大壩智能建設(shè)研究進展

鐘登華，時夢楠，崔 博，王佳俊，關(guān) 濤

（天津大學(xué) 水利工程仿真與安全國家重點實驗室，天津 300350）

1 研究背景

大壩建設(shè)攸關(guān)經(jīng)濟發(fā)展與國計民生，是水利水電工程建設(shè)中最為重要的建設(shè)部分。法國于1878年修建了世界上第一座水電站，自此大壩建設(shè)技術(shù)逐步發(fā)展起來［1］?？傮w來講，大壩建設(shè)經(jīng)歷了人工化、機械化、自動化和數(shù)字大壩4個重要的階段［2］。1940年前，受限于生產(chǎn)力水平、工程建設(shè)管理水平低下等原因，大壩施工質(zhì)量難以得到保證，此階段內(nèi)大壩的建設(shè)主要依賴于人工力量，屬于人工化大壩建設(shè)階段。隨著近代工業(yè)革命的發(fā)展，機械生產(chǎn)水平得到了長足的進步，機械化施工替代人工建設(shè)成為了大壩建設(shè)的必然趨勢，大壩機械化建設(shè)時代也隨之到來。但該階段中施工設(shè)備落后，管理水平低效，故難以實現(xiàn)對大壩建設(shè)的有效管理與控制?，F(xiàn)代化的施工機械和傳感器的普遍應(yīng)用標(biāo)志著大壩建設(shè)進入到自動化階段。這一階段中，大壩建設(shè)水平得到了進一步的發(fā)展，大壩建設(shè)信息的自動化監(jiān)測和信息化管理為數(shù)字大壩時代的到來奠定了良好的基礎(chǔ)。隨著計算機技術(shù)與施工管理水平的發(fā)展，以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，鐘登華［3-5］與馬洪琪［5］開創(chuàng)性地提出了數(shù)字大壩理論，并將數(shù)字大壩理論成功應(yīng)用于糯扎渡、大崗山、溪洛渡、長河壩等多個大型水電工程大壩建設(shè)的實踐中，標(biāo)志著我國大壩建設(shè)進入數(shù)字大壩階段，這是中國大壩建設(shè)史上的大事件。數(shù)字大壩通過對工程施工過程中產(chǎn)生的信息進行實時自動采集與精細(xì)化監(jiān)控，實現(xiàn)了大壩工程建設(shè)質(zhì)量、施工進度、安全監(jiān)測、工程地質(zhì)等信息的數(shù)字化管理，并建立了工程信息實時動態(tài)集成系統(tǒng)，為實現(xiàn)大壩建設(shè)精細(xì)化控制與管理提供了科學(xué)指導(dǎo)與技術(shù)支撐。迄今為止，圍繞大壩建設(shè)全過程，數(shù)字大壩在施工仿真［6-8］、上壩運輸［9-10］、上壩料加水［11-12］、碾壓監(jiān)控［13-15］、灌漿控制以及數(shù)字大壩管理平臺［16-17］等方面取得了豐碩的成績。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、計算機視覺及云計算等先進的科學(xué)技術(shù)日益成熟與廣泛應(yīng)用，工程建設(shè)逐漸由數(shù)字化模式向智能化模式發(fā)展。在此背景下，大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的諸多不足逐漸顯現(xiàn)出來。大壩建設(shè)中的重點環(huán)節(jié)如施工仿真、壩料交通運輸、碾壓、振搗、灌漿、溫控和大壩建設(shè)信息集成管理平臺等，仍存在著信息感知不全面、信息分析深度不足、智能決策與智能控制融合程度較低等問題。大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的不足成為推動大壩數(shù)字化建設(shè)向智能化建設(shè)發(fā)展的原動力。

近年來，針對大壩數(shù)字化建設(shè)中存在的問題，許多學(xué)者對大壩智能建設(shè)的理論、方法與技術(shù)進行了有意義的探索。在大壩智能建設(shè)理論方面，張國新等［18］認(rèn)為全面實現(xiàn)施工過程信息感知的自動化與智能控制，可促進數(shù)字大壩向智能大壩的轉(zhuǎn)變；李慶斌等［19］認(rèn)為大壩智能建設(shè)是在大壩數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)上，采用先進的通訊與控制技術(shù)在大壩建設(shè)全生命周期過程中全面、實時感知信息，并對信息進行自動化分析的建設(shè)模式；鐘登華等［2］將智慧大壩定義為在數(shù)字大壩的基礎(chǔ)上，通過引入物聯(lián)網(wǎng)、智能技術(shù)、云計算、大數(shù)據(jù)等先進的技術(shù)，全面感知、實時傳送和智能處理大壩建設(shè)信息的管理模式；樊啟祥等［20］圍繞大壩智能建設(shè)，提出“統(tǒng)一模型、平臺和接口，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、全面、及時、共享，直接面向生產(chǎn)需求，重在預(yù)測、預(yù)報、預(yù)控，應(yīng)用操作簡單、直觀、逼真、智能”的智能監(jiān)控原則。在大壩智能建設(shè)方法與技術(shù)方面，許多學(xué)者針對大壩建設(shè)中的施工仿真、壩料碾壓、灌漿控制、交通運輸、混凝土振搗、混凝土溫度控制和建設(shè)信息集成管理平臺等環(huán)節(jié)進行了智能化管理與控制研究，并在工程中進行了應(yīng)用。

綜上所述，大壩建設(shè)管理已逐步從數(shù)字化建設(shè)向智能化建設(shè)方向發(fā)展，形成了以智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控和智能管理集成平臺等為核心技術(shù)的水利水電工程智能建設(shè)管理體系。

2 大壩智能建設(shè)基本概念與內(nèi)涵

大壩智能建設(shè)是以智慧大壩為理論基礎(chǔ)，在大壩數(shù)字化建設(shè)體系基礎(chǔ)上引入新一代信息技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云平臺等），通過將先進智能技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、視覺智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等）與大壩建設(shè)進行跨界融合，形成了從大壩建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素、全覆蓋、全天候信息智能感知到智能分析到智能饋控的閉環(huán)運行體系，實現(xiàn)了對智慧大壩理論的實踐與檢驗。因此，大壩智能建設(shè)應(yīng)具備如下的特征：

