黃 會(huì) 寶, 江 德 軍， 沈 定 斌， 柯 虎

(國(guó)能大渡河流域水電開發(fā)有限公司，四川 成都 610041)

1 前 言

梯級(jí)水電站群是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展必不可少的物質(zhì)基礎(chǔ)，其建設(shè)與運(yùn)行安全為各級(jí)人員長(zhǎng)期關(guān)注。每一座大壩從建成之日起，其工程性態(tài)均隨時(shí)間和環(huán)境動(dòng)態(tài)變化，如何實(shí)時(shí)掌控其安全性態(tài)，智能識(shí)別其安全風(fēng)險(xiǎn)以提高洪水、地震等特殊工況下的應(yīng)急處置能力，實(shí)現(xiàn)流域梯級(jí)電站安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控，是國(guó)家、行業(yè)及企業(yè)大壩安全管理的迫切需求與發(fā)展趨勢(shì)[1-2]。

大渡河作為國(guó)家十三大水電基地之一，地處青藏高原和四川盆地之間的過渡帶，有多個(gè)地震斷裂帶縱橫交錯(cuò)，且處于四川汶川、蘆山地震震中區(qū)，區(qū)域地震烈度高，氣象水文因素多變，洪水峰高量大，地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。同時(shí)，大渡河流域梯級(jí)電站群安全管控還面臨壩高、庫多、壩型多樣(混凝土重力壩、混凝土雙曲拱壩、心墻堆石壩、面板堆石壩等)等難題，其中在建312 m高的雙江口心墻壩高居世界第一，已投運(yùn)的210 m高的大崗山拱壩為世界同類型抗震設(shè)防標(biāo)準(zhǔn)最高(地震加速度0.557 g)，運(yùn)行時(shí)間跨越半個(gè)世紀(jì)的龔嘴老壩是現(xiàn)役大壩中的高齡壩。壩型的多樣加之多源信息感知能力低，對(duì)安全運(yùn)行管理帶來新的挑戰(zhàn)。如何實(shí)時(shí)智能識(shí)別流域梯級(jí)大壩與邊坡安全風(fēng)險(xiǎn)以提高洪水、地震等特殊工況下的應(yīng)急處置能力，實(shí)現(xiàn)流域梯級(jí)電站間聯(lián)動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)與智能風(fēng)險(xiǎn)管控是大渡河公司面臨的巨大挑戰(zhàn)。

近年來，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的先進(jìn)生產(chǎn)力衍生出“互聯(lián)網(wǎng)+”的變革模式[3]，并深刻影響社會(huì)行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，“智慧城市”、“智慧大壩”等概念相繼推出[4-5]。在此背景下，大渡河公司于2014年探索并提出了建設(shè)具有智能應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和持續(xù)優(yōu)化管控能力的智慧企業(yè)解決方案，實(shí)現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別自動(dòng)化、決策管理智能化、糾偏升級(jí)自主化的柔性組織形態(tài)和新型管理模式。在智慧企業(yè)建設(shè)框架下，大渡河公司庫壩管理中心在大壩安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控方面開展了安全風(fēng)險(xiǎn)智能感知、安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)判與預(yù)警響應(yīng)、流域梯級(jí)電站信息化、流域梯級(jí)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)防聯(lián)控等多項(xiàng)課題研究，強(qiáng)化智能管控體系的“感知、傳輸、分析”技術(shù)能力建設(shè)，相繼攻克了高置信度外部變形實(shí)時(shí)智能獲取、水工建筑物水下缺陷精確量化、高危邊坡三維數(shù)字化動(dòng)態(tài)分析等難題，提出了梯級(jí)電站群安全風(fēng)險(xiǎn)分層遞進(jìn)式預(yù)警及地震等特殊工況聯(lián)動(dòng)響應(yīng)機(jī)制與管控技術(shù)體系，研發(fā)了以多源信息交互融合、風(fēng)險(xiǎn)自主預(yù)判、預(yù)警響應(yīng)調(diào)控為典型特征的流域梯級(jí)庫壩群安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控體系及管控平臺(tái)，大幅提升了大渡河震后地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)多發(fā)條件下的流域庫壩群安全智能感知、預(yù)警和管控能力，推動(dòng)了傳統(tǒng)庫壩管理向以自動(dòng)預(yù)判、自主決策、自我演進(jìn)為典型特征的流域梯級(jí)庫壩安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控轉(zhuǎn)變。

2 大渡河流域大壩安全智慧管理

2.1 構(gòu)建智能管控架構(gòu)體系及管控平臺(tái)

