DM技术在水利工程智慧化监管系统建设中的应用

肉孜买买提·吐送尼牙孜

(塔里木河流域和田管理局，新疆 和田 848000)

大型水利枢纽工程施工建设中存在较多的风险因素且设计因素较多，管理范围也比较大，基于全人工观测、识别与管理的工作难度很大，且很难及时、快速解决问题[1- 3]。因此，研究开发出水利枢纽工程智慧化监管系统对于水利工程建设质量保证非常重要。

目前，水利工程建设智慧化已经成为水利工程领域的重点工作，但受限于技术发展以及其他因素，水利工程智慧化建设发展速度仍然较慢[4- 5]。贾宁霄等[6]基于区块链技术，结合我国水利工程建设管理特点以及工程建设要素，深入分析探讨了基于区块链技术智慧水利工程智慧建设管理工程的建设，研究成果为区块链技术-水利工程智慧化建设提供了基础。曹新[7]基于山东某抽水蓄能电站智慧化建设项目，建立了高效、经济的智慧化并指出其具有参数采集与传输、现场实时监控、监测预警报告、信息共享及远程控制保护等重要功能。陈杰等[8]则基于BIM+GIS联合技术，构建了水利工程智慧管理平台原型并投入使用。

综上所述，现有成果较少涉及到DM技术在水利工程智慧化建设中的应用，而随着大数据重要性的逐渐增长，DM技术服务于水利工程智慧化建设将逐渐变得重要。因此，本文基于DM技术识别了水利枢纽工程建设中的重要风险因素，并根据DM结果构建了相应的智慧化管理系统。研究成果为我国水利工程智慧化建设提供了一定思路。

1 基于DM的风险识别

1.1 基于DM的风险源识别流程

如上述所言，现有关于水利工程智慧化监管系统建设的开发和应用方面的研究较少，这不利于水利工程智慧化建设及管理效率提升工作的开展。因此，笔者综合现有水利工程智慧化建设工作经验以及大数据发展方向现状，提出基于DM技术建设水利工程智慧化监管系统。基于现有文献的调查分析与总结，笔者得出，DM技术是从大面积的随机数据样本中去获取对个人研究有用的数据和信息，它是信息仓库技术、模糊逻辑分类、数理统计分析等多学科相结合的重要产品。因此，利用DM技术实现水利枢纽工程施工过程中的智慧化监管工作是水利工程领域重点研究与发展的方向之一[9- 10]。基于此，笔者认为，可以基于DM技术与我国水利工程事故资料信息库，对水利枢纽工程建设与施工中的风险因素进行前期辨识，从而根据各种不同条件，识别出针对研究工程项目的风险因素，之后再根据识别结果，相对应的构建出智慧化水利监管系统。DM的风险源识别的具体流程如图1所示。

图1 基于DM技术的水利枢纽工程风险因素集构建

(1)水利枢纽工程施工风险因素信息准备。信息准备过程包括信息集成、选择和预处理。即将多个相关性的风险因素组合在一起，实现信息共享，解决分布性和异构性问题。

(2)水利枢纽工程施工风险因素DM。首先，应当基于现有条件，分析水利枢纽工程建设的初步设计施工方案中风险因素类别;其次，根据目前该阶段水利枢纽工程及其实际管理施工每阶段风险因素类别选定的一个最为合适的知识模型的知识挖掘的研究与方法分析;最后，利用挖掘及分析的算法模型来去从当前整个的水利枢纽工程规划及设计施工的管理的风险因素库模型中来去分析抽取决策的所需的大量的相关科学知识内容信息和科学决策。

(3)水利枢纽工程施工风险因素辨识结果解释和评价。对基于DM技术得到的主要风险因素展开深入分析与评价，筛选提出不合理的因素，保留与水利枢纽工程建设相关的风险因素并将其可视化。

1.2 基于DM的风险源挖掘方法

根据前文分析和构建目标信息库的一些基本特征，本文选用关联规则方法，将其作为水利枢纽工程施工风险因素辨识的DM方法。通过对历史上已经发生的水利枢纽工程各类施工事故进行关联分析与比较，不难发现事故的发生与一些危险因素关联度极高。如何快速找出水电潜在面临的其他各类施工危险因素并迅速采取各种针对性措施进行对其风险因素加以管理监测和技术控制，这一切将十分有利于地确保各类水电工程设备的设计施工安全。研究各项属性与事故之间的联系，规则描述公式如下:

(A1,A2,…,An)⟹D(su,con)

(1)

式中，A1～An—施工事故的属性；D—施工事故，代表规则的结果。

(2)

式中，su—规则支持度，即事故发生时各施工事故的属性也同时发生的概率；A—各个施工事故属性的集合；I—全部施工属性的集合。

最后，依照DM技术的关联规则，对水利枢纽工程施工信息和信息库进行DM，识别得到水利枢纽工程施工的重要风险因素，并对其及时采用监测、管理与控制措施。

此外，本研究拟构建一个水利枢纽工程现场施工现场风险因素信息辨识的数据整合挖掘应用智慧化技术系统，该应用系统总体分为内外3层信息库结构，如图2所示。

图2 水利枢纽工程施工风险因素辨识DM智慧化系统

2 智慧化监管系统构建

对风险因素的采取监测监控，是获得相关特征信息的最直接和最有效的方式。通过对获取数据的分析可以判断施工过程是否处于安全状态，对不正安全状态及时预警或采取预控措施。根据DM最终分析结果，研究得出水利枢纽工程施工建设主要风险因素见表1。

表1 水利枢纽工程施工建设部分主要风险因素

根据主要风险因素，同时考虑其他风险因素。根据获取方式的不同，下面将风险因素监测类型分为实测型与评价型两种。实测数据是通过仪器或者监测设备直接测量的得到的，如荷载、位移、渗流、应力等信息的获得；评价型信息则需要评价人员根据自己已有的知识和经验对该类型监测项目的信息的确定，如作业人员的综合素质与导致事故发生的概率，设备的损坏概率等。对上述所有包含风险的风险因素总和形成信息集，并对所列项目布置实时传感器进行重点监测，并基于5G新技术形成有效的远程信息传输与通信系统，构建水利信息化管理平台，最终得到新疆某水利枢纽工程智慧化监管系统及部分操作界面如图3所示。根据现场运行效果指出，该水利枢纽工程智慧化监管系统能够有效监测水利工程的风险发生点，方便管理人员及时做出补救措施，实现了智慧化水利的重要成果。

3 结论与建议

本次研究深入分析了DM技术在水利工程智慧化监管系统建设中的应用。主要结论如下：

图3 水利枢纽工程智慧化监管系统及部分操作界面

(1)水利枢纽工程风险因素DM流程主要包括数据库构建、施工风险因素挖掘以及风险因素的评价与解释3个步骤。

(2)基于DM技术构建了新疆某水利枢纽工程智慧化监管系统，该水利枢纽工程智慧化监管系统能够有效监测水利工程的风险发生点，完成了智慧化水利建设的重要成果。

(3)本次基于DM技术构建的水利枢纽工程智慧化监管系统高效且智慧化，但由于数据库比较有限，因此分析结果仍存在一定的不足之处。下一步应当考虑增加国内外更多的数据结果进行分析。