Исследование прогресса в области интеллектуальной инженерии плотины в эпоху умной эпохи

I. Фон и значение

В контексте интеллектуальной эпохи быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), Интернет вещей (IoT) и большие данные стимулируют интеллектуальную трансформацию традиционной гидравлической инженерии. В качестве основной структуры водной инфраструктуры, интеллектуальной конструкции плотины (ICDAM)-ослабляющей интегрированной конструкции с , интеллектуальным дизайном и интеллектуальной работой и техническим обслуживанием (O & M) -становятся ключевыми для повышения качества проекта, эффективности и безопасности при содействии высокотехнологичной, высокоэффективности, высококачественной производительности. Политические инициативы в Китае, такие как руководящие принципы развития интеллектуальной водоснабжения и стратегический план цифрового Китая , еще больше ускоряют скачок от 'Digital Dams ' на 'Smart Dams. '

---

II Библиометрический анализ

1. Тенденции исследования

1.1 Анализ временной шкалы :

• Pre-2015: сосредоточен на оцифровке и информации.

• После 2015 года: всплеск интеллектуальных исследований (глубокое обучение, цифровые близнецы, автономное оборудование).

1.2 Региональный фокус :

• Китайская литература : подчеркивает инженерные практики (управление интеллектуальными водами, цифровые близнецы).

• Международная литература : приоритет развитию алгоритма (нейронные сети, глубокое обучение).

1.3 Глобальное сотрудничество :

• Китай проведет глобальные исследования с партнерскими отношениями (США, Иран, Индия), производя 3 × больше результатов, чем другие страны.

2. Горячие области исследований

Интеллектуальный мониторинг, цифровые близнецы, модели крупных языков (LLMS), генеративный ИИ, беспилотные флоты с уплотнением.

---

Iii. Основные концепции и особенности интеллектуальной строительства плотины

1. Стадии развития

• Стадия 1.0 : Системы, управляемые данными, управляемые данными (например, интеллектуальный мониторинг, беспилотное уплотнение).

• Стадия 2.0 : модели гибридного механизма данных для надежного интеллекта (например, Smart Simulation, Cluster Collaboration).

• Стадия 3.0 : Автономный интеллект (IDAM-AGI), обеспечивая полное адаптивное процесс жизненного цикла принятия решений.

2. Ключевые функции

2.1 Механизм данных интегрированный дизайн :

• Оптимизированные рабочие процессы с использованием суррогатных моделей и физических нейронных сетей (PINN) .
  2.2 Smart Construction :

• Двунаправленная синергия AI-DATA: неразрушенное слияние данных, A-e-усиление качества данных.

• Автономное оборудование: совместные беспилотные ролики , интеллектуальные вибрационные роботы .
  2.3 виртуально-физический симбиоз :

• Цифровые близнецы динамически отражают физические плотины для прогнозирующей оптимизации.

---

IV Инновационные достижения

1. Интеллектуальный дизайн

1.1 Алгоритмы оптимизации :

• Разведка роя (ACO, PSO) для оптимизации морфологии плотины, снижения затрат и воздействия на окружающую среду.
  1.2 Новые структуры :

• Функционально градуированные структуры раздела (FGP) усиливают недостатка.

• Цемент на основе MGO смягчает конфликты контроля температуры.

2. Умное строительство

2.1 Динамическое моделирование :

• Обновления параметров в реальном времени через цифровые близнецы (например, Lianghekou Dam).
  2.2 Интеллектуальный мониторинг :

• Обнаружение однородности гравия (машинное зрение), идентификация грузовика (улучшенные модели желтка).

• Анализ качества вибрации (Resnet-50, распознавание вибрационных видео).
  2.3 Автономное оборудование :

• Беспилотные роликовые флоты (Lianghekou, Shuangjiangkou Projects).

• Вибрирующие роботы с AI (байхетанская плотина).
  2.4 Умное затирка :

• на основе LLM Прогнозирование межмодальных параметров , 3D-моделирование переломов (Nurbs-tin-brep).

3. Интеллектуальная операция

3.1 Поведенческий анализ :

• ML-управляемый прогноз рисков деформации/просачивания (XGBOOST, LSTM).
  3.2 Прогнозирование наводнения :

• Механизмы пространственно -временного внимания повышают точность водохранилища трех ущелье.
  3.3 Обслуживание :

• Прогнозирование неисправностей, управляемого данными и оптимизация стратегии.

---

V. Проблемы

1. Данные и модели :

• Ручной ввод данных ограничивает своевременность; Модели универсальных фундаментов не имеют домена, специфичного обобщения.

2. Технология :

• Сложная координация гетерогенных кластеров оборудования ; Фрагментированные цифровые двойные платформы.

3. Стандарты :

• Текущие коды неадекватно удовлетворяют интеллектуальные потребности (например, динамический контроль температуры ).

---

VI Будущие направления

1. Универсальные модели ИИ :

• Разработка IDAM-AGI интегрируя графики данных и знаний с несколькими источниками.

2. Симбиоз человеческого машины :

• Развивать самоадаптивные кластеры оборудования (например, автономные ролики).

3. Глубокое слияние механизма данных :

• Повысить надежность через PINN ; Гибридная оптимизация O & M.

4. Политика и стандарты :

• Установить коды, включающие метод SR (моделирование полного процесса + снижение прочности).

---

VII. Заключение

Интеллектуальная конструкция плотины перешла от стадии 1.0 (оцифровка) на стадию 2.0 (Smart Systems), что значительно улучшило проектирование, строительство и эффективность O & M. Продвигаясь на стадию 3.0 потребует универсальных моделей ИИ, автономного оборудования и глубокого слияния механизма данных, в конечном итоге, реализуя экосистему с высокой безопасностью высокопозистильной плотины с высокой безопасностью . Эта эволюция обеспечит основополагающую поддержку высококачественной гидравлической инженерной разработки Китая и установит глобальный эталон для интеллектуальной инфраструктуры.

BGT Hydromet, посвященный области интеллектуального мониторинга безопасности плотин, мы участвовали в строительстве почти 3000 небольших резервуаров в Китае для условий условий дождевой воды и услуг по мониторингу безопасности плотины, предоставляя точную информационную гарантию для диспетчеры контроля наводнения резервуара, прогнозирования и досрочного предупреждения.