Page 157 - 水利工程技术发展与实践探究

第四章 水利工程创新技术的应用

等数据信息；工程调度运行数据，例如来水数据、需水数据、调度运行方案与评
价以及调度方案和指令等。
（二）水利管理大数据特征

一是数据海量，同时来源以及类型多样。对于水利管理来看，由于其涉及的
要素非常多，所以其能够产生的数据信息呈现出来源广泛以及类型多样等特点。
水利管理大数据包括工程建设以及运营的每一个阶段当中的数据，尤其是在运营
过程中几乎每秒都会产生海量的监测以及检测数据。此外，在水利管理过程中，

涉及管理、调度以及运维等诸多环节的数据信息，而且这些数据具有增长极为迅
速的特点，使得水利管理方面的数据信息更加符合大数据的特征。二是数据动态
变化性非常强。对于水利管理来讲，由于涉及对水情、水质以及环境等诸多方面

的监测和管理，所以其具备动态变化性非常强的特征，原因在于无论是水情、水
质还是环境等很有可能时刻都在发生着变化。
（三）水利管理大数据的运用
一是在工程安全管理方面的运用。结合工程安全监测、安全隐患或者检测等
多个方面的数据信息，通过大数据技术以及可视化技术的有效运用，能够打造可

视化数据驾驶舱，从而对各项工程实际安全状态做出可视化模型演示，有助于确
定工程安全状态，同时还能够预测有可能产生的一系列安全隐患。除此之外，还
能够打造水利工程安全分级预警机制，开展动态化安全预警，有助于增强对安全

方面的管控能力。
二是在调度管理方面的运用。结合水利工程需水数据、供水数据以及安全
监测数据等，同时与水利工程周边或者是沿线泵站、水闸以及管道等多个方面的
一系列相关数据进行有效关联，能够打造水利工程调度数据模型，并且可以借助
BIM 技术等开展工程调度演示工作，以此来达到对方案可行性展开深入研究的目

的，从而确保水量调度方面的安全性以及经济性。
三是在水利工程质量管理方面的运用。结合与工程质量有关的一系列计划、
检测以及评定等各项数据信息，可以打造工程质量评价模型，借助大数据技术来

对水利工程质量开展综合评定工作，能够精准定位水利工程存在的一系列质量不
达标数据，有助于量化水利工程质量监督以及考核，从而显著提高质量管理成效。
四是在工程运行以及维护管理方面的运用。结合工程安全检测以及水情监测
和巡检等一系列数据信息，紧密关联工程相应调度数据，然后借助大数据算法，

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