水库大坝智慧运维技术创新与实践

水库大坝智慧运维技术创新与实践

Innovation and practice of smart operation and maintenance technologies for reservoir dams

向衍戴波王亚坤

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：我国水库大坝数量多、坝龄长、类型复杂，环境变化与强人类活动影响等带来诸多现实挑战，传统运维模式已难以满足“全生命周期管理”和“精准化防控”需求。梳理了我国水库大坝安全运维发展历程，分析了我国水库大坝运维面临的挑战，系统阐述了水库大坝智慧运维内涵与特征，明晰了“透彻感知、自主分析、智能决策、精准执行”的大坝全生命周期运维管理逻辑，建立了基于OODA-PDCA的新时代水库大坝智慧运维体系，从透彻感知、风险态势分析、科学决策和处置措施等方面概述了水库大坝智慧运维关键技术，并通过区域大坝风险实时预警平台实践案例验证了技术体系的可行性。水库大坝智慧运维已成为保障水利基础设施高质量发展和高水平安全的核心路径，为提升水库大坝运维效能、保障工程安全提供理论支撑与实践参考。

关键词：水库大坝；智慧运维；透彻感知；风险态势；科学决策；处置措施

作者简介：向衍，水利部大坝安全管理中心副主任，正高级工程师，主要从事水库大坝安全管理、高坝水下检测与修复加固装备研发等研究

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.013

我国水库大坝运行维护发展历程

水安全是涉及国家长治久安的大事，水库大坝作为构建流域防洪工程体系的重要组件、建设国家水网的重要结点、复苏河湖生态环境的重要支撑，是保障水安全的重要基础设施与关键屏障。水库大坝运行维护不仅要保障自身安全，还需服务于防洪、供水、灌溉、生态补水等多任务协同。通过健全安全管理法规制度、落实大坝安全责任制、推进水管体制改革、强化依法依规和应急管理等扎实有效工作，我国水库大坝安全状况与管理条件得到根本性改善，2000年以来年均溃坝率降至0.05‰以下，进入低溃坝率国家行列，2022—2024年首次实现连续3年水库无一垮坝。大坝运维作为依法依规管理核心环节和日常管理重要工作之一，在保障水库大坝安全中起着举足轻重的作用。

水库大坝运维是通过监测、检查、养护、修理等措施，维持工程结构安全、功能完整并延长其使用寿命的全生命周期管理活动。《国务院办公厅关于切实加强水库除险加固和运行管护工作的通知》（国办发〔2021〕8号）提出，全面落实水库安全管理责任制，加强水库运行管护，提升信息化管理能力。《水利部关于加快构建现代化水库运行管理矩阵的指导意见》（水运管〔2023〕248号）中提到，加强除险、体检、维护、安全“四管”工作，加强水库维修养护，强化水库安全保障。随着经济社会发展与大坝安全管理技术进步，运维技术也从传统的人工巡检、经验判断逐步向自动化、智能化、数字化、精细化方向演变。我国水库大坝安全管理发展历程及溃坝年际分布情况见下图，大体可分为被动维护、强化运维、数字化运维和智慧化运维创新4个阶段。

大坝安全管理发展历程及全国溃坝年际分布情况

1.被动维护阶段（新中国成立—改革开放前）

新中国成立初期，水利工程作为治国安邦的战略支撑，首要任务是解决防洪减灾和农业灌溉问题，大坝建设以“数量优先、快速投产”为导向，以“重建轻管”为特征，先天存在质量隐患，运维长期处于被动应对状态。早期人工巡检依赖看、听、摸、敲等经验方法，仅能定性判断表观缺陷，精度和范围受限。数据记录靠纸质台账，安全管理技术尚未成熟，缺乏专业培训后的运维人员，巡检周期不固定。对于坝体裂缝、渗漏等问题，多采用临时修补，缺乏系统加固方案。重建轻管导致大量水库大坝带病运行，面对洪水和地震等自然灾害，无有效的预防、控制及应对体系，缺乏专项维护资金，运维效率低、成本高，导致溃坝事故时有发生。

