，对比前后月0.5m级的高分辨率遥感影像加强库区安全管理；应用北斗GNSS开展大坝和滑坡体位移变形监测，全天候实时监测相关数据。

“空”——建设部署3台覆盖库区的水利测雨雷达监测“空中雨”；建成投运搭载激光雷达的无人机自主巡检系统，实现对水工建筑物、滑坡体等开展全自动精细化、智能巡检；应用无人机开展枢纽区、库区日常巡查，极大提高了巡查效率。

“地”——应用音视频监测、热成像、阈值报警、设备异常图像识别等技术升级可视化监控系统，AI智能识别设施设备异常，设备运行维护管理进入可视化监控“慧眼+”时代；建成投运具有AI识别功能的泄洪预警系统，有效监测危险水域各角落。

“水”——利用振动法和密度法在线监测孔洞过流含沙量，在进水塔前安装2台参量阵浅地层剖面仪在线监测泥沙淤积高程，利用无人船搭载多波束测深系统测验库区水下地形；深度应用水下机器人检查孔洞流道，辅助检查水工建筑物。

“工”——对3201支工程监测仪器进行升级改造，自动化率提升到88%；在255个关键测点建立监控指标体系，重点部位实现高精度动态监测；探索应用地基合成孔径雷达（InSAR）监测坝体形变，应用光电式泥沙监测仪器测量泥沙含量；针对小浪底特有的高水头、偏心铰弧门探索开展金属结构运行状态监测，提升设备分析诊断和健康度评估能力。

小浪底水利枢纽基于“天空地水工”一体化库坝智能监测数据，结合机器学习与长序列数据建立了预报-预警-预演-预案全链条模型，并通过移动App实现智能巡检与监测数据回传。强化与数字孪生技术、专业模型等深度融合，融合BIM/GIS构建高精度三维模型与多物理场数值库，建设数字孪生系统平台，全面动态掌握枢纽区、库区、下游河道全要素信息，实现全要素全天候动态管控，全方位保障水库大坝安全，显著提升水库防汛和联合调度、工程安全性态研判、库区管理等支持保障和运行管理能力与效率。

库坝智能监测存在问题与短板

经过多年的技术实践，我国库坝安全监测技术取得了长足发展，但仍存在透彻感知体系协同不完善、仪器设备性能不足、多源数据治理融合不够、技术标准体系不健全等局限，需要在实践中不断发展完善。

1.库坝透彻监测感知体系协同不完善

库坝透彻监测感知体系是包括“天空地水工”监测、检测与探测等多要素感知信息深度融合的体系，但是目前涵盖监测、检测、探测等全要素的透彻感知体系尚未建立，相应的感知设备布设方法与技术标准不健全，无法实现关键要素时间连续和空间全面的透彻感知协调。当前库坝安全监测仍以点和断面为主，覆盖要素不全，且缺乏与安全隐患和病害的关联性，监测、检测、探测多源海量异构监测感知数据干扰信息多，解析效率低，协同融合程度不高，新建与已建大坝安全信息透彻感知技术与方法不明确，制约了库坝安全性态及病害特征的全面透彻感知。

2.监测仪器智能化等性能仍存在短板

智能监测传感技术研发不足，尤其是多要素参数智能监测仪器处于研发起步阶段。传统埋入式大坝安全监测仪器多不具备自动校零、漂移补偿、数据存储、数据分析等智能化功能，传感器数据异常判别预警等智能化程度不高，长期稳定性、观测精度难以满足复杂运行环境下大坝安全风险早期精准识别的需求，一旦损坏难以及时修复更新，无法保证监测数据的时空连续性。自动化数据采集单元（MCU）智能化程度不高，对不同原理传感器类型存在数据采集、解译标准不一致问题，对测量误差的自动识别和智能处理能力不够。现地终端功能不足，数据缺失防控与仪器故障修复技术尚不健全。监测仪器计量检定装备和检定方法缺乏，智能化检验检测能力和水平低。

3.多源监测感知数据治理融合程度低

库坝监测感知多源数据模态差异特征明显，多源多模态数据治理融合技术与方法尚不成熟，多源海量异构数据干扰信息多、解析效率低，数据准确识别治理能力较低。监测数据质量存在显著差异，多源异构数据标准尚未统一，未能有效实现与专业仿真模型的动态耦合，以监测感知数据和机理分析为主的库坝安全风险评价理论对复杂环境条件下安全性态转异的不确定性识别不强，难以满足库坝风险早期诊断和安全性态智能精准管控的需要。多源监测数据传输的稳定性、时效性与安全性等存在不足，尤其在极端天气条件下，会导致数据质量存在显著差异，制约大数据驱动下的库坝智能诊断与预测预警能力。

