Page 156 - 水利工程技术发展与实践探究

水利工程技术发展与实践探究
Exploration into the Development and Practice of Water Conservancy Engineering Technology

上与其它类型的软件开发没有特别的不同。
部署实施阶段。指将开发的云平台投入使用的过程，具体又可以分为配置云
应用、管理系统、故障检修和系统精化等内容。

三、大数据技术的应用

大数据就是在某一个范围中难以借助常规手段进行捕捉、管理及处理的相应
海量数据集，必须要借助最为先进的处理模式、处理技术才能进行收集和处理的

一种信息资产。而对于大数据技术来讲，便是充分挖掘此类信息价值、掌握基准
信息的一种相关技术。现阶段的大数据技术不但能够有效掌握庞大的信息量，同
时还能够对海量数据信息开展专业化的处理。而对于水利大数据而言，主要指的
是大数据技术有效应用于水利行业，切实以“水利”为中心，借助对海量的数据

信息开展科学处理和分析，为相应水利管理人员提供一系列重要的参考信息。由
于水利部门在实际建设以及运营管理过程中会积累非常多的数据信息，但是这些
信息当中大多数都是一些无实用价值的数据信息，所以便需要借助大数据技术对
其开展筛选处理工作，然后借助相关性方面的对比分析为相关工作人员留下一些

有价值的以及有研究意义的数据信息。对于这种应用来讲，属于大数据时代对中
国水利行业发挥重要作用的一种具体表现，其可以有效提升水利管理决策的科学
性和合理性。

（一）水利管理大数据构成
一是基础数据。该数据主要指的是水利工程的一系列基础数据信息，可以包
括：所有参建单位信息以及工程本身具体信息。二是空间数据。主要指的是工程
基础地理数据信息，一般可以包括泵站信息、水库信息、水闸信息以及水利工程
测绘信息等。三是 BIM 数据。该数据信息主要指水利工程在实际建设过程中，

各类工程构建的 BIM 模型数据信息，一般可以包括挡水模型数据、输水模型数
据以及导流模型数据，同时还包括边坡工程模型数据信息等。由于 BIM 数据是
与水利工程建设同步而产生的数据信息，所以其精准性、完整性以及系统性都非

常高。四是业务数据。主要包括工程管理数据，例如进度数据、安全数据以及质
量数据等；工程监测数据，例如进度监测数据、安全监测数据、质量监测数据、
生态监测数据以及环境监测数据等一系列监测数据；此外还包括工程信息数据，
例如，相应水利工程建设以及运行时产生的一系列文档数据、音频数据以及视频

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