雅砻江流域大坝系统监管工作指标设计与探讨

李啸啸，张晓松（雅砻江流域水电开发有限公司，四川成都，610051）



雅砻江流域大坝系统监管工作指标设计与探讨

李啸啸，张晓松
（雅砻江流域水电开发有限公司，四川成都，610051）

摘要：雅砻江流域大坝安全信息管理系统是雅砻江流域水电开发有限公司（简称“雅砻江公司”）建设的流域化大坝安全管理的专业技术平台，主要对雅砻江流域各个水电工程的大坝安全监测、巡视检查、定检等信息进行集中管理。依托系统信息平台，以自动化系统运行、人工监测工作开展、数据审核、水工巡视检查等日常水工管理工作内容为基础，制定自动化监测数据完整率、人工监测数据完整率、有效数据检查率、监测自动化系统运行率、巡视检查完成率、有效巡检审核率等6项指标，通过定期统计分析，进一步规范了现场安全监测工作开展情况，提升了公司大坝安全监管工作水平，具有一定参考意义。

关键词：信息管理系统；安全监测；监管指标；考核标准；算法

0　概述

目前，流域梯级电站群开发建设中单一主体经营管理多个电站工程的情况逐渐增多［1］。在有限的人力、物力资源条件下，如何充分利用现有的信息化技术及管理方面的技术成果可靠高效地提高企业的管理水平是时下热门研究专题之一［2］。随着自动化技术、通信技术以及计算机科学的高速发展，建立流域化大坝安全信息管理系统统筹管理梯级电站群的模式越来越广泛［3］。

雅砻江是全国大江大河中唯一由单一主体开发的河流，为实施流域化大坝安全信息管理提供了有利的先决条件。雅砻江流域大坝安全信息管理系统（简称“流域大坝系统”）是按照雅砻江公司“流域化、集团化、科学化”发展与管理理念建立的流域大坝安全管理技术平台。系统于2013年开始上线运行，目前已实现二滩、官地、锦屏一级、锦屏二级投运电站的安全监测、巡视检查、定检注册等大坝安全信息的全面管理，以及在建的桐子林、两河口电站施工期大坝安全监测信息管理，最终将实现全流域22级梯级电站群大坝安全信息的接入和管理。

1　指标设计

流域上各电厂作为雅砻江公司派驻现场的运行单位，主要负责所辖电站人工观测、巡视检查、水工维护以及观测设施的运行维护等现场工作。为规范现场安全监测、巡视检查工作开展，不断提升公司大坝安全监督管理工作水平，依托流域大坝系统信息平台，从与安全监测、巡视检查工作密切相关的内容出发，如监测数据入库情况、现场自动化系统运行情况及水工建筑物巡视检查内容完成情况，制定能反映现场工作开展情况的指标是可行的、必要的。因此，主要从监测数据、监测自动化系统和巡视检查入手，进行指标设计。

监测数据按照观测方法，划分为自动化监测数据和人工监测数据。自动化监测数据的入库情况综合反映了自动化监测系统的工作情况、自动化监测系统故障后人为处理故障的时效性等；人工监测数据的入库情况则综合反映了人工观测工作开展情况，包括观测与数据导（录）入。需要强调的是，人工观测数据会受现场观测人员工作态度、责任心的影响，出现明显异常时不按有关要求进行重测（复测）的情况。为避免自动化系统或人工观测获得的监测数据质量较低从而导致相关工作质量打折扣，在设计该相关指标时，需适当考虑“有效”的监测数据数量。

自动化监测系统工作情况主要包括自动化监测仪器设备工作情况、网络通信情况。现行规范DL/T5272-2012《大坝安全监测自动化系统实用化要求及验收规程》提出用数据缺失率FR及平均无故障工作时间MTBF两大指标对大坝安全监测自动化系统进行定量考核（计算方法见式1、式2，各分项含义参见规范，不再赘述）。平均无故障工作时间MTBF的计算涉及自动化系统故障处理时限等人为因素，在实际应用中也存在争议。假设自动化监测仪器设备或网络异常，在监测数据上则表现为失真或缺失，因此，在设计指标时，可结合监测数据情况考虑。

数据缺失率FR：

巡视检查工作是水工管理工作的重要内容，其检查频次、路线、内容与记录格式和描述语言均有明确规定，必要时还要有照片等附件说明。该工作主要受人为因素影响，是否按照规定频次对要求部位及时巡视将直接决定该项工作的质量，因此，需要设计出能反映巡视检查工作完整性与及时性的统计指标。

结合上述情况，结合流域大坝系统平台情况，制定了以下6项监管工作指标：自动化监测数据完整率、人工监测数据完整率、有效数据检查率、监测自动化系统运行率、巡视检查完成率和有效巡检审核率。

