大坝健康与安全综合监测模型：方法与考虑因素综述

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Integrated monitoring models for dam health and safety: A review of methods and considerations

　　

• 重点关注人工智能、数值模型、混合模型以及现代监测技术。
• 突出数字孪生和遥感等现代技术的集成应用。
• 强调人工智能与有限元方法的融合以增强预测能力。
• 探索模型准确性方面的方法学考量与验证技术。

引言

大坝是国家公共基础设施的重要组成部分，具有多种效益，包括水资源管理、水力发电、灌溉、防洪以及旅游机会。然而，与所有基础设施一样，确保大坝的结构完整性和运行安全性至关重要。大坝的各个组成部分会随时间推移而退化，也可能因载荷突然增加而发生灾难性失效。失效可能由多种原因引起，如设计和施工缺陷、地震效应、维护不当以及静水压力增大等（Lane, 2007）。

大坝失效还可能带来重大的经济、社会和环境后果。除了与结构损坏、修复和重建直接相关的成本之外，大坝失效还可能中断供水系统、灌溉网络、水力发电、交通基础设施以及依赖水库运行的工业活动。在严重情况下，失效事件可能导致人口流离失所、生命丧失、长期环境退化以及远超受影响地区的重大经济损失。以往对重大水坝事故的研究表明，大坝失效可能带来严重的经济负担，特别是对关键基础设施、水电设施、供水系统和下游社区造成影响时更是如此。这些后果凸显了有效监测、风险评估和预警系统对于大坝安全管理的重要性（Jana等, 2023；Hariri-Ardebili和Saouma, 2016）。

因此，定期的大坝健康监测对于保护大坝结构和防止潜在灾害至关重要（Sivasuriyan等, 2021b）。行为模型对于大坝安全系统至关重要，在日常运行和评估大坝长期行为方面发挥着有效作用。这些方法旨在计算大坝在特定载荷组合下的响应，随后与实际测量值进行比较（Salazar等, 2017）。综合所有因素，使用预测模型进行大坝健康监测是必要的。大坝监测模型主要可分为四种类型：（i）人工智能（AI）、（ii）数值模型、（iii）混合模型以及（iv）现代监测技术，如图1所示，该图作为本综述中采用的概念框架，用于组织和批判性比较当前大坝工程中使用的主要监测范式。

人工智能在工程应用中的集成已显著改变了大坝安全评估和结构健康评价。通过利用先进的计算能力和从传感器及仪表系统收集的大量监测数据，基于AI的方法可以识别复杂模式、检测异常，并预测大坝在不同环境和运行条件下的行为。统计学习和机器学习（ML）技术越来越多地被用于对大坝在外载荷和变化环境因素下的响应进行建模。

另一方面，数值模型也称为确定性模型，提供了基于物理的大坝行为表征。这些模型基于系统辨识技术和有限元方法（FEM），通过模拟主导的物理过程来预测结构在不同载荷条件下的响应。近年来，混合方法的出现结合了确定性数值模拟和数据驱动学习方法的优点。这些方法旨在降低不确定性，同时提高预测精度和物理可解释性。与此同时，现代监测技术如遥感、卫星观测、物联网（IoT）网络和数字孪生系统，使得评估大坝性能和状况的方式更加全面和连续。

通过风险评估和不确定性分析来确保大坝及相关基础设施的安全被认为是一个基本问题（Kalinina等, 2016；Hariri-Ardebili等, 2018）。AI通过自动化数据分析、识别隐藏模式、预测潜在失效情景以及支持工程决策过程，为改进传统监测工作流程提供了重要机遇（Emmert-Streib等, 2020）。使用传统方法模拟复杂运行条件下的坝体行为往往具有挑战性，而机器学习算法可以有效地从历史监测数据中学习非线性关系，并提供准确的预测能力（Jeong等, 2016；Himeur等, 2021）。然而，基于AI的方法仍面临一些重要挑战，包括高质量数据集的可获取性有限、模型可解释性问题、在不同大坝类型和运行条件下的泛化能力，以及在安全关键环境中部署前需要进行严格验证的需求。因此，专家评估和现场检查仍然是大坝安全管理的重要组成部分，AI作为决策支持工具起补充作用而非独立使用。