以大渡河公司智慧企業(yè)建設(shè)為基礎(chǔ)，依托大渡河公司云計(jì)算及大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)和手段，構(gòu)建流域梯級(jí)庫壩群安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控架構(gòu)體系及管控平臺(tái)。進(jìn)一步豐富大數(shù)據(jù)來源，以點(diǎn)線面、表觀與微觀、遠(yuǎn)程與現(xiàn)場(chǎng)、水陸空相結(jié)合的方式，實(shí)時(shí)感知大壩安全風(fēng)險(xiǎn)。通過業(yè)務(wù)量化、統(tǒng)一平臺(tái)、集中集成、智能協(xié)同等途徑，采用大數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)構(gòu)安全分析、智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)決策與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控等方法，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)信息智能感知、多源信息交互融合、安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)判與調(diào)控、安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與響應(yīng)決策等功能，提高了安全風(fēng)險(xiǎn)管控的科學(xué)性、可靠性和及時(shí)性。

2.2 實(shí)施途徑及方法

2.2.1 多維監(jiān)測(cè)打造數(shù)據(jù)“大感知”網(wǎng)絡(luò)

建立以INSAR、GIS、衛(wèi)星遙感及無人機(jī)搭載多類型傳感器等為基礎(chǔ)的覆蓋全流域的災(zāi)害普查監(jiān)控體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)，從大面積、大尺度范圍內(nèi)對(duì)流域影響工程安全的災(zāi)害進(jìn)行全面監(jiān)控。對(duì)于災(zāi)害普查發(fā)現(xiàn)的重點(diǎn)關(guān)注部位以及樞紐區(qū)大壩等建筑物，通過地表三維智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、GNSS、PLC+傳感器智能測(cè)量、視頻監(jiān)控、微芯樁、微震、三維激光掃描、傾斜攝影等手段進(jìn)行重點(diǎn)管控，形成從宏觀到局部、從大尺度到精細(xì)化多維度、多尺度安全監(jiān)測(cè)模式。在時(shí)間上，既有瞬間變化監(jiān)測(cè)，又有長(zhǎng)時(shí)間序列趨勢(shì)變化監(jiān)測(cè)；在空間上，既有全流域?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，又有不同區(qū)域甚至微觀的局部監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；維度上，既有單一地球物理屬性的災(zāi)害監(jiān)測(cè)，又有多種指標(biāo)體系的災(zāi)害監(jiān)測(cè)，從而更加有利于掌握影響大壩安全的災(zāi)害以及大區(qū)域地質(zhì)環(huán)境演變過程及災(zāi)害發(fā)生的規(guī)律。針對(duì)樞紐區(qū)大壩等重點(diǎn)建筑物，研發(fā)了地表三維位移智能監(jiān)測(cè)技術(shù)、PLC+的智能測(cè)控單元以及適應(yīng)大變形的真空激光測(cè)量技術(shù)等，將點(diǎn)面體、表觀與微觀、遠(yuǎn)程與現(xiàn)場(chǎng)、水陸空相結(jié)合，構(gòu)建了“空天地、水上水下、內(nèi)外”一體化大壩及庫岸邊坡多時(shí)空分辨的立體化動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系(圖1)。同時(shí)，構(gòu)建以無人機(jī)搭載傾斜相機(jī)、三維激光掃描等為核心的災(zāi)后應(yīng)急技術(shù)支援。

圖1 “空天地、水上水下、內(nèi)外”一體化網(wǎng)絡(luò)體系

2.2.2 多網(wǎng)聯(lián)動(dòng)提升信息“大傳輸”能力

全面構(gòu)建了由局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)、衛(wèi)星網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)組成的四大數(shù)據(jù)傳輸通道，確保前端采集的數(shù)據(jù)資源與后臺(tái)反饋的信息指令及時(shí)傳輸交換。建立了萬兆骨干、千兆到桌面的局域網(wǎng)，有力支撐了安全管理中大量數(shù)據(jù)、圖像、視頻等信息的傳輸，為設(shè)備在線監(jiān)測(cè)、技術(shù)故障診斷以及專家遠(yuǎn)程會(huì)診提供了技術(shù)保障。建立了與8M運(yùn)營(yíng)商專線、2.5G電力光纖專網(wǎng)相連接的廣域網(wǎng)，確保各電站數(shù)據(jù)與大渡河公司大數(shù)據(jù)后臺(tái)實(shí)時(shí)對(duì)接。同時(shí)，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全管控導(dǎo)致的庫壩安全信息孤島化而無法集中管控的核心問題，在嚴(yán)格落實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全管理要求基礎(chǔ)上，探索引進(jìn)并創(chuàng)新應(yīng)用LoRa無線通訊傳輸技術(shù)、4G COMWAY 網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、CDMA物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù)、固定外網(wǎng)IP傳輸技術(shù)以及加裝網(wǎng)閘防護(hù)等多網(wǎng)互聯(lián)技術(shù)，解決了流域電站大壩及邊坡安全監(jiān)測(cè)、流域水庫大壩地震監(jiān)測(cè)以及微信和短信平臺(tái)信息發(fā)布等一系列庫壩安全信息集中管控問題，打通了流域各站庫壩安全監(jiān)測(cè)各自動(dòng)化監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了大渡河流域庫壩安全信息集成集中管理。

