摘要：水利水电工程作为国家基础设施建设的重要组成部分，其施工进度对社会经济发展具有深远影响。然而，水利水电工程施工周期长、环境复杂、风险因素众多，施工进度面临诸多不确定性。随着大数据技术的飞速发展，其在工程建设领域的应用日益广泛。本文探讨了基于大数据技术的水利水电工程施工进度风险预测与管控，分析了大数据技术在施工进度风险识别、预测及管控中的应用机制，提出了利用大数据技术优化施工进度管控的策略，旨在为水利水电工程的高效建设提供理论支持与实践指导。

关键词：水利水电工程；大数据技术；施工进度；风险预测；管控

一、引言

水利水电工程是国家重要的基础设施建设项目，其建设进度直接关系到国家能源供应、水资源调配以及区域经济的可持续发展。然而，水利水电工程施工环境复杂，涉及众多参与方，施工进度受到多种因素的影响，如自然环境、施工技术、资源调配等，导致施工进度风险难以有效控制。传统的施工进度管理方法主要依赖于经验判断和简单的统计分析，难以准确识别和预测风险因素，无法满足现代大型水利水电工程的精细化管理需求。本文将探讨大数据技术在水利水电工程施工进度风险预测与管控中的应用，分析其优势与挑战，并提出相应的优化策略，以期为水利水电工程的高效建设提供理论支持与实践参考。

二、大数据技术在水利水电工程施工进度风险预测中的应用

2.1数据采集与整合

水利水电工程施工过程中产生大量的数据，包括施工进度信息、资源消耗数据、气象数据、地质数据等。大数据技术能够实现多源数据的实时采集与整合，通过传感器网络、物联网技术以及施工管理系统等手段，将分散的数据集中存储和管理，形成全面的施工数据仓库。这些数据为后续的风险预测提供了丰富的基础信息，使得风险预测模型能够更准确地反映施工进度的实际状况。

2.2风险因素识别

传统的风险识别方法主要依赖于专家经验和历史数据的简单分析，难以全面识别潜在的风险因素。大数据技术通过对海量施工数据的深度挖掘，能够发现隐藏在数据中的风险因素关联关系。例如，通过对施工进度数据与气象数据的关联分析，可以识别出极端天气对施工进度的潜在影响；通过对施工资源消耗数据的分析，可以发现资源短缺或调配不合理等问题。这种基于数据驱动的风险因素识别方法能够更全面、更准确地识别施工进度风险因素，为风险预测提供更可靠的依据。

2.3风险预测模型构建

基于大数据技术的风险预测模型能够充分利用海量数据的优势，采用先进的数据分析算法，如机器学习、深度学习等，构建高精度的施工进度风险预测模型。这些模型可以对施工进度数据进行动态分析，实时预测施工进度的风险水平，并根据风险因素的变化及时调整预测结果。例如，利用神经网络模型可以对施工进度的非线性变化进行有效预测，通过对历史数据的学习和训练，模型能够自动识别数据中的规律和趋势，从而实现对施工进度风险的精准预测。这种基于大数据的预测模型不仅提高了预测的准确性，还能够为施工进度的动态管控提供及时的预警信息。

三、大数据技术在水利水电工程施工进度管控中的应用

3.1施工进度动态监测

大数据技术能够实现对水利水电工程施工进度的实时动态监测。通过对施工进度数据的实时采集和分析，管理人员可以随时掌握施工进度的实际状况，及时发现进度偏差。与传统的进度监测方法相比，大数据技术能够提供更全面、更准确的进度信息，通过对多源数据的整合和分析，可以实现对施工进度的多维度监测，包括施工任务完成情况、资源使用效率、质量控制情况等。这种动态监测机制能够帮助管理人员及时发现问题，为施工进度的科学管控提供有力支持。

3.2风险预警与决策支持

基于大数据技术的风险预测模型能够为施工进度管控提供实时的风险预警信息。当预测到施工进度可能出现风险时，系统可以及时发出预警信号，提醒管理人员采取相应的措施。同时，大数据技术还能够为管理人员提供决策支持，通过对风险因素的分析和预测结果的可视化展示，帮助管理人员全面了解施工进度风险的现状和趋势，从而做出科学合理的决策。例如，当预测到资源短缺可能导致施工进度延误时，管理人员可以根据预警信息及时调整资源调配计划，确保施工进度的顺利进行。

3.3施工进度优化调整

大数据技术能够通过对施工进度数据的分析和挖掘，为施工进度的优化调整提供依据。通过对施工进度的动态监测和风险预测，管理人员可以发现施工进度中存在的问题和潜在的优化空间。例如，通过对施工任务的优先级分析和资源分配优化，可以提高施工效率，缩短施工周期。同时，大数据技术还能够结合历史数据和类似工程的经验，为施工进度的优化调整提供参考，帮助管理人员制定更加科学合理的施工进度计划，从而实现施工进度的高效管控。

四、基于大数据技术的水利水电工程施工进度风险预测与管控的优化策略

4.1数据质量保障与管理

大数据技术的应用依赖于高质量的数据，因此在水利水电工程施工过程中，必须建立严格的数据质量保障机制。通过数据清洗、数据校验等技术手段，确保采集到的数据准确、完整、可靠。同时，要加强对数据的管理，建立数据安全管理制度，防止数据泄露和滥用。此外，还应建立数据更新机制，及时补充和更新施工过程中的新数据，确保数据的时效性，为施工进度风险预测与管控提供有力支持。

4.2多学科技术融合

水利水电工程施工进度风险预测与管控是一个复杂的系统工程，需要多学科技术的融合。除了大数据技术外，还应结合工程管理、施工技术、气象学、地质学等多学科的知识和方法，构建综合的风险预测与管控体系。例如，通过气象学和地质学的知识，可以更准确地识别自然环境对施工进度的影响；通过工程管理和施工技术的研究，可以优化施工进度计划和资源配置。

4.3人才培养与团队建设

大数据技术在水利水电工程施工进度风险预测与管控中的应用需要专业的人才支持。因此，必须加强相关领域的人才培养，提高管理人员和技术人员对大数据技术的理解和应用能力。同时，要建立跨学科的团队，整合工程管理、信息技术、施工技术等多领域的人才，形成协同合作的团队模式。

五、结语

随着大数据技术的不断发展和应用，其在水利水电工程施工进度风险预测与管控中的作用日益凸显。通过数据采集与整合、风险因素识别、风险预测模型构建等手段，能够实现对施工进度风险的精准预测；同时，利用施工进度动态监测、风险预警与决策支持、施工进度优化调整等方法，可以有效提升施工进度的管控水平。然而，大数据技术在水利水电工程中的应用仍面临数据质量、多学科融合、人才短缺等挑战。未来，需要进一步加强数据质量管理，推动多学科技术融合，培养专业人才队伍，以充分发挥大数据技术的优势，为水利水电工程的高效建设提供有力支持，推动我国水利水电事业的可持续发展。

参考文献：

[1]华希泽.水利水电工程施工进度风险模糊因子动态识别研究[J].黑龙江水利科技，2019，47（12）：41-45.

[2]华希泽.水利水电工程施工进度风险模糊因子动态识别研究[J].黑龙江水利科技，2019，47（12）：41-45.

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