面向智能大壩的安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)升級(jí)路徑與實(shí)踐

Upgrade paths and practices of automated safety monitoring technologies for smart dams

甘孝清，毛索穎，張鋒，黃躍文

（1.長(zhǎng)江水利委員會(huì)長(zhǎng)江科學(xué)院，430010，武漢；2.國(guó)家大壩安全工程技術(shù)研究中心，430010，武漢；3.中國(guó)三峽建工（集團(tuán)）有限公司，610040，成都

摘要：大壩安全監(jiān)測(cè)是保障水利工程安全運(yùn)行的核心技術(shù)支撐，自動(dòng)化系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)高效化、精準(zhǔn)化的核心載體。隨著新一代信息技術(shù)快速發(fā)展，大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)正朝著“智能大壩”建設(shè)目標(biāo)加速演進(jìn)。通過(guò)梳理安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展歷程，結(jié)合6座典型工程調(diào)研結(jié)果，剖析當(dāng)前自動(dòng)化系統(tǒng)核心性能指標(biāo)與智能大壩建設(shè)需求差距；從技術(shù)體系框架出發(fā)系統(tǒng)闡述智能感知采集技術(shù)、高效安全數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、高質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)保障技術(shù)、智能預(yù)警模型構(gòu)建及云服務(wù)平臺(tái)技術(shù)五大關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新內(nèi)涵與升級(jí)路徑。白鶴灘水電站作為實(shí)踐案例，利用安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了巨型大壩5min快速“全身體檢”、運(yùn)維效率大幅度提升及數(shù)字孿生賦能決策等成效，驗(yàn)證了技術(shù)體系可行性與先進(jìn)性。研究成果實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)裝備自主化、組網(wǎng)模式高效化、平臺(tái)服務(wù)集約化、數(shù)據(jù)分析智能化技術(shù)跨越，為大壩安全監(jiān)測(cè)從自動(dòng)化、數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：大壩安全監(jiān)測(cè)；自動(dòng)化系統(tǒng)；智能大壩；智能感知；云平臺(tái)；白鶴灘水電站；數(shù)字孿生水利體系

作者簡(jiǎn)介：甘孝清，工程安全與災(zāi)害防治所所長(zhǎng)，正高級(jí)工程師，主要從事水利水電工程安全監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)及監(jiān)控預(yù)警技術(shù)研究工作。

通信作者：毛索穎，高級(jí)工程師，主要從事大壩安全監(jiān)測(cè)智能感知技術(shù)研究與開(kāi)發(fā)工作。E-mail：maosuoying@126.com

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2024YFC3210704）；中國(guó)三峽建設(shè)管理有限公司科研項(xiàng)目（JG/20016B）。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.23.006

引言

大壩是國(guó)家水安全體系的重要基礎(chǔ)設(shè)施，承擔(dān)著防洪、供水、發(fā)電、灌溉、航運(yùn)及生態(tài)調(diào)控等多重任務(wù)，其全生命周期安全穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系流域民生保障與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局。大壩安全監(jiān)測(cè)作為保障工程安全運(yùn)行重要技術(shù)措施，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)巡查以及在壩體、壩基及近壩區(qū)部署變形、滲流、應(yīng)力應(yīng)變、環(huán)境因素（如水位、氣溫、降雨量）等監(jiān)測(cè)感知設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)工程結(jié)構(gòu)性態(tài)的感知與診斷，為大壩隱患早期識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、科學(xué)運(yùn)維提供決策依據(jù)。

大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)是信息技術(shù)與大壩安全監(jiān)測(cè)融合形成的技術(shù)體系。傳統(tǒng)層面，其主要以用自動(dòng)化手段替代人工觀測(cè)為目的，依托程序化運(yùn)行的機(jī)械/電子設(shè)備和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)傳輸鏈路，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程感知控制、數(shù)據(jù)整編和基礎(chǔ)分析功能。在云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能等新一代信息技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，大壩安全監(jiān)測(cè)技術(shù)正以智能大壩建設(shè)為戰(zhàn)略導(dǎo)向，加速向“透徹監(jiān)測(cè)感知、智能分析預(yù)測(cè)、前瞻決策支持”方向發(fā)展。新時(shí)期自動(dòng)化系統(tǒng)已突破傳統(tǒng)自動(dòng)化范疇，構(gòu)建“感知—傳輸—存儲(chǔ)—分析—預(yù)警—決策”的全鏈路架構(gòu)，深度融合多領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)，形成兼具自動(dòng)化執(zhí)行與智能化決策特征的融合系統(tǒng)，成為支撐大壩安全監(jiān)測(cè)從自動(dòng)化、數(shù)字化向智能化躍遷的核心載體。