（1）信息感知的智能性。信息感知的智能性是指通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等智能感知技術(shù)實現(xiàn)大壩建設(shè)信息感知與集成的泛在性、自主性、實時性以及信息傳遞的安全性。泛在性包含全面性和經(jīng)濟性，是指能采用低功耗、小型化和低成本的感知手段指對大壩建設(shè)中的多源異構(gòu)信息進行全面感知的特點。自主性是指能感知設(shè)備網(wǎng)絡(luò)具有自組織和自適應(yīng)的特點，是信息感知智能性的重要體現(xiàn)，也是感知網(wǎng)絡(luò)魯棒性。實時性是指感知信息能在短時間內(nèi)傳送至數(shù)據(jù)服務(wù)中心供后續(xù)快速分析所用，“快”是實時性的重要體現(xiàn)。安全性是指感知信號在接入互聯(lián)網(wǎng)時應(yīng)采取安全措施保證大壩建設(shè)信息的安全。信息感知的智能性是區(qū)別大壩數(shù)字化建設(shè)和大壩智能化建設(shè)的技術(shù)基礎(chǔ)。

（2）信息分析的智能性。信息的智能分析是將大壩建設(shè)信息中包含的廣義知識表達出來的重要手段，是智能決策支持的基礎(chǔ)。信息分析的智能性主要體現(xiàn)是大壩建設(shè)信息分析手段的智能性。數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等智能技術(shù)手段，為感知對象的性態(tài)分析、靜態(tài)/流態(tài)信息的知識挖掘以及專家系統(tǒng)的合理構(gòu)建等提供了有力的技術(shù)支持。

（3）反饋控制的智能性。智能反饋控制是利用智能分析結(jié)果對受控對象進行智能優(yōu)化決策、實時預(yù)警糾偏和機械自動化控制等。反饋控制的智能性是區(qū)別大壩數(shù)字化建設(shè)和大壩智能化建設(shè)的重要特征。

大壩智能建設(shè)的三大特點在智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控及大壩建設(shè)信息集成管理平臺等環(huán)節(jié)中的理論、技術(shù)與方法層面有著不同的表現(xiàn)形式。大壩智能建設(shè)體系以大壩建設(shè)信息集成管理云平臺對建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素進行全局智能管控，為實現(xiàn)大壩建設(shè)過程的各施工環(huán)節(jié)全天候同步優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。大壩智能建設(shè)體系與主要研究內(nèi)容如圖1所示。

圖1 大壩智能建設(shè)體系與主要研究內(nèi)容

3 大壩智能建設(shè)研究進展綜述

目前大壩建設(shè)已由人工化建設(shè)、機械化建設(shè)、自動化建設(shè)和數(shù)字大壩階段逐步發(fā)展到智能建設(shè)階段（如圖2），形成了以智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能振搗、智能溫控等為核心技術(shù)的大壩智能建設(shè)管理體系，克服了大壩數(shù)字化建設(shè)過程中信息感知不全面、智能分析缺乏深度、智能控制水平低等不足。大壩智能建設(shè)是大壩建設(shè)科技創(chuàng)新再上新臺階的重要手段，必將開拓和引領(lǐng)大壩建設(shè)的技術(shù)發(fā)展，大壩智能建設(shè)研究具有極其重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

3.1 智能仿真隨著工程系統(tǒng)理論、計算機科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的發(fā)展，施工仿真理論已廣泛應(yīng)用于地下洞室群、大壩施工、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域。大壩建設(shè)仿真已從傳統(tǒng)的面向設(shè)計階段邁向服務(wù)于施工階段，其發(fā)展歷程可概括為4個階段：第一階段為數(shù)字仿真，第二階段為可視化仿真，第三階段為虛擬交互仿真，第四階段為智能仿真。智能仿真，是指通過對施工仿真模型的智能更新、施工方案的智能優(yōu)化與反饋控制等技術(shù)手段實現(xiàn)對大壩建設(shè)進度的動態(tài)控制，解決由大壩建設(shè)過程中的隨機性和不確定性造成的施工進度控制難度大的問題。智能仿真需要解決的科學(xué)問題在于：（1）仿真建模時如何考慮不確定性因素的影響；（2）仿真參數(shù)和模型如何進行智能更新；（3）仿真控制如何實現(xiàn)智能化；（4）如何建立基于AR+BIM+GIS的可視化仿真平臺。

圖2 大壩建設(shè)主要發(fā)展階段

圍繞智能仿真的科學(xué)問題，許多學(xué)者已經(jīng)開展了相關(guān)研究：鐘登華等基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)模型理論、離散事件仿真理論［21-22］和多Agent智能體理論［23］，建立了智能仿真理論框架體系，為大壩施工進度智能仿真參數(shù)和模型的智能更新、施工進度偏差分析與反饋控制等奠定了理論基礎(chǔ)。畢磊［24］和Yu等［25］探索了地下工程仿真過程中如何考慮不確定性因素的影響，為大壩的智能仿真考慮不確定性奠定了基礎(chǔ)。閆玉亮［26］考慮了大壩施工過程中的不確定性，建立了耦合優(yōu)化方法的心墻堆石壩施工進度風(fēng)險分析數(shù)學(xué)模型。鐘登華等［27-28］基于實時監(jiān)控技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等實現(xiàn)了仿真邊界條件參數(shù)的全面實時感知，為智能仿真的模型更新奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)之上，Guan等［29］基于貝葉斯方法和改進重抽樣法［30］實現(xiàn)了仿真模型的實時更新與分析。杜榮祥［31］基于群智能算法進一步實現(xiàn)了土石壩施工方案的智能優(yōu)化。在施工進度偏差分析與反饋控制方面，鐘登華等［32］建立了大壩施工質(zhì)量與進度智能控制理論，提高了仿真控制的智能化水平；王乾偉［33］提出了基于自適應(yīng)仿真的高碾壓混凝土壩施工進度實時控制理論，實現(xiàn)了考慮不確定性因素影響的施工進度仿真的智能閉環(huán)反饋控制并應(yīng)用于實際工程。與此同時，鐘登華等開展了智能仿真三維可視化研究，包括基于GIS的可視化仿真［34］、基于CATIA平臺［35］的仿真過程可視化分析和基于增強現(xiàn)實技術(shù)［36］（AR）的施工進度預(yù)警和反饋控制。基于當(dāng)前先進的三維可視化技術(shù)構(gòu)建了融合AR、BIM、GIS的可視化仿真平臺，實現(xiàn)了智能仿真的直觀、沉浸式分析及優(yōu)化結(jié)果的反饋控制。

