水利工程施工全过程信息化管理探析

刘得心

(中国葛洲坝集团第三工程有限公司)

水利工程施工全过程信息化管理是一种综合运用信息技术手段对水利工程从规划、设计、施工到运营全过程进行科学管理的方法，旨在提高水利工程的效率、降低成本、提升质量，并在项目的全生命周期内实现全面的信息化应用。全过程信息化管理，可以控制项目按时、按质、按量完成，同时减少资源浪费和环境影响，确保信息化管理的系统性和全面性。全过程信息化管理引入物联网、人工智能、大数据等前沿技术，促进水利工程施工领域的科技创新，为整个行业的进步带来了新的动力，推动水利工程向更为环保和可持续的方向发展。

1.水利工程施工全过程信息化管理的运行逻辑

1.1 需求分析——信息规划——数据采集

需求分析为信息规划提供了基础数据，信息规划指导了数据采集的具体实施，优化了水利工程施工过程，形成一个闭环的管理体系。需求分析是通过与业主、设计单位、监理单位、施工方等进行沟通，识别可能出现的问题和挑战，例如进度控制、资源分配、质量控制、安全管理等。基于调研和问题识别，明确信息化管理系统的功能需求、性能需求、用户需求等，确保系统满足项目实际需求。信息规划是在需求分析的基础上，制定信息化管理的总体目标，明确系统的范围、期望达到的效果，确保与项目整体目标一致。模块设计是将需求分析中得到的各项功能需求分解为具体的信息模块，例如施工计划管理、人员管理、质量控制、安全管理等。设计信息流程和数据流程，明确各个模块之间的数据传递和信息交流，形成一个协同的管理体系。数据采集根据信息规划中的数据需求，实际部署传感器和监测设备；利用物联网技术，确保设备之间的数据传输和共享，保障数据的实时性和准确性；运用卫星遥感、无人机获取地理信息和施工现场的图像数据，增加数据的多样性和详实性。整个流程保证了水利工程施工全过程信息化管理系统能够有针对性地解决实际问题，提高工程管理的效率和水平。

1.2 模型设计——系统建设——网络规划

模型设计为系统建设提供了蓝图，系统建设将设计转化为实际可运行的信息系统，网络规划则为信息系统提供了必要的通信基础。模型设计是在信息规划的基础上，设计符合水利工程施工特点的信息模型，明确数据结构和信息流程。模型设计基于需求分析和信息规划，确定数据模型，包括各个信息模块的数据结构和关系，并确保不同模块间信息的一致性，制定信息标准，规范数据的输入、输出和存储格式。模型设计还需要考虑拓展性，设计具有良好拓展性的模型，以适应未来可能的需求变化和系统升级。系统建设是在模型设计的基础上，进行信息系统的具体建设，包括硬件设备、软件开发和数据库搭建等。系统建设根据模型设计选择适用于水利工程施工的信息技术如数据库管理系统、前端开发框架，进行软件开发，设计用户界面、实现各个模块的功能，建立符合数据模型的数据库，确保数据的安全性、一致性和可靠性。网络规划为信息系统提供稳定、高效的网络支持，确保信息在各个模块之间流畅传递。

1.3 实时监测——进度追踪——质量控制

实时监测为进度追踪提供数据，支持质量分析预测。实时监测、进度追踪、质量控制，共同构成了一个信息流畅、协同高效的施工管理体系。实时监测需要在施工现场部署温度传感器、湿度传感器、振动监测设备，用于实时采集各种关键数据，如温度、湿度、振动、地质信息等，确保传感器和监测设备之间能够实现实时的数据传输和共享，施工现场的数据能够及时、准确地反映在信息系统中。进度追踪利用信息系统中的施工计划管理模块，实时更新施工进度、任务完成情况等信息。进度追踪需要以信息化的方式进行管理，确保施工计划的详细性和可操作性；利用信息化系统进行通信协同，实时更新施工进度，将实际进度与计划进行比对。质量控制需要建立质量管理系统，确保施工过程中各个环节的质量得到有效控制；利用传感器和监测设备，实时监测施工现场的质量参数，如混凝土强度、土壤稳定性等；根据实时监测的质量数据生成质量报告，确保施工质量符合标准；引入BIM 技术，进行施工全过程的数字化建模，可视化地展示工程质量，并进行实时的质量分析和预测