4.“天空地水工”监测感知新技术有待强化应用

大坝表面变形监测、巡视检查、近坝区边坡监测等库坝信息智能监测感知新技术有待深化落地应用。基于北斗、卫星遥感等高精度位移测量技术的大坝表面变形监测自动化技术，采用无人机、机器狗、轨道机器人、机器视觉等设备的大坝巡视检查技术，具有良好的应用场景，有待进一步加大推广应用。基于云端部署且适用于不同类型库坝（群）安全监测数据采集、管理、分析挖掘，以及基于专业模型和多源数据融合的库坝安全监测分析预警智能在线监管平台还需加快研发和实践应用。

5.智能监测技术标准体系尚不健全

我国现行40余部大坝安全监测相关技术标准多适配传统安全监测，智能监测感知覆盖不够，还存在标准要素不全，技术指标更新滞后、引领性不足，以及跨行业衔接不够等问题。已建成的近9.5万座水库大坝智能化改造，以及智能监测感知仪器设备，监测感知数据传输、汇集、治理、融合、共享等缺乏统一技术标准，智能监测感知阈值确定、预警发布及处置技术标准尚未建立。智能监测仪器设备技术性能要求、计量检定方法等技术规范缺乏，制约规模化推广应用。基于大坝安全监测数据融合专业数值模拟方法，实现大坝安全状态量化诊断评判与预警馈控等，尚未建立统一的技术标准。

库坝安全智能监测感知发展路径

1.完善库坝安全透彻监测感知体系技术与方法

构建库坝典型病害特征基础数据库及知识图谱，建立卫星遥感、北斗GNSS、无人机（船）、三维激光扫描、红外热成像、机器视觉、无损探测等监测感知效应量与大坝病害特征的映射关系，以及多源感知信息的时空连续关联准则，提出库坝病害特征驱动的大坝感知仪器优化布置方法，形成库坝安全透彻监测感知协同优化技术与方法。研究监测感知要素可靠性以及要素之间的互补互证关系，建立多源感知信息时空关联准则，提出库坝时空连续、全要素安全信息透彻感知技术与方法。采用智能优化算法，融合三维可视化技术，完善库坝透彻监测感知体系优化设计，加大库坝自诊断和外检测新技术应用，结合北斗、InSAR、无人机等监测感知新技术，构建“天空地水工”一体化库坝智能监测感知体系，实现对库坝全覆盖、全要素、全天候、全周期精准监测感知。

2.研发智能监测感知仪器设备与技术

融合高精度感知、抗电磁抗干扰技术以及精密制造工艺，研发具有多参数、无线一体化、高精度、实时传输，且具备自诊断、自校准、功耗管理、数据处理等功能的一体化智能传感器。加快智能监测感知技术创新与发展，研发升级图像识别、机器视觉、光纤、MEMS等新型监测感知技术与装备。开展基于边缘计算的智能型采集设备与采集终端研发，提升现场监测反馈能力和效率。研发仪器故障智能识别模型、仪器性能劣化模型、仪器服役寿命智能预测模型，提出仪器健康特征指标及评估方法，形成埋入式监测仪器故障智能诊断、修复成套技术。研发智能监测感知仪器设备计量检定设备，建立仪器设备量值准确性、稳定性等性能指标体系。

3.建立多源多模态监测感知数据治理理论与方法

开展数据去噪、缺失值处理、粗差辨识、数据整合等数据智能治理技术研究。挖掘库坝多源多模态监测感知数据特征信息，建立传感器型、文本型、视觉型等多源异构监测感知数据的分类准则，以及声光电磁热等视觉型数据的特征提取与分类方法。针对多源监测感知数据干扰信息多、可靠性低等问题，研究构建强干扰背景下多源视觉型数据治理技术。研究同模态异构数据特征提取与可靠度提升治理方法，提出多模态异构数据的互证治理方法，形成多源异构数据智能识别方法。研究传感器时序数据主趋势线和跳动特征识别方法，建立基于卷积神经网络的异常值治理方法。研究多源信息分解、消噪和表征模式，构建多维数据融合标准模型，实现多源异构监测感知数据融合。