智能仿真目前已經(jīng)形成仿真參數(shù)全面感知及智能更新、施工方案智能優(yōu)化和反饋控制的研究體系。未來的智能仿真將向仿真參數(shù)泛在感知、施工全過程全環(huán)節(jié)的施工方案協(xié)同優(yōu)化和基于先進反饋控制手段實現(xiàn)仿真結(jié)果與施工組織深度融合的方向發(fā)展，進一步提高對復(fù)雜條件下大壩施工進度的整體管控水平。

圖3 大壩建設(shè)智能仿真研究體系圖

3.2 智能碾壓碾壓作業(yè)是大壩施工過程中的重要一環(huán)，碾壓作業(yè)的施工質(zhì)量影響著大壩的施工質(zhì)量，直接關(guān)系到大壩的安全；碾壓作業(yè)的施工進度影響后序環(huán)節(jié)的施工，制約著大壩整體施工進度間接影響施工成本。黃聲亨等［13］在水布埡工程中對面板堆石壩填筑碾壓參數(shù)實時監(jiān)控技術(shù)進行了有益的探索，實現(xiàn)了對部分碾壓參數(shù)的實時監(jiān)控；馬洪琪等［5］在糯扎渡高心墻堆石壩施工中首次提出并成功實施了數(shù)字化碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)，對每一填筑倉面的碾壓參數(shù)實現(xiàn)了全天候、實時在線、精細(xì)化、遠(yuǎn)程監(jiān)控。大壩填筑碾壓數(shù)字化實時監(jiān)控技術(shù)自提出以來，在大壩施工質(zhì)量、進度和成本分析與控制中發(fā)揮了重要作用。

然而數(shù)字化實時監(jiān)控技術(shù)還存在著碾壓作業(yè)過程施工信息感知不全、傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法對施工信息分析不透徹、反饋控制水平低等不足。智能碾壓是對數(shù)字化碾壓的全新升級，是通過對大壩碾壓施工信息智能感知、深度挖掘以及智能決策支持與控制等技術(shù)實現(xiàn)大壩填筑壓實質(zhì)量的智能控制。智能碾壓主要研究內(nèi)容包括碾壓參數(shù)的智能感知、碾壓質(zhì)量的智能評價和碾壓過程的智能反饋控制等。

碾壓參數(shù)的智能感知是在數(shù)字化碾壓監(jiān)控感知技術(shù)的基礎(chǔ)上通過集成加速度計、無人機、計算機視覺等新型感知測量設(shè)備和新型感知技術(shù)，實現(xiàn)碾壓作業(yè)過程施工信息的泛在精準(zhǔn)感知。智能感知為碾壓質(zhì)量的智能評價和碾壓過程的智能反饋控制提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

碾壓質(zhì)量智能評價方法主要有兩種：（1）采用基于碾輪振動特性的指標(biāo)反應(yīng)被碾材料的壓實質(zhì)量，如CMV（Compaction Meter Value）、RMV（Resonance Meter Value）和CCV（Continuous Compaction Value）等［37］，常見于道路施工中的IC技術(shù)（Intelligent Compaction）和CCC技術(shù)［38］（Continuous Compaction Control）。該方法基于碾輪和被碾壓的路面或路基能形成良好耦合系統(tǒng)的假設(shè)，即碾輪振動特性主要取決于碾壓路面或路基的剛度或密度［39］。然而大壩填筑材料的均勻度同于瀝青或黏土等，因此碾壓施工機械與壩料難以形成良好的耦合系統(tǒng)，目前已經(jīng)發(fā)展出了一系列應(yīng)用于大壩工程的智能壓實指標(biāo)，如CV（Compaction Value）［40］、SCV（Sound Compaction Value）［41］和CF（Compaction Feature）［42］等；（2）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型來評價壓實質(zhì)量，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［43］和支持向量回歸［44］等模型，如表1。這類模型基于機器學(xué)習(xí)算法，模型精度較高，對參數(shù)的考慮更為全面，是當(dāng)前研究的熱點。除此之外，林威偉等［51］基于隨機森林算法實現(xiàn)了土石壩壓實質(zhì)量動態(tài)評價；針對碾壓混凝土壩的施工質(zhì)量控制，鐘登華等［52］進行了考慮壓實質(zhì)量影響的碾壓混凝土壩層間結(jié)合質(zhì)量動態(tài)評價研究。

在智能碾壓的反饋控制方面，采用機載饋控系統(tǒng)對碾壓作業(yè)過程進行實時控制是目前較為先進的反饋控制方式。機載饋控系統(tǒng)如ODMS［53］（The onboard density measuring system）、MAS［54］（The multiagent system）、ICA［55］（Intelligent Compaction Analyzer）以及碾壓質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)［56］等，是通過將碾壓信息反饋至操作手，指導(dǎo)其進行碾壓作業(yè)。

在智能碾壓的反饋控制方面，無人碾壓技術(shù)是又一重大突破，它改變了傳統(tǒng)人工控制碾壓機作業(yè)的方式，通過底層控制機構(gòu)和智能控制算法，減少了作業(yè)過程的人為干預(yù)，進一步提高作業(yè)精度和效率。無人碾壓技術(shù)由中國水利水電第五工程局和同濟大學(xué)依托長河壩工程做出了有意義的探索［57］，隨后清華大學(xué)研究了無人駕駛碾壓機自動作業(yè)系統(tǒng)并在前坪水庫進行了應(yīng)用［58］。天津大學(xué)鐘登華院士團隊開展了高寒、高海拔、高地震烈度等復(fù)雜施工條件下無人碾壓機群智能協(xié)同控制的研究，取得了一定的成果［59］，并在兩河口和雙江口等水電工程中進行了應(yīng)用。