當(dāng)前水利行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)程持續(xù)加快，智能大壩建設(shè)目標(biāo)對(duì)大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)的精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性、智能化水平提出全新要求。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在自主感知能力不足、數(shù)據(jù)傳輸效率低、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保障、預(yù)警模型協(xié)同性弱、管理平臺(tái)兼容性差等問(wèn)題，已難以滿(mǎn)足大型水利水電工程復(fù)雜監(jiān)測(cè)需求。為精準(zhǔn)把握技術(shù)升級(jí)路徑，本文通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，以及調(diào)研典型工程現(xiàn)狀，系統(tǒng)剖析其在感知采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析預(yù)警、平臺(tái)軟件等核心環(huán)節(jié)的問(wèn)題，結(jié)合五大技術(shù)層面的創(chuàng)新研究與工程案例，系統(tǒng)解析面向智能大壩的大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)升級(jí)路徑與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為同類(lèi)工程建設(shè)提供參考。

系統(tǒng)發(fā)展歷程與調(diào)研分析

國(guó)外大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)研究起步于20世紀(jì)70年代末期，美國(guó)Geokon公司、美國(guó)Campbell公司、加拿大Roctest公司、澳大利亞DataTaker公司等國(guó)際知名設(shè)備制造商研制的高性能監(jiān)測(cè)傳感器及采集裝置，被廣泛應(yīng)用于世界各國(guó)的工程監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，但因引入成本高、后期維護(hù)不便、適配能力欠缺、存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)用支撐不足等問(wèn)題，在國(guó)內(nèi)規(guī)模化應(yīng)用受限。

國(guó)內(nèi)大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)的整體性應(yīng)用始于20世紀(jì)80年代中后期，從與國(guó)外技術(shù)發(fā)展關(guān)聯(lián)來(lái)看，經(jīng)歷技術(shù)引進(jìn)、“消化吸收”到自主創(chuàng)新的發(fā)展歷程。在此過(guò)程中，各型式國(guó)產(chǎn)化監(jiān)測(cè)儀器、采集終端設(shè)備逐步涌現(xiàn)，自動(dòng)化技術(shù)隨之快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了從半自動(dòng)化到全自動(dòng)化，從僅支持單一類(lèi)型采集到混合復(fù)用采集，從集中式架構(gòu)到分布式架構(gòu)，從單一采集軟件到綜合管理軟件，從內(nèi)觀自動(dòng)化到內(nèi)外觀一體自動(dòng)化的技術(shù)跨越。歷經(jīng)近40年的技術(shù)迭代與實(shí)踐積淀，國(guó)內(nèi)監(jiān)測(cè)自動(dòng)化領(lǐng)域已逐漸形成自主可控的完整技術(shù)體系。近年來(lái)，在國(guó)家大力推進(jìn)大中型和小型水庫(kù)大壩安全監(jiān)測(cè)設(shè)施建設(shè)的舉措下，大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)已在國(guó)內(nèi)水利水電工程中全面部署與應(yīng)用。

本文調(diào)研了國(guó)內(nèi)6座不同規(guī)模、不同建成年代典型工程監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)，通過(guò)分析其核心性能指標(biāo)，為大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)升級(jí)提供支撐（見(jiàn)下表）。

