水库大坝安全，关系防洪减灾、城乡供水、农业灌溉和区域经济社会稳定。在大坝安全监测系统中，采集终端连接着现场传感器和监测平台，是将坝体位移、渗压、水位、温度等变化转化为监测数据的关键一环。近日，由河海大学“监端护坝”团队研发的大坝全域实时感算智能体，正尝试让这一“神经末梢”从被动记录升级为主动感知、判断和预警的智能节点。

据介绍，大坝全域实时感算智能体把部分数据识别和质量判断能力前移到终端侧。面对不同类型的传感器，系统可以依据频谱特征、电阻阈值、电阻比以及电压、电流信号等多维信息，自动判断传感器类型并加载相应参数，减少人工逐项配置，让现场部署更快、更标准。

当监测读数出现异常，终端能够启动“激励探针”机制，主动向传感器发出激励信号，进行再次采集与比对分析，并结合历史数据辅助判断异常原因。这一机制让终端不再只报告“数值不对”，而是尝试回答“为什么不对”，帮助管理人员更快区分设备故障与真实风险变化，避免无效数据直接进入后续分析链路。

技术人员介绍说，大坝监测点常分布于坝体内部、地下廊道、边坡和偏远库区，长期面对高湿、低温、凝露、弱电、断网和通信不稳定等复杂条件。该智能体设计了多维环境特征感知与自适应休眠机制，将水位变化、电池电量、环境温度和通信状态等因素纳入设备工作周期。水位平稳时，设备可适当延长休眠、降低能耗；水位变化加快或风险升高时，系统能够缩短采集间隔，获取更密集的关键数据。结合低功耗LoRa通信、本地缓存、断点续传和异常保护等功能，设备在短时断网情况下仍可保存数据，待通信恢复后继续上传，降低监测数据中断和丢失的风险。

大坝全域实时感算智能体不仅服务单个测点，还通过边缘设备和云端平台连接多个监测单元。管理人员可通过Web端、移动端、小程序或设备内置网页，实时查看监测信息、确认异常、调整采集策略并开展远程运维。对于偏远水库，部分设备参数配置、状态诊断和巡检工作可以在线完成，减少反复进山下库的人力投入。

该研发团队由自动化、计算机、会计等专业成员组成，围绕硬件研发、算法软件、产品管理和应用分析开展协同攻关。目前，相关系统已在水库安全监测场景中应用，部署多套采集单元，持续处理大量监测数据。 通讯员 段文杰

校对 陶善工