大壩智能碾壓總體的發(fā)展趨勢總結(jié)為感知精細(xì)化、分析精準(zhǔn)化和控制智能化。下一步需要進一步提高感知、分析和控制的集成水平，實現(xiàn)作業(yè)機具從傳統(tǒng)碾壓機械到智能碾壓機械到智能碾壓機器人的提升。

表1 壓實質(zhì)量評價模型對比

3.3 智能灌漿壩基灌漿可提高壩基巖體的強度，并阻止壩基中的潛在水流和內(nèi)部侵蝕，因此對壩基進行灌漿處理是提高大壩施工過程安全性和大壩運行穩(wěn)定性的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而灌漿具有施工工藝流程復(fù)雜、施工過程難以控制和施工質(zhì)量難以評價等特點，因此需要采用先進的科學(xué)技術(shù)對灌漿過程進行研究。灌漿研究的發(fā)展可大致分為3個階段：第一階段主要是對工程經(jīng)驗的簡單應(yīng)用；第二階段主要實現(xiàn)灌漿數(shù)據(jù)的采集和可視化展示，如美國的AIAS（Advanced Integrated Analytical Systems）［60］；第三個階段為智能灌漿。所謂智能灌漿，是指以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算平臺等新一代信息技術(shù)為基本手段，充分運用數(shù)據(jù)挖掘、智能分析、智能決策等對灌漿過程信息進行實時感知與深度挖掘分析，對基礎(chǔ)灌漿動態(tài)智能調(diào)控提供決策支持。李曉超［61］提出基礎(chǔ)處理體系事前、事中和事后的智能控制理論，提升了灌漿智能化控制水平。

在智能灌漿灌前研究方面，樊貴超等［62］提出了基于分形理論的壩基裂隙巖體注灰量與導(dǎo)水率的關(guān)系，李曉超等［63］提出了考慮多參數(shù)指標(biāo)的壩基巖體可灌性綜合評價，王曉玲等［64-65］提出了基于三維精細(xì)地質(zhì)模型的灌漿模擬理論，鄧韶輝等［66］揭示了裂隙交叉區(qū)域、復(fù)雜裂隙網(wǎng)絡(luò)中漿液擴散機理；閆福根等［67］提出了智能灌漿工程中多尺度建模理論，為智能灌漿實時采集、動態(tài)分析和智能反饋的閉環(huán)控制理論提供基礎(chǔ)。

在智能灌漿灌中研究方面，閆福根等［68］提出“全面感知、智能分析、動態(tài)決策、實時控制”的監(jiān)控理論，樊貴超［69］提出了灌漿施工過程智能監(jiān)控方法，通過對灌漿施工過程智能分析和反饋控制，實現(xiàn)了灌漿施工質(zhì)量的事中控制，樊啟祥等［20］提出了灌漿施工自動化控制理論化方法，Lin等［70］利用數(shù)值模擬對抬動變形進行了模擬和控制。

在智能灌漿灌后研究方面，Bai等［71］和Huang等［72］利用壓水實驗、巖芯信息、地質(zhì)雷達和聲波檢測評價灌漿質(zhì)量，Li等［73］和Fan等［74］提出了灌漿效果智能分析及反饋控制方法，評價結(jié)果如圖4所示，通過灌漿效果的智能預(yù)測分析、綜合評價以及反饋控制，實現(xiàn)對灌漿施工質(zhì)量的事后控制。

在智能灌漿系統(tǒng)研究方面，韓偉等［75］實時監(jiān)測灌漿過程中壓力、流量等參數(shù)，實現(xiàn)灌漿過程中統(tǒng)計圖表的生成，Still等［76］實現(xiàn)了灌漿監(jiān)測和預(yù)測理論的統(tǒng)一分析，閆福根等［67］耦合三維地質(zhì)統(tǒng)一模型，實現(xiàn)了地質(zhì)信息和灌漿施工信息的耦合分析，并且可完成地質(zhì)預(yù)測和抬動預(yù)警。

三維地質(zhì)模型質(zhì)量關(guān)系到到灌漿分析的精度。自Houlding［77］提出在三維環(huán)境中以適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立場景的實體幾何形態(tài)、空間關(guān)系和屬性以來，三維模型的構(gòu)建方法也得到了長足的發(fā)展。鐘登華等［78］提出了面向大壩建設(shè)建模的NURBS-TIN-Brep混合數(shù)據(jù)模型，解決大壩建設(shè)模型的信息存儲量大與分析要求高的矛盾；Li等［79］提出一種增強型多邊形離散裂縫網(wǎng)絡(luò)（DFN）模型實現(xiàn)對巖石裂縫的精細(xì)建模；Yue等［80］采用拉丁超立方抽樣（Latin Hypercube Sampling）方法和采用最優(yōu)蒙特卡羅模擬和動態(tài)模擬技術(shù)等建立斷裂網(wǎng)絡(luò)模型；Zhang等［81］引入基于T樣條的建模方法來提升了三維模型建立的靈活性和有效性。

大壩智能灌漿總體的發(fā)展總結(jié)為灌前可灌性分析、灌中智能監(jiān)控和灌后質(zhì)量綜合評估，下一步需要進一步耦合精細(xì)化三維地質(zhì)模型，利用精細(xì)三維地質(zhì)模型建立智能灌漿策略，最終實現(xiàn)基于智能灌漿策略的自動化和智能化灌漿控制。

