Kemajuan Penyelidikan tentang Kejuruteraan Empangan Pintar dalam Era Pintar

I. Latar Belakang dan Kepentingan

Dalam konteks era pintar, kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (AI), Internet of Things (IoT) dan data besar memacu transformasi pintar kejuruteraan hidraulik tradisional. Sebagai struktur teras infrastruktur air, pembinaan empangan pintar (ICDAM)—merangkumi reka bentuk bersepadu kecerdasan data , pembinaan pintar , dan operasi dan penyelenggaraan pintar (O&M) —telah menjadi penting untuk meningkatkan kualiti, kecekapan dan keselamatan projek sambil memupuk produktiviti 'berteknologi tinggi, kecekapan tinggi, berkualiti tinggi'. Inisiatif dasar di China, seperti Garis Panduan untuk Pembangunan Pemeliharaan Air Pintar dan Pelan Strategik Digital China , mempercepatkan lagi lonjakan daripada 'empangan digital' kepada 'empangan pintar.'

---

II. Analisis Bibliometrik

1. Trend Penyelidikan

1.1 Analisis Garis Masa :

• Pra-2015: Fokus pada pendigitalan dan pemformatan.

• Selepas 2015: Lonjakan dalam penyelidikan pintar (pembelajaran mendalam, kembar digital, peralatan autonomi).

1.2 Tumpuan Serantau :

• Kesusasteraan Cina : Menekankan amalan kejuruteraan (pengurusan air pintar, kembar digital).

• Kesusasteraan antarabangsa : Mengutamakan pembangunan algoritma (rangkaian saraf, pembelajaran mendalam).

1.3 Kerjasama Global :

• China mengetuai penyelidikan global dengan perkongsian (AS, Iran, India), menghasilkan 3x lebih banyak output daripada negara lain.

2. Kawasan Penyelidikan Panas

Pemantauan pintar, kembar digital, model bahasa besar (LLM), AI generatif, armada pemadatan tanpa pemandu.

---

III. Konsep Teras dan Ciri Pembinaan Empangan Pintar

1. Peringkat Pembangunan

• Peringkat 1.0 : Sistem dipacu data khusus tugas (cth, pemantauan pintar, pemadatan tanpa pemandu).

• Peringkat 2.0 : Model mekanisme data hibrid untuk kecerdasan yang boleh dipercayai (cth, simulasi pintar, kerjasama kelompok).

• Peringkat 3.0 : Kepintaran autonomi (IDAM-AGI) membolehkan kitaran hayat penuh membuat keputusan penyesuaian.

2. Ciri-ciri Utama

2.1 Reka Bentuk Bersepadu Mekanisme Data :

• Aliran kerja yang dioptimumkan menggunakan model pengganti dan rangkaian saraf bermaklumat fizik (PINN) .
  2.2 Pembinaan Pintar :

• Sinergi data AI dua hala: gabungan data tidak berstruktur, kualiti data dipertingkatkan AI.

• Peralatan autonomi: penggelek tanpa pemandu kolaboratif , robot getaran pintar .
  2.3 Simbiosis Fizikal Maya :

• Kembar digital secara dinamik mencerminkan empangan fizikal untuk pengoptimuman ramalan.

---

IV. Kemajuan Inovatif

1. Reka Bentuk Pintar

1.1 Algoritma Pengoptimuman :

• Perisikan kawanan (ACO, PSO) untuk pengoptimuman morfologi empangan, mengurangkan kos dan kesan alam sekitar.
  1.2 Struktur Novel :

• Struktur partition gred berfungsi (FGPS) meningkatkan ketaktelapan.

• Simen berasaskan MgO mengurangkan konflik kawalan suhu.

2. Pembinaan Pintar

2.1 Simulasi Dinamik :

• Kemas kini parameter masa nyata melalui kembar digital (cth, Empangan Lianghekou).
  2.2 Pemantauan Pintar :

• Pengesanan keseragaman kerikil (penglihatan mesin), pengenalan trak (model YOLO yang dipertingkatkan).

• Analisis kualiti getaran (ResNet-50, pengecaman video getaran).
  2.3 Peralatan Autonomi :

• Armada penggelek tanpa pemandu (projek Lianghekou, Shuangjiangkou).

• Robot bergetar berkuasa AI (Empangan Baihetan).
  2.4 Grouting Pintar :

• berasaskan LLM Ramalan parameter rentas modal , pemodelan patah 3D (NURBS-TIN-Brep).

3. Operasi Pintar

3.1 Analisis Tingkah Laku :

• Ramalan didorong ML tentang risiko ubah bentuk/resapan (XGBoost, LSTM).
  3.2 Ramalan Banjir :

• Mekanisme perhatian spatiotemporal meningkatkan ketepatan Takungan Three Gorges.
  3.3 Penyelenggaraan :

• Ramalan kesalahan dipacu data dan pengoptimuman strategi.

---

V. Cabaran

1. Data & Model :

• Kemasukan data manual mengehadkan ketepatan masa; model asas universal tidak mempunyai generalisasi khusus domain.

2. Teknologi :

• Penyelarasan kompleks kluster peralatan heterogen ; platform berkembar digital berpecah-belah.

3. Piawaian :

• Kod semasa tidak memenuhi keperluan pintar (cth, kawalan suhu dinamik ).

---

VI. Hala Tuju Masa Depan

1. Model AI Universal :

• Membangunkan IDAM-AGI menyepadukan data berbilang sumber dan graf pengetahuan.

2. Simbiosis Manusia-Mesin :

• Kembangkan kelompok peralatan penyesuaian diri (cth, penggelek autonomi).

3. Gabungan Mekanisme Data Dalam :

• Tingkatkan kebolehpercayaan melalui PINN ; pengoptimuman O&M dipacu hibrid.

4. Dasar & Standard :

• Wujudkan kod yang menggabungkan Kaedah SR (simulasi proses penuh + pengurangan kekuatan).

---

VII. Kesimpulan

Pembinaan empangan pintar telah beralih daripada Peringkat 1.0 (pendigitalan) kepada Peringkat 2.0 (sistem pintar), meningkatkan reka bentuk, pembinaan dan kecekapan O&M dengan ketara. Memajukan ke Peringkat 3.0 memerlukan model AI universal, peralatan autonomi dan gabungan mekanisme data yang mendalam, akhirnya merealisasikan ekosistem empangan yang 'bebas retak' keselamatan tinggi dan berkecekapan tinggi . Evolusi ini akan menyediakan sokongan asas untuk pembangunan kejuruteraan hidraulik berkualiti tinggi China dan menetapkan penanda aras global untuk infrastruktur pintar.

BGT Hydromet komited dalam bidang pemantauan keselamatan persepsi pintar DAMS, kami telah mengambil bahagian dalam pembinaan hampir 3,000 takungan kecil di China untuk keadaan air hujan dan perkhidmatan pemantauan keselamatan empangan, menyediakan jaminan maklumat yang tepat untuk penghantaran kawalan banjir takungan, peramalan dan amaran awal.