摘要：基于数字孪生技术的水库大坝安全监测系统通过构建虚拟与物理实体的实时映射，实现了对大坝运行状态的全方位动态监测与智能预警。系统优化设计融合多源数据采集、实时分析与可视化技术，提升了监测精度与响应速度，有效增强了安全风险识别能力。结合实际工程应用，验证了系统在复杂工况下的稳定性与适应性，针对技术挑战提出了针对性解决方案，显著提升了大坝安全管理的科学性与智能化水平。该研究为水利工程安全监测提供了创新路径与实践参考。

关键词：数字孪生；水库大坝；安全监测；系统优化

一、引言

数字孪生技术作为信息物理融合的重要手段，为水库大坝的安全监测提供了全新的技术路径。随着水利工程规模不断扩大及极端气候事件频发， 传统监 数据滞后、信息 孤岛及预警能力不足等挑战，难以满足实时、动态和精细化的安全管理需 过构建大坝的虚拟 中 ，实现物理实体与数字模型的高度同步，能够实时反映结构健康状态， 在风险， 的智能化水平。针对水库大坝安全的复杂性和多样性，优化设计数字孪生监 强 化风险防控能力，还能推动水利工程数字化转型，促进科学决策与应急响应效率的提升，具有重要的理论价值和实际应用意义。

二、水库大坝安全监测系统需求分析

水库大坝安全监测系统需求分析应聚焦于实现对大坝结构及环境状态的全面、动态、精准监测，确保工程安全运行与风险防控的有效实施。系统需具备多源异构数据的实时采集能力，包括应力应变、渗流、位移、地震振动及环境气象等关键参数，实现多维度监测数据的高效融合与同步处理。监测系统要求具备高灵敏度和高可靠性的传感器布设方案，确保数据采集的连续性与准确性[1]。数据传输和处理环节需支持大数据量的快速传输及智能分析，结合数字孪生模型实现对大坝运行状态的仿真与预测，为安全评估提供科学依据。此外，系统需支持多级预警机制和智能告警功能，满足风险识别和动态响应的需求。用户交互界面应具备可视化展示、历史数据追踪及辅助决策支持功能，提升管理人员对大坝安全态势的掌控能力。整体设计需兼顾系统的扩展性、稳定性与安全性，保障长期运行维护与技术升级的顺利实施，推动水库大坝安全监测向智能化、集成化方向发展。

三、基于数字孪生技术的水库大坝安全监测系统设计

（一）数字孪生架构设计

架构设计的首要任务是构建大坝的高保真数字模型，并与物理大坝进行双向数据交互，确保虚拟模型的精确性和实时性。数字孪生架构应包含数据采集层、数据传输层、数据处理层和可视化展示层，其中数据采集层通过传感器和监测设备获取大坝的实时数据，涵盖应力、位移、渗流、温湿度、振动等关键监测参数。数据传输层采用高速、低延迟的网络技术，如5G、光纤网络等，确保数据的实时传输和可靠性[2]。数据处理层通过大数据处理平台、人工智能算法和机器学习技术，对海量数据进行智能分析与预测，实时评估大坝的安全状态，并为决策提供依据。可视化展示层则提供多维度的安全监测信息，确保管理人员能直观、实时地掌握大坝的运行状态及潜在风险。

（二）监测系统模块设计

在监测系统模块的设计中，首先需要从数据采集模块入手，选择适合的传感器和测量设备，确保能够准确采集大坝结构与环境的多项指标，如应力、位移、渗流、温度、振动等。此外，数据采集模块应具备分布式部署能力，能够在大坝的各个关键位置进行实时监测，以避免局部失效或监测盲区。数据传输模块应具备高带宽、低延迟的通信能力，能够保证各监测节点之间的数据流畅传输并实时反馈到控制中心。数据存储模块则要求高可靠性和高容量，能够处理来自多个传感器和监测点的大量数据，确保数据的长期存储和历史查询功能。数据处理模块则包括对监测数据进行实时处理、分析与预警，采用人工智能算法对大坝的健康状态进行动态评估，并在发现潜在风险时及时发出预警[3]。最后，用户界面模块则需要提供可视化的展示，帮助管理人员直观分析大坝的安全状况，并进行相关决策。