3.4 智能交通在大壩建設(shè)過程中，確保壩料按既定路線運輸、并對壩料進行合理加水、同時防止錯誤卸料等是保證大壩建設(shè)進度、成本、質(zhì)量綜合最優(yōu)的重要因素，因此有必要對大壩建設(shè)中壩料交通運輸環(huán)節(jié)進行有效管控。馬洪琪等［5］對結(jié)合水電工程的特點及工程施工管理需求，在糯扎渡水電工程開展了壩料運輸過程的實時監(jiān)控研究，實現(xiàn)了對車輛超速、卸料點錯誤、車輛進出場、運輸軌跡偏移等的實時報警分析及各類施工資源的實時統(tǒng)計分析，克服了人工管控存在的大壩建設(shè)交通運輸過程難以管控的不足，這標(biāo)志著大壩建設(shè)交通運輸管控步入了數(shù)字化階段。崔博［16］和Liu等［12］在數(shù)字化壩料運輸管控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研發(fā)了壩料運輸車自動加水控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了車輛的按量精準(zhǔn)個性化加水，解決了傳統(tǒng)人工控制加水方式難以實現(xiàn)壩料精準(zhǔn)加水的問題，是大壩建設(shè)交通運輸管控數(shù)字化階段的又一成果。然而數(shù)字化階段仍存在著信息感知不全、傳統(tǒng)統(tǒng)計方法對運輸過程信息分析不透徹、匱乏對交通運輸過程的優(yōu)化控制等不足，推動著大壩建設(shè)交通運輸管控朝著智能化方向發(fā)展。

圖4 灌漿質(zhì)量綜合評價結(jié)果［73］

大壩建設(shè)中的智能交通，是指以當(dāng)前蓬勃發(fā)展的空間定位技術(shù)、傳感器技術(shù)、無線通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、GIS技術(shù)、計算機智能視覺技術(shù)等為手段，對車輛運輸過程中的實時位置及作業(yè)狀態(tài)進行實時感知、實時傳輸、智能分析與可視化表達，實現(xiàn)壩料運輸全過程的智能監(jiān)控。在智能交通領(lǐng)域，國外研究起步較早，如Han等［82］應(yīng)用循環(huán)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對土石方運輸工程進行分析和模擬；Navon等［83］通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時分析，實現(xiàn)了對土石方運輸過程中施工強度、資源利用等施工參數(shù)的動態(tài)分析，并用于指導(dǎo)車輛運輸。近十幾年來，隨著國外大壩工程越來越少，其相關(guān)研究主要集中在城市交通領(lǐng)域。在國內(nèi)，劉寧［84］結(jié)合大壩工程建設(shè)的特點，基于路徑智能規(guī)劃技術(shù)的上壩運輸車輛智能調(diào)度方法，構(gòu)建了施工場內(nèi)智能交通饋控體系，實現(xiàn)了路況信息的智能分析與更新、運輸路徑的智能規(guī)劃與車輛智能調(diào)度，該研究完成了大壩建設(shè)智能交通的初步探索。之后，鐘登華等［85］通過集成射頻識別技術(shù)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)、個人數(shù)字助手、地理信息技術(shù)和通用分組無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，研發(fā)了壩料智能加水系統(tǒng)。該系統(tǒng)考慮了不同壩料、壩料含水率、壩料運載重量，并綜合分析溫度、風(fēng)速、降雨等局部氣候影響下壩料含水率變化過程，采用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等算法對壩料運輸車輛加水量及倉面補水量進行智能分析與控制，構(gòu)建工區(qū)氣象短期預(yù)報模型和堆石料含水率變化量預(yù)測模型，對運料車輛應(yīng)加水量的智能分析與精準(zhǔn)預(yù)測，實現(xiàn)了壩料運輸及施工倉面的智能加水，方法框架見圖5。

當(dāng)前的大壩建設(shè)智能交通正朝著感知信息精細(xì)化、分析優(yōu)化精準(zhǔn)化和反饋控制精確化方向發(fā)展，未來需要融合人工智能新技術(shù)，實現(xiàn)大壩建設(shè)交通運輸管控的感知、分析和控制水平的進一步提升。此外，將大壩建設(shè)交通運輸納入到大壩施工全過程復(fù)雜系統(tǒng)中進行協(xié)同智能優(yōu)化是未來科學(xué)發(fā)展的必然趨勢。

3.5 智能振搗混凝土振搗是大壩施工中關(guān)鍵環(huán)節(jié)，振搗質(zhì)量直接影響混凝土壩長期運行中的安全性及穩(wěn)定性。如何有效保障混凝土振搗質(zhì)量，智能振搗指明了解決方向。智能振搗是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)等為手段，通過實時全面感知振搗作業(yè)信息，對混凝土振搗質(zhì)量進行智能分析與反饋控制，確保倉面混凝土振搗施工質(zhì)量。

圖5 上壩料智能加水方法框架圖［85］

目前智能振搗研究主要包括振搗信息可視化和振搗質(zhì)量反饋控制等方面。在振搗信息可視化研究方面，國內(nèi)外學(xué)者多以單個插入式振搗棒為對象，通過對振搗設(shè)備進行定位監(jiān)控，開展混凝土智能振搗的研究。如Burlingame等［86］根據(jù)施工過程中振搗棒的溫度顯著高于其周圍混凝土溫度，采用熱成像法監(jiān)控振搗棒的移動軌跡，實現(xiàn)了對振搗信息可視化的初步探索。Gong等［87］利用UWB（Ultra-Wide-Band）定位技術(shù)，提出了一種混凝土振搗效應(yīng)實時監(jiān)控方法，提高了定位精度，實現(xiàn)了振搗棒移動軌跡的實時精確追蹤；以振搗持續(xù)時間反映振搗能量的累積，通過占據(jù)柵格法實現(xiàn)了考慮振搗能量傳播過程中衰減效應(yīng)的振搗施工過程的計算機可視化展示。河海大學(xué)的Tian等［88］基于GPS動態(tài)跟蹤的振搗施工可視化監(jiān)測系統(tǒng)，通過集成GPS以及傳感器等設(shè)備，實時監(jiān)控振搗軌跡、振搗時間和插入深度等振搗質(zhì)量參數(shù)的監(jiān)控以及其可視化表達。中國電建集團成都勘測設(shè)計研究院［89］針對大壩施工現(xiàn)場廣泛使用的振搗臺車開發(fā)出了一套基于計算機圖形技術(shù)的混凝土振搗可視化監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)控振搗機架多個振搗棒的位置、傾角、插入深度和振搗時間等參數(shù)，從而定性分析振搗質(zhì)量。以上研究對混凝土智能振搗進行了有益的探索，然而大體積混凝土振搗密實機理復(fù)雜且振搗質(zhì)量難以及時定量分析，因此有必要進一步研究振搗質(zhì)量的智能分析，從而對現(xiàn)場施工質(zhì)量進行有效地控制。

