農業水利工程施工是一個十分復雜且系統性的過程，會涉及到諸多環節，任何一個環節出現問題，都會對最終的項目工程質量和工程的運行周期產生直接影響。傳統的農業水利工程施工管理過程中往往會涉及到諸多環節，需要配置大量的人員，導致施工成本進一步增加，同時也會因為人員的主觀能動性導致管理效率低下。隨著現代信息技術，尤其是人工智能技術的進一步成熟發展，將其應用到農業水利工程施工管理中能夠大大提升管理效率，減少人力成本投入，切實提升施工現場的規范性，保證工程建設質量。

人工智能在農業水利工程施工管理中應用的重要性

1.1 有利于收集農業水利工程施工數據，提升管理信息化水平

人工智能技術可以通過傳感器、監測設備等手段，實時收集和監測農業水利工程施工過程中的各種數據，例如施工進度、質量指標、工人績效等。這些數據可以被傳輸到智能化系統中進行處理和分析，為管理者提供全面準確的施工數據。通過對海量數據的整理、篩選和分析，人工智能技術可以幫助管理者更好地了解工程的狀態和趨勢，從而提供決策支持。管理者可以基于人工智能技術提供的預測結果和優化建議，制定最有效的施工計劃、資源調配和風險管理策略。另外，該項技術還能夠實現農業水利工程施工管理的自動化，通過智能化系統和機器學習算法，實現對施工設備的自動控制和優化[1]。

1.2 提高工作效率

人工智能技術可以自動收集、整理和分析施工現場的數據，例如進度報告、質量指標、設備運行狀態等。相較于傳統手動收集數據的方式，這種自動化的數據收集可以減少管理人員的工作負擔，提高數據的準確性和及時性。借助智能化系統可以監測施工現場的各種參數和指標，并通過預設的標準或模型進行實時比對和預警。如若某個指標超過了預先設定的范圍，則系統會自動發出警報，讓管理人員及時采取措施。這大大減輕了管理人員對現場狀況的持續監控壓力，提高他們的工作效率[2]。

1.3 及時反饋數據信息

人工智能在農業水利工程施工管理中的應用可以幫助管理人員及時反饋多樣化的現場數據信息。在管理過程中可以通過傳感器、監測設備等技術，人工智能系統可以實時采集施工現場的各種數據信息，包括溫度、濕度、施工進度、設備狀態等。這些數據可以快速、準確地收集和記錄，為管理人員提供當前施工情況的實時反饋。對采集到的大量數據進行分析和處理，提取關鍵信息并可視化展示。通過圖表、報表等形式，管理人員可以一目了然地了解施工現場的各種指標和趨勢，幫助他們做出準確的決策和調整。借助人工智能技術，管理人員可以通過遠程監控系統實時觀察和指導施工現場的工作。無論身在何處，只需通過智能終端設備即可獲取關鍵數據和實時視頻，與現場人員交流并提供指導，改善工作效率并及時應對問題。基于人工智能的算法和模型，可以對施工現場的數據進行實時分析，并發現異常情況。一旦發現異常，系統會自動生成預警信息并發送給相關人員，促使他們采取對應的糾正措施，確保施工工作正常進行[3]。

人工智能在農業水利工程施工管理中的應用途徑

2.1 智能監測與控制

通過安裝各類傳感器并結合人工智能技術，可以實現對農業水利工程的精細化管理和自動控制。在農業水利工程中安裝各類傳感器，如水位傳感器、降雨量傳感器、土壤濕度傳感器等，實時監測和記錄工程運行狀態和環境參數。傳感器通過無線或有線方式將采集到的數據傳輸到中央控制系統，數據可以存儲在云平臺或本地服務器中，方便后續的數據分析和處理。利用人工智能技術，還能夠對采集到的數據進行分析和處理，提取關鍵信息，如降雨量、土壤濕度、水位等，通過建立數據模型和算法，進行預測和決策。通過對數據進行分析，可以對農業水利工程進行精細化管理。例如，通過分析土壤濕度數據，可以實現精確的灌溉調控，避免水資源的浪費和土壤水分過量或不足。此外，利用人工智能技術，也可以實現對農業水利工程的自動控制。通過建立決策模型和控制算法，實現對灌溉、排水等操作的自動化，提高工程運行的效率和準確性。通過對數據的實時分析，可以實現對農業水利工程的實時監測和預警。例如，當降雨量超過一定閾值時，系統可以自動發出警報，提醒農民采取相應的措施，防止洪水災害發生。

