從絕妙的創意到即將成型的產品：Bernhard Lang是西門子堤壩監測系統的。

借助采用智能數據評估技術的學習系統，人們可以對至關重要的基礎設施進行實時監測。一個深知哪些要素可確保堤壩堅不可摧的新型早期預警系統，能夠挽救寶貴的生命。

堤壩開始移動。護坡草皮從壩體外墻剝落、下滑。然后，壩底粘土層開始升高。有幾秒鐘時間，壩體仿佛從內向外膨脹，像氣球一樣鼓了起來。緊接著，壓力急遽升高，粘土層斷裂，棕色的洪流從由此形成的深邃裂縫中噴涌而出，沖向堤壩前方的草原。下方地面塌陷之后，放置在堤壩頂部的水箱即歪歪扭扭地沉入裂縫。決堤現象，發生了。

在決堤真正發生之前，這一幕將首先出現在平板電腦上

2014年自然災害

Bernhard Lang的臉上露出了滿意的笑容。決堤實驗成功地證明，Lang開發的防洪早期預警系統是奏效的。Lang是西門子的一名工程師，4年前，他開始與來自俄羅斯的研究人員合作，開發這套系統。Lang的想法是“開發某種能夠防洪的東西。”他研制的堤壩監測系統現已準備投放市場。

實驗中，這個的系統可提前計算出壩體潰決的確切部位，度可達到后一米。此外，這個系統甚至能展示潰決的過程。在“決堤”發生前幾天，Lang在其平板電腦調出的堤壩虛擬橫截面上，顯示了一塊鮮紅色的區域。紅色意味著標記區域內的材料將滑落。在系統預測的時間，所發生的正是這種情況。在這個實驗中，研究人員平靜地觀察著微小的裂縫逐漸擴大，直至達到事先確定的決堤點。研究人員甚至可通過同時從多個側面利用水對受測堤壩施加壓力，引發決堤。實際上，他們可以提前數星期甚或數月，確切探知哪里的情況會變得十分危急，必須加固或重建堤壩的哪些部位。

天氣形勢要求復雜的保護措施

自然災害分布圖

自從建起座堤壩以來，人們就一直想要預測這種保護其人身和基礎設施安全的堡壘，什么時候會破裂。如今，人們越來越迫切地需要具備這種能力。在歐洲，三分之二以上的城市已經不得不定期采取措施來保護居民和工業設施免受洪災侵襲——不僅是沿海城市，那些依河而建、飽受泛濫之災的城市，也都面臨著這種處境。日益頻發的氣候變化導致了天氣，有關當局更緊迫地需要借助可靠的系統來保護居民和基礎設施。

自然災害

2013年，自然災害造成的全部損失中，有37%左右與洪災有關，比1980年以來數十年間的平均值22%高得多。過去，荷蘭遭遇的洪災格外頻繁。荷蘭全國四分之一以上的陸地低于海平面，其領土的60%可能受洪災影響。這些區域生活著許多人，占荷蘭經濟產值的80%。

“有時候我禁不住納悶，為什么我們荷蘭人過去要將所有重要建筑物修建在海平面以下的地方？”Peter Jansen開玩笑道，他是Waternet Amsterdam公司——阿姆斯特丹的自來水公司——的一名部門負責人。Waternet公司負責大阿姆斯特丹地區長達1000多公里的堤壩。這些堤壩所守護的700平方公里的土地上生活著100多萬人。除保障飲用水供應及處理污水外，Waternet公司還代表地方水文局Amstel, Gooi en Vecht開展防洪防汛工作。盡管監測堤壩是Waternet公司的常規任務之一，但它從未能像現在這樣地執行這項任務。

Waternet Amsterdam公司利用西門子技術，對阿姆斯特丹的一座綿延5公里的堤壩進行監測。（圖片來源：Google/Waternet）

Jansen解釋道，“到目前為止，取決于其建筑材料，我們每隔5到30年，會對堤壩進行一次維護。”平面圖揭示了每座堤壩的構造，哪些部位是由沙、粘土、泥炭或土壤構成的。過去，檢查員不得不定期對堤壩進行測量，以核查其穩定性。Jansen表示，“那時候，每隔幾年，就會有幾位專家驅車前往堤壩進行實地勘查，并將測量儀器安裝到地下。”操作人員必須向地方當局報告檢查結果。Jansen說：“我們負責維護堤壩的穩固。”