典型工程大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)情況

由表可知，多數(shù)大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)仍停留在“設(shè)備自動(dòng)化采集”的基礎(chǔ)層面，未形成全鏈路智能化閉環(huán)。面向智能大壩建設(shè)需求時(shí)，顯現(xiàn)出幾個(gè)顯著短板：一是感知實(shí)時(shí)性不足，系統(tǒng)巡測(cè)時(shí)長(zhǎng)普遍為15min以上，難以滿(mǎn)足突發(fā)工況下的快速響應(yīng)需求；二是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制薄弱，系統(tǒng)均普遍存在粗差問(wèn)題，依賴(lài)人工剔除粗差，缺乏有效的質(zhì)量控制機(jī)制，影響安全研判的準(zhǔn)確性；三是軟件架構(gòu)兼容性差，從感知層到分析層、決策層的傳輸鏈路割裂，無(wú)法實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—分析—應(yīng)用”的無(wú)縫銜接，制約了系統(tǒng)整體運(yùn)行效率；四是協(xié)同預(yù)警能力不足，多數(shù)依賴(lài)單一閾值指標(biāo)預(yù)警，未構(gòu)建基于數(shù)據(jù)—機(jī)理—知識(shí)協(xié)同的監(jiān)控模型，預(yù)警的科學(xué)性和前瞻性不足。

因此，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在技術(shù)架構(gòu)、功能性能與應(yīng)用效能等方面與智能大壩建設(shè)要求存在明顯差距，已無(wú)法適應(yīng)新時(shí)期工程安全監(jiān)測(cè)的需求，亟須通過(guò)系統(tǒng)性技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)升級(jí)突破。

關(guān)鍵技術(shù)研究與創(chuàng)新

大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)智能化升級(jí)，依托于感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層、分析層與應(yīng)用層五大核心層面技術(shù)協(xié)同升級(jí)。從技術(shù)體系框架出發(fā)，逐層解析技術(shù)創(chuàng)新內(nèi)涵與升級(jí)路徑。

1.智能感知采集技術(shù)

感知設(shè)備是大壩安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)與核心，根據(jù)技術(shù)演進(jìn)階段和功能集成度可分為三類(lèi)：第一類(lèi)為無(wú)源傳感部件構(gòu)成的模擬傳感器，第二類(lèi)為集成了模數(shù)轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)單元、通信接口模塊的數(shù)字傳感器，第三類(lèi)為內(nèi)置處理器與智能算法的智能傳感器。其中，模擬與數(shù)字傳感器搭配外置智能采集終端設(shè)備可實(shí)現(xiàn)智能感知功能；智能傳感器本身已集成擁有感知—分析—決策能力，構(gòu)成了完整的智能感知單元。

（1）智能傳感器

在智能傳感方面，依托微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）研制的無(wú)線傾斜儀、固定式測(cè)斜儀、陣列式位移計(jì)，具有體積小、功耗低、延遲低、精度高等性能優(yōu)勢(shì)，正逐漸替代傳統(tǒng)的電解液式、伺服加速度式測(cè)斜儀，在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用；基于電荷耦合器件（CCD）和控制器局域網(wǎng)（CAN）總線技術(shù)的垂線坐標(biāo)儀、引張線儀，集成光源自適應(yīng)調(diào)節(jié)、正交誤差實(shí)時(shí)修正和邊緣側(cè)分析處理算法，突破了正、倒垂和引張線裝置在節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)數(shù)量、通信距離、測(cè)量精度上的技術(shù)瓶頸；利用磁場(chǎng)強(qiáng)度與位移量的線性關(guān)系研制的磁感應(yīng)式傳感器，其測(cè)量不受水氣、粉塵及光照波動(dòng)等非鐵磁性介質(zhì)影響，可實(shí)現(xiàn)大壩廊道高濕多塵等復(fù)雜場(chǎng)景下的監(jiān)測(cè)，拓寬了監(jiān)測(cè)應(yīng)用范圍。

這些新一代智能傳感器（見(jiàn)下圖）不僅具有高精度、響應(yīng)速度快、高穩(wěn)定性的特點(diǎn)，還集成了智能計(jì)算、測(cè)值補(bǔ)償、故障自診斷、異常自決策等功能，顯著提升了傳感器智能程度邊界，此外智能傳感器通過(guò)采集、處理、存儲(chǔ)和通信交互的一體化設(shè)計(jì)，為自動(dòng)化系統(tǒng)的快速部署與集成提供了便利條件。

