摘要： 人工智能技术在在各行业得到应用，针对人工智能技术在水利中的应用进行探析。首先，介绍了人工智能技术的基本特点；其次，分析了人工智能技术在水利行业的应用，从水利工程管理、水资源管理和水环境监测三方面论述了人工智能技术在水利行业应用的可行性。
关键词：人工智能；水利；应用
1、引言
智慧水利是应用云计算、物联网、大数据和 AI 等新一代信息技术，实现对水利对象及水利活动的透彻感知、全面互联、深度整合、广泛共享、泛在服务、智能应用[1]。智慧水利建设既是落实新时代治水方针的必然措施，也是新时代水利工程发展的必然趋势。我国智慧水利建设虽然取得了一定效果，但缺乏深入的智慧化感知、缺乏全面的互联共通、智能泛在应用服务存在缺失等问题依然严峻[2]。人工智能技术在在各行各业有多种多样应用。公安行业用以提升社会治安管理效率；司法行业用以提升破案效率、维护司法公正；教育行业用以改进教学方法。
2、人工智能技术简介
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为。数据、算法和算力是人工智能的三驾马车，人工智能的智能都蕴含在大数据中，算力为人工智能提供了基本的计算能力支撑，算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。人工智能立足知识图谱、计算机视觉及机器自学习等功能赋予智能设备以智慧，使得人力机械化迈入更高的智能时代。
人工智能技术在水利行业的应用
3.1水利工程管理
目前我国水利工程管理领域中存在的主要问题：管理维护人员数量不足；政府有关部门重建设轻管理；水利工程项目中维护及管理机制中存在一定缺陷 [3]。人工智能具有很强的数据分析能力，可以高效率的完成工作，可实现水利工程管理工作中的预测及模拟，可以不断地优化水利工程的管理方法。人工管理难以对水利工程相关问题进行预判分析，人工智能技术可以动态模拟水利项目的运行过程，并对相关数据进行智能分析，结合对水利工程项目的全面运行进行实时监测，并对相关数据进行动态运行分析，考虑外部环境因素，制作动态化的仿真图，确定相关参数建立水文模型，把相关参数引入模型中，与水利工程运行实际数据相结合，实现对水利工程管理工作的预测。人工智能技术的自学习特性，随着监测数据的不断增加，不断修正和优化相关模型，使得预测结果越来越精准，可及时发现并解决突发状况，减少突发状况带来的伤害。人工智能技术可实现对水利工程相关设备状态进行实时监测和动态分析，对设备进行实时检查并可快速排查故障问题，保障设备正常运行，大大减少设备维护难度和人工成本。遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，遗传算法能有效地对水利工程数值模型进行完善，同时遗传算法实时监督水利工程实际运行情况并将监督结果及时告知相关人员，可及时发现各类问题并处理，为管理工作的顺利完成奠定坚实的基础[4]。
3.2水资源管理
我国水资源具有明显的时空分布特性,南方水多，北方水量不足，水资源的年内、年际分配严重不均，大部分地区的降水量集中在夏秋汛期。
水资源管理中主要问题：防洪问题依然严峻，水资源浪费严重，水资源污染严重[5]。我国有七大流域，构建流域信息管理系统，是解决水资源管理很有效的方式。基于水利数据监测感知站网体系构建流域和区域内水资源基础数据库，利用人工智能算法建立精准的流域和区域水资源评估预测模型、水资源运移模型、地下水模型，对流域和区域内水资源时空分布特征、转化规律、生态需水以及耗水原理的分析和精准把控，结合业务数据库，最大限度地对水资源进行优化配置，提升防洪抗涝风险处置能力，提高防旱抗旱调度预警和应对能力，加强涉水事务的生态监测和修复，合理做好供水动态评估、预警应对管控。
专家系统在水资源工程方面,已解决了许多耗时费力的难题[6]，但对复杂的水资源管理系统处理数据难度很大,精度也有待进一步提高。通过数据科学和机器学习方法，对水文水环境等进行建模能够避免理论建模带来的潜在偏差，而且很容易实现多源数据的融合和相互预测，能对实时监测数据进行及时有效利用。专家智慧具有融会贯通的能力，人工智能可以实现知识传承迭代和持续进化。专家智慧和机器智能交互融合，实现对众多水利工程进行联合调度，从而实现对大型流域综合和城市水资源水环境的 “预测准”和“调度准”。知识图谱技术是以结构化的方式描述客观物理世界中的概念及其相互关系，流域、河网、管网本身就是网状结构，与之相关的知识是一个更复杂的网络，而知识图谱的“实体、属性、关系”非常适合表达这样的网状关系。
3.3水环境监测
水环境质量的好坏不仅直接关系到人民的身体健康,而且还会严重影响到工农业生产及水资源的综合开发利用,破坏生态平衡。水质监测工作能够为水环境管理提供最直接的数据资料。人工智能技术的核心是使监控设备更加智能化，水质监测设备通过加载人工智能算法将发展成为具有不同感知水平和认知能力的智能设备，随着技术的发展和突破，水质监测设备从测量指标的准确性、负载和可靠性，转变为独立的检测能力、运行能力和交互能力。机器视觉技术使得视频图像前端采集端设备真正意义上“智能化”。前端摄像头获取视频图像，通过人工智能分析，可获取高精度水位和流速水文参数，可实现河道水位、闸门启闭、水面漂浮物、水岸垃圾（异物）、盗采河沙等项目的自动监测监控预警，可以及时发现前端警情，大大减轻监管人员的工作强度。人工智能技术使得摄像头成为行为观测的眼睛，对入河排口和工业排口实现实时监测，从源头上解决水环境污染问题。
4、结语
人工智能技术是智能信息化时代的颠覆性技术，人工智能技术与水行业的深度融合，将对水信息的全面感知、水工程的智慧运营、水行业的科学管理带来全新的变革，为社会公众创造更美好的生活，促进人水的和谐、水利的可持续发展。
参考文献：
[1] 1张建云，刘九夫，金君良.关于智慧水利的认识与思考[J]. 水 利 水 运 工 程 学 报,2019,12(6):1-6
[2]李志杰.智慧水利建设现状分析与发展思考研究[J]. 计算机产品与通,2019,11:283-284
[3]王卫军.人工智能在水利工程管理中的应用探讨[J].建筑技术开发，2020，47（2）：62-63
[4] 汪庆发.人工智能在水利工程管理中的应用的浅述[J].工程管理, 2020,4（中）:128
[5] 蔺文辉.水资源管理现状问题分析及应对措施探索[J].水利水电,2019,16:99-101
[6] 刘志坚.专家系统及其在水资源管理中的应用[J].四川水利，1994，3（15）：12
作者简介：黄华（1986-），男，湖南怀化，硕士研究生，研究方向：智慧水利，水利信息化