1.4 数据分析——信息共享——系统优化

数据分析驱动信息共享，推动信息协同工作，系统优化提升数据分析算法。数据分析是收集实时监测、进度追踪和质量控制阶段获得的数据，进行整理和清理，确保数据的准确性和一致性；使用数据分析工具，如统计分析软件、机器学习算法等，对施工数据进行深入分析，挖掘潜在的关联、趋势和异常。信息共享是在水利工程信息化管理系统中建立信息共享平台，确保各个利益相关方可以方便地访问和共享项目相关信息；实时更新施工进度、质量数据等，通过系统实现项目管理团队之间的实时通信与协同，确保信息传递的及时性和准确性；利用数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观的图表和报表，便于各方理解和利用，促进信息的共享和传递；有针对性地调整信息系统的设计和功能，提高决策的质量。系统优化是将数据分析的结果反馈至信息规划阶段，用于优化信息系统的设计和功能，确保系统更好地满足项目的实际需求；基于数据分析的结果，进行信息化管理系统的持续改进，包括优化工作流程、更新系统功能、增加新的模块等，以适应项目发展和变化。

2.水利工程施工全过程信息化管理的实践路径

2.1 自动化质量检测

自动化质量检测需要对问题定义，进行与业主、设计单位、监理单位、施工方等相关方的沟通，了解各方对水利工程质量的要求和期望。通过与利益相关方的沟通和实地考察，识别可能出现的质量问题，例如混凝土强度、土壤稳定性、结构安全等。在需求分析的基础上，制定自动化质量检测系统的总体目标，明确希望通过自动化实现哪些质量方面的检测和控制，将总体目标分解为具体的质量检测模块，如混凝土质量检测、土壤稳定性监测、结构安全监测等。针对各个质量检测模块，选择合适的传感器和监测设备，利用物联网技术建立传感器和监测设备之间的网络，确保数据的实时传输和共享。利用数据分析工具和算法，建立质量检测数据的分析模型，识别异常和趋势。基于数据分析结果，建立自动化的预警系统，实现对潜在质量问题的实时监测和警报。建立信息共享平台，确保各方能够方便地访问和共享自动化质量检测的结果。设计报告生成模块，将质量检测的结果以图表、报表等形式呈现，方便项目管理团队和相关方理解和利用。

2.2 大规模数据分析

多源数据采集需要从各个施工现场的传感器、监测设备、实时监测系统等获取大量的施工数据，包括环境数据、工艺参数、质量指标等，对采集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性、一致性，并将不同来源的数据整合成统一的格式。建立一个结构化的数据仓库，存储已清洗整理的数据，以便进行高效的查询和分析，针对未经处理的原始数据，建立数据湖，存储原始数据，以支持更灵活的大规模分析和挖掘。建立适用于水利工程施工的大规模数据分析模型，包括机器学习模型、统计模型等，可以发现潜在的关联、趋势和异常；根据分析任务的性质选择合适的数据分析工具和技术，结合实时和批处理技术，确保能够在需要时对数据进行快速分析和处理；针对已设计的大规模数据分析模型，执行分析任务，探索数据中的模式、趋势、异常等信息；利用并行计算的技术，提高数据分析的效率，加速处理大规模数据的过程；使用数据可视化工具，将分析结果以图表、报表等形式直观地呈现，帮助决策者更好地理解和应用分析结果。

2.3 自适应调度优化

自适应调度优化涉及到对施工过程中的资源、人员、设备等进行智能调度和优化，以提高整体效率、降低成本、缩短工期。通过智能化技术和算法，实现对施工进度、资源利用和任务分配等方面的自动调整和优化。开发自适应调度算法，需要考虑施工资源、工程进度、环境因素等多方面因素，以实现对施工计划的自动调整，确保调度算法能够在实时监测数据的基础上做出迅速、准确的决策，以应对突发情况和优化施工进度。资源信息管理是在信息化管理平台中集成资源信息的采集模块，包括设备信息、人员技能、材料库存等，以利用自适应调度算法对施工资源进行优化分配。实时调度执行是将自适应调度算法生成的调度计划实时传输到施工现场，指导施工人员和设备的工作。在实施过程中，不断监测施工现场的实际状况，及时反馈到信息化管理平台，以验证调度计划的实际执行情况。

2.4 物联网智能互联

在水利工程施工全过程信息化管理中，物联网智能互联是一项重要的技术应用，通过将传感器、无线通信、云计算等技术结合，实现设备之间的数据采集、传输和共享，从而提高水利工程施工的智能化水平。物联网平台建设包括平台选型和平台集成。平台选型是选择适用于水利工程的物联网平台，以支持设备和传感器的连接、数据的存储和管理。平台集成是将各类设备和传感器集成到物联网平台，确保它们能够互相通信和共享数据。实时数据采集是采集施工现场各个设备和传感器产生的数据，包括环境参数、设备状态、工艺数据等；建立实时监控系统，将采集到的数据可视化呈现，实现对水利工程全过程的实时监测。利用物联网技术可以实现对施工设备的远程控制，包括启停、调节参数等，使项目管理团队能够通过互联网远程监控和操作水利工程。使用数据分析工具和算法，可以对采集到的大量数据进行分析，挖掘潜在关联和趋势，并利用数据分析的结果进行智能调度和决策，以提高施工效率和质量。