智能傳感器示例

（2）智能采集終端設(shè)備

在智能采集終端設(shè)備方面，針對(duì)大壩施工期與運(yùn)行期監(jiān)測(cè)的差異化需求，融合物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研制了自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集單元、無(wú)線低功耗數(shù)據(jù)采集儀和手持式振弦差阻讀數(shù)儀（見(jiàn)下圖）。自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集單元支持振弦、差阻、電流、電壓、數(shù)字式等多原理及變形、滲流、應(yīng)力應(yīng)變、溫度等多要素傳感器復(fù)用測(cè)量，配置串口、以太網(wǎng)和藍(lán)牙等多種通信接口，可實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)召測(cè)、定時(shí)巡測(cè)與智能觸發(fā)測(cè)量，滿(mǎn)足大型工程多參量同步采集時(shí)效性需求；無(wú)線低功耗數(shù)據(jù)采集儀采用LoRa擴(kuò)頻通信與雙核協(xié)處理器架構(gòu)，通過(guò)算力動(dòng)態(tài)分配技術(shù)平衡高性能與低功耗矛盾，適用于偏遠(yuǎn)測(cè)點(diǎn)及無(wú)供電場(chǎng)景，有效解決大壩施工期或工程邊坡等野外環(huán)境下無(wú)人或少人值守運(yùn)維難題；手持式振弦差阻讀數(shù)儀采用高度集成化設(shè)計(jì)，尺寸小、重量輕、輕便易攜，支持人工觀測(cè)無(wú)紙化操作，可提升施工期臨時(shí)監(jiān)測(cè)與運(yùn)行期巡檢效率。

智能采集終端設(shè)備示例

智能采集終端設(shè)備基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)交互理念，構(gòu)建多終端協(xié)同智能交互模式?，F(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維可通過(guò)手機(jī)藍(lán)牙直連配置參數(shù)，遠(yuǎn)程調(diào)試依托內(nèi)置Web服務(wù)器實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)端操作，集中管控通過(guò)云平臺(tái)API接口完成批量設(shè)備管理，解決傳統(tǒng)采集設(shè)備交互單一、運(yùn)維煩瑣的瓶頸。

2.高效安全數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)

數(shù)據(jù)傳輸是大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制與數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心保障，其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)直接決定數(shù)據(jù)傳輸效率與穩(wěn)定性。傳統(tǒng)大壩安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)站內(nèi)的采集設(shè)備以環(huán)形網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)形式，通過(guò)RS485串行總線方式開(kāi)展輪詢(xún)通信。在此機(jī)制下，超千測(cè)點(diǎn)的大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)單次巡測(cè)耗時(shí)冗長(zhǎng)（通常超過(guò)15min），難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需求。

采用“單終端輪巡通道測(cè)量、多終端并行同步采集”的創(chuàng)新模式，依托工業(yè)以太網(wǎng)與“監(jiān)測(cè)站—采集單元—傳感器”三級(jí)星型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，構(gòu)建實(shí)時(shí)高效的安全監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。通過(guò)廣播式指令分發(fā)與數(shù)據(jù)并行傳輸入庫(kù)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模采集網(wǎng)絡(luò)的高速并聯(lián)通信，其傳輸效率較傳統(tǒng)串行輪詢(xún)總線提升數(shù)十倍，徹底解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)傳輸滯后問(wèn)題。傳統(tǒng)輪詢(xún)通信與以太網(wǎng)并行通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比如下圖所示。

傳統(tǒng)輪詢(xún)通信與以太網(wǎng)并行通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比

數(shù)據(jù)采集匯聚到現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)站后，若處于有線網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域，通過(guò)光纖高速信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步傳輸至云端數(shù)據(jù)庫(kù)；若為野外偏遠(yuǎn)測(cè)點(diǎn)等場(chǎng)景，則依托4G移動(dòng)通信、LoRa低功耗廣域網(wǎng)、NB-IoT窄帶物聯(lián)網(wǎng)、VPDN虛擬專(zhuān)用撥號(hào)網(wǎng)等構(gòu)建無(wú)線傳輸通道，形成“核心網(wǎng)+接入網(wǎng)”的全鏈路保障體系。

為全面滿(mǎn)足安全傳輸要求，建立“鏈路—數(shù)據(jù)—終端”三級(jí)加密體系，確保各類(lèi)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝c安全。鏈路層采用IPSec協(xié)議加密無(wú)線傳輸通道，結(jié)合密鑰交換與身份認(rèn)證防止竊聽(tīng)篡改；數(shù)據(jù)層采用AES-256算法加密監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，核心密鑰經(jīng)獨(dú)立通道定期更新以保障內(nèi)容安全；終端層為設(shè)備配置唯一標(biāo)識(shí)，通過(guò)集成國(guó)密SM2橢圓曲線公鑰密碼算法，實(shí)現(xiàn)終端的高可信度雙向身份認(rèn)證與數(shù)字簽名，確保只有經(jīng)過(guò)嚴(yán)格鑒別的合法設(shè)備才能接入網(wǎng)絡(luò)，從根本上杜絕非法接入的風(fēng)險(xiǎn)。