2.强化运维阶段（改革开放—20世纪90年代末）

改革开放以来，通过制度建设、技术引进升级、资金支持和人才培养等多方面发展，构建系统化运维体系，运维从“被动抢护”转向“定期维护”。启动水利工程管理体制改革，明确“安全第一，预防为主”原则，将运维纳入法治轨道。推广定期安全检查与病险水库除险加固，水库大坝安全状况不断改善。组建专职运维队伍，开展常态化运行维护。传感器监测能连续采集变形、渗流、应变等效应量，在空间上主要呈点状特征，难以定位全域缺陷；物探、钻探等技术可获取空间静态信息，但时间离散，难追踪动态过程。二者虽实现定量化，但时空数据割裂导致难以系统分析大坝安全状况。

3.数字化运维阶段（21世纪初—2020年）

21世纪以来，我国经济社会发展和人民生活改善对水安全提出了新的要求，水安全上升为国家战略，水利投入持续增加，水利基础设施体系不断完善，水利管理不断加强。积极推进水利工程管养分离，通过政府购买服务方式，鼓励专业化队伍承担工程维修养护和河湖管护，提高水利工程管理现代化水平。在此基础上加强了防汛抗旱应急管理，不断完善安全应急预案体系，建立重大安全隐患防范和应急机制。通过与物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）技术的融合，结合网络强国战略、“互联网+”行动、国家大数据战略等实施，水利信息化、自动化水平全面提升。部分水库建立了信息管理平台，实现数据存储、查询与简单统计分析，但仍以数据展示为主，缺乏深度挖掘与智能决策能力。

4.智慧化运维创新阶段（2021年至今）

近年来，随着智能传感、人工智能和数据融合技术的发展，水库大坝运维工作逐渐从被动式运维转变为主动风险感知与安全智能诊断相结合的运维模式。通过构建以多源异构数据和人工智能算法为核心的风险态势感知系统，实现对大坝运行性态的精细化模拟与监控，据此提升风险预判的准确性与实时性。同时，以数字孪生、知识图谱和专家系统为支撑，集成设计施工运维信息、“天空地水工”等多源信息，形成闭环式科学决策机制，可精准制定风险应对策略与管理措施，显著提高大坝运维决策的智能化水平。

水库大坝运维信息感知技术发展

水库大坝安全运维面临的挑战

传统运维以问题导向为主，聚焦于“故障发现—缺陷修复”的闭环。其模式依赖人工巡检、定期监测和经验判断，存在监测覆盖不全、数据时效性差、风险识别滞后、决策依赖经验等痛点，难以适应“全要素感知、全生命周期管理、全链条防控”的现代水利管理需求。具体体现在：

1.工程老化与风险积累

我国水库大坝呈现总量多、小水库多、坝型多、分布广等特点。80%的水库大坝修建于20世纪50—70年代，设计标准相对较低，工程建设质量参差不齐，且普遍进入“老龄化”阶段。工程先天存在结构材料劣化、设备设施老化等质量隐患，且隐患风险随时间推移不断累积，具有“小概率、大灾难”的典型特征，缺陷处理难度增大，运维工作量增加，运维技术要求高。

2.复杂变化环境下极端事件频发

气候变化通过改变水文循环，加剧了极端事件发生的频率和强度，影响工程设计、运行调度和材料特性等，对水工程安全的影响日显突出。水库大坝应对洪水、强震、地质灾害、异常干旱或低温、恐怖破坏及非常规工况等极端事件的应急保障能力相对薄弱。大坝出现隐患缺陷的概率和频率增大，要求运维具有更快感知响应速度、决策生成速度和处置执行速度，构建考虑复杂环境不确定性的动态适应性运维策略。