在振搗質(zhì)量反饋控制中，通常采用事中人工經(jīng)驗判斷和振搗過程預(yù)警以及事后鉆芯取樣檢測的方法。如何在事中及時且定量反饋控制混凝土振搗質(zhì)量的研究仍處于空白狀態(tài)。目前，在智能大壩理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，鐘登華等［90］建立了振搗質(zhì)量智能監(jiān)控數(shù)學(xué)模型（如圖6）并研究出一種實時、連續(xù)的混凝土壩振搗施工質(zhì)量監(jiān)控和動態(tài)評價方法，以實現(xiàn)振搗施工參數(shù)的準(zhǔn)確采集和全倉面混凝土振搗質(zhì)量的精細(xì)化控制，突破了常規(guī)的數(shù)字化監(jiān)控方式，確保混凝土壩工程的施工質(zhì)量。

綜上所述，目前的研究多集中于振搗施工過程的監(jiān)控以及其過程的可視化，及時且有效評估振搗質(zhì)量進而反饋控制振搗過程等方面內(nèi)容仍有待進一步研究。

3.6 智能溫控混凝土溫度控制是提高混凝土壩施工質(zhì)量，避免危險性裂縫產(chǎn)生的有效手段。智能溫控是以智能化溫度感知-分析-控制為核心，采用理論分析、數(shù)值計算、現(xiàn)場監(jiān)測等多種手段，圍繞大體積混凝土防裂智能監(jiān)控的理論方法、數(shù)學(xué)模型、關(guān)鍵技術(shù)等，對混凝土溫度進行有效的調(diào)控，形成以大體積混凝土溫控為全要素的監(jiān)測方法，以大體積混凝土熱力學(xué)參數(shù)反演、溫控效果評價、通水流量預(yù)測、溫度應(yīng)力和橫縫開度模擬等為核心的分析方法，以智能通水理論為中心的溫度調(diào)控措施。

國外的大體積混凝土溫控分析研究起步早，美國墾務(wù)局在歐瓦西（Owyhee）拱壩最早進行混凝土冷卻水管的現(xiàn)場試驗，這是通水冷卻首次在水電工程領(lǐng)域中的應(yīng)用。隨后胡佛大壩（Hoover）首次在混凝土內(nèi)全面預(yù)埋通水冷卻水管，取得了理想的溫控防裂效果。此后，國外壩工領(lǐng)域在Hoover大壩溫控基礎(chǔ)上不斷完善，并將溫控措施進一步拓寬應(yīng)用至混凝土材料、結(jié)構(gòu)、施工等方面［91］。

我國溫控防裂研究相對國外較晚。1990年代中期，我國在響洪甸拱壩首次采用預(yù)埋冷卻水管措施控制混凝土的溫度應(yīng)力。隨后，中國水利水電科學(xué)研究院在深入分析高拱壩基礎(chǔ)溫差、上下層溫差和內(nèi)外溫差致裂機理的基礎(chǔ)上，總體提出以“表面保溫、低溫澆筑、通水冷卻”三大手段為主的溫控防裂體系。在溫控智能化研究方面清華大學(xué)詳細(xì)闡述了智能化溫控管理的構(gòu)想，提出了通過物聯(lián)網(wǎng)、自動測控和云計算技術(shù)實現(xiàn)個性化溫度管理與分析的方法。目前國內(nèi)智能溫控研究已經(jīng)取得較為豐富的成果，如中國水利水電科學(xué)研究院研發(fā)的大體積混凝土防裂動態(tài)智能溫控系統(tǒng)［92］、清華大學(xué)研發(fā)的通水冷卻智能溫度控制系統(tǒng)［93］等，均結(jié)合我國實際的高拱壩工程得到了成功應(yīng)用。

圖6 振搗質(zhì)量智能監(jiān)控數(shù)學(xué)模型［90］

3.7 智能施工管理集成平臺大壩建設(shè)施工智能管理集成平臺是全方位管控大壩工程施工建設(shè)的重要手段，是多信息融合、多模塊融合、多功能交互、跨平臺使用的信息管理系統(tǒng)。智能施工管理集成平臺通過現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、智能視覺、信息融合等技術(shù)實現(xiàn)大壩施工建設(shè)全方位信息的實時、在線、智能分析與管理，是海量工程信息存儲管理及綜合應(yīng)用的共享資源池，是提升大壩建設(shè)智能化水平堅實的技術(shù)支撐。目前國外主流的施工管理基礎(chǔ)平臺主要側(cè)重于施工項目管理方面，如美國Harris等［94］開發(fā)的Primavera Project Planner軟件；Microsoft公司的Microsoft Project系列軟件；惠康公司采用的OpenPlan項目管理平臺；Zarn等［95］建立的項目管理軟件WorkBench C PMW等。這些管理系統(tǒng)在工程建設(shè)項目投資規(guī)劃，管控流程分解優(yōu)化、項目集成化控制方面均取得了優(yōu)異成績，顯著提高了施工管理人員對工程項目的控制能力。