3.高質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)保障技術(shù)

高質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是大壩安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分析與科學(xué)預(yù)警的前提。安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)是由采集單元、供電單元、網(wǎng)絡(luò)單元等構(gòu)成的復(fù)雜集成系統(tǒng)，其運(yùn)行過(guò)程易受供電穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量、通道接口狀況、絕緣性能及接地狀態(tài)等多類(lèi)因素的綜合影響，進(jìn)而導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定，成為制約系統(tǒng)可靠性的瓶頸之一。高質(zhì)量數(shù)據(jù)保障技術(shù)從技術(shù)層級(jí)劃分，可分為感知層質(zhì)量提升技術(shù)與數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)清洗技術(shù)兩大模塊。

（1）感知層質(zhì)量提升技術(shù)

振弦式監(jiān)測(cè)儀器因精度高、壽命長(zhǎng)、適合長(zhǎng)線纜傳輸?shù)葍?yōu)點(diǎn)，是當(dāng)前各類(lèi)工程部署規(guī)模最大的埋入式儀器類(lèi)型。但該類(lèi)儀器不同于常規(guī)類(lèi)型儀器，它以交流信號(hào)為測(cè)量載體，易受工頻、電磁輻射、結(jié)構(gòu)振動(dòng)等噪聲干擾，且隨服役時(shí)長(zhǎng)累積會(huì)出現(xiàn)信號(hào)幅值衰減現(xiàn)象，這導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)易混雜偽異常信息，成為自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵制約因素之一。

振弦傳感器普遍采用的時(shí)域測(cè)量法，在噪聲干擾顯著或信號(hào)幅值衰減明顯的工況下，測(cè)量可靠性大幅度下降。譜分析式測(cè)量技術(shù)以譜饋式激勵(lì)策略、譜減式濾噪及譜插值頻率估計(jì)等算法為支撐，在完成測(cè)量同時(shí)，同步提取幅值、信噪比、衰減率等多維度時(shí)頻特征，在邊緣側(cè)構(gòu)建信號(hào)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系與測(cè)值置信評(píng)價(jià)閉環(huán)反饋的智測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)甄別異常數(shù)據(jù)并實(shí)施補(bǔ)測(cè)，為已測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注置信度權(quán)重，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況下埋入式振弦傳感器的高可靠測(cè)量，在感知源頭保障了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（2）數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)是以提升大規(guī)模監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理分析效率為目標(biāo)，基于極值理論建立閾值自適應(yīng)更新算法，并利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法優(yōu)勢(shì)，通過(guò)時(shí)間序列分析、序列殘差計(jì)算、集合式異常檢測(cè)等多步驟處理流程，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中異常值的精準(zhǔn)識(shí)別與去除（見(jiàn)下圖）。該技術(shù)無(wú)需人為設(shè)計(jì)標(biāo)簽和設(shè)置粗差閾值，且閾值自適應(yīng)更新算法不需假設(shè)數(shù)據(jù)分布，顯著提升了粗差識(shí)別效率和適用性。

大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中異常值的精準(zhǔn)識(shí)別與去除

4.智能預(yù)警模型構(gòu)建

智能預(yù)警模型是實(shí)現(xiàn)大壩安全風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)判的核心技術(shù)，其核心目標(biāo)是基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識(shí)別工程結(jié)構(gòu)性態(tài)異常，提前預(yù)警潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。大壩運(yùn)行過(guò)程中積累了大量的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)信息、人工巡檢記錄、仿真分析成果，形成了多個(gè)信息孤島，數(shù)據(jù)分析、結(jié)構(gòu)監(jiān)控指標(biāo)定性化程度高，大壩多源信息與性態(tài)監(jiān)控之間的解譯路徑不清晰，難以形成平臺(tái)化、可復(fù)制能力強(qiáng)的監(jiān)控模式。