2　指标计算原理

上述6项监管工作指标依托流域大坝系统进行统计，下面简要介绍流域大坝系统中监测数据入库及检查等流程。

流域大坝系统监测数据由自动化系统采集数据及人工观测数据组成。自动化监测数据由现场自动化观测系统定期采集并推送给流域大坝系统，该部分数据入库时，流域大坝系统按照预先设置的数据控制指标进行预审核，对超过控制指标的数据进行报警，待人工检查确认后，作通过或未通过处理；人工观测数据由现场技术人员检查后负责导入（录入）流域大坝系统。所有监测数据（含自动化数据及人工数据）入库后均需要由人工进行审核，一般该工作需在数据入库后7日内完成。水工巡检工作流程类似。

2.1自动化监测数据完整率

指接入自动化监测系统的测点在统计时段内（月、年、指定时段等）有效数据总量与理论应采集数据总量的比值（以“%”计）。

有效数据指人工审核通过的数据，无监测数据的、人工审核不通过的、未进行人工审核的，以及流域大坝系统报警后未人工处理的自动化数据均为无效数据。指标统计时，自动化观测频次均按照1次/天进行，当天某测点大于1次的均按照1次/天统计。当天多余的数据，不会参与指标统计。

2.2人工监测数据完整率

指由专业技术人员现场进行观测的测点在统计时段内有效数据总量与理论应采集数据总量的比值（以“%”计）。

在指定观测频率内，多观测的数据不会参与指标统计。未设置观测频率或观测频率为“无”的人工测点不参与指标统计。

2.3有效数据检查率

指统计时段内监测数据入库后于7天内完成人工审核的记录数量与监测数据总量的比值（以“%”计）。

统计测点为流域大坝系统中状态为正常在测或一般性检查的测点，含自动化及人工测点。7天内人工审核通过及未通过的数据均为完成数据检查的数据。

2.4监测自动化系统运行率

指统计时段内，各自动化测点无故障运行天数之和与各测点总运行天数的比值（以“%”计）。

若测点当天采集到一个有效数据，即认为该测点当天运行无故障。有效数据包括流域大坝系统自动审核通过的及系统报警后人工审核通过的数据。

2.5巡视检查完成率

指统计时段内各条巡检路线实际有效巡检次数之和与各巡检路线规定次数之和的比值（以“%”计）。

在规定的巡检频率内，多余的巡检记录不参与指标统计。

2.6有效巡检审核率

指巡检完成、录（导）入流域大坝系统后在7天内完成审核的巡检路线记录数量与各巡检路线实际巡检次数之和的比值（以“%”计）。

3　指标应用说明与分析

流域大坝系统分别于2013年9月、2014年6月和2014年12月接入二滩水电站、两河口水电站和锦屏一级水电站。表1～表5为上述接入电站2015 年4～6月监管工作指标统计结果，统计时间均为次月上旬。表1～表3为2015年5月4日、5日、7日分别统计2015年4月份的结果。

表1　监管工作指标统计表（2015年4月，第1次统计）Table 1 Statistics of monitoring indexes（the first statistics，April 2015）

表2　监管工作指标统计表（2015年4月，第2次统计）Table 2 Statistics of monitoring indexes（the second statistics，April 2015）

表3　监管工作指标统计表（2015年4月，第3次统计）Table 3 Statistics of monitoring indexes（the third statistics，April 2015）

表4　监管工作指标统计表（2015年5月）Table 4 Statistics of monitoring indexes（May 2015）

表5　监管工作指标统计表（2015年6月）Table 5 Statistics of monitoring indexes（June 2015）

从表格中可得出以下结论：

（1）表1～5表明二滩水电站各项监管工作指标较好，指标基本在90%以上，通过3个月的对比观察，指标基本稳定，无明显变化。指标统计结果表明对于多年运行的电站而言，现场自动化观测系统稳定性、监测仪器可靠性均较高，监测工作开展流程清晰，直接反映了现场管理的合理性和有序性。

（2）两河口水电站于2014年9月核准建设至今，现场尚未建立自动化观测系统，暂不具备条件统计自动化监测数据完整率、监测自动化系统运行率、巡视检查完成率以及有效巡检审核率等指标。随着工程建设进度，新增监测仪器将不断安装埋设，监测仪器数量不断增加，监测工作易受施工条件及工程进度等因素干扰，因此，该工程人工监测数据完整率相对较低。另外，因有效数据检查率设定时效为7日内完成数据检查，受现场人员、工作安排影响，该项指标波动较大，最低时不足70%（表1）。经指标反映和现场整改，主要指标总体呈上升势态，说明起到了促进作用。

