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水利工程管理的现代化发展及方向
常高。四是业务数据。主要包括工程管理数据,如进度数据、安全数据以及质量
数据等;工程监测数据,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,如相
应水利工程建设以及运行时产生的一系列文档数据、音频数据以及视频等数据信
息;工程调度运行数据,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
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