基于数字孪生技术的智慧水利应用研究

基于数字孪生技术的智慧水利应用研究

吴德贵 ,赵海鹏

郑州黄河河务局巩义黄河河务局 河南 郑州 451200

摘要:本文分析了当前智慧水利发展面临的问题，提出了基于数字孪生技术的智慧水利应用体系构建原则及总体框架，指出了数字孪生技术在水利行业的应用方向，通过融合数字孪生技术，实现多业务、多层级数据的整合共享、智能分析与全面展示，为水利管理工作提供辅助决策支撑。

        关键词: 数字孪生；智慧水利；数据挖掘；虚拟映射

        智慧水利是智慧社会的组成部分，对社会经济的支撑作用和地位尤为重要，对促进水利可持续发展有重要意义。水利信息化向水利智慧化的转变成为趋势。因此，亟待加强智慧水利相关内涵与应用研究，将数字孪生技术与智慧水利需求相融合，构建覆盖水利十大业务的智慧水利应用体系。

        1 智慧水利发展现状

        1.1 感知采集不全面

        智慧水利的实现需要借助各类型传感器、大数据、云计算等设备及技术的支持，为水利管理提供持续监测、智能预警、统计分析等智慧应用。随着物联网技术的发展，当前在水资源、水安全、水生态、水环境、水灾害、水工程等方面均已初步建设部分感知采集体系，但是部分地区在农村饮水、灌区自动化、水利工程安全监测等方面仍然存在短板，总体来说， 感知采集体系建设距离智慧水利要求还有一定差距，存在着监测、传输、控制手段落后，监测种类不全，监测分布不均等问题。

        1.2 基础数据不融合

        目前水利主管单位基础数据、静态数据存在数据量多且电子化程度较低的现象，水利工程管理涵盖了十大业务，业务覆盖面广，工作过程数据繁多，但还有很多与业务管理相关的基础数据尚未实现电子化，如河道划界、岸线规划、采砂规划、供水工程等基础数据。由于水利管理基础数据存储分散、不成体系，导致统计维度单一、分析深度不够、要素关联不足等问题，管理人员无法总体掌握各项水利业务基本情况。

        1.3 数据挖掘不深入

        目前，各水利系统多采用独立开发的形式建设，多业务数据割裂，十大业务数据并未实现融合共享。数据的缺失和整合不充分，直接导致数据的内在联系与关联关系无法建立，难以形成综合性的数据关联服务，难以对数据进行关联分析与价值挖掘，且目前水利模型库与学习算法库还未搭建成型，未实现海量数据的深度挖掘。

        2 数字孪生技术

        “数字孪生”是一项用数字化的方法构建一个与现实世界一模一样的数字世界的技术， 通过这项技术可以实现对物理实体的了解、分析和优化。数字孪生技术是一个通过集成多个学科、多个物理变量、多维度测量、事件概率统计的仿真过程，通过在虚拟空间中建立映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期。数字孪生应用需要在基础设施的支撑下实现。

        3 基于数字孪生技术的智慧水利应用设计

        水管理涉及水利十大业务中的监测预警、运行调度、监督管理等业务环节，需要对广泛的管理对象建立模型，辅助实现管理过程中的数据收集、决策支持等，由此看来，数字孪生技术的应用领域与思路和智慧水利顶层设计框架较一致，应用数字孪生技术能够为水利管理提供理论和技术上的支持。

        3.1 构建原则

        （1）虚实结合。由于水利管理过程中涉及多学科、多对象、多尺度、多过程的物理实体、调度过程、运行环境等要素，要求智慧水利体系具有科学性、系统性、动态性等多特性，需要数字孪生体具备多源异构数据的实时感知和互联能力，能够对人、机、物、环境四大要素进行全面的感知和融合，实现对河湖、水库、水电站、水厂、管网、渠道、闸门、泵站等基础设施的全面数字化建模，形成虚拟对象在信息维度上对实体对象的精准信息进行表达和映射。

