滚动信息2

摘要：本文围绕机器视觉、传感器融合、数字孪生和智能优化，分析其在缺陷检测、实时监控、进度控制与风险预测中的应用，并针对数据质量、算法泛化、责任边界及信息安全提出改进措施，为构建智能化、可追溯的质量管理体系提供参考。

关键词：水利工程；施工质量；人工智能；智能决策

1 引言

传统依靠人工巡检、抽样检测和经验判断的模式，容易受到作业面分散、数据滞后和人员差异影响[1]。随着数字孪生、机器视觉、物联网和人工智能技术加快进入水利建设场景，质量管理开始由事后验收转向过程感知和风险预警。基于此，本文从质量检测、施工决策和风险控制三个层面分析人工智能应用路径，并强调算法结果只能作为辅助依据，最终质量认定仍应执行现行水利工程验收标准。

2 人工智能技术概述及其在工程领域的应用

2.1 AI在建筑工程中的典型应用场景

在建筑工程中，AI较成熟的应用集中于视觉检测、设备管理、进度识别和安全预警。现场摄像机或无人机获取图像后，视觉模型可辅助识别混凝土表面裂缝、渗水、蜂窝麻面以及人员未按要求佩戴防护用品等现象；进度管理可将现场影像与BIM构件状态对比，发现计划与实际偏差；机械设备则可结合运行电流、振动和温度数据识别异常趋势[2]。

2.2 AI技术在水利工程中的适配性分析

水利工程具有线性工程长、枢纽结构复杂、施工环境变化快等特征，适合引入人工智能辅助管理。土石坝填筑可结合压实轨迹、碾压遍数和试验数据识别薄弱区，混凝土工程可综合温度、仓面和养护记录分析异常，隧洞、边坡及闸坝表面则适合机器视觉高频巡检。同时，水利工程受降雨、水位、地质和导流条件影响较大，单一算法难以直接迁移到不同项目[3]。

3 基于人工智能的质量检测与控制技术

3.1 图像识别与缺陷检测

图像识别适用于坝面、洞室衬砌、渠道和混凝土构筑物的表观缺陷筛查。实施时应先划分检测区域，统一相机位置、拍摄距离和图像标识，并保留原始影像；无人机巡检还应记录航线、时间及空间坐标。模型可对裂缝、剥落、露筋、渗水等目标进行定位，但识别结果需与比例尺或标定信息结合，不能直接根据像素宽度给出实体裂缝尺寸。

3.2 传感器数据融合与实时质量监控

实时质量监控可将温度、应变、位移、渗压、振动及施工设备数据按统一时间轴融合，使单点测值转化为连续状态判断。传感器安装前应完成检定或校准，并核对编号、位置和量程；采集频率应根据监测对象变化速度、设计要求和监测方案确定，不宜套用统一固定值。平台可利用时间序列模型识别突变、漂移和持续偏离趋势，并结合相邻测点交叉验证，减少设备故障造成的误报。

4 人工智能支持下的施工决策优化

4.1 数据驱动的施工决策模式

数据驱动决策应从统一工程数据口径开始。项目可按工作分解结构把施工段、单元工程、材料批次、检测报告、机械班次和质量问题关联到统一编码，使管理人员能够追溯“何时、何地、何工序、何结果”。AI模型据此分析质量偏差与施工条件的关联，例如发现仓面温控异常与浇筑时段、入仓状态或养护记录的同步变化，再提出复核方向。为防止算法产生不可解释建议，系统应展示关键输入、异常依据和相似记录，并保留人工修改痕迹。

4.2 项目进度控制与资源调度优化

进度与资源优化可将网络计划、工程量、人员机械配置和供应状态动态关联。系统更新实际完成量后，AI可识别关键工序偏差，预测机械冲突、材料延迟和作业面闲置风险，并提出班组或设备调整建议。对于混凝土连续浇筑、围堰施工、导流转换等受时间窗口约束明显的工序，还应将气象、水情和前后工序验收状态纳入判断。优化算法不得突破施工组织设计和质量标准，例如上一单元尚未满足验收条件时，不应因赶工自动安排覆盖施工。

4.3 风险预测与应急响应

人工智能可通过历史事故、监测异常、施工状态和环境信息构建动态风险画像，对边坡失稳、基坑涌水、设备故障和质量异常进行分级提示。应用时应先建立风险事件与可观测指标的对应关系，例如将连续位移与开挖进度、降雨、支护状态联合分析，不能仅依靠单一传感器越限判断。系统触发预警后，应自动关联现场位置、责任人和应急处置卡，并推送复核任务；达到预案规定的响应条件时，由授权人员启动停工、撤离、加固或加密监测。