（3）锦屏一级水电站投产时间较短，仍处于建设期向运行期的过渡阶段，现场水工巡视检查工作暂不具备条件进行相关指标统计。2015年3月起，现场开始对监测自动化系统进行改造。改造期间，自动化网络、监测仪器接入均会部分中断。表3～5中自动化监测数据完整率及监测自动化系统运行率持续较低，最低时不足60%，符合实际情况。人工监测数据完整率一直保持在90%以上，表明现场人工数据观测、采集工作基本有序。经指标反馈和现场整改，主要指标总体呈上升势态。

（4）表1～3均为2015年4月的指标统计结果。大部分指标均表现为表3值大于表1值，通过发布指标统计结果，督促现场对存在问题进行整改，各统计指标不断提高。表1中，锦屏一级水电站、两河口水电站人工监测数据完整率、有效数据检查率较低，系数据录入不及时所致，通过限时整改，在表2、表3中逐渐提高了指标水平。

（5）表1～5中，自动化监测数据完整率与监测自动化系统运行率相近。两者均是以自动化监测数据中的有效数据为基础计算得来。不同之处在于，自动化监测数据完整率更加强调人工数据检查对于所有自动化监测数据的干预，监测自动化系统运行率更强调自动化系统采集后自动入库的数据，人工干预仅对被系统判定为疑似异常的数据进行检查，以更好反映自动化系统本身运行情况。

4　体会

（1）6项监管工作指标均是依托流域大坝系统进行计算。各统计分量计算时的计量规则与系统后台处理方式具有一定的特别性，因此，在类似的安全监测信息管理系统中使用时需要根据各指标计算原理重新细化可实施的算法。

（2）6项监管工作指标的考核标准暂无法定量，即达到多少算满足工作要求需经过较长时间统计和验证。限于各统计指标使用时间较短，且电站工程自身的差异性，考核标准的设置还有很多需论证的问题，例如不同工程的人力资源配置情况。

（3）有效数据检查率仅从监测数据的量上进行定义，即只要满足在7天内完成数据检查即可，但是无法做到对人工数据审核工作质量的评价。这就导致现场可能出现为了满足时效性而随意审核数据的问题。

（4）指标设计是一个长期过程，也是与时俱进的，对例如审核质量等指标进行设计，并借助物联网技术的应用，对电站施工过程中各厂家的设备可靠性、施工单位的施工质量等进行指标设计，是后续重点关注的方向。

5　展望

结合水工运行日常管理工作内容，依托流域大坝系统，较全面介绍了自动化监测数据完整率、人工监测数据完整率、有效数据检查率、监测自动化系统运行率、巡视检查完成率和有效巡检审核率等6项监管工作指标的设计、计算与应用。通过监管工作指标的横向对比、纵向攀高，能切实提高大坝安全监测工作管理水平，对构建类似安全监测信息管理系统的企业具有一定的参考意义。

参考文献：

［1］王怀宾.大坝安全监测信息管理系统在黄河上游水电站多坝管理中的应用［J］.青海电力，2009，28（1）:60-62.

［2］顾永明，郑东健，于鹏.C/S与B/S混合模式下的大坝安全监测信息管理系统［J］.水利与建筑工程学报，2005（2）:16-18.

［3］贾化萍.C/S与B/S结合模式的大坝安全监测信息管理系统研究［D］.南京:河海大学，2006:1-5.

作者邮箱：554106442@qq.com

Title:Design and discussion of statistical indexes for dam safety management in EHDC iDam//by LI Xiao-xiao and ZHANG Xiao-song//Yalong River Hydropower Development Co.，Ltd.

Abstract:EHDC iDam is the dam safety management system constructed by Yalong River Hydropower Development Company Limited（hereinafter referred to as"Yalong River company"），which mainly man⁃ages the dam safety monitoring，inspection，and other information of the hydropower projects in Yalong River basin.Based on the daily hydraulic management，such as automatic monitoring system operation，manual monitoring，data auditing and hydraulic inspection，6 indicators are designed to regulate the dam safety monitoring and improve the company's dam safety management，namely the integrity rate of auto⁃matic monitoring data，integrity rate of manual monitoring data，effective data review rate，operation rate of the automatic monitoring system，completion rate of inspection and effective inspection audit rate.

Key words:information management system；safety monitoring；supervision index；assessment criteria；algorithm

中图分类号：TV697

文献标志码：B

文章编号：1671-1092（2016）01-0012-05

收稿日期：2015-08-15

作者简介：李啸啸（1986-），男，河南南阳人，四川大学硕士，主要从事大坝安全管理、监测资料整编分析、流域大坝安全信息管理系统研究等工作。