（1）單測(cè)點(diǎn)監(jiān)控預(yù)警

構(gòu)建結(jié)構(gòu)性態(tài)分區(qū)、風(fēng)險(xiǎn)要素識(shí)別與多物理量協(xié)同監(jiān)測(cè)的監(jiān)控方案，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控測(cè)點(diǎn)從經(jīng)驗(yàn)選取向風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)、精準(zhǔn)布置的轉(zhuǎn)變；以分析診斷為目標(biāo)，基于大壩局部異常特征和整體失效模式，構(gòu)建集成靜態(tài)閾值、動(dòng)態(tài)置信區(qū)間、演化趨勢(shì)及有限元仿真的多級(jí)監(jiān)控指標(biāo)與測(cè)點(diǎn)異常預(yù)警體系，有效提升大壩關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的前置識(shí)別能力與監(jiān)控精度。

（2）多測(cè)點(diǎn)多維度監(jiān)控預(yù)警

提出基于監(jiān)測(cè)—仿真—檢查的多源信息大壩結(jié)構(gòu)安全狀況評(píng)分機(jī)制，利用監(jiān)測(cè)信息、仿真信息、現(xiàn)場(chǎng)檢查信息3個(gè)信息源，分別從實(shí)測(cè)運(yùn)行性態(tài)、結(jié)構(gòu)安全復(fù)核、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)3個(gè)維度對(duì)大壩結(jié)構(gòu)安全狀況進(jìn)行綜合評(píng)判。實(shí)測(cè)運(yùn)行性態(tài)維度，提出兼顧單測(cè)點(diǎn)異常程度和多測(cè)點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的監(jiān)測(cè)指標(biāo)等級(jí)設(shè)置方法以及非線性評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，更客觀評(píng)估大壩某方面的安全狀態(tài)，避免因分散異常而低估潛在問(wèn)題。結(jié)構(gòu)安全復(fù)核維度和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)維度，以壩體應(yīng)力和抗滑穩(wěn)定安全系數(shù)為指標(biāo)，等級(jí)劃分與評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)以設(shè)計(jì)思想為依據(jù)，正常狀態(tài)對(duì)應(yīng)規(guī)范最低要求，在此基礎(chǔ)上通過(guò)參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整實(shí)現(xiàn)優(yōu)選機(jī)制，并利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)檢查裂縫輔助進(jìn)行區(qū)間插值。大壩安全多維監(jiān)控模式見(jiàn)下圖。

大壩安全多維監(jiān)控模式

5.云服務(wù)平臺(tái)技術(shù)

安全監(jiān)測(cè)采集與管理軟件是大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)的信息載體，是實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集中管理、分析研判與決策支持的交互平臺(tái)。傳統(tǒng)的軟件系統(tǒng)多采用“采集與管理軟件分立”和“一壩一軟件”定制化開(kāi)發(fā)模式，存在系統(tǒng)耦合程度低、開(kāi)發(fā)成本高、復(fù)用性差、維護(hù)難度大等缺點(diǎn)，也制約了流域管理機(jī)構(gòu)、集團(tuán)化運(yùn)營(yíng)企業(yè)對(duì)下轄多座工程的在線預(yù)警監(jiān)控和集中管控研判。

依托SaaS云服務(wù)模式與微服務(wù)架構(gòu)為核心支撐，構(gòu)建高效、靈活的大壩安全智能監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)。SaaS模式遵循云計(jì)算按需服務(wù)理念，用戶(hù)無(wú)需購(gòu)買(mǎi)軟硬件資源，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)瀏覽器即可隨時(shí)隨地使用數(shù)據(jù)采集、管理、分析、預(yù)警等全功能，以低成本、低門(mén)檻實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目自助管理。微服務(wù)架構(gòu)將系統(tǒng)按業(yè)務(wù)解耦為離散服務(wù)，采用Spring Cloud框架實(shí)現(xiàn)高內(nèi)聚、低耦合，通過(guò)服務(wù)中心協(xié)調(diào)各模塊協(xié)作。核心微服務(wù)包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、報(bào)表報(bào)告生成、巡視檢查、綜合展示、監(jiān)控報(bào)警等（見(jiàn)下表），可為不同用戶(hù)角色提供獨(dú)立功能，提升系統(tǒng)魯棒性。