5 应用挑战与对策建议

5.1 提升数据质量与算法泛化能力，防止模型误判

AI质量检测首先受制于数据质量。施工现场图像可能受到雨雾、扬尘、遮挡和光照变化影响，传感器也可能出现漂移、断线或时间不同步，若直接输入模型，容易形成稳定但错误的判断。因此，项目应建立数据质量规则，对设备校准、时间同步、缺失值、异常值和图像清晰度实施自动检查；训练数据按工程部位、施工阶段和环境条件分层标注，并保留独立验证集。新模型上线前应与人工检查结果进行对照，达到项目预设指标后再用于辅助预警。

5.2 明确人机责任边界，完善安全与复合人才保障

人工智能应用的另一难点是责任边界和专业能力不足。工程质量责任不能由算法承担，项目制度应明确系统开发方负责模型和接口质量，施工及检测人员负责数据采集真实性，监理和项目法人按职责完成复核、审批和验收。对模型版本、参数修改、预警记录和人工处置，应全过程留痕，确保争议可追溯。数据平台按最小必要原则分级授权，对设计、监测和视频资料实施访问控制、备份及恢复验证。

6 结束语

人工智能为水利工程施工质量管理提供了从人工抽查向连续感知、从经验判断向数据辅助决策转变的技术条件，但其价值取决于能否与现行质量责任体系和验收标准融合。未来应以单元工程质量控制为基础，将机器视觉、传感监测、数字孪生和优化算法嵌入施工记录、检测复核、进度调度与风险处置，并持续积累可追溯的工程数据。涉及结构安全和验收结论的事项，应坚持标准判定和人工负责，不以模型输出代替法定程序。通过完善数据治理、算法验证、安全管理和复合人才机制，可逐步形成“智能发现、专业复核、闭环整改、持续学习”的质量管理模式。

参考文献

[1]葛冠男,王许秀,卢成伟. 人工智能技术在提升水利工程施工质量与决策水平中的应用研究[J].水上安全,2025,(21):65-67.

[2]刘志国. 水利施工中的智能化技术应用研究[J].水上安全,2025,(3):71-73.

[3]樊尊荣,霍利兵,李坤. 水利施工中的智能化技术应用研究[J].水上安全,2024,(6):73-75.

陈九帅

天津润泰工程监理有限公司

摘要：本文围绕机器视觉、传感器融合、数字孪生和智能优化，分析其在缺陷检测、实时监控、进度控制与风险预测中的应用，并针对数据质量、算法泛化、责任边界及信息安全提出改进措施，为构建智能化、可追溯的质量管理体系提供参考。

关键词：水利工程；施工质量；人工智能；智能决策

1 引言

传统依靠人工巡检、抽样检测和经验判断的模式，容易受到作业面分散、数据滞后和人员差异影响[1]。随着数字孪生、机器视觉、物联网和人工智能技术加快进入水利建设场景，质量管理开始由事后验收转向过程感知和风险预警。基于此，本文从质量检测、施工决策和风险控制三个层面分析人工智能应用路径，并强调算法结果只能作为辅助依据，最终质量认定仍应执行现行水利工程验收标准。

2 人工智能技术概述及其在工程领域的应用

2.1 AI在建筑工程中的典型应用场景

在建筑工程中，AI较成熟的应用集中于视觉检测、设备管理、进度识别和安全预警。现场摄像机或无人机获取图像后，视觉模型可辅助识别混凝土表面裂缝、渗水、蜂窝麻面以及人员未按要求佩戴防护用品等现象；进度管理可将现场影像与BIM构件状态对比，发现计划与实际偏差；机械设备则可结合运行电流、振动和温度数据识别异常趋势[2]。

2.2 AI技术在水利工程中的适配性分析

水利工程具有线性工程长、枢纽结构复杂、施工环境变化快等特征，适合引入人工智能辅助管理。土石坝填筑可结合压实轨迹、碾压遍数和试验数据识别薄弱区，混凝土工程可综合温度、仓面和养护记录分析异常，隧洞、边坡及闸坝表面则适合机器视觉高频巡检。同时，水利工程受降雨、水位、地质和导流条件影响较大，单一算法难以直接迁移到不同项目[3]。

3 基于人工智能的质量检测与控制技术

3.1 图像识别与缺陷检测

图像识别适用于坝面、洞室衬砌、渠道和混凝土构筑物的表观缺陷筛查。实施时应先划分检测区域，统一相机位置、拍摄距离和图像标识，并保留原始影像；无人机巡检还应记录航线、时间及空间坐标。模型可对裂缝、剥落、露筋、渗水等目标进行定位，但识别结果需与比例尺或标定信息结合，不能直接根据像素宽度给出实体裂缝尺寸。

