0 引言

在智慧水利发展战略推动下，水利工程作为水资源调控与水安全保障的核心载体，其管控模式正从传统人工主导向数字化、智能化转型。但当前水利工程管控中，存在感知设备零散、数据采集不全面、多源数据融合难、分析决策滞后等问题，难以满足复杂水情下精准化、高效化管理需求。物联网与大数据技术为解决上述痛点提供关键支撑，然而现有研究多聚焦单一技术应用，缺乏对水利工程全生命周期感知与分析的系统性平台设计，在数据标准统一、感知网络适配性等方面仍需完善。基于此，围绕水利工程物联网感知与大数据分析平台构建展开研究，旨在搭建一体化智慧管控平台，为水利工程高效运维与水安全保障提供技术支撑。

1 智慧水利平台构建的基础理论与需求分析

1.1 水利工程全生命周期的感知与分析需求

从水利工程建设、运行、运维全生命周期出发，系统梳理各阶段核心感知与分析需求。建设阶段需实时掌握施工区域水文地质数据、工程进度参数及设备安装精度，为施工方案优化与质量管控提供依据；运行阶段重点关注水位、流量、水质、大坝变形等关键指标，确保工程运行安全与水资源合理调度；运维阶段则需监测设备运行状态、结构老化情况及隐患风险，支撑预防性维护与应急处置。同时，各阶段需通过数据分析实现趋势预判，如基于历史水文数据预测汛期水情、结合设备运行数据评估故障风险，形成“感知-分析-决策”的闭环需求体系，为平台功能设计与技术选型提供靶向依据。

1.2 物联网感知技术的适配性与性能要求

结合水利工程场景特性，分析物联网感知技术的适配性及性能标准。针对不同监测对象选择适配技术：水位、流量监测需采用高精度传感器，确保数据误差控制在行业规范范围内；水质监测技术需具备抗干扰能力，适应复杂水体环境；大坝变形监测技术需满足长期稳定运行要求，兼顾数据采集频率与精度。性能方面，感知设备需具备低功耗特性以适应野外长期部署，通信模块需支持远距离、高可靠数据传输，适应水利工程分散性特点；同时，技术需符合水利行业数据采集标准，具备良好兼容性，可与后续大数据分析模块无缝对接，保障感知数据的可用性与实用性^[1]。

1.3 水利大数据分析的核心算法、数据标准及安全规范

明确水利大数据分析的关键技术要素与约束条件。核心算法方面，针对水利数据特性，选择时间序列分析算法用于水文趋势预测，机器学习算法用于设备故障诊断，空间分析算法用于工程区域水情分布研究，确保分析结果精准且符合工程实际需求。数据标准上，统一多源数据的采集格式、编码规则与存储规范，明确数据分类、元数据定义及质量评价指标，解决数据“孤岛”问题，实现数据互通共享。安全规范层面，建立数据分级保护机制，对敏感水利数据进行加密处理；制定数据访问权限管理规则，防止未授权操作；构建数据备份与恢复体系，保障极端情况下数据安全，为平台稳定运行筑牢安全防线^[2]。

2 水利工程物联网感知与大数据分析平台的设计与实现

2.1 多源水利数据的整合模型构建

以水利工程全生命周期数据需求为核心，构建覆盖多源数据的整合模型。首先梳理数据类型，涵盖物联网感知的水位、流量、水质、工程结构变形等实时数据，以及工程设计图纸、运维记录、水文历史资料等业务数据，明确各类数据的采集频率、精度标准与存储格式。在此基础上，采用“分层架构+关联映射”思路设计模型：底层为数据接入层，通过标准化接口实现不同感知设备、业务系统的数据统一接入；中间层为数据处理层，运用清洗算法剔除异常值、冗余数据，通过格式转换与坐标校准实现数据标准化；顶层为数据关联层，基于工程部位、时间维度、数据类型建立多维度关联关系，形成结构化数据仓库。该模型有效打破数据壁垒，实现多源数据的有序整合与高效调用，为后续分析应用奠定数据基础。

2.2 物联网感知网络部署与大数据分析核心模块开发

结合水利工程场景特性，完成物联网感知网络部署与大数据分析核心模块开发。感知网络部署遵循“全域覆盖、精准适配”原则：针对水库、堤防、渠道等不同工程类型，选择适配的传感器（如超声波水位计、雷达流量计、应力传感器等），采用无线（LoRa、NB-IoT）与有线结合的传输方式，构建覆盖工程关键部位的感知节点，实现数据实时采集与稳定传输。大数据分析核心模块开发聚焦三大功能：一是数据挖掘模块，运用聚类、回归等算法分析历史与实时数据，挖掘水利工程运行规律；二是风险预警模块，基于工程安全阈值与水情变化趋势，建立预警模型，实现异常情况自动识别与告警；三是决策支持模块，整合分析结果生成可视化报表与运维建议，辅助管理人员制定决策。模块间通过数据接口无缝衔接，确保感知数据快速转化为分析成果^[3]。

2.3 平台功能集成、界面设计与运行保障体系搭建

按照“功能协同、操作便捷、稳定可靠”原则，完成平台整体构建与保障体系搭建。功能集成方面，将数据整合模型、感知网络、分析模块与基础功能融合，形成“感知-分析-决策-管理”一体化平台，除核心的实时监测、智能分析功能外，增设数据查询（多条件检索）、报表生成（自动生成日报/月报）、权限管理（按角色分配操作权限）等辅助功能，满足不同用户需求。界面设计采用简洁直观的布局，通过动态图表、工程三维模型展示数据与分析结果，支持自定义界面配置，提升操作便捷性。运行保障体系上，建立硬件、软件、数据三重保障机制：硬件端定期对传感器、传输设备进行校准维护；软件端设置漏洞扫描与版本更新机制；数据端采用异地备份与加密存储，同时构建7×24小时故障响应机制，确保平台在复杂水利场景下持续稳定运行。

3 结语

本研究围绕面向智慧水利的水利工程物联网感知与大数据分析平台构建，梳理多源水利数据类型并构建整合模型，完成适配工程场景的感知网络部署与大数据分析核心模块开发，实现平台功能集成与运行保障体系搭建。该平台有效打破传统水利数据壁垒，实现数据实时感知、智能分析与决策支撑的一体化，为水利工程全生命周期管控提供数字化工具，助力智慧水利建设落地。受研究条件限制，平台在极端水文条件下的感知数据稳定性、复杂工程场景下分析模型的适配性仍需优化。未来可结合北斗定位、AI深度学习等技术提升平台性能，加强跨区域水利数据协同共享，推动平台向更精准、更智能的方向发展，为水安全保障提供更强力的技术支撑。

参考文献

[1]杜丽荣,陈代鑫.基于智慧大数据平台的水利工程测量研究与分析[J].石材, 2024(5):101-103.

[2]乐伊雄,李成易,王瑜.智慧水利大数据平台建设[J].服务科学和管理, 2024, 13(4):409-413.

[3]吴成浪.基于物联网技术的智慧水利防汛监测管理平台建设[J].江西通信科技, 2024(3):43-45.