Прогресс исследований в области интеллектуальной конструкции плотин в эпоху умных технологий

I. Предыстория и значение

В контексте «умной» эпохи быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей (IoT) и больших данных стимулирует интеллектуальную трансформацию традиционной гидротехники. Интеллектуальное строительство плотин (ICDAM), являющееся основной структурой водной инфраструктуры (ICDAM), включающее в себя комплексное проектирование с использованием данных и , интеллектуальное строительство , а также интеллектуальную эксплуатацию и техническое обслуживание (O&M), стало ключевым для повышения качества, эффективности и безопасности проекта, одновременно способствуя «высокотехнологичной, высокоэффективной и высококачественной» производительности. Политические инициативы в Китае, такие как «Руководство по развитию разумного водосбережения» и « Стратегический план цифрового Китая» , еще больше ускоряют переход от «цифровых плотин» к «умным плотинам».

---

II. Библиометрический анализ

1. Тенденции исследований

1.1 Анализ временной шкалы :

• До 2015 года: основное внимание уделяется цифровизации и информатизации..

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

1.2 Региональная направленность :

• Китайская литература : особое внимание уделяется инженерным практикам (умное управление водными ресурсами, цифровые двойники).

• Международная литература : Приоритет отдает разработке алгоритмов (нейронные сети, глубокое обучение).

1.3 Глобальное сотрудничество :

• Китай возглавляет глобальные исследования в партнерстве с США, Ираном, Индией, производя в 3 раза больше результатов, чем другие страны.

2. Горячие области исследований

Интеллектуальный мониторинг, цифровые двойники, большие языковые модели (LLM), генеративный искусственный интеллект, беспилотные машины для уплотнения грунта.

---

III. Основные концепции и особенности интеллектуального строительства плотин

1. Этапы разработки

• Этап 1.0 : Системы, управляемые данными для конкретных задач (например, интеллектуальный мониторинг, беспилотное уплотнение).

• Этап 2.0 : Гибридные модели механизмов данных для надежного интеллекта (например, интеллектуальное моделирование, сотрудничество в кластерах).

• Этап 3.0 : Автономный интеллект (IDAM-AGI), обеспечивающий адаптивное принятие решений на протяжении всего жизненного цикла.

2. Ключевые особенности

2.1 Интегрированный дизайн механизма данных :

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

• Двунаправленная синергия ИИ-данных: объединение неструктурированных данных, повышение качества данных с помощью ИИ.

• Автономное оборудование: коллаборативные беспилотные катки, , интеллектуальные вибрационные роботы. .
  2.3 Виртуально-физический симбиоз :

• Цифровые двойники динамически отражают физические плотины для прогнозной оптимизации.

---

IV. Инновационные достижения

1. Интеллектуальный дизайн

1.1 Алгоритмы оптимизации :

• Роевой интеллект (ACO, PSO) для оптимизации морфологии плотин, снижения затрат и воздействия на окружающую среду.
  1.2 Новые структуры :

• Функционально-дифференцированные перегородки (FGPS) повышают непроницаемость.

• Цемент на основе MgO смягчает конфликты с контролем температуры.

2. Умное строительство

2.1 Динамическое моделирование :

• Обновление параметров в режиме реального времени через цифровые двойники (например, плотина Лянхекоу).
  2.2 Интеллектуальный мониторинг :

• Обнаружение однородности гравия (машинное зрение), идентификация грузовиков (улучшенные модели YOLO).

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

• Беспилотные роликовые парки (проекты Лянхекоу, Шуанцзянкоу).

• Вибрирующие роботы с искусственным интеллектом (плотина Байхетан).
  2.4 Умная затирка :

• на основе LLM Прогнозирование кросс-модальных параметров , 3D-моделирование трещин (NURBS-TIN-Brep).

3. Интеллектуальная работа

3.1 Поведенческий анализ :

• Прогнозирование рисков деформации/просачивания на основе машинного обучения (XGBoost, LSTM).
  3.2 Прогноз наводнений :

• Пространственно-временные механизмы внимания улучшают точность «Водохранилища Трех Ущелий».
  3.3 Обслуживание :

• Прогнозирование неисправностей на основе данных и оптимизация стратегии.

---

V. Проблемы

1. Данные и модели :

• Ручной ввод данных ограничивает своевременность; В универсальных базовых моделях отсутствует обобщение для конкретной предметной области.

2. Технология :

• Комплексная координация разнородных кластеров оборудования ; фрагментированные платформы цифровых двойников.

3. Стандарты :

• Действующие нормы неадекватно удовлетворяют интеллектуальные потребности (например, динамический контроль температуры ).

---

VI. Будущие направления

1. Универсальные модели ИИ :

• Разработать IDAM-AGI , интегрируя данные из нескольких источников и графики знаний.

2. Человеко-машинный симбиоз :

• Развивайте кластеры самоадаптируемого оборудования (например, автономные катки).

3. Глубокое слияние механизмов данных :

• Повышение надежности с помощью PINN ; гибридная оптимизация эксплуатации и обслуживания.

4. Политика и стандарты :

• Установите нормы, включающие метод SR (полное моделирование процесса + снижение прочности).

---

VII. Заключение

Интеллектуальное строительство плотин перешло от этапа 1.0 (цифровизация) к этапу 2.0 (умные системы), что значительно повышает эффективность проектирования, строительства и эксплуатации и технического обслуживания. Переход к этапу 3.0 потребует универсальных моделей искусственного интеллекта, автономного оборудования и глубокого объединения механизмов данных, что в конечном итоге позволит создать «без трещин» высокобезопасную и высокоэффективную экосистему плотин . Эта эволюция обеспечит фундаментальную поддержку для развития высококачественной гидротехники в Китае и установит глобальный стандарт для интеллектуальной инфраструктуры.

BGT Hydromet занимается интеллектуальным мониторингом безопасности восприятия DAMS. Мы участвовали в строительстве почти 3000 небольших резервуаров в Китае для мониторинга состояния дождевой воды и услуг по мониторингу безопасности плотин, обеспечивая точную информационную гарантию для диспетчеризации, прогнозирования и раннего предупреждения по борьбе с наводнениями в водохранилищах.