数字化技术在水利工程运维中的应用研究

周婉蓉

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摘要：传统水利工程运维存在监测滞后、数据碎片化、运维粗放、应急处置低效等突出问题，难以适配现代化水利工程规模化、智能化、精细化的发展需求。随着数字孪生、物联网、大数据、BIM等数字化技术的快速迭代，水利工程运维模式实现了颠覆性革新。本文立足水利工程运维工作实际，阐述数字化技术的应用优势，分析各类核心数字化技术在水利运维领域的具体应用场景，结合当前行业应用痛点提出优化策略，旨在推动水利工程运维数字化转型，提升水利工程运行安全性、稳定性与高效性，为智慧水利建设提供参考。

关键词：数字化技术；水利工程；运维管理；智慧水利

一、引言

水利工程是水资源调配、防洪抗旱、水土保持、民生供水的核心基础设施，其长期稳定运行直接关系区域生态安全、经济发展与民生保障。现阶段，我国存量水利工程数量庞大，涵盖水库、水闸、泵站、堤防、调水工程等多种类型，多数工程运维仍依赖人工巡检、定期检修的传统模式，存在监测精度低、隐患排查不及时、资源调配不合理、运维成本偏高的短板。

在数字中国、智慧水利建设的战略背景下，数字化技术与水利行业的深度融合成为必然趋势。数字化技术打破了传统运维的时空限制，实现水利工程状态的实时感知、数据的精准分析、风险的提前预警和运维的智能决策，推动水利运维从“被动抢修”向“主动预判”、从“经验运维”向“数据运维”转型。深入研究数字化技术在水利工程运维中的应用，对提升水利工程现代化管理水平具有重要的现实意义。

二、数字化技术应用于水利工程运维的核心优势

相较于传统运维模式，数字化运维依托信息技术赋能，形成全方位、全周期、智能化的管理体系，核心优势体现在三个方面。一是监测全域实时化，通过智能传感设备构建立体化感知网络，全天候采集工程结构、水文水质、设备运行等数据，杜绝人工监测的盲区与滞后性。二是运维管理精细化，依托大数据分析挖掘数据价值，精准定位设备隐患、结构缺陷，实现按需运维，有效降低过度检修与漏检风险。三是应急处置高效化，通过仿真模拟、智能预警系统，快速预判洪水、渗漏、设备故障等风险态势，为应急调度、隐患处置提供科学依据，大幅提升水利工程防灾减灾能力。

三、核心数字化技术在水利工程运维中的具体应用

（一）物联网技术：构建全域智能感知体系

物联网技术是水利数字化运维的基础支撑，通过在大坝、堤防、泵站、水闸等关键设施布设渗压计、位移计、雷达水位计、流量计、应力传感器等智能终端，搭建“空天地”一体化感知网络，实时采集工程结构形变、渗流压力、水位流量、设备运行参数等核心数据。依托有线与无线融合的异构传输网络，实现海量监测数据的实时汇聚、稳定传输，彻底替代传统人工现场采样、纸质记录的模式。该技术可实现水利工程运行状态的24小时不间断监测，及时捕捉微小异常变化，为后续数据分析与风险预警提供精准、全面的原始数据支撑。

（二）大数据技术：实现数据驱动的智能决策

水利工程运维产生海量多源数据，包括实时监测数据、历史运维数据、气象水文数据、设备台账数据等，传统人工分析模式无法实现数据有效利用。大数据技术可完成多源数据的清洗、整合、分类与深度挖掘，构建标准化水利运维数据库。通过数据分析模型，精准研判设备老化趋势、工程结构稳定性变化规律，预测潜在故障与安全隐患，突破传统定期运维的局限性，实现“按需维护、精准运维”。同时，大数据分析可优化水资源调度、工程运维资源配置，降低运维人力、物力成本，提升水利工程运行效率。