3.管理对象复杂性与安全需求增强

库坝系统本质上是涉及水工结构、岩土基础、金属结构、机电设备、水文气象、生态环境等多领域的巨系统复合体，各系统存在级联失效风险，要求运维要从“安全运行”向“精准管理、智慧服务”延伸。同时，受经济社会发展、高速城市化和强人类活动影响，流域下垫面发生了根本性变化，下游保护对象和运维边界的变化对水库大坝的功能定位、运行安全提出了更高要求。考虑下游保护对象和生态安全保障需求，新时期运维决策的难度增大。

4.运维资源优化的内在需求

传统人工巡检需耗费大量人力物力，且难以高频次覆盖所有坝段与监测点，导致漏检、误检问题突出。基层水库管理单位普遍面临专业技术人员数量不足、老龄化严重、知识结构更新滞后等问题。同时，我国水库数量众多（尤其小型水库），维护管理成本压力巨大。依靠人海战术的粗放式管理效率低下、成本高昂且难以持续，迫切需要提质增效，以有限资源实现更优的安全保障。

发达国家在水库大坝安全运维方面也遇到了一定的挑战。美国水库大坝老化带来的安全风险和维护成本正不断增加，中小型水库和老旧工程往往存在管理和维护资金不到位的情况。美国土木工程师协会（ASCE）在2025年美国基础设施综合评估报告中，将大坝评估为D+（较差级，存在风险），指出需要加大年度资金投入来强化大坝安全检查、监测、规划和维修养护等方面的安全保障。

新形势下智慧运维技术提档升级

1.内涵与特征

为破解水库大坝运维难题，新时期水库大坝智慧运维通过融合物联网、大数据、人工智能（AI）、数字孪生等新一代信息技术，推动运维模式从被动响应向主动预控、从经验驱动向数据驱动、从人工主导向智能协同转变。通过数字化、网络化和智能化技术赋能，智慧运维可推动实现水库工程状态感知更透彻、风险预判更精准、调度决策更科学、处置执行更高效，构建“透彻感知、自主分析、智能决策、精准执行”的大坝全生命周期运维管理体系，实现安全增效、生态增效与管理增效的协同优化。

智慧运维的内涵可概括为“三化”：①感知立体化，构建多维多源数据透彻感知网络，覆盖大坝全空间维度（表面、内部、水下）与环境要素（气象、水文、地质）；②作业协同化，通过智能载具（如巡检机器人、无人机）与数智化系统，实现现场作业与远程控制的协同联动，提升效率与安全水平；③决策智能化，基于大数据分析与AI模型，实现风险早识别、早预警、早处置，量化风险指标，确定处置优先级，推动决策模式从经验判断向模型推演转型。

2.基于OODA-PDCA的水库大坝智慧运维体系

OODA循环理论（Observe-Orient-Decide-Act）是由美国空军上校、军事战略家John Boyd在20世纪70年代提出的动态决策与行动框架。其核心是通过“观察—调整—决策—行动”的闭环迭代，帮助系统在复杂、快速变化的环境中（如战场、危机应对等）快速适应，抢占主动，本质是一种以速度制胜、以迭代优化的动态思维模型。新时期水库大坝运维核心是及时发现问题，科学诊断决策，精准高效消除缺陷隐患，防止小病不治、酿成大病。从智慧运维的内涵出发，水库大坝智慧运维体系可凝炼为感知、诊断、决策、管控4个过程。OODA循环理论强调动态感知、快速响应、闭环迭代，与智慧运维全流程高度契合。

在感知层，通过“天空地水工”一体化感知网络实时采集水库大坝运行状态数据，经边缘计算节点预处理后上传至数据平台；诊断层依托“数据-机理-知识”三元驱动模型，通过时空数据集、水利专业模型、水利业务规则、专家知识经验和历史场景模型等方法手段对大坝隐患缺陷进行识别分析；决策层锚定人员不伤亡、水库不垮坝、重要堤防不决口、重要基础设施不受冲击“四不”目标，基于评估结果匹配最优处置方案；管控层则确保包括工程安全、防洪安全、供水安全、河道安全、航运安全、信息安全、公共安全和生态安全等在内的系统安全，负责方案执行与效果反馈，形成完整的闭环管理。