4.加强智能监测感知新技术与设备工程应用

推进北斗GNSS、测量机器人、合成孔径雷达、光纤类传感器、微震监测等监测感知新技术与设备的研发应用，以及无人机、图像识别监测等广域大尺度非接触式监测技术的工程应用，支撑构建现代化水库运行管理矩阵、智能大坝建设等。推广北斗短报文、卫星电话、高通量卫星、散射通信等通信技术，建立应急情况通信通道，保障监测感知数据全天候传输。强化差阻式、振弦式等埋入式仪器在采集与数据处理端实现智能监测感知，提高监测自动化水平，减少仪器使用故障。组织以数字孪生和人工智能为基础的安全监测馈控决策平台化研发应用，实现对库坝安全运行性态进行智能分析诊断、预测预报和决策支持。

5.健全库坝智能监测技术标准体系

围绕加快发展新质生产力、支撑水利高质量发展，立足数字孪生水利工程、现代化水库运行管理矩阵、智能大坝等建设要求，健全库坝安全监测感知技术标准体系。推进库坝安全智能监测、已建大坝智能化改造，以及监测感知数据传输汇集、治理融合等全链条技术标准研究编制。研究编制监测感知仪器设备产品技术标准、计量检定方法标准，规范监测感知仪器设备设计、开发、生产、应用和维护等各环节工作。

结语与展望

水库大坝安全监测的发展历程，是从人工到自动化，再到信息化、网络化，最终迈向智能化、智慧化的过程，其核心驱动力是技术进步和管理需求提升。传统大坝安全监测模式在保障水库大坝运行中发挥了重要作用，但面对日益复杂的风险挑战，以及新一代信息技术的广泛应用，构建“天空地水工”一体化库坝智能监测感知体系，正重塑水库大坝安全监测和运行管理新范式。

未来，库坝安全智能监测感知将深度融合人工智能、大数据、6G、量子通信等前沿新技术、颠覆性技术，监测体系向全域化、智慧化、协同化方向深度演进，仪器设备向芯片级、多参数传感器集成，向高精度多维感知协同，向高灵敏度、长寿命、智能化方向迭代。人工智能将深度渗透融合和驱动海量监测感知信息高效挖掘与风险超前精准预判，必将加快支撑构建更加智慧的库坝透彻感知、分析诊断、预测预警、决策馈控等全链条的安全监控与运维体系，为提升国家水安全保障能力提供坚实支撑。

Abstract: Intelligent monitoring and perception serve as the prerequisite and foundation for building smart dams and comprehensively enhancing the safety monitoring capabilities of reservoirs and dams. Faced with adverse factors such as aging projects and frequent natural disasters, the traditional safety monitoring system for reservoirs and dams still has problems including incomplete spatial coverage, poor temporal continuity, and low intelligence level, leading to insufficient safety prediction and early warning capabilities, delayed prevention and control responses, and difficulty in effectively coping with various risk impacts. Constructing an integrated “space-air-ground-hydraulic-structure” intelligent monitoring and perception system for reservoir and dam safety is a core measure to promote the modern reservoir operation and management matrix and the construction of smart dams, and it is also an inevitable requirement and necessary path to drive the development of new productive forces in the water conservancy field and realize high-quality development of water conservancy in the new era. This paper systematically sorts out the development history of safety monitoring for reservoirs and dams in China and the exploration and practice of intelligent safety monitoring for reservoirs and dams. From the perspective of achieving thorough monitoring and perception of reservoir and dam safety, it proposes a “space-air-ground-hydraulic-structure” intelligent monitoring and perception system for reservoir and dam safety covering dimensions such as intelligent monitoring and perception, data collection and fusion, and diagnostic analysis and early warning, and analyzes the practical application of the reservoir and dam safety monitoring system in the Xiaolangdi Water Conservancy Project. It also discusses the existing problems and deficiencies in current intelligent safety monitoring of reservoirs and dams in aspects such as perception technology system, research and development of intelligent monitoring instruments, intelligent data governance, and formulation of technical standards, and puts forward development paths from aspects including improving the technology of the thorough perception system for reservoir and dam safety, researching and developing intelligent monitoring instruments and technologies for reservoirs and dams, establishing a theory of multi-source and multi-modal perception data governance, and improving the technical standard system for intelligent safety monitoring of reservoirs and dams, which can provide references for the construction and practical application of the thorough intelligent monitoring and perception system for reservoirs and dams.

Keywords intelligent monitoring; thorough perception; data governance; intelligent early warning; intelligent feedback control

本文引用格式：

高长胜，刘成栋，李登华，.库坝安全智能监测感知体系构建与实践[J].中国水利，2025（16）：72-80+90.

封面摄影马贵安

责编王慧

校对杨文杰

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监制李坤

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