任萌萌

摘 要 隨著新技術(shù)、新材料、新工藝的不斷涌現(xiàn)，需要在傳統(tǒng)的水利工程管理上進(jìn)行不斷創(chuàng)新，把人工智能和水利工程管理結(jié)合在一起并廣泛應(yīng)用，從而充分發(fā)揮水利工程的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

關(guān)鍵詞 人工智能;水利工程;應(yīng)用

人工智能是通過(guò)一些先進(jìn)的技術(shù)，代替人類進(jìn)行一些操作，它包括了視、聽(tīng)、感、觸等多種技術(shù)。將人工智能和水利工程管理結(jié)合在一起，提高水利工程管理的傳統(tǒng)模式效率，完成水利工程管理中的各項(xiàng)任務(wù)，達(dá)到安全、智能、高效[1]。

1 人工智能概念分析

人工智能又稱為AI，它是一種全新的科學(xué)。人工智能的不斷發(fā)展一步一步解放了勞動(dòng)力，提供了更加高效的管理能力，降低了管理成本，降低了生產(chǎn)生活中的危險(xiǎn)系數(shù)[2]。

人工智能從效能方面來(lái)說(shuō)，就是代替人類進(jìn)行各項(xiàng)危險(xiǎn)系數(shù)或者精確度較高的工作，人工智能的出現(xiàn)在一定程度上幫助了人類的進(jìn)步，它是通過(guò)人為的編寫好計(jì)算機(jī)的思考過(guò)程進(jìn)行的一些精確的操作，它能夠解決一些比較復(fù)雜和危險(xiǎn)的問(wèn)題，能夠根據(jù)情況對(duì)管理工作做出準(zhǔn)確的分析并且能夠協(xié)調(diào)好中間的環(huán)節(jié)?，將人工智能和水利工程管理結(jié)合在一起，能夠使管理更加智能和高效，工作有效合理的劃分，減少無(wú)效的工作，減輕管理人員的工作量，提高管理的效率，為水利工程項(xiàng)目帶來(lái)更多社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。水利工程管理工作中目前人工智能技術(shù)并不普及，加之大部分中層和底層機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的管理效能較低，做出可以使效率提高的人工智能方案顯得迫切重要。

2 水利工程管理中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

水利工程可以高效的運(yùn)行，其核心在于運(yùn)營(yíng)水利工程的過(guò)程中進(jìn)行科學(xué)有效的控制，為水利工程的安全運(yùn)行提供保障，為了讓水利工程的管理效能盡可能發(fā)揮到最大，對(duì)水利工程如何全面檢測(cè)控制各個(gè)環(huán)節(jié)提出來(lái)更高的要求，這不僅僅是要求技術(shù)人員的培訓(xùn)，管理人員的經(jīng)驗(yàn)都要達(dá)標(biāo)，更要拿出來(lái)一套更加行之有效的管理方案[3]。

（1）人工智能相較于傳統(tǒng)管理模式，管理更加靈活、方便和快捷，使得管理層對(duì)于項(xiàng)目持有更精確的把控，下達(dá)的指令更加具有針對(duì)性。

（2）人工智能技術(shù)，對(duì)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)時(shí)的根據(jù)當(dāng)前工程進(jìn)度的需求，對(duì)當(dāng)前工程的各項(xiàng)數(shù)值進(jìn)行收集，篩選和處理存儲(chǔ)，并且加以分析，然后根據(jù)分析結(jié)果對(duì)員工的工作進(jìn)行合理的規(guī)劃。

（3）人工智能在工程進(jìn)行到后期，會(huì)靈敏的結(jié)合前期存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)以及后期的數(shù)據(jù)對(duì)比分析，讓管理層對(duì)正在進(jìn)行的水利工程有著全面的更深一步的了解。

（4）人工智能提供簡(jiǎn)潔明了的可視化操作頁(yè)面，管理層可以進(jìn)行簡(jiǎn)單操作來(lái)控制人工智能，實(shí)現(xiàn)對(duì)該工程的全自動(dòng)控制。

（5）人工智能檢測(cè)設(shè)備的異常情況，對(duì)運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生的突發(fā)事故，能及時(shí)進(jìn)行緊急應(yīng)急處理，并通過(guò)各種方式通知管理層，同時(shí)對(duì)故障進(jìn)行更深一步的分析，給管理層提供更詳細(xì)解決問(wèn)題的方案，讓這次故障帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失降低到最小。