在OODA闭环管理的基础上，引入质量管理和持续改进领域的经典理论PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环，对管控层进行优化。PDCA循环以“持续迭代、螺旋上升”为核心逻辑，通过固化经验，推动循环升级，实现管控层流程优化。整个过程中，OODA循环确保系统对突发事件的快速响应能力，PDCA循环则提升日常运维的规范化水平与持续改进能力，既确保了水库大坝日常运维的规范演进，又提升了大坝运维在复杂突发应急场景下的动态响应和快速迭代水平。

结合水库大坝应用场景，基于“感知—诊断—决策—管控（OODA）”和“计划—执行—检查—处理（PDCA）”双循环理论的双螺旋架构为实现水库大坝智慧运维提供了新思路新方法。OODA循环是对外部变化的快速响应，实现从感知到执行的实时闭环，PDCA循环是管理过程的持续改进，二者相辅相成，共同推动系统效能螺旋式上升。通过建立虚实交互的闭环管控机制，构造具有自学习、自优化特性的全生命周期安全运维体系。

基于OODA-PDCA的水库大坝智慧运维体系

水库大坝智慧运维关键技术及实践应用

1.智慧运维透彻感知网络

利用卫星遥感定期获取水库大坝全局影像，基于深度学习的遥感数据智能分析方法，研究复杂环境下大坝及近坝库岸风险源（例如滑坡、崩塌等）全局识别方法。2024年12月我国发射了“水利一号”遥感卫星，该卫星主要服务于水利领域，功能覆盖洪涝灾害监测、涉水突发事件响应、河湖动态分析及水利工程安全评估等。

基于无人机自主巡检，利用高分辨率摄像头、LiDAR、热红外相机，开展坝体表面巡检、库区岸坡巡查，综合利用图像识别算法和图像分割算法，开展大坝缺陷的“光-热”特征提取研究，提出大坝表面缺陷（如裂缝、渗漏）识别方法，弥补人工难以到达区域的监测缺口。使用无人机对筑坝拦汊、围（填）库造地等侵占水库库容和分隔库区水面的行为进行全面排查。目前，小浪底水利枢纽、大藤峡水利枢纽、南水北调工程、丹江口水库等均布设无人机自主巡检系统，满足对水工建筑物、滑坡体等全自动、不间断巡检需求。无人船配备多波束测深仪、ADCP（声学多普勒流速剖面仪）动态探测库区水下地形，开展水库淤积情况摸排和水库库容曲线复核。采用智能巡检机器人，通过搭载高清摄像头、智能传感器和边缘计算模块，对水库大坝、边坡、廊道、电气设备等进行常态化精准巡检，提高运维效率，增强安全性。

水情监测聚焦水体“量、质、态、势”四大核心维度，依赖多技术协同，形成闭环式智慧监测网络。在关键断面布设超声波水位计、雷达流量计、翻斗式雨量计、多参数水质传感器等，形成固定监测站网。基于大坝安全监测系统，引入分布式光纤感测技术、北斗高精度位移测量技术、振弦式智能渗压计等智能大坝传感器，针对关键部位进行时空连续监测，为工程结构早期预警提供新的技术手段。依托自主研发的智能界桩和多源信息融合预警智能终端构建一体化动态感知模块，实时监测雨量、水位等关键参数，提升大坝运行环境综合感知能力，规范水库库容管理，并融合三维可视化技术，采用智能优化算法实现智能监测优化设计。

