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【摘要】在社會經濟環境下，水利工程的建設關系到經濟水平的穩定性增長，在技術創新發展下，將先進技術與水利工程建設管理結合起來，實現水利工程大數據建設，不僅能夠保證工程建設質量，減少管理中的問題，還能有效保證工程穩定運營。

【關鍵詞】工程大數據；水利工程；建設管理；基本特征

1工程大數據基本特征

在大數據技術不斷發展下，其概念、關鍵技術也在不斷完善和更新。大數據具備四方面特性，即數據規模海量、數據流動快速、數據類型多樣、數據價值龐大等，這些特性成為判斷是否構成大數據的因素。對于水利工程而言，主要建設內容包括閘門、管道、水庫、隧道、盾構等，在建設過程中涉及的要素有也較多，比如資金、環境、質量、安全、穩定、水質、調度、運營等，這些建設內容、涉及要素產生的數據也是多種多樣、復雜多變的，具有大數據的特征。

1）數據多，來源和形式多樣水利工程的數據來源十分廣泛，在工程建設的各個階段都會產生，包括所有監測設備每秒鐘產生的大量數據，還包括工程設計、施工BIM模型構建等相關數據。同時，在工程建設管理過程中，也會產生各種管理數據、調度數據、運維數據等，數據年增長量會超過1TB，具備大數據結構特征。

2）數據快速增長，有較高的價值在水利工程建設管理的過程中，隨著信息化技術的不斷應用，會逐漸完善監測密度和指標，提升建設運行數據的增長速度，這些數據就是水利工程建設、管理、運營各個階段必要的參考數據，具有較高的應用價值。

3）數據動態化變化，具有較強實時性在水利工程建設管理中，產生的各種數據表現出動態變化特征，比如，水文條件、生態、水質等監測過程中產生的數據，會在不同時間段、不同地點發生不同變化。應用工程BIM模型時，能夠及時根據實際情況對模型構建進行調整。同時，水利工程對大數據還有較高實時性的要求，需要其準確、有效，能夠對施工、質量、調度數據等進行有效監測，分析工程運行是否穩定、通暢，是否需要應急措施等。

4）數據交織影響，有一定關聯性在水利工程中，各種數據之間具有交織影響、相互關聯的關系。比如，工程進度數據，與施工設備狀況、施工條件、施工天氣、施工標段等數據有一定關聯。

2水利工程大數據構成

對于水利工程大數據而言，其基本模型主要是根據工程對象明確標準，確定標識和屬性，能夠避免大量數據影響數據之間的關聯性，標識能夠表明工程對象的存在性和唯一性，屬性能夠表明工程對象存在的關聯特征，比如BIM特征、從屬特征、業務特征以及標識特征等。

1）基礎數據主要包括水利工程承包單位、建設單位、參建單位、標段、工程劃分、設備機械、監測站等數據信息。

2）空間數據主要是空間地理角度中的數據，比如，水庫、河流、隧洞、泵站等數據，還包括衛星遙感數據、傾斜攝影數據等。

3）BIM數據主要是工程BIM模型架構中的數據，比如，擋水建筑物模型、邊坡工程模型、導流建筑物模型、管理建筑物模型等，其中包含的數據能夠體現出精度、深度、標準等，進而保證BIM數據準確性、完整性。

