Forskningsframsteg om intelligent damteknik i den smarta eran

I. Bakgrund och betydelse

I samband med den smarta eran driver snabba framsteg inom artificiell intelligens (AI), Internet of Things (IoT) och big data den intelligenta omvandlingen av traditionell vattenteknik. Som kärnstrukturen för vatteninfrastruktur har intelligent dammkonstruktion (ICDAM) – som omfattar dataintelligens integrerad design , smart konstruktion och intelligent drift och underhåll (O&M) – blivit avgörande för att förbättra projektkvaliteten, effektiviteten och säkerheten samtidigt som den främjar 'högteknologisk, högeffektiv, högkvalitativ' produktivitet. Politiska initiativ i Kina, såsom riktlinjerna för utveckling av smart vattenvård och den digitala strategiplanen för Kina , påskyndar språnget från 'digitala dammar' till 'smarta dammar' ytterligare.

---

II. Bibliometrisk analys

1. Forskningstrender

1.1 Tidslinjeanalys :

• Pre-2015: Fokuserad på digitalisering och informatisering.

• Efter 2015: En ökning av intelligent forskning (djupinlärning, digitala tvillingar, autonom utrustning).

1.2 Regionalt fokus :

• Kinesisk litteratur : betonar ingenjörspraxis (smart vattenhantering, digitala tvillingar).

• Internationell litteratur : Prioriterar algoritmutveckling (neurala nätverk, djupinlärning).

1.3 Globalt samarbete :

• Kina leder global forskning med partnerskap (USA, Iran, Indien) och producerar 3 gånger fler resultat än andra nationer.

2. Heta forskningsområden

Intelligent övervakning, digitala tvillingar, stora språkmodeller (LLM), generativ AI, obemannade kompakteringsflottor.

---

III. Kärnkoncept och funktioner för Intelligent Dam Construction

1. Utvecklingsstadier

• Steg 1.0 : Uppgiftsspecifika datadrivna system (t.ex. smart övervakning, obemannad komprimering).

• Steg 2.0 : Hybriddatamekanismmodeller för tillförlitlig intelligens (t.ex. smart simulering, klustersamarbete).

• Steg 3.0 : Autonom intelligens (IDAM-AGI) som möjliggör adaptivt beslutsfattande i hela livscykeln.

2. Nyckelfunktioner

2.1 Data-Mechanism Integrated Design :

• Optimerade arbetsflöden med hjälp av surrogatmodeller och fysikinformerade neurala nätverk (PINN) .
  2.2 Smart Construction :

• Dubbelriktad AI-datasynergi: ostrukturerad datafusion, AI-förbättrad datakvalitet.

• Autonom utrustning: samverkande obemannade rullar , intelligenta vibrationsrobotar .
  2.3 Virtuell-fysisk symbios :

• Digitala tvillingar speglar dynamiskt fysiska dammar för prediktiv optimering.

---

IV. Innovativa framsteg

1. Intelligent design

1.1 Optimeringsalgoritmer :

• Svärmintelligens (ACO, PSO) för optimering av dammmorfologi, vilket minskar kostnader och miljöpåverkan.
  1.2 Nya strukturer :

• Funktionellt graderade partitionsstrukturer (FGPS) förbättrar impermeabiliteten.

• MgO-baserad cement mildrar temperaturkontrollkonflikter.

2. Smart konstruktion

2.1 Dynamisk simulering :

• Parameteruppdateringar i realtid via digitala tvillingar (t.ex. Lianghekou Dam).
  2.2 Intelligent övervakning :

• Detektering av gruslikformighet (maskinseende), lastbilsidentifiering (förbättrade YOLO-modeller).

• Vibrationskvalitetsanalys (ResNet-50, vibrationsvideoigenkänning).
  2.3 Autonom utrustning :

• Obemannade rullflottor (Lianghekou, Shuangjiangkou-projekt).

• AI-drivna vibrerande robotar (Baihetan Dam).
  2.4 Smart injektering :

• LLM-baserad cross-modal parameter prediction , 3D frakturmodellering (NURBS-TIN-Brep).

3. Intelligent drift

3.1 Beteendeanalys :

• ML-driven förutsägelse av deformations-/läckagerisker (XGBoost, LSTM).
  3.2 Översvämningsprognoser :

• Spatiotemporala uppmärksamhetsmekanismer förbättrar Three Gorges Reservoirs noggrannhet.
  3.3 Underhåll :

• Datadriven felförutsägelse och strategioptimering.

---

V. Utmaningar

1. Data och modeller :

• Manuell datainmatning begränsar aktualitet; universella grundmodeller saknar domänspecifik generalisering.

2. Teknik :

• Komplex koordinering av heterogena utrustningskluster ; fragmenterade digitala tvillingplattformar.

3. Standarder :

• Aktuella koder tillgodoser inte intelligenta behov (t.ex. dynamisk temperaturkontroll ).

---

VI. Framtida riktningar

1. Universal AI-modeller :

• Utveckla IDAM-AGI som integrerar data från flera källor och kunskapsdiagram.

2. Symbios mellan människa och maskin :

• Utveckla självanpassande utrustningskluster (t.ex. autonoma rullar).

3. Deep Data-Mechanism Fusion :

• Förbättra tillförlitligheten via PINN ; hybriddriven drift- och driftoptimering.

4. Policy och standarder :

• Upprätta koder som innehåller SR-metoden (helprocesssimulering + hållfasthetsminskning).

---

VII. Slutsats

Intelligent dammkonstruktion har övergått från steg 1.0 (digitalisering) till steg 2.0 (smarta system), vilket avsevärt förbättrar design, konstruktion och effektivitet i drift och drift. För att avancera till Steg 3.0 kommer det att krävas universella AI-modeller, autonom utrustning och djup fusion av datamekanismer, vilket i slutändan förverkligar ett 'sprickfritt' högsäkerhets- och högeffektivt damm-ekosystem . Denna utveckling kommer att ge grundläggande stöd för Kinas högkvalitativa hydrauliska utveckling och sätta ett globalt riktmärke för intelligent infrastruktur.

BGT Hydromet engagerar sig inom området intelligent uppfattningssäkerhetsövervakning av DAMS, vi har deltagit i byggandet av nästan 3 000 små reservoarer i Kina för regnvattenförhållanden och dammsäkerhetsövervakningstjänster, vilket ger korrekt informationsgaranti för utsändning av reservoaröversvämningskontroll, prognoser och tidig varning.