综述：人工智能模型在土石坝渗流预测中的应用：全面综述、评估与未来研究方向

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Earth and Rockfill Dams’ Seepage Prediction Using Artificial Intelligence Models: A Comprehensive Review Assessment, and Future Research Directions

本综述系统评估了人工智能(AI)模型在土石坝渗流预测中的前沿应用(2015-2024)。研究表明，混合模型在处理非线性渗流现象中表现卓越，深度学习在时间序列预测方面成效突出。文章指出当前面临数据可用性、模型泛化能力等挑战，并提出物理信息AI模型、可解释AI等未来发展方向，为坝工安全领域研究者提供了创新解决方案的重要参考。

　　

渗流预测的重要性与技术演进

渗流预测是保障土石坝安全稳定的核心环节。过度的渗流可能引发内部侵蚀和结构失效，进而对公共安全与环境构成严重威胁。传统数值模型与经验模型往往难以准确捕捉渗流过程的非线性特征与复杂机理，这促使人工智能(AI)技术成为计算机辅助应用中的重要解决方案。

AI模型的技术谱系与应用优势

本综述系统梳理了2015至2024年间AI技术在渗流分析领域的最新进展。研究显示，当前应用的AI模型技术包括经典神经网络、深度学习(DL)、集成模型、进化算法、混合模型以及回归方法。其中混合模型在处理非线性渗流现象方面展现出显著优越性，而深度学习模型则在时间序列预测领域表现突出。核方法与降维模型有效简化了计算复杂度，提升了运算效率。

技术挑战与发展瓶颈

现有研究仍面临多重挑战：数据可获得性受限制约模型精度，模型泛化能力有待提升，复杂AI模型的内部机理需要进一步阐释。这些瓶颈问题直接影响AI模型在工程实践中的推广应用。

未来研究方向与创新路径

未来研究应重点关注物理信息AI模型(Physics-informed AI)的开发，通过融合流体力学原理提升模型物理合理性。建立行业数据共享机制将有效改善数据质量，而可解释AI(XAI)技术的引入能增强模型透明度。此外，建立统一的评估标准与报告规范，将促进AI渗流预测技术的规范化发展与工程应用。

本综述为坝工安全领域研究人员提供了全面的技术路线图，通过系统梳理AI技术在渗流预测中的创新应用，为开发新一代智能坝工管理系统奠定了理论基础。