大量实践证明,对大坝等水工建筑物进行安全监测和监控,是监视大坝安全运行的重要手段,受到了各级政府和坝工界的高度重视。为此,许多大坝都安装埋设了大量监测仪器,有些是高新仪器,用于监测大坝的多种效应量,甚至建立自动化监测系统,以此对建筑物进行安全监控。可是从技术上和实际应用上讲,只埋设了监测仪器或建立了自动化监测系统,还不一定能实现及时的安全监控。美国1964年失事的巴勃文山坝曾安装了大量监测仪器,并逐日监测,资料十分丰富,可是,由于整理分析工作量太大,直到大坝失事,监测资料尚未发挥作用。因此,对监测资料的及时分析,对大坝的运行性态进行及时的诊断和评价就显得十分重要。

大坝安全分析与评价大致包括:观测资料的误差处理与分析、观测资料的分析和大坝安全实时分析与综合评价。以往通常采用分析观测资料、建立数学监控模型的方法对大坝的工作性态进行分析和监控。然而,由于大坝工作条件复杂,特别对有些地质条件复杂的高坝大库,仅仅采用上述方法监控还有其局限性,最终的综合分析仍需由经验丰富的专家或专家小组来完成[6]。与此同时,大坝的观测资料很多,处理和分析工作量很大,由于各种条件的限制,水电站和水库的管理人员很难进行及时处理,一般要委托有关单位用1～2年时间来完成,从而不能将分析成果及时用于监控大坝的安全运行,也不能及时发现隐患,以至于延误时机,造成不必要的损失。因此,根据大坝安全运行及管理的迫切需要,结合人工智能理论、信息论、计算机技术及通信传输技术,将智能技术应用于大坝安全监控中,研究开发大坝安全实时分析与评价系统具有重要的理论和实用价值。(www.daowen.com)