水利工程全生命周期管理平台介绍
一、产品简介
(一)产品定义
水利工程全生命周期管理平台深度契合水利部关于工程建设数字化与全周期管理的要求,以BIM+AI技术为核心驱动,构建覆盖设计、建设、验收、运行维护全生命周期的数字化管理体系。
面向设计、施工、监理及项目业主等多方参与主体,平台致力于实现工程进度精准管控、安全监测智能预警、质量追溯有据可依,推动水利工程建设数字化交付、标准化归档,真正达成建设与运行管理一体化。同时,平台可为优质工程申报提供完备数据支撑与技术保障。
(二)产品服务
平台秉持“高效易用”理念,具备简洁操作与轻量化BIM场景应用能力。无论是工程建设前期规划、中期施工,还是已建成项目的数字化升级,均可无缝适配。
(三)产品依据
1.水利部关于印发《深入贯彻落实〈质量强国建设纲要〉提升水利工程建设质量的实施意见》的通知(水建设〔2023〕254号);
2.水利部关于印发《关于推进水利工程标准化管理的指导意见》《水利工程标准化管理评价办法》及其评价标准的通知(水运管〔2022〕130号)。
二、核心关键技术基本原理
(一)平台技术体系——解决方案
总体解决方案
(二)平台技术体系——总体架构
围绕建设、运行和监管三大主题,以业务架构、技术架构、标准架构、数据架构和基础设施架构为一体的总体架构,构建水利工程建管养运全生命周期管理平台。
总体架构图
三、技术优势
(一)实现了BIM+工程项目全生命周期管理的全过程
实现了BIM+工程项目全生命周期管理的全过程,涵盖BIM总体策划、设计、施工、运维及后期阶段,在规划、设计、建设、运维、检测评估各环节分别开展需求分析、标准制定、5D可视化、6D可视化等针对性应用,同时通过BIM工程全要素查询、模型构件管理、BIM属性动态关联、BIM进度标注(四色预警)等功能,实现工程项目全生命周期的精细化、数字化管理,提升各阶段协同效率与管理水平。
BIM工程项目全生命周期宏观阶段及核心工作内容流程图

BIM工程项目全生命周期各阶段细分应用场景
(二)建成了工程的全要素全过程的数字映射
考虑水利工程供水、防洪、改善水生态环境等综合利用,为保证工程运管安全、科学、高效运行,以实时的物联感知体系为前提,稳定的硬件实体环境为保障,通过数据底板、模型库、知识库、孪生引擎、应用支撑建设打造数字孪生平台。
(三)强化了预报预警预演预案的功能
构建安全监测分析研判、工程“四预”决策支持、水资源智调管理、数字运维协同管理、空间智能综合管护、后台管理应用以及数字大屏专题展示的智慧子应用,从而建设成数字孪生工程,全面提升工程运行管理水平和效率。
(四)接入了DeepSeek和AI
在此基础上构建安全监测分析研判、工程“四预”决策支持、水资源智调管理、数字运维协同管理、空间智能综合管护、后台管理应用以及数字大屏专题展示的智慧子应用,从而建设成数字孪生工程,全面提升工程运行管理水平和效率。
四、应用场景
(一)工程进度精准管控
通过将BIM模型部件与任务计划(WBS)深度关联,构建起从规划到执行的数字纽带。施工单位可便捷地进行进度填报与标注,业主与监理单位则能实时开展进度监督。系统基于关联关系,自动比对施工日志与计划,智能识别进度偏差并触发四色预警,实现风险前置。同时,结合航拍影像叠加BIM模型、三维点云分析等可视化技术,将“形象进度”直观呈现,最终形成一套集全要素管理、智能分析与可视化监控于一体的精准管控闭环,有效保障工程按计划推进。
(二)安全监测智能预警
通过构建“空-天-地”一体化监测体系,实现工程全生命周期安全风险的可知、可感与可控。该体系整合了施工与运行阶段的传感数据,并基于大数据进行深度挖掘与智能研判,实现实时预警、健康评价与工程安全系数评估;同时,结合无人机巡察(覆盖裸土、岸线等)与人工扫码巡检,利用DeepSeek推理能力自动生成隐患工单,推动问题从“发现-派发-整改-确认”全流程线上闭环,最终通过统一调度指挥平台实现对多源安全风险的集中管控与快速响应,真正做到隐患“早发现、快处置”。
(三)工程质量追溯有据可依
通过数字化平台实现了工程建设全过程的质量责任可溯与管控闭环,确保从施工原材料与设备进场,到隐蔽工程与分部分项验收,乃至日常的巡查与监督,所有质量环节的关键信息与检验结果均被完整记录、有据可查。例如,在某工程实践中,平台共记录巡查发现的质量问题139起,依托系统实现了任务的自动派发、整改过程的全流程留痕与结果核验,最终完成整改132起,整改率达98%,形成了“来源可查、去向可追、责任可究”的严密质量管理网络。
