融合數字孿生模型的高校校園公共安全風險管控研究

摘? 要：高校校園公共安全事件具有突發性、緊急性和不可預見性，一旦發生會造成巨大的社會影響。通過對高校校園公共安全事件風險管控難點和關鍵性問題進行研究，借助數字孿生技術重構全時全域智慧校園，進而構建高校校園數字信息模型，研究成果有助于實現高校校園安全風險事件智能識別與預警，達到高校校園安全風險事件精準適度管控，以期為高校校園智慧運維和公共安全風險管控提供科學依據。

關鍵詞：數字孿生;智慧校園;公共安全;風險管控

中圖分類號：TP39? ? ? ? 文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2022）02-0128-03

Abstract： College campus public security events are sudden， urgent and unpredictable， and once they occur， they will have a huge social impact. By studying the difficulties and key issues in the risk management and control of public security events in college campus， reconstructing a full-time and all-domain smart campus with the help of digital twin technology， and then constructing a digital information model of college campuses， the research results will help realize the intelligent identification and early warm of college campus security risk events. To achieve accurate and appropriate management and control of college campus security risk events， in order to provide a scientific basis for college campus smart operation and maintenance and public security risk management and control.

Keywords： digital twin; smart campus; public security; risk management and control

0? 引? 言

“百年大計，教育為本”，在科教興國戰略的指引下，我國教育事業取得長足的發展。然而近年來，全國發生了多起高校校園公共安全事件，高校校園公共安全問題已成為社會各界關注的熱點。雖然針對高校校園公共安全事件，目前已存在多項措施來解決此類問題，但這些措施較多都停留在人工管理及安防監控層面。

數字孿生（Digital Twin），即現實物理對象的數字模型。具體而言，該模型通過接受物理對象的信息而進行實時分析和優化，從而與物理對象在全壽命周期保持同步，數字孿生模型可借助依賴傳感器數據了解物理實體狀態，對變化快速進行響應，從而提供相應的措施[1]。本文將從如何利用物聯網技術和智能設備數據采集為抓手，構建校園智能化的感知系統，借助數字孿生技術，通過（Building information model， BIM）仿真對高校校園實體模型進行構建，對校園正常及極端運行情況下全要素進行精準表達，實現校園關鍵要素行為智能感知，從而對高校校園公共安全風險進行識別、預警及管控。

1? 高校校園公共安全風險防控機制分析

公共安全教育是高等學校教育教學內容的重要體現，高校經過多年發展，已由早期的封閉式校園轉變為開放型校園，伴隨這一過程，校園內外部環境日益復雜，治安形勢日趨嚴峻[2]。傳統的高校校園公共安全防控系統，是通過安防感知系統采集數據，根據統計分析和決策確定要實施的方案，對實施方案的結果進行“事后”評價。數字孿生模型驅動下的高校校園公共安全防控策略，是結合傳統高校安防體系，借助數字孿生技術，在數字空間中通過構建現實校園場景的映射模型，在數據孿生安防域中對方案進行“事前”仿真評價，將問題發現在前端進行早期預防，保證高校校園突發事件處理的高效率，從而實現高校校園常態化校園安防管理和突發場景下安防體系預警的機制。具體防控機制如圖1所示。

2? 基于DT的高校校園公共安全風險管控系統

高校校園公共安全風險管控系統融合了數字孿生技術及智能化集成監控系統，主體功能包括：校園安防控制、設備控制、能耗管理、資產管理、環境監測、狀態監測、車輛管理、門禁管理。此集成系統可通過（Virtual Reality， VR）虛擬現實技術實現三維情景中的實體對象進行交互，結合報警聯動，視頻追蹤，可及時對高校校園公共安全風險進行管控，實現校園正常運轉的實時監控和公共安全突發事件時的快速應對。

2.1? 校園數字孿生模型構建

在高校校園數字孿生模型系統的建立中，應用建筑信息模型（BIM）技術，可自動生成高校校園建筑結構詳圖，這種技術方法可以使建筑的空間特征表達得更為清晰直觀[3]。通過建立與現實建筑相對應的BIM模型，可視化展現校園中所有樓層信息，以及能源損耗、設備分布、視頻監控等。同時采用災害分析模擬軟件，可以模擬校園災害演化全過程，為防災減災以及災后應急措施提供應對方案。在高校校園中，當突發公共安全事件時，BIM模型可以快速提供救援人員所在位置的完整建筑信息，及時獲取建筑物及設備的狀態信息，在BIM模型中能高度還原建筑物內部危險位置情況，為制定到緊急狀況點的最優路線提供科學依據。78A5AB1A-1778-42F6-B631-C1F7FA621693

