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水利水电工程施工管理概论
Introduction to the Construction Management of Water Conservancy and Hydropower Projects

工程安全智能分析模型：采用机器学习等智能算法，构建工程安全智能分析
模型，深度挖掘多源异构工程安全监测信息的潜在价值，实现安全监测数据异常
值自动识别以及工程安全状态的预测预报与监控预警。
工程安全模型库依靠数字孪生平台中的模型引擎进行版本管理、参数配置、

应用发布、接口调用和运行管理，从而实现模型服务的标准化、规范化与专业化。

四、工程安全智能应用

部分水利工程已建设工程安全监测系统及相关自动化与信息化系统，数字孪
生水利工程建设应充分利用已建基础设施和应用系统，并基于数字孪生基础平台，

开展工程安全智能分析预警应用功能模块开发，完善与提升工程安全信息采集、
存储、处理、分析、监控及预警全生命周期业务应用。同时，开展工程安全“四预”
功能开发，实现安全状态预测、在线监控预警、安全风险预演和预案智能响应，

为工程安全管理及调度运行提供技术支撑。工程安全智能分析预警应用一般采用
B/S 开发模式和主流开发框架进行构建，并结合 GIS ＋ BIM、游戏引擎等方式实
现三维可视化展示。
专题场景：基于数字孪生水利工程二、三维数字底板，融合安全监测仪器设

施三维模型，构建工程安全专题场景，实现安全监测测点信息与监测数据交互查
询、预警信息提醒、监测成果可视化表达等功能，并综合展示工程安全仿真预演
成果。
物联采集：无缝集成各类监测仪器设施，实现大坝安全状态信息透彻感知，

并具备定时采集、实时采集、触发采集等功能。
信息管理：实现工程安全监测测点信息、监测数据、布置图纸、文档资料、
巡检成果的集中存储与统一管理。
整编分析：实现数据粗差识别处理、整编成册、统计表格、成果图形以及变

形、渗流、应力等专项成果分析计算功能，满足资料分析报告一键生成的需求。
运行维护：按照水利工程标准化管理要求，实现工程安全责任人、注册登记、
安全鉴定、应急预案、维修养护、隐患排查、运行年报等全过程运行维护管理。
安全状态预测：结合长序列历史监测数据，调用工程安全性态分析与预测模

型，充分利用数据挖掘技术和机器学习算法，分析关键效应量的变化规律，并考
虑工程调度运用过程，预测变形、渗流、应力应变等重要物理量所表征的大坝安

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