Прогрес досліджень інтелектуального будівництва гребель в епоху розуму

I. Передумови та значення

У контексті розумної ери швидкий розвиток штучного інтелекту (AI), Інтернету речей (IoT) і великих даних стимулюють інтелектуальну трансформацію традиційної гідротехніки. Будучи основною структурою водної інфраструктури, інтелектуальне будівництво гребель (ICDAM), що охоплює інтелектуальну , конструкцію з інтегрованим проектуванням даних і інтелектуальну експлуатацію та технічне обслуговування (O&M) , стало ключовим для підвищення якості, ефективності та безпеки проекту, одночасно сприяючи «високотехнологічним, високоефективним, високоякісним» продуктивності. Політичні ініціативи в Китаї, такі як Керівні принципи розвитку інтелектуального водного господарства та Стратегічний план цифрового Китаю , ще більше прискорюють перехід від «цифрових дамб» до «розумних дамб».

---

II. Бібліометричний аналіз

1. Тенденції досліджень

1.1 Аналіз часової шкали :

• До 2015 року: фокус на цифровізації та інформатизації.

• Після 2015 року: сплеск інтелектуальних досліджень (поглиблене навчання, цифрові близнюки, автономне обладнання).

1.2 Регіональний фокус :

• Китайська література : наголошується на інженерних практиках (розумне управління водними ресурсами, цифрові близнюки).

• Міжнародна література : Пріоритет розробки алгоритмів (нейронні мережі, глибоке навчання).

1.3 Глобальна співпраця :

• Китай лідирує у світових дослідженнях із партнерами (США, Іран, Індія), виробляючи втричі більше результатів, ніж інші країни.

2. Гарячі напрямки досліджень

Інтелектуальний моніторинг, цифрові двійники, великі мовні моделі (LLM), генеративний штучний інтелект, безпілотні парки стиснення.

---

III. Основні концепції та особливості інтелектуального будівництва греблі

1. Етапи розвитку

• Етап 1.0 : Системи, керовані даними, що відповідають конкретним завданням (наприклад, розумний моніторинг, безпілотне ущільнення).

• Етап 2.0 : гібридні моделі механізмів даних для надійного інтелекту (наприклад, інтелектуальне моделювання, кластерна співпраця).

• Етап 3.0 : автономний інтелект (IDAM-AGI), що забезпечує адаптивне прийняття рішень протягом повного життєвого циклу.

2. Ключові характеристики

2.1 Інтегрований дизайн механізму даних :

• Оптимізовані робочі процеси з використанням сурогатних моделей і нейронних мереж на основі фізики (PINN) .
  2.2 Smart Construction :

• Двонаправлена ​​синергія штучного інтелекту та даних: об’єднання неструктурованих даних, покращена якість даних ШІ.

• Автономне обладнання: колаборативні безпілотні котки , , інтелектуальні вібраційні роботи, .
  2.3 віртуально-фізичний симбіоз :

• Цифрові двійники динамічно віддзеркалюють фізичні дамби для прогнозної оптимізації.

---

IV. Інноваційні досягнення

1. Інтелектуальний дизайн

1.1 Алгоритми оптимізації :

• Розвідка роїв (ACO, PSO) для оптимізації морфології греблі, зниження витрат і впливу на навколишнє середовище.
  1.2 Нові структури :

• Функціонально градуйовані перегородкові конструкції (FGPS) підвищують водонепроникність.

• Цемент на основі MgO пом'якшує конфлікти регулювання температури.

2. Розумне будівництво

2.1 Динамічне моделювання :

• Оновлення параметрів у режимі реального часу через цифрові двійники (наприклад, гребля Ліангекоу).
  2.2 Інтелектуальний моніторинг :

• Виявлення однорідності гравію (машинне бачення), ідентифікація вантажівок (покращені моделі YOLO).

• Аналіз якості вібрації (ResNet-50, розпізнавання відео вібрації).
  2.3 Автономне обладнання :

• Безпілотні ролерні флоти (проекти Lianghekou, Shuangjiangkou).

• Вібраційні роботи зі штучним інтелектом (Baihetan Dam).
  2.4 Розумне затирання швів :

• на основі LLM Прогнозування крос-модальних параметрів , 3D моделювання руйнування (NURBS-TIN-Brep).

3. Інтелектуальна робота

3.1 Аналіз поведінки :

• Прогнозування ризиків деформації/просочування на основі ML (XGBoost, LSTM).
  3.2 Прогнозування повеней :

• Механізми просторово-часової уваги покращують точність Резервуара трьох ущелин.
  3.3 Технічне обслуговування :

• Прогнозування несправностей на основі даних і оптимізація стратегії.

---

V. Виклики

1. Дані та моделі :

• Ручне введення даних обмежує своєчасність; універсальні базові моделі не мають предметно-спеціального узагальнення.

2. Технологія :

• Комплексна координація різнорідних кластерів обладнання ; фрагментовані цифрові двійникові платформи.

3. Стандарти :

• Поточні коди недостатньо задовольняють інтелектуальні потреби (наприклад, динамічний контроль температури ).

---

VI. Майбутні напрямки

1. Універсальні моделі ШІ :

• Розробити IDAM-AGI з інтеграцією даних із багатьох джерел і граф знань.

2. Людино-машинний симбіоз :

• Розвивайте кластери самоадаптивного обладнання (наприклад, автономні ролики).

3. Глибоке злиття механізму даних :

• Підвищення надійності за допомогою PINN ; гібридна оптимізація експлуатації та обслуговування.

4. Політика та стандарти :

• Встановіть коди, що включають метод SR (симуляція повного процесу + зниження міцності).

---

VII. Висновок

Інтелектуальне будівництво дамб перейшло від стадії 1.0 (оцифрування) до стадії 2.0 (розумні системи), значно покращивши проектування, будівництво та ефективність експлуатації та обслуговування. Для просування до етапу 3.0 знадобляться універсальні моделі штучного інтелекту, автономне обладнання та глибоке злиття механізмів даних, що в кінцевому підсумку реалізує «без тріщин» високобезпечну та високоефективну екосистему греблі . Ця еволюція забезпечить фундаментальну підтримку для високоякісного гідротехнічного розвитку Китаю та встановить глобальний стандарт для інтелектуальної інфраструктури.

Компанія BGT Hydromet, яка займається інтелектуальним моніторингом безпеки DAMS, брала участь у будівництві майже 3000 невеликих водосховищ у Китаї для умов дощової води та послуг моніторингу безпеки дамб, забезпечуючи гарантію точної інформації для диспетчеризації, прогнозування та раннього попередження щодо повеней у водосховищах.