Nel contesto dell’era intelligente, i rapidi progressi dell’intelligenza artificiale (AI), dell’Internet delle cose (IoT) e dei big data stanno guidando la trasformazione intelligente dell’ingegneria idraulica tradizionale. Essendo la struttura centrale delle infrastrutture idriche, la costruzione intelligente di dighe (ICDAM), che comprende la progettazione integrata con intelligenza dei dati , , la costruzione intelligente e il funzionamento e la manutenzione intelligenti (O&M), è diventata fondamentale per migliorare la qualità, l'efficienza e la sicurezza del progetto, promuovendo al contempo la produttività 'ad alta tecnologia, alta efficienza e alta qualità'. Le iniziative politiche in Cina, come le Linee guida per lo sviluppo della conservazione intelligente dell'acqua e il Piano strategico per la Cina digitale , accelerano ulteriormente il salto dalle 'dighe digitali' alle 'dighe intelligenti'.
II. Analisi bibliometrica
1. Tendenze della ricerca
1.1 Analisi della cronologia :
Pre-2015: focalizzato sulla digitalizzazione e l'informatizzazione.
Dopo il 2015: aumento della ricerca intelligente (deep learning, gemelli digitali, apparecchiature autonome).
Letteratura internazionale : dà priorità allo sviluppo di algoritmi (reti neurali, deep learning).
1.3 Collaborazione globale :
La Cina guida la ricerca globale con partenariati (Stati Uniti, Iran, India), producendo 3 volte più risultati rispetto ad altre nazioni.
2. Aree di ricerca calde
Monitoraggio intelligente, gemelli digitali, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), intelligenza artificiale generativa, flotte di compattazione senza pilota.
III. Concetti fondamentali e caratteristiche della costruzione intelligente di dighe
1. Fasi di sviluppo
Fase 1.0 : sistemi basati su dati specifici per attività (ad es. monitoraggio intelligente, compattazione senza operatore).
Fase 2.0 : modelli ibridi di meccanismi di dati per un'intelligenza affidabile (ad esempio, simulazione intelligente, collaborazione tra cluster).
Fase 3.0 : Intelligenza autonoma (IDAM-AGI) che consente un processo decisionale adattivo nell'intero ciclo di vita.
2. Caratteristiche principali
2.1 Progettazione integrata del meccanismo dati :
Flussi di lavoro ottimizzati utilizzando modelli surrogati e reti neurali basate sulla fisica (PINN) . 2.2 Costruzione intelligente :
Sinergia bidirezionale tra dati e intelligenza artificiale: fusione dei dati non strutturati, qualità dei dati migliorata dall'intelligenza artificiale.
basata su LLM Previsione dei parametri cross-modali , modellazione 3D delle fratture (NURBS-TIN-Brep).
3. Operazione intelligente
3.1 Analisi comportamentale :
Previsione basata su ML dei rischi di deformazione/infiltrazione (XGBoost, LSTM). 3.2 Previsione delle inondazioni :
I meccanismi di attenzione spaziotemporale migliorano la precisione del Three Gorges Reservoir. 3.3 Manutenzione :
Previsione dei guasti basata sui dati e ottimizzazione della strategia.
V. Sfide
Dati e modelli :
L'immissione manuale dei dati limita la tempestività; i modelli di fondazione universale mancano di generalizzazione specifica per dominio.
Tecnologia :
Coordinamento complesso di cluster di apparecchiature eterogenee ; piattaforme gemelle digitali frammentate.
Standard :
I codici attuali non rispondono adeguatamente alle esigenze intelligenti (ad esempio, il controllo dinamico della temperatura ).
VI. Direzioni future
Modelli di IA universali :
Sviluppa IDAM-AGI integrando dati multi-fonte e grafici della conoscenza.
Simbiosi uomo-macchina :
Evolvere cluster di attrezzature auto-adattative (ad esempio, rulli autonomi).
Fusione profonda del meccanismo dei dati :
Migliora l'affidabilità tramite PINN ; ottimizzazione O&M guidata da sistemi ibridi.
Politica e standard :
Stabilire codici che incorporino il metodo SR (simulazione dell'intero processo + riduzione della resistenza).
VII. Conclusione
La costruzione intelligente di dighe è passata dalla Fase 1.0 (digitalizzazione) alla Fase 2.0 (sistemi intelligenti), migliorando significativamente l’efficienza di progettazione, costruzione e O&M. Il passaggio alla Fase 3.0 richiederà modelli di intelligenza artificiale universali, apparecchiature autonome e una profonda fusione di meccanismi di dati, per realizzare in ultima analisi un ecosistema di dighe ad alta sicurezza ed alta efficienza “privo di crepe” . Questa evoluzione fornirà un supporto fondamentale per lo sviluppo dell’ingegneria idraulica di alta qualità della Cina e stabilirà un punto di riferimento globale per le infrastrutture intelligenti.
BGT Hydromet impegnata nel campo del monitoraggio intelligente della sicurezza della percezione dei DAMS, ha partecipato alla costruzione di quasi 3.000 piccoli bacini idrici in Cina per le condizioni dell'acqua piovana e servizi di monitoraggio della sicurezza delle dighe, fornendo una garanzia di informazioni accurate per l'invio, la previsione e l'allarme tempestivo del controllo delle inondazioni dei bacini.