3 水利工程動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)

（1）人工智能技術(shù)對(duì)水利工程進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬，并且對(duì)動(dòng)態(tài)模擬的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)以保證以后的工作的順利進(jìn)行，人工智能使水利工程更加具有先進(jìn)性，更好地使管理人員進(jìn)行以后的管理工作，減少工作的成本使用。

（2）通過(guò)人工智能對(duì)水利工程管理進(jìn)行模擬，更加直觀地看到水利工程整體的情況，對(duì)于可能出現(xiàn)的問(wèn)題能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和了解，大大減少了管理人員的工作量。利用人工智能模擬可以對(duì)一些問(wèn)題提前采取一些措施去預(yù)防及應(yīng)對(duì)。通過(guò)這樣逐步的去提高管理者的水平，使得人工智能在水利工程管理中的作用得到充分的發(fā)揮，提高水利工程管理的治理能力，提高管理者的工作效率。

（3）人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作，以人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)水利工程進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬能夠更真實(shí)的模擬出真實(shí)的情況，滿足管理工作的需要。人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)水利工程的影響因素和問(wèn)題全部有效的結(jié)合在一起，形成一個(gè)有參考價(jià)值的數(shù)據(jù)，定時(shí)的對(duì)水工程管理進(jìn)行模擬，確保能夠及時(shí)掌握水利工程的最新最全面的情況，通過(guò)數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)未來(lái)水位等的變化情況，給管理者提供合理有效的解決辦法，推動(dòng)水利工程管理工作的安全、智能、高效開(kāi)展。

4 遺傳算法及地理信息在水利工程管理中的應(yīng)用

（1）遺傳算法是水利工程管理中最直觀有效的方式，可以更好地解決水利工程數(shù)值模型，以遺傳算法為基礎(chǔ)，可以更加清楚的對(duì)一個(gè)問(wèn)題通過(guò)技術(shù)的手段進(jìn)行詳細(xì)的剖析，結(jié)合實(shí)際情況采取有效的措施對(duì)相應(yīng)的問(wèn)題進(jìn)行有效的解決。通過(guò)對(duì)遺傳算法進(jìn)行一些科學(xué)合理的改進(jìn)，讓遺傳算法更完善，更符合實(shí)際情況，在水利工程管理中發(fā)揮更大作用。

（2）采用遺傳算法的同時(shí)還結(jié)合地理信息系統(tǒng)，地理信息系統(tǒng)有較強(qiáng)的空間管理能力，采用這種空間管理能力去輔助遺傳算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整理，對(duì)水利工程進(jìn)行有效的監(jiān)督，可以發(fā)現(xiàn)一些難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題并且管理者可以及時(shí)采取措施，防止問(wèn)題的發(fā)生，保證水利工程管理工作的順利開(kāi)展。這種新型技術(shù)的結(jié)合，使水利工程在運(yùn)行中得到切實(shí)的監(jiān)督，提高及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題的能力。

（3）單一的依靠一項(xiàng)技術(shù)是存在誤差的，管理者應(yīng)通過(guò)遺傳算法得到的情況和水利工程動(dòng)態(tài)模擬預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，及時(shí)查漏補(bǔ)缺，對(duì)于發(fā)現(xiàn)不同的問(wèn)題要有準(zhǔn)確的判斷，為完成各項(xiàng)工作打好基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語(yǔ)

水利工程管理是一項(xiàng)重要的任務(wù)，人工智能在其中的應(yīng)用，可以對(duì)水利工程進(jìn)行有效的監(jiān)督，更加充分的了解和掌握，及時(shí)分析水利工程中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，改進(jìn)傳統(tǒng)模式中的不足，合理利用現(xiàn)代技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，有效的解決水利工程管理中的問(wèn)題，促進(jìn)水利工程管理的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 馬小濤，何榕.試析水利工程管理的現(xiàn)代化與精細(xì)化路徑[J].2019（13）：181.

[2] 陳大疆.小型水利工程建設(shè)后管理存在的問(wèn)題及對(duì)策[J].山東工業(yè)技術(shù)，2019（13）：127.

[3] 馮志濤.迎接水利智能化發(fā)展的春天——唐山現(xiàn)代工控公司創(chuàng)新發(fā)展紀(jì)實(shí)[J]. 中國(guó)高新區(qū)，2016（10）：76-79.