传感器、仪表系统和数据采集平台的技术进步已显著增强了长期大坝监测能力。这些发展使得能够收集大量的结构、环境和运行数据，支持高级监测和预测分析。同时，机器学习技术通过从异构数据集中学习复杂的行为关系，扩展了大坝监测的能力。现代机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和深度学习（DL）方法，在异常检测、预测性维护和实时状况评估方面具有独特优势，从而提高了大坝基础设施的可靠性和韧性。

目前已发表多篇关于大坝安全与健康监测不同方面的综述研究。例如，Salazar等（2017）回顾了AI模型及其在大坝安全评估中的数学基础，重点关注输入变量选择、数据集划分和模型误差分析。Hariri-Ardebili等（2023）回顾了AI在大坝工程中的应用，包括预测建模、实时监测、优化和新兴技术。Sivasuriyan等（2021a）和Sivasuriyan等（2021b）研究了结构监测技术在长期退化机制下日益增长的重要性，并评估了监测数据在识别结构损伤方面的作用。Yang等（2020）回顾了数据驱动的大坝监测方法，包括监测模型、监测指标和异常检测技术。Bukenya等（2014）概述了基于大坝行为的静态和动态方法进行大坝健康监测的案例研究，而Padmapoorani等（2023）回顾了用于混凝土大坝结构损伤识别和诊断的机器学习方法。

尽管现有的综述研究在推进大坝安全与健康监测研究方面做出了重要贡献，但大多数研究主要聚焦于特定的方法领域，如人工智能应用、数据驱动监测技术、结构损伤检测或特定传感技术。因此，当前文献缺乏一个综合性的整合审查框架来系统评估和比较当前大坝工程中使用的全系列监测方法，包括统计模型、机器学习和深度学习技术、数值模拟、混合建模框架和新兴监测技术。此外，以往的综述研究通常对不同监测范式的比较优势和劣势、模型验证和基准策略、可解释性挑战、不确定性量化以及数据驱动方法与基于物理方法的实际集成提供了有限的讨论。随着大坝监测系统变得越来越复杂和跨学科，需要对这些互补方法论进行更广泛的综合，以支持有信息量的决策制定和未来发展。

尽管大坝安全与健康监测方面的综述研究数量不断增加，但现有文献仍在各个独立的方法领域之间保持碎片化状态，大多数贡献分别关注基于AI的模型、数值模拟或特定传感技术。因此，仍然缺乏一种将互补性范式在统一的分析框架内系统综合和批判性比较的整合视角。特别是，以往的综述很少对数据驱动方法、基于物理的方法和混合方法之间的方法论取舍进行平衡评估，尤其是在验证策略、不确定性处理、可解释性和实际适用于真实世界大坝监测系统方面。此外，包括数字孪生、可解释人工智能和先进传感基础设施在内的新兴技术通常被孤立讨论，而不是被嵌入到一个连贯的比较和整合结构中。为了克服这些局限性，本综述发展了一个统一的比较综合框架，在基于AI的、数值的、混合的和现代监测范式中组织大坝健康监测方法，同时明确评估它们的相对能力、局限性和适用条件。这种基于框架的视角不仅整合了现有知识，还沿着一致的评价维度对其进行结构化，从而能够更透明地识别方法论差距和智能大坝监测系统未来的研究机会。