（三）数字孪生与BIM技术：打造可视化运维场景

BIM技术可构建水利工程全要素三维可视化模型，精准还原工程结构、设备布局、管线分布等细节，实现工程运维的可视化管理。结合数字孪生技术，可搭建与物理工程实时映射的虚拟孪生场景，将实时监测数据动态叠加至三维模型，实现工程运行状态的动态仿真、实时可视化展示。管理人员可通过虚拟场景直观查看设备运行状态、结构安全参数，模拟洪水演进、设备故障、结构渗漏等工况，预判风险影响范围，推演最优处置方案。目前该技术已广泛应用于水闸、泵站群、调水工程等重点水利设施的运维管控中，大幅提升了复杂水利工程的管理精度。

（四）云计算技术：搭建高效运维管理平台

云计算技术为水利运维数据存储、运算、共享提供算力支撑，依托云端平台搭建一体化水利运维管理系统，实现多区域、多类型水利工程的集中管控。相较于传统本地服务器，云计算可弹性匹配算力资源，高效处理海量监测数据，保障系统稳定运行。同时，云端平台可实现运维数据、管理流程、工作台账的云端共享，打破部门、区域数据壁垒，实现运维巡检、隐患上报、整改闭环、档案管理的全流程线上化，提升运维管理的协同性与规范化水平。

四、数字化技术在水利运维应用中的现存问题

当前数字化技术在水利工程运维中的应用已取得显著成效，但行业转型过程中仍存在诸多短板。其一，数据融合程度不足，部分水利工程存在设备标准不统一、数据接口不一致的问题，形成数据孤岛，多源数据无法有效融合分析，难以发挥数据价值。其二，技术应用不均衡，大型重点水利工程数字化运维体系完善，而中小型基层水利工程资金、技术投入不足，设备老旧、数字化覆盖率低，运维智能化水平滞后。其三，专业人才缺口较大，水利运维人员多精通传统运维技术，缺乏数字化设备操作、数据分析、智能系统运维能力，复合型人才短缺制约数字化转型落地。其四，运维体系不完善，部分地区重设备建设、轻运维管理，数字化设备后期维护不到位，存在设备故障、数据失真等问题。

五、优化数字化水利运维应用的实施对策

针对当前应用短板，结合水利运维发展需求，可从四方面推进优化升级。第一，统一数据标准，打破数据壁垒。规范水利监测设备接口、数据传输与存储标准，搭建区域一体化水利数据共享平台，实现多源数据融合互通，提升数据挖掘与应用能力。第二，均衡资源投入，推进全域数字化转型。加大中小型水利工程数字化改造资金投入，普及低成本、高适配的智能感知设备与运维系统，缩小城乡、大小工程数字化运维差距。第三，强化人才培养，组建复合型团队。开展常态化数字化技术培训，针对在岗运维人员普及智能设备操作、大数据分析、孪生系统应用等技能；同时引进水利工程与数字化技术交叉型专业人才，夯实人才支撑。第四，健全运维管理制度，完善长效机制。建立数字化设备定期检修、数据校准、系统更新的常态化制度，明确岗位职责，规范数字化运维流程，保障数字化系统稳定高效运行。

六、结论

数字化技术为水利工程运维转型升级提供了核心支撑，通过物联网、大数据、数字孪生、云计算等技术的融合应用，彻底改变了传统粗放式运维模式，实现水利工程运维的实时化、精细化、智能化、可视化管理，有效提升了水利工程运行安全性与运维效率。当前水利数字化运维仍存在数据融合不足、技术应用不均、人才短缺、体系不完善等问题。未来需持续推进技术创新、标准统一、人才建设与制度完善，深化数字化技术与水利运维的深度融合，全面推进智慧水利建设，为水资源高效利用、水利工程安全稳定运行提供坚实保障。

参考文献：

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• 詹华锋,殷剑峰,金鹏飞.水利工程运行中数字化管理技术应用探讨[J].现代工程科技,2025,4(22):145-148.
• 周巍,韩彬,王泽林.水利工程数字化转型中的自动化与智能优化技术探讨[J].智能制造研究与应用,2025,1(1):169-171.

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