微服務(wù)系統(tǒng)列表

平臺(tái)支持公有云、私有云或混合云部署，適配不同用戶(hù)的安全與成本需求。結(jié)合Hadoop大數(shù)據(jù)集群實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)與計(jì)算，通過(guò)Nginx負(fù)載均衡分發(fā)訪問(wèn)請(qǐng)求，保障系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)采用HTTPS協(xié)議加密數(shù)據(jù)傳輸，依托標(biāo)準(zhǔn)化接口支持多操作系統(tǒng)、多平臺(tái)、多終端接入，形成安全、可擴(kuò)展的技術(shù)體系。

系統(tǒng)建設(shè)實(shí)踐——以白鶴灘水電站為例

1.系統(tǒng)概況

白鶴灘水電站安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)于2023年12月建成投入運(yùn)行、2025年8月完成實(shí)用化驗(yàn)收，覆蓋混凝土雙曲拱壩、水墊塘與二道壩、引水發(fā)電系統(tǒng)、邊坡及滑坡體等關(guān)鍵部位，建成了世界目前規(guī)模最大的水電站安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外觀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、分析和監(jiān)控預(yù)警，有效提高了白鶴灘水電站大壩在線監(jiān)控能力和風(fēng)險(xiǎn)防范水平。

系統(tǒng)由自動(dòng)化采集系統(tǒng)與智能管理系統(tǒng)構(gòu)成。自動(dòng)化采集系統(tǒng)設(shè)置現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)站—監(jiān)測(cè)管理站—監(jiān)測(cè)管理中心站三個(gè)層級(jí)，層級(jí)間主要采用基于TCP/IP 協(xié)議的光纖局域網(wǎng)通信，部分距離較遠(yuǎn)的監(jiān)測(cè)站采用4G無(wú)線通信（VPDN加密網(wǎng)絡(luò)）；部署CK-MCU自動(dòng)化采集單元860套，共接入安全監(jiān)測(cè)傳感器13000余支，應(yīng)用了51臺(tái)CK-VCI型CCD式垂線坐標(biāo)儀、47臺(tái)CK-FWM型磁致式量水堰計(jì)等新型智能傳感器?，F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)站均實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化部署與建設(shè)（見(jiàn)下圖），兼顧維護(hù)、防護(hù)與美觀需求。

現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)站

基于通用化設(shè)計(jì)和微服務(wù)架構(gòu)，深度融合安全監(jiān)測(cè)理論與方法，在無(wú)縫集成自動(dòng)化采集系統(tǒng)基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)并部署了白鶴灘水電站安全監(jiān)測(cè)智能管理系統(tǒng)（見(jiàn)下圖）。系統(tǒng)涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、整編計(jì)算、資料分析、報(bào)表報(bào)告、監(jiān)控報(bào)警、智能管理、巡視檢查、工程管理、系統(tǒng)管理、綜合展示等功能模塊，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的全流程數(shù)字化、智能化管理。

白鶴灘水電站安全監(jiān)測(cè)智能管理系統(tǒng)

2.建設(shè)成效與亮點(diǎn)

白鶴灘水電站整體應(yīng)用了本文所述智能感知采集、超大規(guī)模并行通信、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、微服務(wù)架構(gòu)融合等關(guān)鍵技術(shù)，其建設(shè)成效與技術(shù)亮點(diǎn)具體體現(xiàn)在以下方面：

①五分鐘高效、可靠的“全身體檢”。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模自動(dòng)化采集網(wǎng)絡(luò)高速并行通信，在3min內(nèi)可完成13000余支安全監(jiān)測(cè)傳感器的巡回測(cè)量，并在后續(xù)2min內(nèi)實(shí)現(xiàn)工程結(jié)構(gòu)性態(tài)的初步分析與安全評(píng)價(jià)，支撐巨型大壩的5min快速“全身體檢”。

②智能交互模式提升現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維效率。依托自主開(kāi)發(fā)的智能終端互聯(lián)應(yīng)用程序，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工儀表與自動(dòng)化設(shè)備的在線智能比測(cè)、儀器運(yùn)行性態(tài)的輔助診斷、“透明化+數(shù)字化”的人工巡檢等實(shí)用功能，大幅度提升運(yùn)維效率。