每隔一分鐘傳送實時數據

如今，Jansen每隔一小時就能在他的手機上收到這些信息。如果數據中有值得注意的地方，Jansen甚至可以將消息發送頻次提高至每分鐘一次。這是否意味著所有堤壩的檢查間隔都從30年縮短到了60秒？那倒未必。因為，迄今為止，僅在阿姆斯特丹5公里長的Ringdijks堤壩上，安裝了這個由Lang及其在西門子中央研究院的同事共同開發的早期預警和監測系統。Waternet公司是這個系統的試點客戶。Jansen還可以要求這個系統在曲線圖上顯示關于堤壩特定區段、特定地點的實時信息，或者自動將歷史數據合并到一個圖表中。這個系統的Bernhard Lang解釋道，“所有數據都在這個系統里，可以按我們想要的任何方式加以合并。”

這些數據是由按100米間距部署在堤壩內的傳感器采集的。這些傳感器散布于水面上方和下方，它們負責測量堤壩內部的溫度、壓力和濕度，以及泄洪道的水深和水溫。傳感器和通信裝置連接——一些配備了SIM卡的小盒子。通信裝置則利用GPRS移動無線通信服務，將數據發送至位于德國Karlsruhe的中央控制室。中央控制室將這些不起眼的初步測量結果從原始數據轉換為智慧數據，以便發送至任何移動終端。

如果系統測得堤壩內部溫度達到14攝氏度，那么，這可能意味著什么地方出了差錯，因為地下水溫度約為8攝氏度，堤壩內部也應當是這個溫度。溫度偏高可能意味著有溫度較高的水從外部滲入。但在系統發出告警之前，它首先會將實時數據，與諸如地下水深度、每年這個時候受影響區域內的正常降水量，以及該區域近是否發生旱情從而導致堤壩蓄水量增加等預訓知識進行比對。

西門子工程師Bernhard Lang（左）與Waternet公司的Haroen Lemmers（右）正在操制水下傳感器的連接。

Lang解釋道，“堤壩如同具有生命的有機體。它會膨脹和收縮。水滲入堤壩這一事實，并不一定意味著存在任何危險。”正因如此，研究人員也需要了解受影響區域內的堤壩的建筑材料，因為這樣他們才能確定坡面的穩定系數。這其中涉及多個因素。但得益于采用新傳感器數據、學習系統持續不斷采集的長期數據，以及數學模型，這些因素將被合并成一個奇妙的統一整體。

做到這一點，全靠能分辨出一般偏差和異常狀況的神經網絡。20世紀90年代末期，當時的西門子神經計算部門開發了有關軟件。從那以后，這款軟件的穩定性得到了不斷提高。如今，這款軟件可以抽取并推算在沿堤壩的關鍵點所采集的數據。假若條件相同的話，這個系統可以根據其知識，推斷出關于并未安裝傳感器的堤段的結論。

彩色區域表示危險地帶

依水而建的城市：阿姆斯特丹市中心

經過處理，監測數據被轉換為圖表和直觀的二維彩圖，以便客戶能看清堤壩的哪些區段存在洪災隱患。西門子解決方案還能進行場景演示，以表明如果水位升高或壓力增大，在特定時刻會發生什么情況。此外，它還能顯示如果堤壩是一段有重型卡車行駛的道路，情況會變得多么糟糕。

Jansen說：“當然，我們總是不得不應對這樣的問題。然而，我們過去所掌握的信息是理論上的、不的。現在，這些信息則是具體而又的。”Jansen認為，由于不確定堤壩內部究竟發生了什么，人們有時不必要地采取了大規模的安防措施。他說：“這樣的措施成本高昂——建造一段一公里長的新堤壩，至少需要100萬歐元的成本。但這些堤壩甚至也不安全，因為人們掌握的數據實在太少了。”

成本多降低20%

Jansen預計，在使用了西門子技術的區域，Waternet公司將能每年節約至少20%的維護成本。盡管削減了成本，Waternet公司卻能收到更多、更好的信息。從長遠來看，Jansen希望在更多堤壩區段安裝傳感器。“當然，我們不能在每個地方都安裝傳感器，因為這樣做的成本太高。但我們可以選擇某些典型區域，并從在這些區域獲得的數據中提煉信息。可靠的智慧數據是我們保護生命的工具。”