현명한 시대의 맥락에서 인공 지능 (AI), 사물 인터넷 (IoT) 및 빅 데이터의 급속한 발전은 전통적인 유압 공학의 지능형 변화를 주도하고 있습니다. 수자원 인프라의 핵심 구조 인 ICDAM (Intelligent Dam Construction) ( 데이터 지능 통합 디자인 , 스마트 구성 및 지능형 운영 및 유지 보수 (O & M) 는 프로젝트 품질, 효율성 및 안전성을 향상시키기 위해 중추적 인 것이 었습니다. 과 같은 중국의 정책 이니셔티브는 Smart Water Conservancy Development 및 Digital China Strategic Plan 'Digital Dams '에서 'Smart Dams. '으로 도약을 더욱 가속화합니다.
1.1 타임 라인 분석 :
2015 년 이전 : 디지털화 및 정보화 에 중점을 두었습니다.
2015 년 이후 : 지능형 연구 (딥 러닝, 디지털 쌍둥이, 자율 장비)의 급증.
1.2 지역 초점 :
중국 문학 : 엔지니어링 관행 (Smart Water Management, Digital Twins)을 강조합니다.
국제 문헌 : 알고리즘 개발 우선 순위 (신경망, 딥 러닝).
1.3 글로벌 협업 :
중국은 파트너십 (미국,이란, 인도)으로 글로벌 연구를 이끌고 3 × 더 많은 생산량을 생산합니다. 다른 국가보다
지능형 모니터링, 디지털 쌍둥이, 대형 언어 모델 (LLMS), 생성 AI, 무인 압축 차량.
1.0 단계 : 작업 별 데이터 중심 시스템 (예 : 스마트 모니터링, 무인 압축).
2 단계 : 신뢰할 수있는 지능을위한 하이브리드 데이터 메커니즘 모델 (예 : 스마트 시뮬레이션, 클러스터 협업).
3.0 단계 : 자율 지능 (IDAM-AGI) 전체 수명주기 적응 적 의사 결정 가능.
2.1 데이터 메커니즘 통합 설계 :
대리 모델 및 물리 정보 신경 네트워크 (PINN) .
2.2 스마트 구조를 사용한 최적화 된 워크 플로 :
양방향 AI-Data Synergy : 구조화되지 않은 데이터 융합, AI-Enhanced Data 품질.
자율 장비 : 공동 작업되지 않은 롤러 , 지능적 진동 로봇 .
2.3 가상-물리 공생 :
디지털 쌍둥이는 예측 최적화를 위해 물리적 댐을 동적으로 반영합니다.
1.1 최적화 알고리즘 :
댐 형태 최적화를위한 Swarm Intelligence (ACO, PSO) , 비용 및 환경 영향 감소.
1.2 소설 구조 :
기능적으로 등급이 매겨진 파티션 구조 (FGP)는 불완전 성을 향상시킵니다.
MGO 기반 시멘트는 온도 제어 충돌을 완화시킵니다.
2.1 동적 시뮬레이션 :
Digital Twins (예 : Lianghekou Dam)를 통한 실시간 매개 변수 업데이트.
2.2 지능형 모니터링 :
자갈 균일 성 감지 (기계 비전), 트럭 식별 (개선 된 Yolo 모델).
진동 품질 분석 (Resnet-50, 진동 비디오 인식).
2.3 자율 장비 :
무인 롤러 함대 (Lianghekou, Shuangjiangkou 프로젝트).
AI 구동 진동 로봇 (Baihetan Dam).
2.4 스마트 그라우팅 :
LLM 기반 교차 모달 매개 변수 예측 , 3D 파단 모델링 (Nurbs-Tin-Brep).
3.1 행동 분석 :
변형/누출 위험의 ML 구동 예측 (XGBOOST, LSTM).
3.2 홍수 예측 :
시공간주의주의 메커니즘은 3 개의 협곡 저수지 정확도를 향상시킵니다.
3.3 유지 :
데이터 중심 결함 예측 및 전략 최적화.
데이터 및 모델 :
수동 데이터 입력은 적시성을 제한합니다. 유니버설 파운데이션 모델에는 도메인 별 일반화가 부족합니다.
기술 :
의 복잡한 조정 이기종 장비 클러스터 ; 단편화 된 디지털 트윈 플랫폼.
표준 :
현재 코드는 부적절하게 지능적인 요구를 해결합니다 (예 : 동적 온도 제어 ).
범용 AI 모델 :
개발하십시오 . Idam-Agi를 다중 소스 데이터 및 지식 그래프를 통합하는
인간-기계 공생 :
발전 시키십시오 자체 적응 장비 클러스터를 (예 : 자율 롤러).
딥 데이터 메커니즘 융합 :
통한 신뢰성 향상 PINN을 ; 하이브리드 구동 O & M 최적화.
정책 및 표준 :
통합 한 코드를 설정합니다 SR 방법을 (전체 프로세스 시뮬레이션 + 강도 감소).
지능형 댐 구조는 전환하여 1.0 단계 (디지털화) 에서 2.0 단계 (스마트 시스템)로 설계, 구성 및 O & M 효율성을 크게 향상 시켰습니다. 로 전진하려면 3.0 단계 범용 AI 모델, 자율 장비 및 심층 데이터 메커니즘 융합이 필요하며 궁극적으로 '균열이없는 '고 안전성, 고효율 댐 생태계를 실현합니다 . 이 진화는 중국의 고품질 유압 엔지니어링 개발에 대한 기본적인 지원을 제공하고 지능형 인프라를위한 글로벌 벤치 마크를 설정할 것입니다.
BGT Hydromet은 지능형 인식 안전 모니터링 분야에 전념하여 댐의 안전 모니터링에 참여한 우리는 빗물 조건 및 댐 안전 모니터링 서비스를 위해 중국에 거의 3,000 개의 소규모 저수지 건설에 참여하여 저수지 홍수 통제 파견, 예측 및 조기 경고에 대한 정확한 정보 보장을 제공했습니다.