2.2 智能預警

根據實時監測數據和預設的閾值，人工智能系統可以及時發現農業水利工程運行中可能出現的問題，并通過預警信號提醒管理人員采取相應措施。通過監測關鍵設備的運行狀態和性能參數，如水泵的電流、溫度等，人工智能系統可以分析這些數據并判斷是否存在設備故障的風險。一旦發現異常，系統會發送預警信息給管理人員，提醒他們及時檢修或更換設備，以避免停工和損失。利用人工智能系統分析農業水利工程的負荷情況，包括用水量、供水能力等指標。一旦工程負荷接近或超過設定的閾值，系統會發出預警，提醒管理人員采取適當的措施，如調整運行策略、增加供水能力等，以保證農業水利工程正常運行。通過監測土壤濕度、氣象條件等數據，人工智能系統可以判斷灌溉過程中是否存在異常情況，如澆水量過多或不足。系統會發出預警信號提示管理人員采取相應措施，如調整灌溉水量或改變灌溉時間，以保證灌溉和節約水資源效果。

2.3 智能調度與優化

首先，數據采集與整合。利用各類傳感器、監控設備等實時采集農業水利工程施工過程中的數據，如設備運行狀態、工程進度、資源消耗等，通過數據整合和分析，為智能調度提供基礎。其次，建立模型。根據農業水利工程施工的特點和需求，建立相應的數學模型，如設備調度模型、工程進度模型、資源優化配置模型等，實現對工程施工的智能調度和優化。再次，智能調度算法。利用人工智能技術，如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優化算法等，對模型進行求解，得到最優的設備調度方案、工程進度計劃和資源配置方案。第四，系統設計與實現。根據智能調度算法的結果，設計和實現農業水利工程施工管理的智能調度系統，實現設備的自動調度、工程進度的智能控制和資源的優化配置。

2.4 BIM與數字孿生

利用BIM(建筑信息模型)技術和數字孿生技術，可以在農業水利工程施工前進行詳細的三維建模和模擬，預測工程運行情況，為施工提供有力支持。通過收集工程設計、地質、地形、土壤等數據，利用BIM技術建立農業水利工程的三維模型，實現對工程的精細化管理。在BIM模型基礎上，構建數字孿生模型，模擬農業水利工程在各種工況下的運行情況，如水位變化、水流速度、土壤侵蝕等。利用數字孿生模型，可以對農業水利工程進行多種工況模擬和分析，預測工程運行中可能出現的問題，如設備故障、結構安全、水資源利用等。根據模擬分析結果，及時發現工程中可能出現的問題，為施工提供參考，提高工程質量。同時，數字孿生技術還能夠實現在施工前對工程設計進行多次優化和調整，使設計更加合理，提高工程效益。該項技術應用也能夠為施工人員提供直觀、詳細的施工指導，降低施工難度，提高施工效率。利用BIM技術和數字孿生技術，可以實現農業水利工程的精細化管理，提高工程質量、降低成本、縮短工期。

結語

將人工智能技術合理地應用到農業水利工程施工管理各個環節是現代科學技術與信息技術融合發展的重要體現，同時也是落實農業水利工程智慧化發展的重要方向。在項目工程施工管理過程中，通過巧妙的借助人工智能技術，能夠更好地將人工智能優勢和作用全面發揮出來，逐步構建現代化的農業水利工程治理體系，增強農業水利工程施工管理能力，如此提升農業水利工程的管理效率和管理質量。