Forskningsfremgang på Intelligent Dam Engineering i The Smart Era

I. Bakgrunn og betydning

I sammenheng med den smarte æraen driver raske fremskritt innen kunstig intelligens (AI), tingenes internett (IoT) og big data den intelligente transformasjonen av tradisjonell hydraulikkteknikk. Som kjernestrukturen til vanninfrastruktur, har intelligent damkonstruksjon (ICDAM) – som omfatter dataintelligens integrert design , smart konstruksjon og intelligent drift og vedlikehold (O&M) – blitt avgjørende for å forbedre prosjektkvaliteten, effektiviteten og sikkerheten samtidig som den fremmer «høyteknologisk, høyeffektiv, høykvalitets»-produktivitet. Politiske initiativer i Kina, som retningslinjene for utvikling av smart vannbevaring og den digitale strategiplanen for Kina , akselererer spranget fra «digitale demninger» til «smarte demninger».

---

II. Bibliometrisk analyse

1. Forskningstrender

1.1 Tidslinjeanalyse :

• Før 2015: Fokusert på digitalisering og informatisering.

• Etter 2015: Økning i intelligent forskning (dyp læring, digitale tvillinger, autonomt utstyr).

1.2 Regionalt fokus :

• Kinesisk litteratur : Legger vekt på ingeniørpraksis (smart vannhåndtering, digitale tvillinger).

• Internasjonal litteratur : Prioriterer algoritmeutvikling (nevrale nettverk, dyp læring).

1.3 Globalt samarbeid :

• Kina leder global forskning med partnerskap (USA, Iran, India), og produserer 3× flere resultater enn andre nasjoner.

2. Hot forskningsområder

Intelligent overvåking, digitale tvillinger, store språkmodeller (LLM), generativ AI, ubemannede komprimeringsflåter.

---

III. Kjernekonsepter og funksjoner ved intelligent damkonstruksjon

1. Utviklingsstadier

• Trinn 1.0 : Oppgavespesifikke datadrevne systemer (f.eks. smart overvåking, ubemannet komprimering).

• Trinn 2.0 : Hybride datamekanismemodeller for pålitelig intelligens (f.eks. smart simulering, klyngesamarbeid).

• Trinn 3.0 : Autonom intelligens (IDAM-AGI) som muliggjør full livssyklus adaptiv beslutningstaking.

2. Nøkkelfunksjoner

2.1 Data-mekanisme integrert design :

• Optimaliserte arbeidsflyter ved bruk av surrogatmodeller og fysikkinformerte nevrale nettverk (PINN) .
  2.2 Smart Construction :

• Toveis AI-datasynergi: ustrukturert datafusjon, AI-forbedret datakvalitet.

• Autonomt utstyr: samarbeidende ubemannede ruller , intelligente vibrasjonsroboter .
  2.3 Virtuell-fysisk symbiose :

• Digitale tvillinger speiler dynamisk fysiske demninger for prediktiv optimalisering.

---

IV. Innovative fremskritt

1. Intelligent design

1.1 Optimaliseringsalgoritmer :

• Sverm-intelligens (ACO, PSO) for optimalisering av dammorfologi, redusere kostnader og miljøpåvirkninger.
  1.2 Nye strukturer :

• Funksjonelt graderte partisjonsstrukturer (FGPS) forbedrer ugjennomtrengelighet.

• MgO-basert sement reduserer temperaturkontrollkonflikter.

2. Smart konstruksjon

2.1 Dynamisk simulering :

• Parameteroppdateringer i sanntid via digitale tvillinger (f.eks. Lianghekou Dam).
  2.2 Intelligent overvåking :

• Deteksjon av ensartet grus (maskinsyn), lastebilidentifikasjon (forbedrede YOLO-modeller).

• Vibrasjonskvalitetsanalyse (ResNet-50, vibrasjonsvideogjenkjenning).
  2.3 Autonomt utstyr :

• Ubemannede rulleflåter (Lianghekou, Shuangjiangkou-prosjekter).

• AI-drevne vibrerende roboter (Baihetan Dam).
  2.4 Smart fuging :

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

3. Intelligent betjening

3.1 Atferdsanalyse :

• ML-drevet prediksjon av deformasjons-/sivrisiko (XGBoost, LSTM).
  3.2 Flomvarsling :

• Spatiotemporale oppmerksomhetsmekanismer forbedrer Three Gorges Reservoir-nøyaktigheten.
  3.3 Vedlikehold :

• Datadrevet feilprediksjon og strategioptimalisering.

---

V. Utfordringer

1. Data og modeller :

• Manuell datainntasting begrenser aktualitet; universelle grunnmodeller mangler domenespesifikk generalisering.

2. Teknologi :

• Kompleks koordinering av heterogene utstyrsklynger ; fragmenterte digitale tvillingplattformer.

3. Standarder :

• Gjeldende koder dekker utilstrekkelig intelligente behov (f.eks. dynamisk temperaturkontroll ).

---

VI. Fremtidige retninger

1. Universelle AI-modeller :

• Utvikle IDAM-AGI som integrerer multikildedata og kunnskapsgrafer.

2. Menneske-maskin symbiose :

• Utvikle selvtilpassende utstyrsklynger (f.eks. autonome valser).

3. Deep Data-Mechanism Fusion :

• Forbedre påliteligheten via PINN ; hybriddrevet O&M-optimalisering.

4. Retningslinjer og standarder :

• Etabler koder som inkluderer SR-metoden (fullprosesssimulering + styrkereduksjon).

---

VII. Konklusjon

Intelligent damkonstruksjon har gått over fra trinn 1.0 (digitalisering) til trinn 2.0 (smarte systemer), noe som har forbedret design, konstruksjon og O&M-effektivitet betydelig. Å gå videre til trinn 3.0 vil kreve universelle AI-modeller, autonomt utstyr og dyp data-mekanisme-fusjon, som til slutt realiserer et «sprekkefritt» høysikkerhets- og høyeffektivt damøkosystem . Denne utviklingen vil gi grunnleggende støtte for Kinas høykvalitets hydrauliske ingeniørutvikling og sette en global målestokk for intelligent infrastruktur.

BGT Hydromet har forpliktet seg til feltet for intelligent oppfatningssikkerhetsovervåking av DAMS, vi har deltatt i byggingen av nesten 3000 små reservoarer i Kina for regnvannsforhold og damsikkerhetsovervåkingstjenester, og gir nøyaktig informasjonsgaranti for utsendelse av reservoarflomkontroll, prognoser og tidlig varsling.