4）工程管理數據主要是水利工程建設各個階段管理的數據，如進度、安全、質量、資金、生態、智慧工地、環境等方面管理的數據。

5）工程監測數據主要是水利工程建設各個階段監測的數據，如安全、質量、生態、環境、水質等方面監測的數據。

6）調度運行數據主要是調度運行過程中的各個數據，包括方案數據、評價數據、指令數據、成果數據、需水來水數據等。

7）多媒體數據主要是工程建設、運行過程中產生的圖片、文檔、聲音、影像、視頻等數據。

3工程大數據在水利工程建設管理中的治理方法

工程大數據在水利工程建設管理中的應用主要分為四個階段：數據匯聚、數據清洗、數據融合、存儲服務等。應用質量控制技術、數據庫開發技術、ETL技術等，對數據進行對比、清洗、建模、裝載、歸類處理、一致處理，處理圖斑、編碼、質量檢查等，并借助分布式存儲功能對水利工程各項數據進行存儲和服務，具體治理方法如圖2所示。對數據匯聚而言，采用WebService，借助前置系統、FTP、網絡爬蟲、表格文件等上傳方式，對水利工程各方面監測進行感知，實現相關業務系統和其他外部系統之間產生的結構化、非結構化、時序性、關系性以及地理空間數據的匯聚。數據清洗主要采用全流程數據清洗模式，在數據補全、轉換、去重、過濾、校驗等操作中對垃圾數據進行清理，修補不全的數據，改善數據格式，解決數據內容錯誤的問題，保證數據質量，提升應用價值。用數據融合模型處理數據融合。將數據作為管理對象，建立跨組織、跨業務的數據關聯和組合，對數據進行梳理、分析和匹配，實現零散數據的統一管理。數據服務主要采用分布式技術，包括資源調度、存儲管理和數據服務等內容，實現結構化、非結構化、半結構化的數據統一存儲、管理和服務。

4工程大數據在水利工程建設管理中的應用途徑

4.1工程大數據在規劃設計階段的應用

在規劃設計階段，主要借助大數據明確工程的具體位置，分析工程周圍環境、地形地勢等，了解當地水文氣象條件和變化特點等。同時，相關學者對大量數據進行研究和分析之后發現，大數據和傳統水文氣象數據的抽象分析結果相比較，可靠性更高。尤其是遙感技術、物聯網技術的應用，會使地面水文監測站具有全面水文信息感應系統，為建設工作奠定基礎。

4.2工程大數據在施工建設階段的應用

通過對大數據技術研究發現，智能化水利工程的建設主要是構建智慧大壩。該智慧大壩主要包括空間層、感知層、傳輸層、管理決策層以及智能分析層等幾個層次。在實際施工建設中，可以利用大數據技術，對水利工程項目實施不同程度、不同階段的優化和控制，對大壩質量、穩定性等進行全面分析。還可以將施工進度計劃、進度監控、資源監控、作業狀況等信息記錄在大數據系統中，建立工程進度數據圖或者模型圖，精確識別存在窩工和安全隱患的工區或標段，輔助管理人員及時掌握施工狀態，有效處理各種風險，保證施工進度。

4.3工程大數據在運營管理階段的應用

在水利工程正式運營管理階段，可以將大數據技術應用其中，加強對洪澇災害的管理，并借助該技術獲取相關數據信息，提前預測災害的發生，采取應急處理措施，避免災害發生造成嚴重影響。另外，在水利工程運營管理中，可以利用工程大數據，借助運維大數據算法，將工程安全監測、水質監測、調度監測等技術手段結合起來，對工程中機電設備、水工建筑物的狀態進行檢查和評估，預測設備是否出現異常，進而保證工程安全運行。

5結語

綜上所述，隨著我國社會經濟、科學技術的不斷發展，水利工程建設速度、效率越來越高。現階段，大數據技術應用在水利工程建設管理中，相比傳統管理模式，能夠有效發現工程中存在的問題，并對風險進行預判，在實現工程安全監測、水質監測和調度監測的同時，借助遙感技術、物聯網技術、BIM技術，將大數據的價值發揮出來，推動水利工程向著智慧化方向發展。

參考文獻

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[2]陳安，薛娟.淺談大數據視角下水利工程質量風險管理[J].中國水運(下半月)，2019，19(8):148-149.

[3]劉慶泉.大數據技術在水利工程建設運營管理中的應用研究[J].科技創新與應用，2019(23):175-176.

作者：李文靜   單位：青州市水利建筑總公司