Forskningsfremskridt om intelligent dæmningsteknik i den smarte æra

I. Baggrund og betydning

I forbindelse med den smarte æra driver hurtige fremskridt inden for kunstig intelligens (AI), tingenes internet (IoT) og big data den intelligente transformation af traditionel vandteknik. Som kernestrukturen i vandinfrastruktur er intelligent dæmningskonstruktion (ICDAM) – omfattende data-intelligence integreret design , smart konstruktion og intelligent drift og vedligeholdelse (O&M) – blevet afgørende for at forbedre projektkvaliteten, effektiviteten og sikkerheden og samtidig fremme 'højteknologisk, højeffektiv, højkvalitets'-produktivitet. Politiske initiativer i Kina, såsom Guidelines for Smart Water Conservancy Development og Digital China Strategic Plan , fremskynder springet fra 'digitale dæmninger' til 'smarte dæmninger' yderligere.

---

II. Bibliometrisk Analyse

1. Forskningstendenser

1.1 Tidslinjeanalyse :

• Før 2015: Fokus på digitalisering og informatisering.

• Post-2015: Fremgang i intelligent forskning (deep learning, digitale tvillinger, autonomt udstyr).

1.2 Regionalt fokus :

• Kinesisk litteratur : Lægger vægt på ingeniørpraksis (smart vandforvaltning, digitale tvillinger).

• International litteratur : Prioriterer algoritmeudvikling (neurale netværk, deep learning).

1.3 Globalt samarbejde :

• Kina fører global forskning med partnerskaber (USA, Iran, Indien), der producerer 3× flere output end andre nationer.

2. Varme forskningsområder

Intelligent overvågning, digitale tvillinger, store sprogmodeller (LLM'er), generativ AI, ubemandede komprimeringsflåder.

---

III. Kernekoncepter og funktioner i intelligent dæmningskonstruktion

1. Udviklingsstadier

• Fase 1.0 : Opgavespecifikke datadrevne systemer (f.eks. smart overvågning, ubemandet komprimering).

• Trin 2.0 : Hybride datamekanismemodeller til pålidelig intelligens (f.eks. smart simulering, klyngesamarbejde).

• Trin 3.0 : Autonom intelligens (IDAM-AGI), der muliggør fuld livscyklus adaptiv beslutningstagning.

2. Nøglefunktioner

2.1 Data-mekanisme integreret design :

• Optimerede arbejdsgange ved hjælp af surrogatmodeller og fysik-informerede neurale netværk (PINN) .
  2.2 Smart Construction :

• Tovejs AI-datasynergi: ustruktureret datafusion, AI-forbedret datakvalitet.

• Autonomt udstyr: kollaborative ubemandede ruller , intelligente vibrationsrobotter .
  2.3 Virtuel-fysisk symbiose :

• Digitale tvillinger spejler dynamisk fysiske dæmninger for forudsigelig optimering.

---

IV. Innovative fremskridt

1. Intelligent design

1.1 Optimeringsalgoritmer :

• Sværm-intelligens (ACO, PSO) til optimering af dæmningsmorfologi, reduktion af omkostninger og miljøpåvirkninger.
  1.2 Nye strukturer :

• Funktionelt graderede partitionsstrukturer (FGPS) øger uigennemtrængeligheden.

• MgO-baseret cement afbøder temperaturkontrolkonflikter.

2. Smart konstruktion

2.1 Dynamisk simulering :

• Parameteropdateringer i realtid via digitale tvillinger (f.eks. Lianghekou Dam).
  2.2 Intelligent overvågning :

• Detektion af grusensartethed (maskinsyn), lastbilidentifikation (forbedrede YOLO-modeller).

• Vibrationskvalitetsanalyse (ResNet-50, vibrationsvideogenkendelse).
  2.3 Autonomt udstyr :

• Ubemandede rulleflåder (Lianghekou, Shuangjiangkou-projekter).

• AI-drevne vibrerende robotter (Baihetan Dam).
  2.4 Smart fugning :

• LLM-baseret cross-modal parameter forudsigelse , 3D fraktur modellering (NURBS-TIN-Brep).

3. Intelligent betjening

3.1 Adfærdsanalyse :

• ML-drevet forudsigelse af deformations-/udsivningsrisici (XGBoost, LSTM).
  3.2 Oversvømmelsesprognose :

• Spatiotemporale opmærksomhedsmekanismer forbedrer Three Gorges Reservoirs nøjagtighed.
  3.3 Vedligeholdelse :

• Datadrevet fejlforudsigelse og strategioptimering.

---

V. Udfordringer

1. Data og modeller :

• Manuel dataindtastning begrænser aktualitet; universelle fundamentmodeller mangler domænespecifik generalisering.

2. Teknologi :

• Kompleks koordinering af heterogene udstyrsklynger ; fragmenterede digitale tvillingeplatforme.

3. Standarder :

• Nuværende koder imødekommer utilstrækkeligt intelligente behov (f.eks. dynamisk temperaturstyring ).

---

VI. Fremtidige retninger

1. Universal AI-modeller :

• Udvikle IDAM-AGI , der integrerer multi-source data og viden grafer.

2. Menneske-maskine symbiose :

• Udvikle selvadaptive udstyrsklynger (f.eks. autonome ruller).

3. Deep Data-Mechanism Fusion :

• Forbedre pålideligheden via PINN ; hybriddrevet O&M-optimering.

4. Politik og standarder :

• Etabler koder, der inkorporerer SR-metoden (fuldprocessimulering + styrkereduktion).

---

VII. Konklusion

Intelligent dæmningskonstruktion er gået fra trin 1.0 (digitalisering) til trin 2.0 (smarte systemer), hvilket væsentligt forbedrer design, konstruktion og O&M-effektivitet. At gå videre til trin 3.0 vil kræve universelle AI-modeller, autonomt udstyr og dyb data-mekanisme-fusion, hvilket i sidste ende realiserer et 'revnefri' højsikkerheds- og højeffektivt dæmningsøkosystem . Denne udvikling vil give grundlæggende støtte til Kinas højkvalitets hydrauliske ingeniørudvikling og sætte et globalt benchmark for intelligent infrastruktur.

BGT Hydromet forpligtet sig til området for intelligent perception sikkerhedsovervågning af DAMS, vi har deltaget i konstruktionen af ​​næsten 3.000 små reservoirer i Kina til regnvandsforhold og dæmningssikkerhedsovervågningstjenester, hvilket giver nøjagtig informationsgaranti for afsendelse af reservoiroversvømmelseskontrol, prognoser og tidlig varsling.