(四)工程标准化归档
以《水利工程建设项目文件收集与归档规范》(SL/T 824-2024)为目标导向,完成“一站式”工程建设档案标准化汇集,构建基于BIM技术的空间电子档案盒。在施工验收阶段及运维阶段起到关键支撑和溯源作用。
(五)AI+赋能
1.DeepSeek长序列分析
结合水利工程运行管理实际,基于DeepSeek对水利工程长期积累的运行数据(如水位、流量、应力应变、设备运行参数等)进行深度长序列分析,运用先进的算法和模型实现精准预测和及时预警。对沉降数据的持续监测分析,及时发现潜在的安全隐患并发出预警。
DeepSeek长序列分析
2.DeepSeek河湖“四乱”治理
聚合摄像头、无人机等多源感知实时数据,通过AI视觉分析大模型进行分析,精准识别典型地物及变化情况,分析是否有“四乱”问题,如发现疑似问题,通过DeepSeek AI分析提供相应处置预案,并将问题自动推送到河长制问题交办流程进行处置。实现河湖管控全要素可查、可管、可追踪。

DeepSeek河湖“四乱”治理
3.基于大模型(DeepSeek-R1/V3)应用场景
序号 | 类别 | 场景目标 |
1 | 巡查治理类 | 河道巡查助手:基于法律条文、管理办法等,进行河道违法行为的智能分析和已发生的案例分析。 |
2 | 安全监测类 | AI智能隐患分析:结合水利工程运行管理实际,基于DeepSeek对水利工程长期积累的运行数据(如水位、流量、应力应变、设备运行参数等)进行深度长序列分析,运用先进的算法和模型实现精准预测和及时预警。例如,在洪水期对水库水位变化的提前预测,以便提前采取科学合理的泄洪措施;对堤防沉降数据的持续监测分析,及时发现潜在的安全隐患并发出预警。 |
3 | 水工管理类 | AI水利工程安全分析:基于实时水位(水情)、降雨(雨情)、地形数据和视频数据进行安全隐患分析; |
4 | 智能问答类 | AI智能体:基于工程管理、防汛应急、工程建设、工程档案、水文气象数据、历史险情记录等数据,建立工程治理专属知识库,采用对话方式,分析年度险工险段数据,结合地图、图表等方式展现结果 |
5 | 防洪预警类 | AI应急预案生成:基于洪水风险图、实时地形数据和专属知识库建立洪水淹没灾害分析 |
6 | 河湖治理类 | 关键信息高效检索:根据法律法规与政策文件集成,学术成果与专家经验融合,通过模型训练与知识迭代,实现对河湖长制相关法条、规范、标准、案例的快速检索,精准匹配用户问题,快速获取相关法律法规条款或案例,为决策提供依据或参考; |
7 | 专业知识库类 | 建设分类专业知识库:水库湖泊,堤防,水闸等专业知识库 |
4.基于视觉的AI应用场景
序号 | 名称 | 类别 | 场景目标 |
1 | 车号识别 | 检测 | 固定摄像头:识别车辆数字编号。 |
2 | 裸土覆盖情况评估 | 实体 | 对施工工地的裸土进行范围分割和占比的估算: |
3 | 地物分类和差异提取 | 实体 | 无人机对特定的分类进行识别并分割对象的范围,对多期的数据进行比较。 |
4 | 吊装识别 | 检测 | 已确定的固定视角下,吊装作业的吊装机器识别,吊装作业下方存在人员时进行预警。 |
5 | 施工工地识别 | 分类 | 对无人机获取的图片进行分类,识别是否是工地。 |
6 | 工程车辆识别 | 检测 | 对无人机获取的图片进行识别,确定工程车数量、位置和类型。 |
7 | 入侵对象检测 | 检测 | 利用现有的摄像头抓取特定入侵对象,如人或运动物体。 |
8 | 入侵对象跟踪 | 检测 | 对入侵的物体进行检测和跟踪轨迹,并计数。 |
9 | 倾倒垃圾行为检测 | 检测 | 对疑似倾倒垃圾的行为进行识别和检测。 |
10 | 岸线范围实体分割 | 实体 | 无人机巡河过程中对河面、滩涂、堤防、堤防公路进行识别并进行实体的分割,提取范围线。 |
11 | 岸线乱占-农作物(主要)、牛羊放牧 | 检测 | 无人机对岸线占用情况进行分析和预警(识别占用范围)。 |
12 | 非法捕捞识别 | 检测 | 无人机+固定相机:垂钓、船只偷渔、撒网/收网的图像检测。 |