2.基于“数据-机理-知识”三元驱动的大坝运行风险态势分析

基于“数据-机理-知识”三元驱动的大坝运行风险态势分析是大坝安全智能运维的核心突破方向，其通过融合实时监测数据、物理机理和专家经验知识，构建可解释、高精度的诊断体系，突破了传统单一数据或经验分析的局限性。

数据是风险态势分析的观测依据，对多源数据进行综合处理分析并进行有效整合，是提高数据利用效率、实现大坝监测快速处理与反应的关键手段之一。运维过程中获取的多源数据分为结构化数据和非结构化数据，一般包括文本、图片、音频、视频、混合数据等。其中结构化数据包括工程基本信息、监测数据、地质水文数据、灾害监测数据等，非结构化数据包括空间地理信息数据、卫星遥感数据、航空摄影数据、三维建模数据和二维矢量数据等。通过对安全监测结构化和非结构化数据进行预处理，开展“数据级-特征级-决策级”融合诊断识别，确定运维过程中的关键缺陷并采取响应措施。

机理是风险态势分析的物理基础，基于机理模型计算结构在正常/损伤状态下的理论响应，结合数据修正模型参数，缩小理论与实际的偏差，最终模拟水工结构的受力特性、响应规律及损伤演化机理。单一要素异常可能不构成风险，但多要素耦合可能触发连锁反应，结合机理模型开展风险关联关系深度解析，推理因果关系。

知识是风险态势分析的“经验指导”，基于对水库大坝安全运行维护知识组成及关系的梳理与分析，结合水库大坝管理业务规则、水利专家知识、应急预案知识等相关知识，形成具有一定数据规模的知识图谱，可提供水利知识的跨域查询与检索服务，形成知识层面的高保真映射框架和决策机制。通过整合历史维修案例、材料库存、施工规范，由知识图谱推理生成最优运维方案（如裂缝修补的材料配比、施工窗口期），并基于知识网络构建风险要素与工程脆弱点的关联矩阵，为主动防控提供依据。

3.大坝运行维护科学智慧决策

科学决策需在风险态势分析的基础上，平衡安全、效益、成本等多重目标。在水库大坝智慧运维中，科学决策的核心矛盾往往集中在“多目标平衡”与“成本约束”之间，既要保障坝体安全，满足防洪、发电、供水等功能需求，又要控制运维成本，实现以最小成本处理问题。

（1）风险分析及量化排序

目前，美国、加拿大、澳大利亚等国家采用风险管理模式替代传统的工程安全管理模式，按风险划分工程等级和确定设计标准，更加重视对大坝安全的持续监控及突发事件的应急管理。我国从21世纪初开始进行大坝风险评估和管理研究及相关应用，并取得一系列符合国情的成果：建立了基于风险的大坝安全评价方法体系框架，提出了溃坝模式与溃坝概率分析计算、溃坝后果评估与综合评价等一系列方法和模型；揭示了经济社会发展水平与政府、公众风险承受能力的内在关系，以及溃坝生命风险的地域性、时变性和社会性特点，建立了大坝风险综合评价模型，提出了中国大坝生命、经济、社会和环境风险标准；在水库大坝风险控制非工程措施研究方面，提出了应急预案可行性和有效性评价方法，编制了《水库大坝安全管理应急预案编制导则》（SL/Z 720）和《水库大坝风险等级划分与评估导则》（SL/T 829），并在实际工程中应用。风险排序的核心是通过多维度指标量化风险等级，为资源分配提供依据，其关键在于建立可操作的风险评估矩阵与权重体系。大坝风险要素排序可采用FMECA法（Failure Mode Effectsand Criticality Analysis），即破坏模式、后果和危害程度分析法。我国现有水库数量多、高坝多、病险库多，应确保高风险水库大坝优先开展除险加固，为此使用综合风险指数对群坝进行排序。对单座大坝来说，可对风险要素进行排序，在资金不足的情况下，确保主要风险要素得以优先处理。