（三）系统优化设计

数据处理能力需要进行优化，尤其是实时数据流的处理与分析，通过高性能计算平台与并行计算技术，能够在大规模数据量的情况下依然保持实时处理能力。其次，传感器的选择和布置需要根据大坝的结构特征和地质条件进行合理优化，减少冗余监测点，同时确保监测数据的全面性和准确性。为进一步提升系统效率，网络通信部分应考虑采用低功耗广域网（LPWAN）、5G 等技术，以确保数据传输的高效和可靠，同时降低网络延时，提升系统响应速度。在数据处理算法方面，采用机器学习和人工智能技术，可以对历史数据进行深度学习，从而更准确地预测大坝的长期运行趋势与潜在风险。此外，系统应具备自适应调整功能，根据外部环境的变化（如气象、地质等）自动优化监测策略与算法，确保系统在各种复杂环境下都能高效运行。

四、基于数字孪生技术的水库大坝安全监测系统应用研究

（一）工程概况

某电站大坝为碾压混凝土重力坝，最大坝高261.5 米，库容237 亿立方米，属国家重大水利枢纽工程。大坝地处澜沧江断裂带，地质构造复杂， 面临高地震烈度、库水渗透及温度应力等多重风险。传统监测系统存在传感器数据孤立、分析滞后等问题， 启动数字孪生技术升级项目。系统部署了1200 个光纤光栅传感器、80个GNSS 位移监测站及分布式渗压计阵列，构建了涵盖应变、倾斜、渗流、温度等18 类参数的立体监测网络。通过 BIM+GIS 融合建模技术，建立了毫米级精度的三维地质-结构耦合模型，实现了坝体与库区地质环境的全要素数字化映射。

（二）系统优化效果评估

项目实施后，监测数据更新频率从小时级提升至秒级，数据融合效率提高 90% 。基于深度学习的形变预测模型将位移预警准确率提升至98. 5% ，较传统统计模型提高 23% 。2022 年汛期，系统通过实时渗流场仿真提前72 小时识别左岸绕坝渗流异常，经钻孔验证发现隐蔽裂隙带，避免了潜在管涌风险。数字孪生平台的多物理场耦合分析功能，实现了温度应力与库水压力联合作用下的裂缝扩展模拟，指导灌浆加固决策误差小于 5% 。

（三）系统应用中的技术挑战与解决方案

面对高原复杂电磁环境导致的信号干扰，采用抗干扰跳频通信协议与边缘计算节点结合，将数据传输丢包率控制在0.1%以下。针对混凝土坝体材料时变特性，开发了基于贝叶斯更新的参数自适应校准算法，模型精度持续保持95%以上。为解决多源异构数据融合难题，构建了时空对齐框架，通过时间戳同步与空间插值算法实现 GNSS、InSAR 与传感器数据的统一基准。在算力支撑方面，采用云-边-端协同架构，部署华为 Atlas 900 AI集群处理PB 级仿真数据，单次全坝应力分析耗时从8 小时压缩至47 分钟。

五、结论

基于数字孪生技术构建的水库大坝安全监测系统在实现实时动态监测、数据融合与智能分析方面展现出显著优势，有效提升了大坝运行安全管理的精度和效率。系统优化设计增强了模块间的协同与扩展能力，满足复杂工况下的多样化需求。应用实践表明，数字孪生技术为大坝安全风险预警和决策支持提供了强有力的技术支撑。未来，随着传感技术与人工智能的进一步融合，系统的智能化水平和自适应能力将持续提升，推动水利工程安全管理迈向更加智能、精准和高效的新时代。

参考文献

[1] 卢文献.同沙水库智能化水情测报和大坝安全监测系统建设[J].云南水力发电,2024,40(11):34-37.

[2] 贺连军.大坝安全监测系统在水库中的应用探讨[J].低碳世界,2021,11(05):77-78.

[3] 魏海涛.某水库大坝安全监测系统设计[J].小水电,2020,(03):32-35.