13 | 水面漂浮物识别 | 检测 | 固定摄像头:识别水面的塑料(生活垃圾)、水草、硬木垃圾。 |
(六)数字化成果交付
“数字化成果交付”场景旨在为水利工程的全生命周期管理提供一套完整的数字基底,其核心交付物包括:一个功能完备的水利全生命周期平台作为统一的操作中枢,一份可追溯审计的完整电子档案确保资料合规,一套汇聚了测量、地质、工情、水文等多源信息的数据要素资产作为决策基础;在此基础上,通过BIM与实景三维技术构建工程主体与附属设施的高精度模型,以矢量数据形式清晰呈现地下的强弱电与给排水管网,并为关键机电设备创建三维仿真孪生体,从而形成一个从宏观到微观、从地上到地下、从静态结构到动态设备的全要素数字化镜像,为实现工程的智能运维、模拟仿真与高效管理奠定坚实基础。
(七)其他应用场景
在设计管理阶段,实现了BIM模型的统一管理与第三方模型的精准基点配准,并统筹施工图管理;在项目管理维度,可集中掌控工程概况,并对参建合同与项目计划进行系统化排序与排期;进入运行管理阶段,通过集成了视频监控等实时信息的工程运行大屏,实现高效的运行维护;同时,平台赋能监管管理,为主管部门提供从立项管理、工程概况到投资监管的全方位数字化监管工具。
五、案例介绍
(一)安徽长江河道管理局华阳闸除险加固工程
华阳闸是同马大堤上的一座中型涵闸,位于安徽省安庆市望江县华阳镇,同马大堤桩号83+300处,1936年初建,1956年修复竣工,投入运行。主要任务是汛期拒长江水倒灌,汛后与杨湾闸共同排泄华阳河流域湖内积水,保护着安徽省境内2310km2的国土面积、124万人口以及京九、合九铁路和沪蓉高速公路的安全。安徽省华阳闸工程建设与管理综合平台深化重点工程建设信息化技术的集成应用,创新打造该项工程全方位、多层次的立体监测和智能感知体系。2024年,面对全省严峻的防汛抗旱形势,安徽省长江局凭借智慧水利系统,通过精准调度和科学管控,在主汛期成功应对了多轮强降雨和旱情。
安徽省华阳闸工程建设与管理综合平台
(二)秦皇岛抚宁区戴河流域寺后头水库信息化建设
寺后头水库位于戴河上游,坝址位于大科坨村上游约0.9公里处,水库控制流域面积35km2。经初步复核,水库总库容442万立方米,工程规模为小(I)型,主要工程等别为Ⅳ等,主要建筑物级别为4级。是一座以防洪为主,兼顾灌溉等功能的小型水库。
核心业务包括搭建工程智能建造系统,为抚宁区水利工程的施工建设提供信息化平台支撑,同时与河北省水利工程监管平台进行集成,实现省市级管理部门对施工过程的有效管控;搭建寺后头水库综合管理平台,构建涵盖基础数据、实时监测数据、业务管理数据、外部共享数据及地理空间数据的L3级数据底板,通过系统集成技术,基于全方位水利要素感知体系和数据底板,构建戴河流域“预报、预警、预演、预案”四预体系,建立基于GIS技术的寺后头水库综合管理平台,实现对水库可视化管理,提高工程运行管理水平。
寺后头水利工程全生命周期管理平台
(三)邢台市青山水库全生命周期管理平台
青山水库坐落在子牙河流域滏阳河水系的白马河干流上,坝址位于邢台市信都区境内的西青山村附近,距离邢台市主城区约 20km。水库控制流域面积242km2,总库容12903万m3,是一座以防洪为主,兼顾邢台市区应急供水和下游百泉复涌补水的大(2)型水利枢纽工程。拦河坝采用土石坝和混凝土重力坝所组成的混合坝型,坝顶高程156.0m,坝顶总长2230m,最大坝高66.0m。
青山水库全生命周期管理平台在“六项机制”落地过程中发挥的关键作用,该平台深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿信息技术,构建起覆盖水利工程规划设计、建设施工、运行管理全流程的数字化管理体系。通过实时采集水位、位移、设备运行状态等海量数据,结合AI摄像头、精准定位设备、无人机巡查等智能化手段,平台可对潜在风险进行智能研判,第一时间发出精准预警,并同步生成科学的防范处置方案,真正实现了风险管控的智能化、高效化。
河北省水利安全生产风险管控“六项机制”现场推进会
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水利工程全生命周期管理平台介绍-中科宁图技术江苏有限公司







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