2.2.3 智慧運(yùn)用提升數(shù)據(jù)“大分析”水平

依托大數(shù)據(jù)感知、傳輸、存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)，開發(fā)建立了大渡河流域庫壩安全信息綜合管控平臺(tái)，依托該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的集成集中、異常數(shù)據(jù)的智能識(shí)別、安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)評(píng)判與預(yù)警、安全風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)決策等。

2.2.3.1 業(yè)務(wù)集成集中管控

開發(fā)建立大渡河流域庫壩安全信息綜合管控平臺(tái)，系統(tǒng)以大壩安全監(jiān)測(cè)信息為主體，集成了大壩注冊(cè)(換證)、定期檢查、壩工維修加固、信息報(bào)送、水工技術(shù)監(jiān)督、水雨情信息、機(jī)組和泄洪孔洞閘門運(yùn)行情況、應(yīng)急處置等庫壩安全綜合信息，以現(xiàn)場(chǎng)主要監(jiān)測(cè)項(xiàng)目自動(dòng)化為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)大壩安全監(jiān)測(cè)(水工水文監(jiān)測(cè)、滑坡體等地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、地震監(jiān)測(cè)、環(huán)境量監(jiān)測(cè)等)的遠(yuǎn)程自動(dòng)采集、監(jiān)測(cè)信息的及時(shí)處理與實(shí)時(shí)分析評(píng)判、大壩安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)掌控與決策處置，主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中、功能集成、管理高效及隱患辨析和事件智能響應(yīng)及輔助決策等功能，提高梯級(jí)電站大壩安全風(fēng)險(xiǎn)管控水平。

2.2.3.2 數(shù)據(jù)異常在線智能識(shí)別診斷

依托大渡河流域庫壩安全信息綜合管控平臺(tái)，構(gòu)建了隨數(shù)據(jù)序列的新陳代謝適時(shí)自動(dòng)更新、自動(dòng)修正、自動(dòng)適應(yīng)的異常數(shù)據(jù)在線識(shí)別模型簇，自動(dòng)匹配數(shù)據(jù)類型與識(shí)別模型，在保證計(jì)算效率的基礎(chǔ)上，把誤判率和漏判率降低到2%以內(nèi)。提出不同異變誘因在線分類辨識(shí)方法，集在線復(fù)測(cè)反饋、時(shí)空特性辨識(shí)、環(huán)境響應(yīng)形變分離于一體，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)異變、監(jiān)測(cè)儀器故障、環(huán)境變化響應(yīng)等不同異變誘因的智能分類辨識(shí)，以及遠(yuǎn)程智能復(fù)測(cè)消減偶然誤差誘發(fā)的異常突變；構(gòu)建斷面、壩段、整體等多維度高精度時(shí)空模型，考慮空間同步性和區(qū)域一致性辨識(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)施故障誘發(fā)的突變；建立環(huán)境量與效應(yīng)量響應(yīng)的藕聯(lián)關(guān)系，自動(dòng)識(shí)別環(huán)境量突變及滯后影響，分離環(huán)境量變化響應(yīng)值，辨識(shí)環(huán)境量變化誘發(fā)的突變。

2.2.3.3 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)-結(jié)構(gòu)故障耦聯(lián)機(jī)制與風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估