因此，本综述批判性地考察了各种大坝健康监测方法的应用，包括基于AI的方法、数值模拟、混合框架和现代监测技术。与主要聚焦于孤立方法类别的以往研究不同，本工作提供了对当前大坝工程中使用的主要监测范式的结构化、框架驱动评估。具体而言，本综述根据这些方法的底层原理、数据依赖性、模型可解释性、计算需求、验证策略、不确定性处理以及在真实世界大坝监测场景中的实际适用性进行比较。此外，该研究识别了主要研究差距，讨论了新兴技术发展，并概述了开发更智能、可靠、可解释和有韧性的大坝健康监测系统的未来方向。通过提供对现有知识的统一和批判性综合，本综述旨在支持研究人员、从业人员和决策者为长期大坝安全管理选择和发展适当的监测框架。

章节摘录

**审查方法**

为确保对现有大坝健康与安全监测文献进行结构和全面的评估，采用了系统性的检索和筛选策略。虽然本研究的目标并非进行正式的荟萃分析，但采用了结构化的文献综述方法论来提高透明度、可重复性和相关研究的覆盖范围。

**大坝工程中的监测模型**

大坝监测方法和模型对于评估结构状况、预测潜在失效以及增强水资源管理至关重要。它们还为大坝的最优运行提供了重要洞察，同时确保其安全性和结构完整性。在这方面，与大坝响应相关的参数包括变形、裂缝、蠕变和混凝土应力，以及静水载荷、空气温度和机械特性等因素。

**人工智能**

人工智能日益改变了大坝工程，通过改进大型和复杂监测数据集的分析并支持更明智的安全评估过程。传感技术、仪表系统和数据采集平台的同步发展为从大坝连续收集结构、环境和运行数据提供了可能。通过利用这些大数据集，基于AI的方法可以识别复杂模式、检测异常并预测大坝行为。

**数值模型**

数值模型是物理系统的数学表征，用于模拟、分析和预测大坝在各种运行和环境条件下的行为。在这些方法中，有限元方法是大坝安全和健康监测中最广泛应用的数值技术之一。在有限元方法中，大坝结构被离散化为有限单元，其行为受物理定律、本构关系、平衡方程等的支配。

**混合模型**

混合模型结合了多种建模范式，以利用基于物理的模拟、统计方法和人工智能技术在安全和大坝健康监测中的互补优势。在大坝工程中，混合框架通常通过将数值模型（特别是有限元模型）与机器学习或深度学习算法集成来开发。这种集成使得能够将物理知识纳入数据驱动分析，同时提高预测精度和计算效率。

**现代监测技术**

现代监测技术代表了一代新工具，通过改进数据采集、实时分析、预测建模和决策支持能力，显著增强了大坝安全和健康监测。与主要依赖定期检查和有限仪表的常规监测方法不同，现代技术通过集成的传感、通信和计算平台实现了对结构行为的连续观测。

**大坝行为模型的方法学考量**

除了解决每种模型特有的具体挑战之外，关于安全和健康监测中行为模型的方法学考量还涉及预测准确性、结构健康监测以及大坝基础设施风险评估等共同方面。这些考量涉及模型输入假设的选择、数据收集和选择以及模型评估和验证。这些因素是所有监测模型的基础。

**讨论与结论**

大坝的安全和健康监测仍然是一个关键的工程挑战，因为大坝失效可能带来严重的后果。因此，有效的监测策略必须针对每个大坝的具体特征进行定制，包括其结构配置、材料特性、运行条件、环境影响和可用的监测基础设施。本综述全面考察了主要的监测类别。

**作者贡献声明**

Milad Moradi Sarkhanlou：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 初稿，可视化，软件，方法学，形式分析。
Vahab Toufigh：撰写 – 审阅与编辑，验证，形式分析。

Mohsen Ghaemian：撰写-审阅与编辑、撰写-初稿、监督、方法论、形式化分析。资金来源：本研究未获得公共、商业或非营利部门资助机构的任何专项资助。利益冲突声明：作者声明他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本论文所报告的工作。Milad Moradi Sarkhanlou | Vahab Toufigh | Mohsen Ghaemian