基于大数据视角下水利工程质量风险管理分析

李桂国

摘要：近年来，我国的基建工程取得了良好的进展，特别是在水利工程的开发方面。为进一步推动国民经济的发展，水利工程的建设逐渐增多，为提高水利工程的施工质量，控制影响质量的风险因素十分重要。同时，随着科技的进步，我国已经步入大数据时代。在当前的水利工程建设中，利用大数据来管理水利工程质量相关的质量风险已普遍存在的，但需要具体的使用对策。本文首先从大数据的角度介绍水利工程质量管理现状，并且分析了对应的管理手段。

关键词：大数据视角;水利工程;质量风险;管理分析

前言：中国始终将水利工程作为基建工程的重要组成部分，不断提高水利工程质量，加大水利工程投资力度，为可持续发展提供了可靠保障。水利工程对我国经济发展和水电资源配置，特别是对农业发展具有重要作用。因此，水利工程风险管理已成为水利工程的重要组成部分。目前，我国水利工程质量管理实践大多集中在“现场管理”问题上。渐进式管理是利用各个方面的信息，构筑更完整的评估系统，分析当前或潜在的质量风险，并采取措施避免水利风险。

1 大数据视角下水利工程质量风险管理的现状

大数据视角下的水利工程管理项目主要包括数据源分析和项目质量管理框架的制定[1]。水利工程风险管理数据源分析的内容主要是工程质量和行为风险管理。为了促进风险管理工作的有序推进，需要根据历史数据设置相应的控制部门，根据当前项目的现状进行重点监管。大数据分析的主要目的是对大量历史数据进行分析整理，以便对可能发生的风险进行预警。同时，为了建立施工质量风险管理体系，我国目前存在的识别施工质量风险的方法，大多是针对不符合实际情况的风险形成机制进行分析的。

2 大数据视角下水利工程质量管理风险思路

2.1风险数据来源

在水利工程质量控制过程中，需要进行全面监督和市场控制。主要内容如下： 第一，從工程部门的角度进行质量控制;第二，是关于工程师行为的重要数据来源，也是实现水利工程项目质量风险的起点。质量风险管理部门要对整体设计能力进行深入分析，对水利工程施工全过程进行监督，确保所有参与水利工程的施工部门都能提高质量。质量控制部门应对与主要结构连接和水利工程项目关键部件质量相关的风险进行管理。在具体的管理过程中，相关工作人员要分析一个建筑单元的历史数据，并根据施工人员的行为来评估质量风险管理的有效性。

2.2 创建风险管理框架

目前，质量风险的定义通常是基于风险机制的形成，但这种方法对真实情况的表示存在明显的不准确性。随着新兴科技的进步，云计算、物联网、大数据在许多领域得到广泛应用。在开展水利工程质量风险管理时，有效利用大数据技术，能够对水利工程数据的相关信息进行综合分析和汇总，准确提取水利工程数据信息的实际结构信息。这样，评价信息提高了施工单位质量管理的效率。此外，通过有效利用大数据，可以准确评估水利工程的质量风险和重点，为未来水利工程的风险管理奠定坚实的基础。

3 水利工程质量风险管理的要求和初始风险识别

3.1 水利工程风险管理的要求

建设部、建筑监理部、工程管理部和水利工程监理质量管理部负责工程质量管理，建设部门实质上通过“三检制”来确保施工质量。监督单位应当对相关法律规范和工程合同进行横向质监。该项目的主要部分包括为当前项目建立质量管理体系，引入质量管理体系，在施工过程中监控和检查施工质量。监督和质量管理的划分是通过构建垂直监督主体的行为的管理方法进行的。需要注意的是，质量监督主体的深度与项目内的专业部门不同，质量监督部门必须有针对性地开展有针对性的监督工作，了解重点和建筑监督项目建设中的相互关联，分层次进行风险的辨识及管控。

3.2水利工程的风险识别

水利工程项目的质量控制过程是一个动态过程，因此在质量控制和项目管理过程中，应将项目分为几个阶段。为了建立一个完整、客观的风险管理系统，需要将水利工程管理项目的质量管理系统化，形成一套可供选择的质量风险指标，然后在建设阶段从初步指标中选取一个子集项目的工程。从集合中选择一个质量风险指数和一个接受度，之后我们可以根据情况对选定的指数子集进行添加和优化，然后委托专家进行德尔菲法研究，最终确定一个定性的水利工程风险等级列表，以便于后续的管控。

4 数据采集和分析

4.1数据采集

水利工程项目的创建对于当前的水利工程项目和未来的数据收集非常重要。 因为水利工程项目包含大量的大数据。例如，材料选择、系统管理等都体现在每一个项目管理系统中。为建立科学、系统、全面的水利工程质量风险清单，需要加大对风险清单信息的收集力度。

4.2 数据分析

一旦数据收集完成，质量风险数据通常包含大量信息。收集到的数据不仅将对后续水利工程质量的风险分析起到关键作用，而且将作为风险优化的最有效导向辅助。收集完数据后，通常会进行数据分析，主要针对水利工程项目的质量风险，以全面、分层分析为出发点。在收集到足够的数据后，必须建立一个合适的分析系统，以便相应地优化水利工程质量的初始风险清单。在数据分析过程中，对初始质量风险清单进行适当分析并适应构建过程。在调整阶段，对原风险清单的各项质量风险进行综合分析。因此，在分析这份质量风险清单时，可能会与清单的初始内容有所偏差。

5 相应对策建议

对水利工程管理要求和初始大数据风险清单进行梳理，分析质量风险管理的数据收集和预警，明确了大数据在水利工程质量风险管理中的优势。水利工程可以利用大数据管理施工质量风险，科学动态管理水利工程，实时监控质量风险控制点，分析大数据采取措施规避事故风险，提高质量监管。因此，在今后的实际应用中，有必要进一步提高质量风险的智能化和科学化，强化数据分析收集，推进大数据技术的应用，促进水利工程信息化管理。

结论：综上所述，大数据视角下的水利工程风险监测和管理有助于提高水利工程的质量和效率。因此，将大数据应用到整个水利工程管理项目过程中十分重要。互联网和信息技术背景下科学技术的不断深入发展已经渗透到各行各业，因此水利工程建设也将朝着信息化方向发展。根据相关工程应用现状，从大数据的角度管理水利工程质量风险，不仅可以降低风险管理成本，也可以极大地帮助质量控制部门和建设部门在未来维护工程质量和风险管理方面提供帮助。

参考文献：

范卫超.大数据视角下水利工程质量风险管理[J].质量与市场，2021，{4}（11）：65-66.