摘要：随着信息技术的飞速发展，智能化技术正深刻改变着传统行业的面貌。水利水电工程作为国家基础设施的重要组成部分，其建设与管理的复杂性、系统性要求日益提高。本文旨在探讨智能化技术（如物联网、大数据、人工智能、BIM 等）在水利水电工程管理中的应用现状、关键应用领域及面临的挑战，分析其带来的管理效率提升、风险控制增强和决策科学化等优势，并对未来发展趋势进行展望，以期为推动水利水电工程管理的现代化转型提供参考。

关键词：智能化技术；水利水电工程；人工智能；数字化转型

引言

水利水电工程具有规模宏大、结构复杂、施工周期长、环境影响大、安全风险高等特点，传统的工程管理方式在应对这些挑战时显得力不从心。近年来，以物联网、大数据、人工智能、云计算、BIM（建筑信息模型）等为代表的智能化技术蓬勃发展，为解决水利水电工程管理中的痛点问题提供了新的思路和工具。将智能化技术融入工程管理的各个环节，不仅能显著提升管理效率和质量，还能有效降低安全风险和运营成本。

一、 智能化技术应用于水利水电工程管理的背景与必要性

（一）水利水电工程管理的传统挑战

水利水电工程，如大坝、水电站、引水渠道等，具有规模宏大、结构复杂、施工环境恶劣、建设周期长、涉及专业众多等特点。传统的工程管理模式主要依赖人工经验、纸质文档和分散的系统，面临着诸多挑战。信息流通不畅，设计、施工、监理等各方信息难以实时共享，导致沟通成本高、协调难度大。施工过程监控主要靠人工巡检，覆盖面有限，难以及时发现隐蔽工程的质量问题或潜在的安全隐患。对于大型水工结构物的长期安全运行，传统监测手段数据量小、分析手段单一，难以全面、动态地评估其健康状态。

（二）智能化技术带来的机遇

物联网（IoT）技术可以通过遍布工地的传感器实时采集环境、结构、设备等多维度数据；大数据技术能够对这些海量数据进行深度挖掘和分析，揭示隐藏的规律和风险；人工智能（AI），特别是机器学习，可以用于预测性维护、智能调度、风险预警；建筑信息模型（BIM）则能在工程全生命周期内提供统一的数字化信息载体，实现多专业协同。这些技术的融合应用，使得工程管理从“经验驱动”向“数据驱动”转变成为可能，能够极大提升信息透明度、决策科学性、过程可控性和资源利用效率，为水利水电工程管理带来了前所未有的机遇。

（三）政策导向与行业发展趋势

国家层面高度重视基础设施建设的信息化和智能化发展。“十四五”规划明确提出要加快数字化发展，建设数字中国，推动数字经济和实体经济深度融合。在水利、能源等领域，相关政策也鼓励运用先进信息技术提升工程建设和运行管理水平。行业内部也日益认识到智能化转型的重要性，大型水利电力企业纷纷加大在智能化技术研发和应用上的投入，积极探索智慧工地、智能水电站等新模式。这种自上而下的政策推动和自下而上的市场需求，共同构成了智能化技术应用于水利水电工程管理的良好发展环境，行业智能化升级已成为不可逆转的趋势。

二、 智能化技术在水利水电工程管理中的关键应用领域

（一）智能施工与建设管理

在工程建设阶段，智能化技术显著提升了施工效率和管理水平。通过 BIM技术进行三维可视化设计、碰撞检查和施工模拟，可以有效优化施工方案，减少返工。结合物联网技术，对混凝土浇筑温度、大体积混凝土应力、钢筋绑扎到位率等进行实时监控，确保施工质量。无人机遥感技术可用于快速获取施工场地影像，进行土方量计算、进度跟踪和地形测绘。智能机器人（如焊接机器人、铺路机器人）在特定工序的应用，提高了作业精度和安全性。

（二）智能监测与安全防控

水利水电工程的安全运行至关重要。智能化监测系统通过部署大量传感器（如应变计、渗压计、位移计、GPS、水下声学监测设备等），构建结构健康监测网络，实现对大坝、堤防、隧道、厂房等关键部位变形、应力、渗流、环境变化等的全天候、自动化、高精度监测。结合 AI 算法对监测数据进行实时分析，可以及时发现异常变化，预测潜在风险，实现从“事后处理”向“事前预警”的转变。在施工安全方面，利用 AI 视频识别技术，可以自动识别违章作业、未佩戴安全防护用品等行为，及时发出警报。智能安全帽、可穿戴设备等也能实时监测人员位置和生理状态，提升现场安全管理水平。

（三）智能运维与资产管理

工程建成后，智能化技术同样在运维管理中发挥关键作用。基于长期积累的监测数据和运行工况，利用大数据和 AI 技术，可以对水工结构物、发电设备等进行状态评估和预测性维护，提前发现并处理潜在故障，避免非计划停机。智能化的水库调度系统，结合实时雨情、水情、工情数据及天气预报，能够更科学地制定防洪、发电、供水方案，提高水资源利用效率和工程效益。资产管理系统通过与 BIM、物联网数据集成，实现对工程设施、设备的全生命周期精细化管理，包括资产台账、维护记录、性能评估等，优化资产配置和更新决策。

三、 智能化技术应用面临的挑战与对策

（一）技术层面挑战

首先，水利水电工程环境复杂多变，部分区域（如水下、深山峡谷）信号覆盖差，传感器部署、数据传输和供电存在困难。其次，工程数据种类繁多、格式不一，来自不同系统（设计、施工、监测、管理等）的数据集成和标准化处理难度大，形成“数据孤岛”。再者，智能化模型（尤其是AI 模型）的训练需要大量高质量标注数据，而工程领域历史数据往往不足或质量不高，影响模型精度。部分前沿技术（如高精度水下监测、复杂结构损伤识别算法）仍需进一步研发和验证，技术成熟度和可靠性有待提高。

（二）管理与人才挑战

传统工程管理思维根深蒂固，部分管理者对智能化技术的认知不足，存在畏难情绪或过度依赖经验，推广应用的意愿不强。智能化系统的有效运行需要既懂工程技术又懂信息技术的复合型人才，而当前这类人才严重短缺。不同部门、不同参建单位之间的业务协同和数据共享存在壁垒，缺乏有效的协同机制。此外，相关行业标准和规范滞后于技术发展，也制约了应用的规范化、规模化。

（三）对策与建议

针对上述挑战，首先应加强顶层设计，由国家或行业层面制定智能化发展路线图和统一的数据标准、接口规范，打破信息壁垒。加大科研投入，鼓励产学研用合作，重点突破关键核心技术瓶颈，如适用于复杂环境的传感器技术、工程大数据融合分析技术等。选择典型工程开展试点示范，积累成功经验，逐步推广。加强人才培养体系建设，通过专业培训、继续教育等方式，提升现有人员的数字化素养，并积极引进高端人才。

结论

智能化技术为水利水电工程管理带来了革命性的变革潜力，其在提高效率、保障安全、优化决策等方面的优势日益凸显。尽管在应用过程中仍面临技术、管理、人才等多方面的挑战，但随着技术的不断成熟和行业认知的深化，这些障碍将逐步被克服。未来，智能化、数字化、网络化将深度融合于水利水电工程管理的全生命周期，推动行业向更高效、更安全、更智能的方向发展。

参考文献：

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