提出了大壩安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)-結(jié)構(gòu)故障動(dòng)態(tài)耦聯(lián)機(jī)制，構(gòu)建了“主、次、驗(yàn)”三層次的大壩安全實(shí)時(shí)監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)體系，并考慮監(jiān)測(cè)儀器對(duì)結(jié)構(gòu)故障的反映度和模糊度，以及工程差異性、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化規(guī)律等，建立了變形、滲流、應(yīng)力3大類15項(xiàng)準(zhǔn)則和預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了以故障鏈為推理途徑的大壩安全實(shí)時(shí)評(píng)判和分類分層預(yù)警。構(gòu)建了信息驅(qū)動(dòng)參數(shù)辨識(shí)的大壩安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型。提出了基于異常狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的大壩安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估原理，以及融合主客觀信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型參數(shù)動(dòng)態(tài)辨識(shí)的理論方法，基于大壩故障出現(xiàn)時(shí)間的指數(shù)概率分布，以及主客觀信息驅(qū)動(dòng)的參數(shù)動(dòng)態(tài)辨識(shí)更新，構(gòu)建了信息驅(qū)動(dòng)參數(shù)辨識(shí)的大壩安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)了大壩故障的時(shí)變概率估計(jì)和基于概率的大壩故障出現(xiàn)時(shí)間預(yù)測(cè)。

2.2.3.4 安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)判與預(yù)警

包括安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)判和綜合評(píng)估。安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評(píng)判采用新源信息自動(dòng)觸發(fā)，側(cè)重管控關(guān)鍵部位安全性態(tài)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序和空間變化趨勢(shì)，實(shí)時(shí)掌控結(jié)構(gòu)異變，及時(shí)核實(shí)和處理安全隱患，避免結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步惡化，包括監(jiān)測(cè)儀器運(yùn)行管控、監(jiān)測(cè)時(shí)序變化趨勢(shì)管控、監(jiān)測(cè)空間變化趨勢(shì)管控和關(guān)鍵部位實(shí)時(shí)安全管控四大功能。關(guān)鍵部位安全性態(tài)推理結(jié)合工程特性，綜合安全監(jiān)測(cè)資料、設(shè)計(jì)、研究成果、相關(guān)規(guī)程規(guī)范、力學(xué)準(zhǔn)則及類似工程經(jīng)驗(yàn)建立關(guān)鍵部位的結(jié)構(gòu)安全模型，并集成實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析其實(shí)時(shí)安全；數(shù)據(jù)時(shí)序變化趨勢(shì)推理采用數(shù)學(xué)模型分離各環(huán)境變量，提取時(shí)效趨勢(shì)，并進(jìn)行趨勢(shì)評(píng)判；空間變化趨勢(shì)則根據(jù)空間部位提取變化特征，并判斷空間分布特性是否存在異常變動(dòng)。定期綜合評(píng)價(jià)大壩結(jié)構(gòu)性態(tài)和安全狀況，實(shí)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)超前預(yù)警。包括自我推理、人工決策、安全演進(jìn)三大核心智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)向量、方法、知識(shí)、解釋四個(gè)支撐庫。模塊觸發(fā)條件包括環(huán)境量大幅變化(如超標(biāo)洪水、破壞性地震)、設(shè)定監(jiān)控時(shí)間、人工啟動(dòng)三類，模型觸發(fā)后，三大智能推理系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)四個(gè)支撐庫，運(yùn)用方法庫中的5類方法逐層計(jì)算指標(biāo)隸屬度，采用基于信息熵的動(dòng)態(tài)安全評(píng)價(jià)方法綜合評(píng)價(jià)大壩安全性態(tài)，給出大壩安全綜合評(píng)定建議等級(jí)，并分析原因，為決策和應(yīng)急方案制定提供技術(shù)支持。

3 結(jié) 語

在當(dāng)前國(guó)家加快布局新一代人工智能發(fā)展的新形勢(shì)下，智能化的安全風(fēng)險(xiǎn)管控是當(dāng)前大壩安全風(fēng)險(xiǎn)管控的發(fā)展趨勢(shì)[6-7]。近年來，大渡河公司圍繞大渡河流域庫壩安全管控及地質(zhì)災(zāi)害防治的重大需求，瞄準(zhǔn)大壩安全風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、異常辨識(shí)、監(jiān)測(cè)預(yù)警三大關(guān)鍵問題和難點(diǎn)，基于“大感知、大傳輸、大存儲(chǔ)、大計(jì)算、大分析”的智慧化運(yùn)行管控理念，構(gòu)建了“空天地”、水上水下、內(nèi)外結(jié)合的庫壩安全長(zhǎng)時(shí)間動(dòng)態(tài)立體觀測(cè)體系，研制了系列新型智能化監(jiān)測(cè)設(shè)備和終端，提升了多源數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間、精度上的協(xié)同處理能力和隱患技術(shù)識(shí)別能力。提出了三段進(jìn)階式形變異常在線識(shí)別與預(yù)警、多目標(biāo)智能驅(qū)動(dòng)測(cè)控及風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)，研發(fā)了大壩及邊坡安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控平臺(tái)，突破了大壩安全智能管控的難題。