        (2) 应用交互。水利管理要素的数字孪生体不仅用于展示，重要的是应用于实际生产中。将真实的河湖、水利工程等要素的状态和趋势作为边界条件，输入对应的数字模型后，各项物理指标均能在数字孪生体中展示，支持水利管理中的规划设计、建设、运行等方案模拟与发展推演，从而构建虚实融合、双向映射、虚实协同的创新管理体系。

        (3) 辅助决策。数字孪生的核心是模型和数据，重点是预测预警和智慧决策。借助大数据、人工智能技术，在云计算的支撑下，水利数字孪生体通过数据收集、数据分析、模拟评估、优化分析、预测预警，为水利管理中各业务决策提供科学化和智慧化的应用指导。

        3.2 总体框架

        (1) 感知采集层。通过对江河湖泊、水利工程、水利管理活动的感知，实时获取所有感知数据，为上层应用及数字孪生体提供输入。

        (2) 基础设施层。基础设施包括项目需要的计算资源、存储资源、网络资源、安全服务资源及实体运行环境等内容，满足会商、日常工作需要。

        (3) 数据中心层。进行纵向及横向数据资源整合，纵向整合各级(省、市、县等) 水利管理的各项数据资源，横向整合自然资源、生态环境等多领域涉水数据，为辅助决策提供全面数据支撑。

        (4) 支撑平台层。包括基础支撑平台及使能平台， 使能平台即水利模型库和算法库， 集空间模型、专题模型和应用模型为一体，整合水利多维业务模型，实现模型孪生。其中洪水业务包括洪水预报模型、洪水演进三维模型、区域洪水联合预报调度模型等；干旱业务包括气象、水文、农情等旱情遥感监测模型、多指标旱情综合评估模型等；水利工程安全运行业务包括工程运行安全评估预警模型、仿真调度模型、安全评估模型等；水工程建设与安全运行监控业务包括水利工程建设BIM+GIS数字工程信息模型等；水资源开发利用业务包括水量分配模拟模型、区域取用水大数据分析模型等；水土流失业务包括生产建设扰动图斑识别模型、水土流失预测预报模型等；河流湖泊包括水域岸线违法违规现象追溯模型、生产建设项目遥感识别模型等等。

        (5) 智慧应用层。智慧应用覆盖水资源、水生态、水环境、水灾害、水工程、水监督、水行政、水公共服务、综合决策、综合运维、综合决策等类别。支持水利管理要素的可视化的动态展示，为决策者提供全局最优的决策方案。

        3.3 主要应用

        (1) 实现水利要素虚拟映射。利用虚拟现实技术、仿真工具等方式实现对河湖、水库、水电站、水厂、管网、渠道、闸门、泵站等水利要素的全面数字化建模，建设全要素、全对象、全流程的数字孪生体。

        (2) 实现海量数据价值挖掘。通过数字孪生技术将目前涉及的水利空间数据、基础数据、业务数据等数字资产管理起来，并通过数字孪生体对数据进行深度挖掘和分析，发现数据之间的联系和规律，为辅助决策提供参考。

        (3) 实现水利管理可控、可预测。通过对水利管理过程的进程、状态、实时参数等进行监测，结合水利模型库、算法库，实现防汛抗旱、水利工程运行管理、水资源调度管理等水利管理过程全生命周期的高效协同，实现多阶段、多尺度的可视化呈现，能够有效辅助决策。

        4 结语

        在智慧水利顶层设计中需充分融合数字孪生技术，重视数字化模型构建，强调智慧化场景应用，分业务领域纵向进行数字化模型研究，分优先步骤横向进行数字化应用整合，着力推动基于数字孪生的智慧水利应用体系的创新和高质量发展。

参考文献

[1]梁浩.智慧水利内涵及其核心技术分析[J].工程技术与应用，2020(24): 97-98.