國內(nèi)智能施工管理集成平臺與大壩建設(shè)結(jié)合更加緊密，在信息可視化，功能模塊化以及人機交互等方面表現(xiàn)出色，不僅可以對大壩施工進度、質(zhì)量、投資進行宏觀管理，還可以對大壩建設(shè)過程中變形、滲流等安全情況及運輸、灌漿、碾壓等重要施工環(huán)節(jié)進行精細(xì)化控制。比較有代表性的如：天津大學(xué)鐘登華院士團隊研發(fā)的數(shù)字大壩施工信息綜合集成管理平臺［16］，實現(xiàn)了大壩施工質(zhì)量監(jiān)控信息、施工進度信息、施工監(jiān)測信息的動態(tài)采集與智能分析，對大壩施工過程中碾壓、運輸、加水、灌漿等施工環(huán)節(jié)進行智能監(jiān)控，顯著提高工程管理人員對大壩施工質(zhì)量、進度的控制能力，并在我國糯扎渡工程、長河壩工程、梨園面板堆石壩、兩河口工程等眾多大型水電工程中得以成功應(yīng)用；中國長江三峽集團公司研發(fā)的智能化建設(shè)業(yè)務(wù)協(xié)同工作平臺IDam平臺［20］，利用手持式數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集、業(yè)務(wù)工作流等技術(shù)手段，實現(xiàn)大壩各個部分信息的實時采集，滿足用戶動態(tài)搜索與查詢各部位的相關(guān)計劃、進度、溫度、質(zhì)量、變形等信息；長江科學(xué)院［96］研發(fā)的溪洛渡水電站工程安全監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理、資料分析和系統(tǒng)管理等功能，該系統(tǒng)將壩基滲壓統(tǒng)計模型嵌入到系統(tǒng)中，能夠及時預(yù)測滲壓的變化趨勢。

大型流域的水電開發(fā)建設(shè)往往以梯級滾動方式進行，在同一時刻存在不同開發(fā)建設(shè)階段的工程。如何從全流域協(xié)同角度對項目群進行有效集中管控，進一步提升流域水電開發(fā)建設(shè)管理與決策水平、保障工程建設(shè)質(zhì)量和進度、降低流域開發(fā)綜合成本是當(dāng)前智能施工管理集成平臺研究需要解決的問題。針對該問題，由雅礱江流域水電開發(fā)有限公司牽頭，中國電建集團成都勘測設(shè)計研究院和天津大學(xué)鐘登華院士團隊共同參與的“流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺研究與應(yīng)用”項目，研發(fā)了海量三維地理信息（3DGIS）與工程信息模型（BIM）的高效融合技術(shù)，提出了流域水電全生命周期管理框架，實現(xiàn)了面向流域水電開發(fā)建設(shè)的高效智能管理，圖7為雅礱江流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺架構(gòu)。

未來智能施工管理集成平臺將系統(tǒng)集成多尺度、多維度、海量多源異構(gòu)信息，深度跨界融合前沿技術(shù)，具有極佳的可拓展性和智慧性，將從單個工程的全過程、全環(huán)節(jié)、全天候精細(xì)化管控演化到全流域范圍內(nèi)項目群集群管控，從平面化、簡易的可視化系統(tǒng)演化到集成三維、智能的可視化系統(tǒng)，向著更快速、更高效、更全面、更智慧的方向發(fā)展，為我國的水利工程智能建設(shè)管理提供更加有力的技術(shù)手段。

圖7 雅礱江流域水電全生命周期數(shù)字管理平臺架構(gòu)

4 大壩智能建設(shè)研究前沿和難點

大壩智能建設(shè)實現(xiàn)了對大壩數(shù)字化建設(shè)的跨越。我國大壩建設(shè)中心正逐漸向高寒、高海拔、高地震烈度、偏遠(yuǎn)地區(qū)轉(zhuǎn)移，施工條件十分復(fù)雜，這給大壩建設(shè)管理帶來了巨大挑戰(zhàn)的同時也提出了更高要求，工程建設(shè)管理理論與技術(shù)發(fā)展挑戰(zhàn)和機遇并存。目前，我國大壩建設(shè)已經(jīng)基本實現(xiàn)自動化生產(chǎn)，在關(guān)鍵節(jié)點上實現(xiàn)了智能化建設(shè)管理，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，大壩智能建設(shè)已經(jīng)取得突破性成果。但應(yīng)該認(rèn)識到，當(dāng)前階段的大壩智能建設(shè)還處于初始階段，智能化程度仍有待提高，大壩工程建設(shè)智能監(jiān)控理論與技術(shù)還需要在工程實踐中不斷改進、不斷提高、不斷發(fā)展。要全面實現(xiàn)大壩的智能建設(shè)，仍需在理論、方法與技術(shù)上實現(xiàn)全新的突破，并服務(wù)于工程實踐。因此未來的大壩智能建設(shè)是在智慧大壩基本理論的基礎(chǔ)上，通過引入先進的科學(xué)技術(shù)與方法，結(jié)合大壩建設(shè)重點環(huán)節(jié)及其特點，不斷提高大壩建設(shè)過程中智能感知、智能分析與智能控制的水平，不斷完善大壩智能建設(shè)體系的過程。

4.1 大壩建設(shè)全過程信息精細(xì)感知大壩建設(shè)全過程信息的泛在、實時、自主感知是大壩智能建設(shè)的基礎(chǔ)。感知信息的質(zhì)量直接影響到數(shù)據(jù)分析和反饋控制精度，進而影響大壩智能建設(shè)質(zhì)量。大壩建設(shè)過程中，施工環(huán)境復(fù)雜，施工環(huán)節(jié)繁多，現(xiàn)場施工機械和人員配置多樣，如何實現(xiàn)對大壩施工全過程多尺度、多維度、海量多源異構(gòu)信息的精細(xì)感知是當(dāng)前面臨的難題。隨著科技的發(fā)展，感知手段的日益繁多、智能感知水平的日益提高為大壩建設(shè)全過程精細(xì)感知的難題帶來了突破口。未來有必要基于新技術(shù)，在感知的廣度和深度上不斷迭代更新大壩建設(shè)多源信息的感知體系；基于新型測量技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最新的成果，對大壩感知網(wǎng)絡(luò)進行個性化定制，以技術(shù)的創(chuàng)新突破制約感知性能的瓶頸，實現(xiàn)信息感知的精準(zhǔn)性與實時性。