3.2 传感器数据融合与实时质量监控

实时质量监控可将温度、应变、位移、渗压、振动及施工设备数据按统一时间轴融合，使单点测值转化为连续状态判断。传感器安装前应完成检定或校准，并核对编号、位置和量程；采集频率应根据监测对象变化速度、设计要求和监测方案确定，不宜套用统一固定值。平台可利用时间序列模型识别突变、漂移和持续偏离趋势，并结合相邻测点交叉验证，减少设备故障造成的误报。

4 人工智能支持下的施工决策优化

4.1 数据驱动的施工决策模式

数据驱动决策应从统一工程数据口径开始。项目可按工作分解结构把施工段、单元工程、材料批次、检测报告、机械班次和质量问题关联到统一编码，使管理人员能够追溯“何时、何地、何工序、何结果”。AI模型据此分析质量偏差与施工条件的关联，例如发现仓面温控异常与浇筑时段、入仓状态或养护记录的同步变化，再提出复核方向。为防止算法产生不可解释建议，系统应展示关键输入、异常依据和相似记录，并保留人工修改痕迹。

4.2 项目进度控制与资源调度优化

进度与资源优化可将网络计划、工程量、人员机械配置和供应状态动态关联。系统更新实际完成量后，AI可识别关键工序偏差，预测机械冲突、材料延迟和作业面闲置风险，并提出班组或设备调整建议。对于混凝土连续浇筑、围堰施工、导流转换等受时间窗口约束明显的工序，还应将气象、水情和前后工序验收状态纳入判断。优化算法不得突破施工组织设计和质量标准，例如上一单元尚未满足验收条件时，不应因赶工自动安排覆盖施工。

4.3 风险预测与应急响应

人工智能可通过历史事故、监测异常、施工状态和环境信息构建动态风险画像，对边坡失稳、基坑涌水、设备故障和质量异常进行分级提示。应用时应先建立风险事件与可观测指标的对应关系，例如将连续位移与开挖进度、降雨、支护状态联合分析，不能仅依靠单一传感器越限判断。系统触发预警后，应自动关联现场位置、责任人和应急处置卡，并推送复核任务；达到预案规定的响应条件时，由授权人员启动停工、撤离、加固或加密监测。

5 应用挑战与对策建议

5.1 提升数据质量与算法泛化能力，防止模型误判

AI质量检测首先受制于数据质量。施工现场图像可能受到雨雾、扬尘、遮挡和光照变化影响，传感器也可能出现漂移、断线或时间不同步，若直接输入模型，容易形成稳定但错误的判断。因此，项目应建立数据质量规则，对设备校准、时间同步、缺失值、异常值和图像清晰度实施自动检查；训练数据按工程部位、施工阶段和环境条件分层标注，并保留独立验证集。新模型上线前应与人工检查结果进行对照，达到项目预设指标后再用于辅助预警。

5.2 明确人机责任边界，完善安全与复合人才保障

人工智能应用的另一难点是责任边界和专业能力不足。工程质量责任不能由算法承担，项目制度应明确系统开发方负责模型和接口质量，施工及检测人员负责数据采集真实性，监理和项目法人按职责完成复核、审批和验收。对模型版本、参数修改、预警记录和人工处置，应全过程留痕，确保争议可追溯。数据平台按最小必要原则分级授权，对设计、监测和视频资料实施访问控制、备份及恢复验证。

6 结束语

人工智能为水利工程施工质量管理提供了从人工抽查向连续感知、从经验判断向数据辅助决策转变的技术条件，但其价值取决于能否与现行质量责任体系和验收标准融合。未来应以单元工程质量控制为基础，将机器视觉、传感监测、数字孪生和优化算法嵌入施工记录、检测复核、进度调度与风险处置，并持续积累可追溯的工程数据。涉及结构安全和验收结论的事项，应坚持标准判定和人工负责，不以模型输出代替法定程序。通过完善数据治理、算法验证、安全管理和复合人才机制，可逐步形成“智能发现、专业复核、闭环整改、持续学习”的质量管理模式。

参考文献

[1]葛冠男,王许秀,卢成伟. 人工智能技术在提升水利工程施工质量与决策水平中的应用研究[J].水上安全,2025,(21):65-67.

[2]刘志国. 水利施工中的智能化技术应用研究[J].水上安全,2025,(3):71-73.

[3]樊尊荣,霍利兵,李坤. 水利施工中的智能化技术应用研究[J].水上安全,2024,(6):73-75.

陈九帅

天津润泰工程监理有限公司