摘要：随着水利设施建设规模和设计难度的逐步升级，相伴而生的风险种类和形式也日益繁杂多变。陈旧的风险评估和安全管理措施已不足以应对现代化水利设施在安全管理上的新要求，尤其是在处理大型复杂系统时，迅速获取信息和精确处理数据成为了关键。依托于海量数据技术的水利设施风险预估和安全监管体系，为水利设施安全管理领域带来了创新性的解决方案。本文从水利设施所遭遇的风险种类着手，详细论述了利用数据进行风险预估的多种方法，阐释了即时数据搜集、多源数据整合建模、预测偏差评估等关键技术，并深入探讨了安全监管体系在多个方面的实际运用，旨在提高水利设施安全管理效能的具体实施策略。

关键词：水利工程；风险预测；安全监控

引言

在国家经济与社会进步的进程中，水利设施建设起到了不可或缺的作用，特别是在防洪排涝、农田灌溉、水资源供应以及水力能源生产等方面具有突出地位。作为一项重要的基础设施，水库具有防洪、滞洪、蓄洪、灌溉、发电等作用，能实现对水资源的合理调配，带动区域经济发展。但同时也存在一定的弊端，会造成库区泥沙堆积、水质恶化、加剧自然灾害发生等，并且在洪水及地质灾害作用下，容易引发坝体开裂、坍塌等问题，严重威胁周边居民生命安全。为有效保证水库运行安全性、稳定性，积极建立科学完备的安全监测系统尤为重要。在此背景下，大数据技术在信息搜集、整合及分析方面的显著优势，使其逐步转化为水利设施风险预测和安全管理的关键技术。本文旨在分析水利设施的风险类别、探讨基于大数据的风险预测技术以及安全监控系统的实际应用，并提出针对性的改善策略。

1.水利工程风险类型

1.1自然风险

自然风险是指由于气候变化、极端天气、地质灾害等自然因素引起的水利工程风险。随着气候变化，极端降水事件日益频繁，给水库、堤坝、河道等设施的安全带来了巨大的挑战。洪水超标或暴雨等极端天气可能导致大规模的水利设施损毁或水位急剧升高，进而引发水灾。在一些地震活跃地区，地震带来的土壤液化、设施破坏等问题会对水利工程的安全构成威胁。水源匮乏或长期干旱，可能影响水利设施的正常运行，尤其是水库和灌溉系统的供水能力。

1.2技术风险

技术风险主要由设备老化、操作不当、系统故障等内部因素引起，常见的技术风险有，设备发生故障，水利工程中大量依赖机械设备、自动化控制系统等技术手段进行运行管理，设备的老化、维护不当等因素容易导致故障发生。工程管理人员的操作失误，如水库开关控制不当、监测数据错误等，也会增加工程运行风险。水利工程中，各种监测设备用于监控水位、水质、流量等关键数据，若监测系统出现故障，可能无法及时获取必要的运行信息，导致突发性事故的发生。

2.基于大数据的水利工程风险预测方法

2.1实时数据采集与监控

在水利设施的风险评估中，实时信息搜集扮演着至关重要的角色。这一过程的核心职责在于利用多样化的感应器、监控装置以及物联网技术，对水利设施的关键指标进行不间断的信息捕获。涉及的数据种类繁多，涵盖了水位高度、流体速度、土壤含水量、降水量、环境温度以及建筑应力等诸多物理参数，对于预测水利设施的运行状态和潜在风险具有预警作用。在当代的水利设施管理中，智能化感应器和设备被广泛布设于水库、堤防、水泵站等关键位置，构建起一个全方位的监控体系。这些智能设备能够实时输出精确且高频率的数据，保障了信息的时效性与精确度。同时，依托物联网技术，实时捕获的数据能够自动发送至中央数据库或云端，为后续的数据分析和决策制定提供了强有力的数据支撑。

2.2多维数据融合与建模

水利设施在运行过程中所面临的风险种类繁多且成因交错，依赖单一数据源难以全面展现其真实的运行状况。鉴于此，多源数据的综合集成技术变得尤为关键，在风险预估中扮演着不可或缺的角色。整合不同渠道的异质数据，诸如监测感应数据、气候信息、地质勘探资料以及往期运行记录，有助于形成更高准确度的风险评估模型。在多源数据融合的过程中，首要任务是针对各类数据进行必要的清洗和初步处理，以去除杂质、补充残缺数据等，接着运用数据分析及机器学习技术完成特性的提炼与整合。常用的整合策略涵盖了加权平均、主成分分析、卡尔曼滤波器等多种方式。借助这些技术手段，能够从庞大的数据集中提炼出关键信息，进而构建出满足水利设施特定要求的风险评估模型。

2.3预测误差分析与改进

在风险评估阶段，预测偏差是难以规避的，探究并优化这些偏差是提升预测准确性的核心所在。这些预测偏差可能源于众多方面，例如不恰当的模型选用、输入数据的不完善性、外界环境的变动等。因而，偏差分析不仅关乎对预测结果精确度的评判，更关键的是追溯偏差的成因，并据此实施改进策略。为了进一步降低预测偏差，可以引入自适应学习策略，使得模型能够在实际操作中持续学习和调整。依托于反馈系统，模型能够不停地调整预测输出，进而增强预测的精确度和可靠性。

3.基于大数据的水利工程安全监控系统的运用

3.1远程监控与数据传输

远程监控系统通过无线传感器网络、卫星通信等技术，能够将现场实时数据远程传输到控制中心。通过数据的远程采集与传输，水利工程管理人员可以在第一时间获得现场数据，进行及时的分析与决策。这种远程监控系统使得水利工程的管理更加高效，尤其在地理条件复杂或分布广泛的区域，远程监控尤为重要。

3.2数据分析与风险预警

基于大数据的风险预测系统，能够对收集到的海量数据进行深度分析，实时评估工程运行状况。一旦系统检测到潜在风险，如水位过高或设备故障，系统会自动发出风险预警。通过风险预警功能，水利工程管理者可以在风险发生前采取有效措施，以最大限度地减少灾害损失。

3.3自动化监控与故障诊断

自动化监控系统通过智能化算法，能够实时监控各类设备的运行状况，并自动识别潜在故障。一旦系统发现异常情况，例如水泵故障或设备超负荷运行，系统会立即启动故障诊断流程，通过数据分析定位故障原因，并推荐维修措施。自动化监控不仅可以提高工作效率，还能减少人工干预，提高故障检测的及时性和准确性。

结语：

依托于海量数据的水利设施风险预判及安保监控体系，无疑将成为水利安全管理的前进趋势。利用即时数据搜集、多角度信息整合与分析等前沿技术，能够对各类潜在隐患进行有效预判和辨识，达到预警前置和积极预防的目的。安保体系的智能化与自动化的提升，不仅提升了水利设施运行的效率，同时也增强了面对紧急风险的应变力。伴随着大数据技术的持续进步与推广，水利设施的风险防控和安全保障将迈向更加智能化、精确化和高效化的新阶段。

参考文献：

[1]刘盼.基于大数据技术的建设工程招投标风险预测与管理[J].工程设计与施工， 2023， 5（11）：13-15.

[2]邹莉萍，陈富汉.基于大数据分析技术的互联网安全风险分析以及预警研究[J].九江学院学报：自然科学版， 2023， 38（2）：77-81.

[3]孙啸天.基于人工智能和大数据技术的建筑工程质量风险识别与评估研究[J].中国质量万里行， 2023（11）：56-58.