4.2 大壩建設(shè)全過程信息傳輸與存儲大壩建設(shè)全過程信息具有海量、多維度、多粒度、異構(gòu)性強的特點，與此同時智能計算與智能控制需要依托于精細(xì)感知信息的實時快速檢索和篩選，因此對信息傳輸?shù)膶崟r性、信息存儲組織形式提出了更高的要求。然而目前海量傳感器導(dǎo)致傳統(tǒng)信息傳輸網(wǎng)絡(luò)傳輸成本提高，基于點對點式的信息傳輸方式隨著節(jié)點增大可靠性降低且對集散節(jié)點的硬件性能提出了考驗。傳統(tǒng)的信息存儲系統(tǒng)的快速檢索、信息提取自動化程度仍然不高，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)粒度的急劇擴張使得傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)無法滿足應(yīng)用需求進而導(dǎo)致從蘊含豐富規(guī)律與知識的大壩建設(shè)全過程信息中進行知識挖掘還存在困難。因此新時代背景下，需要研究考慮大壩建設(shè)過程特點的新型高性能無線自組網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)的變化提高信息傳輸自動化程度；研究并應(yīng)用大壩建設(shè)場景下的信息區(qū)塊鏈技術(shù)，實現(xiàn)大壩建設(shè)全過程海量信息的快速實時傳輸；研究大數(shù)據(jù)條件下的傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，針對相似或冗余數(shù)據(jù)進行消除；研究應(yīng)用于大壩建設(shè)全過程信息管理技術(shù)，實現(xiàn)大壩建設(shè)全過程信息的結(jié)構(gòu)化管理和即時便捷檢索。

4.3 大壩建設(shè)海量信息智能分析大壩建設(shè)信息的智能分析是大壩建設(shè)決策與控制的基礎(chǔ)。隨著大壩建設(shè)規(guī)模的增大，大壩建設(shè)信息感知范圍急劇擴大，造成大壩建設(shè)多源異構(gòu)信息維度和數(shù)據(jù)量呈幾何級數(shù)倍增長，形成了大壩建設(shè)中的大數(shù)據(jù)。大壩建設(shè)的大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)維度高、多源異構(gòu)、時變性強等的特點，傳統(tǒng)分析方法無法對大壩建設(shè)中的大數(shù)據(jù)進行有效分析。目前，廣泛使用的人工智能算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等實現(xiàn)了對大壩建設(shè)大數(shù)據(jù)的高精度智能分析。然而，這類算法多是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的弱人工智能，在分析的可解釋性和可靠性上存在不足；多是采用完全標(biāo)注的大樣本進行靜態(tài)特征學(xué)習(xí)，無法深入挖掘多源異構(gòu)信息中的動態(tài)特征。未來有必要通過多學(xué)科跨界合作，進一步探究應(yīng)用于大壩建設(shè)海量信息智能分析的人工智能模型機理，提高模型的動態(tài)可解釋性；同時，充分結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術(shù)，實現(xiàn)大壩建設(shè)海量信息精準(zhǔn)、可靠的實時動態(tài)智能分析；有必要進一步探究人工智能新方法，實現(xiàn)大壩建設(shè)海量多源異構(gòu)信息中不完全、無標(biāo)注樣本動態(tài)特性的自主智能分析。

4.4 大壩建設(shè)智能決策與控制大壩建設(shè)智能決策與控制技術(shù)是根據(jù)感知的信息和挖掘的知識，實時、自主地進行智能施工決策，對建設(shè)過程進行智能化控制，使得建設(shè)性能動態(tài)趨向于控制目標(biāo)。大壩智能建設(shè)的決策系統(tǒng)做出施工調(diào)整決策后，其方案的實施依賴于施工設(shè)備等受控對象的自動調(diào)整。當(dāng)前水利水電工程建設(shè)的主陣地逐步向西部遷移，高海拔氣候條件和現(xiàn)場復(fù)雜施工環(huán)境下，施工人員和施工機械出現(xiàn)明顯降效，對施工智能決策和智能控制水平提出了更高的要求。因此，有必要基于智能感知、自主控制和管理決策智能優(yōu)化等技術(shù)，將人工智能與大壩建設(shè)深度結(jié)合，構(gòu)建具有人類智慧的集優(yōu)化、決策、控制為一體的大壩AI建設(shè)系統(tǒng)，促進大壩關(guān)鍵施工環(huán)節(jié)變革，實現(xiàn)從傳統(tǒng)施工機械作業(yè)到智能施工機械協(xié)同作業(yè)的重大提升。

4.5 大壩智能建設(shè)工程管理模式大壩智能建設(shè)時代下，大壩建設(shè)理論、方法和技術(shù)的變革必將導(dǎo)致工程管理模式的變革。需研究創(chuàng)新智能大壩工程建設(shè)管理模式，與信息化深度融合，形成網(wǎng)絡(luò)化、智能化、協(xié)同化的大壩建設(shè)工程管理體系：整合大壩建設(shè)全過程數(shù)據(jù)，形成面向施工全過程的決策服務(wù)信息，用數(shù)據(jù)支撐工程優(yōu)化升級；依托智能控制技術(shù)，實現(xiàn)決策信息的精準(zhǔn)執(zhí)行；繼續(xù)深化構(gòu)建大壩智能建設(shè)全過程、全環(huán)節(jié)、全要素、全覆蓋、全天候工程管理平臺，實現(xiàn)建設(shè)、設(shè)計、監(jiān)理和承包商等參建單位的信息實時共享，促進施工和控制全面互聯(lián)；在建設(shè)管理過程中，逐漸摸索出具有普適性指導(dǎo)意義的大壩智能建設(shè)工程管理模式。

5 結(jié)論

大壩智能建設(shè)是保證大壩建設(shè)質(zhì)量，全面提高大壩建設(shè)管理水平的重要戰(zhàn)略舉措。本文通過對大壩智能建設(shè)有關(guān)的大量文獻的綜述，闡述了大壩智能建設(shè)的原動力、基本理念和技術(shù)內(nèi)涵，對大壩智能建設(shè)中重點的環(huán)節(jié)如智能仿真、智能碾壓、智能灌漿、智能交通、智能加水和智能振搗以及大壩建設(shè)智能管理平臺中的關(guān)鍵理論、方法與技術(shù)的研究進展進行了梳理，最后探討了大壩智能建設(shè)中未來的發(fā)展方向和趨勢。隨著物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)、計算機視覺及云計算等先進科學(xué)技術(shù)的日益成熟以及在大壩建設(shè)中的廣泛應(yīng)用，我國全面實現(xiàn)大壩智能建設(shè)已成必然趨勢。