Onderzoeksvooruitgang op het gebied van intelligente damtechniek in het slimme tijdperk

I. Achtergrond en betekenis

In de context van het slimme tijdperk zijn snelle ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), het Internet of Things (IoT) en big data de drijvende kracht achter de intelligente transformatie van traditionele waterbouwkunde. Als de kernstructuur van de waterinfrastructuur is intelligente damconstructie (ICDAM) – inclusief data-intelligentie geïntegreerd ontwerp , , slimme constructie en intelligente bediening en onderhoud (O&M) – van cruciaal belang geworden voor het verbeteren van de projectkwaliteit, efficiëntie en veiligheid en tegelijkertijd het bevorderen van ‘hightech, hoogefficiënte en hoogwaardige’ productiviteit. Beleidsinitiatieven in China, zoals de Guidelines for Smart Water Conservancy Development en het Digital China Strategic Plan , versnellen de sprong van 'digitale dammen' naar 'slimme dammen' verder.

---

II. Bibliometrische analyse

1. Onderzoekstrends

1.1 Tijdlijnanalyse :

• Pre-2015: Gericht op digitalisering en informatisering.

• Na 2015: toename van intelligent onderzoek (deep learning, digitale tweelingen, autonome apparatuur).

1.2 Regionale focus :

• Chinese literatuur : benadrukt technische praktijken (slim waterbeheer, digitale tweelingen).

• Internationale literatuur : Geeft prioriteit aan de ontwikkeling van algoritmen (neurale netwerken, deep learning).

1.3 Mondiale samenwerking :

• China leidt mondiaal onderzoek met partnerschappen (VS, Iran, India) en produceert driemaal meer resultaten dan andere landen.

2. Hete onderzoeksgebieden

Intelligente monitoring, digitale tweelingen, grote taalmodellen (LLM's), generatieve AI, onbemande verdichtingsvloten.

---

III. Kernconcepten en kenmerken van intelligente dambouw

1. Ontwikkelingsfasen

• Fase 1.0 : Taakspecifieke datagestuurde systemen (bijvoorbeeld slimme monitoring, onbemande verdichting).

• Fase 2.0 : Hybride datamechanismemodellen voor betrouwbare intelligentie (bijvoorbeeld slimme simulatie, clustersamenwerking).

• Fase 3.0 : Autonome intelligentie (IDAM-AGI) die adaptieve besluitvorming over de hele levenscyclus mogelijk maakt.

2. Belangrijkste kenmerken

2.1 Datamechanisme geïntegreerd ontwerp :

• Geoptimaliseerde workflows met behulp van surrogaatmodellen en op fysica geïnformeerde neurale netwerken (PINN) .
  2.2 Slimme constructie :

• Bidirectionele AI-datasynergie: ongestructureerde datafusie, AI-verbeterde datakwaliteit.

• Autonome uitrusting: collaboratieve onbemande walsen , intelligente trilrobots .
  2.3 Virtueel-fysieke symbiose :

• Digitale tweelingen spiegelen op dynamische wijze fysieke dammen voor voorspellende optimalisatie.

---

IV. Innovatieve vooruitgang

1. Intelligent ontwerp

1.1 Optimalisatie-algoritmen :

• Zwermintelligentie (ACO, PSO) voor optimalisatie van de dammorfologie, waardoor de kosten en de impact op het milieu worden verlaagd.
  1.2 Nieuwe structuren :

• Functioneel gegradeerde scheidingsstructuren (FGPS) verbeteren de ondoordringbaarheid.

• Op MgO gebaseerd cement verzacht conflicten in de temperatuurbeheersing.

2. Slimme constructie

2.1 Dynamische simulatie :

• Realtime parameterupdates via digitale tweelingen (bijv. Lianghekou Dam).
  2.2 Intelligente monitoring :

• Detectie van grinduniformiteit (machine vision), vrachtwagenidentificatie (verbeterde YOLO-modellen).

• Analyse van trillingskwaliteit (ResNet-50, trillingsvideoherkenning).
  2.3 Autonome uitrusting :

• Onbemande rollenvloten (projecten Lianghekou, Shuangjiangkou).

• AI-aangedreven vibrerende robots (Baihetan Dam).
  2.4 Slim voegen :

• Op LLM gebaseerde cross-modale parametervoorspelling , 3D-breukmodellering (NURBS-TIN-Brep).

3. Intelligente bediening

3.1 Gedragsanalyse :

• ML-gestuurde voorspelling van vervormings-/lekkagerisico’s (XGBoost, LSTM).
  3.2 Overstromingsvoorspellingen :

• Spatiotemporele aandachtsmechanismen verbeteren de nauwkeurigheid van het Three Gorges Reservoir.
  3.3 Onderhoud :

• Datagestuurde foutvoorspelling en strategie-optimalisatie.

---

V. Uitdagingen

1. Gegevens & modellen :

• Handmatige gegevensinvoer beperkt de tijdigheid; universele basismodellen ontberen domeinspecifieke generalisatie.

2. Technologie :

• Complexe coördinatie van heterogene apparatuurclusters ; gefragmenteerde digitale tweelingplatforms.

3. Normen :

• De huidige codes komen onvoldoende tegemoet aan intelligente behoeften (bijvoorbeeld dynamische temperatuurregeling ).

---

VI. Toekomstige richtingen

1. Universele AI-modellen :

• Ontwikkel IDAM-AGI door gegevens uit meerdere bronnen en kennisgrafieken te integreren.

2. Mens-machine symbiose :

• Ontwikkel zelfaanpassende apparatuurclusters (bijvoorbeeld autonome rollen).

3. Diepe fusie van datamechanismen :

• Verbeter de betrouwbaarheid via PINN ; hybride gedreven O&M-optimalisatie.

4. Beleid en normen :

• Opstellen van codes waarin de SR-methode is opgenomen (volledige processimulatie + sterktereductie).

---

VII. Conclusie

De intelligente damconstructie is overgegaan van fase 1.0 (digitalisering) naar fase 2.0 (slimme systemen), waardoor het ontwerp, de constructie en de O&M-efficiëntie aanzienlijk zijn verbeterd. Voor de voortgang naar fase 3.0 zijn universele AI-modellen, autonome apparatuur en een diepgaande fusie van datamechanismen nodig, waardoor uiteindelijk een 'scheurvrij', uiterst veilig en efficiënt dam-ecosysteem kan worden gerealiseerd . Deze evolutie zal fundamentele steun bieden voor China's hoogwaardige waterbouwkundige ontwikkeling en een mondiale maatstaf vormen voor intelligente infrastructuur.

BGT Hydromet zet zich in op het gebied van intelligente perceptie-veiligheidsmonitoring van DAMS. We hebben deelgenomen aan de bouw van bijna 3.000 kleine reservoirs in China voor regenwatercondities en monitoringdiensten voor de veiligheid van dammen, waardoor nauwkeurige informatie wordt geboden voor het verzenden, voorspellen en vroegtijdig waarschuwen van overstromingen van reservoirs.