（2）考虑成本与效益的帕累托最优

针对高优先级风险，需构建多目标优化模型，在满足约束条件的前提下筛选最优处理方案，常见的约束条件包括：成本最小化、风险降低最大化、耐久性最大化、运维干扰最小化等。多目标优化中，由于目标函数间存在耦合关系（如成本降低可能导致风险降低幅度不足），需通过帕累托最优准则筛选非支配解。

4.养护维修与修复加固

养护维修与修复加固作为水库大坝智慧运维体系中的关键一环，其核心目标在于改善工程形象面貌，减缓工程老化速度，提高工程安全性能，及时消除安全隐患。在规程规范方面，编制了《土石坝养护修理规程》（SL 210）、《混凝土坝养护修理规程》（SL 230）、《水工金属结构防腐蚀技术规范》（SL/T 105）、《水库降等与报废标准》（SL 605）、《水库降等与报废评估导则》（SL/T 791）、《水库大坝隐患探测技术规程》（SL/T 827）、《水利工程白蚁防治技术规程》（SL/T 836）、《水库防洪抢险技术导则》（SL/T 840）等，对运行维护进行指导。同时，在维修养护技术手段、材料研发等方面开展研究。

（1）害堤动物防治

针对害堤动物监控预警，通过构建“表观巡检-内部监测”双模态融合的白蚁堤坝入侵智能感知预警方法，研发害堤动物诱导智能监测设备和害堤动物巢穴智能探测方法，开展白蚁对大坝病害影响的智能评估和风险分级预警。

（2）新型修补加固材料研发

现有运行维护和除险加固技术以外部注浆、加固为主，修复周期较长。为不影响建筑物运行，应尽可能选择在水下修复，其关键是选择适宜的修复材料。从点、线、面维度研发了大坝缺陷修补材料，其中“点”为集中渗漏通道，“线”为混凝土裂缝，“面”为水下混凝土表层缺陷，主要集中在涂刷类材料、粘贴类材料、充填嵌填类材料、回填修补类材料、灌浆类材料等。智能材料指能够感知内外部环境变化（如应力、温度等）并自主作出反应，自修复自适应智能材料模仿生物体的自愈机制，为基础设施全生命周期性能提升提供了新思路。智能材料大致可分为病害主动防御类、功能自适应类和损伤自愈修复类。

（3）复杂环境下多种作业机具协同作业

水下机器人的快速发展解决了深水复杂区域的检测及修复作业难题。以“禹龙号”载人潜水器、水下浮游机器人、吸附机器人、爬行机器人等为代表的水下缺陷检测装备不断涌现，复杂环境水工程水下修复成套技术装备持续研发，为精细化检测和修复坝体水下裂缝、止水破损等缺陷提供了技术手段，解决了传统潜水员巡检和修复的安全风险与效率问题。在水下检测及修复加固协同作业场景中，岸基控制系统作为核心指挥中枢，与库坝系统深水检测和作业平台建立稳定供电及通信链路，实现对作业过程的远程实时操控。载人潜水器作为任务执行的关键水下指挥平台，协同遥控潜水器（ROV）和库坝系统深水检测与作业平台，三者基于岸基控制系统提供的数据交互通道形成协同作业体系。各作业机具在岸基控制系统统一调度下实现对水下目标的高效协同作业，满足复杂水下修复需求。

不同水下作业装备协同巡检及修复场景

5.区域大坝风险实时预警与应急决策

通过汇聚四川省内水库大坝的运行管理信息、雨水情与安全监测信息以及下游保护对象等重要信息，构建完善的数据资源体系，并通过数据治理构建面向水库大坝动态风险评估、风险实时预警及决策等各项业务的专题信息数据库。在此基础上对四川省大坝工程安全风险和影响后果风险进行风险多因子识别。