③專(zhuān)業(yè)化監(jiān)測(cè)分析管理平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)快速整編、成果批量計(jì)算和報(bào)告一鍵生成，大幅度提高了安全監(jiān)測(cè)工作效率與成果質(zhì)量；構(gòu)建了“安全監(jiān)測(cè)—分析預(yù)測(cè)—監(jiān)控預(yù)警—綜合評(píng)估”全鏈條專(zhuān)業(yè)模型，有效支撐了高拱壩安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)智能分析挖掘及在線監(jiān)控預(yù)警業(yè)務(wù)。

④數(shù)字孿生工程賦能決策支持。挖掘監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)價(jià)值，利用多類(lèi)圖表從時(shí)空維度分析大壩安全性態(tài)演變規(guī)律，結(jié)合傾斜攝影與BIM建模構(gòu)建白鶴灘大壩數(shù)字孿生場(chǎng)景，融合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、分析成果與預(yù)警信息，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)體系精細(xì)化三維表達(dá)，提升可視化水平，立體呈現(xiàn)大壩運(yùn)行性態(tài)，為調(diào)度決策提供支持（見(jiàn)下圖）。

安全監(jiān)測(cè)成果立體展示

運(yùn)行性態(tài)綜合評(píng)價(jià)

總結(jié)與展望

本文針對(duì)傳統(tǒng)大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、智能化等方面存在的不足，明確感知采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)保障、預(yù)警模型及云平臺(tái)構(gòu)建為核心升級(jí)要點(diǎn)，構(gòu)建全鏈路技術(shù)架構(gòu)與協(xié)同機(jī)制，在智能感知、高效數(shù)據(jù)傳輸、高質(zhì)量數(shù)據(jù)保障、智能預(yù)警和云平臺(tái)等層面實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)，研發(fā)智能感知采集設(shè)備與系統(tǒng)并形成配套應(yīng)用體系，經(jīng)白鶴灘水電站等重大工程驗(yàn)證了技術(shù)體系的先進(jìn)性及可行性。

當(dāng)前大壩安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)仍面臨核心器件自主化不足、技術(shù)融合深度不夠、跨專(zhuān)業(yè)協(xié)同欠缺等問(wèn)題。未來(lái)需聚焦國(guó)產(chǎn)核心器件研發(fā)，深化人工智能與數(shù)字孿生技術(shù)融合，拓展與流域綜合管理系統(tǒng)的協(xié)同應(yīng)用，推動(dòng)監(jiān)測(cè)向數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提升大壩安全管控效能，助力智能大壩與智慧水利建設(shè)。

Abstract: Dam safety monitoring serves as a core technological pillar ensuring the secure operation of water conservancy projects, with automation systems acting as the essential vehicle for achieving efficient and precise surveillance. As next-generation information technologies advance rapidly, automated dam safety monitoring technologies are accelerating their evolution toward the “smart dam” development objective. By reviewing the historical progression of automated safety monitoring technologies and integrating findings from six representative project investigations, this study examined the current gap between the core performance indicators of the automation system and the requirements for the construction of smart dams. Through a systematic technical framework analysis, it elaborated on the innovative connotations and upgrade paths of the five key technologies: intelligent perception collection, high-efficiency secure data transmission, premium-quality monitoring data assurance, intelligent early-warning model construction, and cloud service platform. The Baihetan Hydropower Station was taken as a case study, demonstrating practical achievements including rapid 5-minute comprehensive structural assessment of the mega dam, significantly enhanced maintenance efficiency, and digital twin-enabled decision-making support and validating both the feasibility and advancement of this technical architecture. These research outcomes have facilitated significant technological leaps in indigenous monitoring equipment development, optimized network configuration, integrated platform services, and intelligent data analytics, thereby providing robust technical foundations for transitioning dam safety monitoring from automated and digitalized operations to intelligent systems.

KeywordsYellow River basin; WEFE nexus; green and low-carbon development; systemic governance; 15th Five-Year Plan; water resource utilization; water-energy-food-ecosystem coupling

本文引用格式：

甘孝清，毛索穎，張鋒，等.面向智能大壩的安全監(jiān)測(cè)自動(dòng)化技術(shù)升級(jí)路徑與實(shí)踐[J].中國(guó)水利，2025（23）：36-43.

責(zé)編李盧祎

校對(duì)楊文杰

審核王慧

監(jiān)制楊軼

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