2.5 全生命周期管理

全生命周期管理涵盖了工程项目从规划、设计、施工到运营和维护的整个周期，旨在最大化项目的效益并确保其长期可持续发展。水利工程的全生命周期管理是一项综合性的实践，涉及从工程规划、设计、施工、运维全过程。在项目规划和设计阶段，利用信息建模技术对水利工程进行数字化建模，包括工程结构、土地利用、水文水资源等方面的信息，使用建筑信息模型（BIM）技术，将设计和规划的信息集成为一个全面的数字模型，为后续阶段的施工和运维提供基础。在施工阶段，通过信息化管理平台对工程进度、质量、安全等进行实时监测和管理，部署自动化设备和机器人，提高施工效率，同时实时采集施工数据。在运维阶段，通过物联网技术对工程中的设备进行智能监测，实现对设备状态的实时远程监控，基于大数据分析和物联网数据，实施预防性维护，提前发现设备潜在故障，降低维护成本。

3.水利工程施工全过程信息化管理的未来图景

3.1 区块链广泛应用

区块链技术的去中心化和不可篡改的特性使其成为极具安全性的存储和传输数据的平台。在水利工程施工中，项目的各个阶段产生的数据可以通过区块链进行安全存储，防止数据的篡改和不当访问。区块链技术可以创建智能合同，自动执行合同条款，确保各方按照约定完成工程任务。通过区块链记录支付信息，实现透明度和可追溯性，防范财务纠纷和不当支付行为。区块链技术可以对水利工程建设过程中的物资采购、运输和使用进行溯源，提高供应链的透明度。通过物联网设备和区块链的结合，实时监测材料和设备的运输状态，减少信息不对称和延误。区块链的去中心化和加密特性，能够确保工程数据的安全性，同时支持授权方便的共享。区块链技术的不可篡改性确保施工数据的真实性，增强信息的可信度。区块链技术对施工过程中的能源使用和碳排放进行溯源，提高工程的绿色可持续性。基于区块链的碳交易平台可以鼓励节能减排措施的实施，并推动碳排放权交易。将监理和质检的记录通过区块链进行实时存储，可以确保记录的真实性和不可篡改性。智能合同和智能监测技术，可以实现对工程合规性的自动监测和报告。

3.2 云计算平台普及

云计算平台提供大规模的数据存储服务，支持水利工程施工过程中产生的海量数据的安全存储和快速检索，利用云计算的分布式存储特性，在不同地理位置设置数据备份，提高数据的容灾能力。云计算平台提供弹性计算资源，使施工全过程中对实时数据的处理和分析能够根据需要进行扩展或缩减，利用云上的流式计算服务，实现对实时监测数据的快速处理和分析。基于云计算的协同工作平台支持团队成员在不同地点实现实时协作，提高项目管理的灵活性。云计算使得工程管理团队能够随时随地通过互联网进行远程办公，提高工作效率。自动化部署与更新使用容器化技术（如Docker）将应用程序与其依赖项打包。云计算平台支持自动化运维工具，使得系统的部署、监控和维护可以更加高效和可靠。虚拟机技术在云上创建虚拟资源，可以实现资源的弹性共享和高效利用，通过云计算平台提供的资源隔离功能，确保不同项目和团队之间的资源相互独立。云计算平台上提供的机器学习服务支持水利工程施工数据的分析和智能决策，利用云上的优化算法，对施工进度、资源分配等进行智能优化。

3.3 大数据决策支持

大数据技术将支持水利工程施工过程中产生的实时监测数据的快速分析，提供实时的工程状态和进展，利用大数据建立预测模型，通过历史数据和实时监测数据预测施工进度、质量和资源需求，为项目管理提供预警和优化建议。大数据分析可以深入挖掘施工过程中各种资源的利用情况，帮助优化资源分配，提高资源利用效率。基于大数据的实时调度算法将使得对施工人员、设备和材料的调度更加智能和精准。大数据分析对施工质量进行更全面的分析，及时发现潜在问题并提供改进建议，利用大数据技术对施工风险进行预测和识别，制定相应的风险应对措施。大数据分析对施工对环境的影响进行评估，制定可持续性管理策略。大数据技术可以支持对施工过程中的碳排放进行精确测算和监测。大数据技术构建决策支持系统，为管理层提供智能化的决策建议。大数据分析结果通过可视化方式展示，帮助决策者更直观地理解数据，做出更明智的决策。大数据决策支持能够将不同部门和团队的数据整合在一起，实现全方位的协同工作。