按照基于风险的系统安全标准，综合考虑水库大坝设计功能、安全性态、现阶段需求、服务地方经济发展未来需求、资金状况、风险（公共安全、生态安全）、管理能力等关键要素，在现有安全类别的分类基础上，建立基于风险的水库大坝工程功能评估标准，实现水库大坝安全风险多因子识别与动态风险评估，并在全省水库进行应用，实现了全省水库大坝风险评估“一张图”，提升了水库大坝智慧运维能力。

水库大坝安全风险综合评价流程

结论与展望

通过技术创新与管理创新的深度融合，我国水库大坝运维逐步实现从经验驱动到知识驱动的跨越，为国家水安全与高质量发展提供了坚实保障。未来，水库大坝智慧运维将以智慧化手段助力水利工程安全效能、生态效能与管理效能的持续提升，为构建现代化水利基础设施体系、发展水利新质生产力提供有力支撑。目前，水库大坝智慧运维仍面临多技术融合壁垒、动态风险管控等挑战，存在现行标准与潜在风险匹配度不足、全生命周期动态管理机制待完善等问题。需进一步推动“安全-生态-智能”协同优化，加强跨领域技术融合与标准体系建设，提升系统的自学习与自优化能力，具体体现在：

①智慧运维面临数据格式不统一、模型验证无依据、安全责任难界定、科学决策不足、处置措施时效性不强等问题。未来水库大坝智慧运维的发展，需以体系标准化破解数据壁垒，以全生命周期验证保障模型可靠，以权责清晰化强化管理协同，以智能决策系统提升科学性，以快速响应体系增强时效性。通过技术创新与机制优化的深度融合，最终实现“风险可知、决策可依、责任可溯、处置可控”的智慧化运维。

②相较于人工被动修复，考虑修复加固技术要求、材料参数与特性等需要，主动修复隐患缺陷，是现代工程领域智能修复的新要求。应结合水工建筑物运维和水下修复需要，针对冻融破坏、应力裂缝、干缩裂缝等典型应用场景，研究自修复自适应智能材料制备工艺和分级触发模式，提升材料灵敏度、稳定性和使用寿命。

③随着仿生自主机器人的不断发展，人形机器人如何更好地替代人类开展复杂的运维作业将是未来研究的重点。同时结合深度学习和具身智能（Embodied AI）等先进技术，开展主动行为引导的多模态精准感知、作业行为驱动的定位与动态路径规划、异构多智能体行为交互与协同的精细作业、感知与行为融合的自主进化等理论与技术研究，最终构建“主动探索-持续学习-自主演进”的智能运维具身智能新理论新技术。

Abstract: Given the large number, aging structures, and complex types of reservoir dams in China, coupled with practical challenges arising from changing environments and intense human activities, traditional operation and maintenance models can no longer meet the demands of “life-cycle management” and “precision risk prevention and control”. Reviews the development history of reservoir dam safety operation and maintenance in China, analyzes the challenges faced, systematically elaborates on the concept and characteristics of smart dam operation and maintenance, clarifies the life-cycle management logic of “thorough perception, autonomous analysis, intelligent decision-making, and precise execution”, and establishes a new era smart dam operation and maintenance system based on the OODA-PDCA framework. Key technologies in smart dam operation and maintenance are reviewed, including thorough perception, risk situation analysis, scientific decision-making, and disposal measures. The feasibility of the technical system is validated through a practical case study of a provincial dam risk real-time early warning platform. Smart operation and maintenance of reservoir dams has emerged as a core pathway to ensure the high-quality development and high-level safety of water infrastructure, providing theoretical support and practical references for enhancing dam operation and maintenance efficiency and safeguarding engineering safety

Keywordsreservoir dams; smart operation and maintenance; thorough perception; risk situation; scientific decision-making; disposal measure

本文引用格式：

向衍，戴波，王亚坤水库大坝智慧运维技术创新与实践[J].中国水利，2025（16）：81-90.

封面供图广西大藤峡水利枢纽开发有限责任公司

责编李卢祎

校对吕彩霞

审核王慧

监制杨轶

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