本文對于高校校園數字孿生模型的構建，基于Dynamo的可視化開發，首先進行圖元的選擇，根據圖元在Revit項目中所處的空間來選擇，使用Levels節點，打開下拉列表，選擇具體的樓層平面。其次使用Elements at Level選擇到該層的所有圖元，通過條件篩選進一步選中目標圖元。再者完成圖元的創建，包括創建軸網、創建結構柱、創建結構框架、創建墻體、放置自適應構件、建立驅動明細表、對Dynamo的圖元進行修改。最終構建的高校校園數字孿生模型如圖2所示。

2.2? 校園智能化集成監控系統部署

高校校園智能化集成監控系統采用本地化部署方式，可實現基于B/S、C/S的三層網絡架構，可對校園內所有建筑智能化系統進行集中管理，具體部署方案如圖3所示。通過建立物聯網綜合管控平臺，可以把校園樓宇、圖書館、餐廳、停車場、校門、實驗室、宿舍樓等物體連接起來，形成“物聯網”。

上述校園智能化集成監控系統主要由感知層、協議層、網絡層、應用層四層結構組成。其中感知層包括通信網絡設施、設備控制、安防監控、能耗管理、資產管理等。物聯網硬件包括各種傳感設備，這些設備數據接入到物聯網服務器終端，并與互聯網連接。協議層包括物聯網服務器對底層各種設備傳感器的數據，進行解析、讀取、運算。網絡層主要提供信息傳輸通道。涉及有線和無線通信網、物聯網、信息管理網。應用層直接對外提供業務應用和業務服務的用戶界面。應用層包括智能設備監測系統、三維校園展示、車輛門禁管理。

通過智能化集成監控系統可以全面了解建筑結構內部設備的實時狀態，同時向管理者及時反饋信息。對于獨立運行的建筑物內部設備及其系統，通過智能化集成監控系統可以建立起不同智能化設備之間的通訊機制，實現不同設備及其接口之間的數據共享和高效協同工作，例如發生校園火災時，可以通過現場視頻的及時反饋，控制動力設備的斷電以及門禁系統的開啟控制等。

3? 融合DT的高校校園公共安全風險管控范式構建

3.1? 風險識別

在BIM展示頁面中，通過選擇設備可查看該設備的實時運行數據，報警、故障分別以不同顏色閃爍綁定設備模型進行顯示，選擇攝像頭時，以彈出窗體顯示該攝像頭畫面。在數字孿生模型中，通過發揮空間環境的矩陣化應用，結合物聯網傳感技術進行物聯環境可視化處理。在建筑感知方面，通過溫度傳感器，感知各監測點溫濕度及環境指標數據，利用空間矩陣形成空間渲染，為綠色建筑提供有效的數據呈現。在人員感知方面，可以通過Wi-Fi信號及（Radio Frequency Identification， RFID）射頻識別技術等對可檢測設備的網絡環境及應用環境進行孿生，對異常設備進行靈活管控。以上監控方式也可用于疫情期間，對學生關鍵行為軌跡的追蹤。由于個人頭像、二維碼等數據格式中均包含有詳細的師生個人身份信息，可通過大數據回溯目標人員的行動路徑，查詢相關位置等信息，確保在發現可疑人員后快速查找其密切接觸者，為流調提供精準有效的信息。

3.2? 風險預警

融合DT的高校校園公共安全風險預警，主要是對發生在高校的突發事件進行合理、科學的分類。依據災害演化特征及其階段，可將校園安全情景分為常態化狀態（無警情）、輕度非常態化狀態（一般事件）、中度非常態化狀態（較大事件）、重度非常態化狀態（危險事件）以及特重度非常態化狀態（極端安全事件）五個等級[4]。因此，在校園要素行為感知基礎上，通過對校園安全風險事件進行自適應分類，并在數字孿生模型運行過程中對這一基礎分類進行自適應精細劃分。在校園安全風險事件預警時，可以識別確定各要素正常及異常狀態，分析其狀態變化是否構成校園安全風險事件，并進行標記。并對校園安全風險實時主動預警，分析研究各安全風險事件發生邏輯及報警閾值，當滿足風險事件發生邏輯及達到報警閾值時，向校園運行中心反饋報警信息。

3.3? 風險管控

校園關鍵要素包括參與校園的活動的各類人群角色、校園基礎設施系統等，基于數字孿生模型的高等學校校園運行狀態演化機理與過程。借助于數字孿生校園模型，對正常及極端運行情況下進行全時全域仿真，推演校園運行狀態，深刻詮釋校園運行機理。同時調研目前國內外高等學校校園應急安全風險事件下的處理措施，并對其進行分類。在數字孿生校園模型中加入預設的管控干擾因素，推演校園公共安全風險事件的演化過程。管控措施有效性分析與迭代優化，基于不同管控措施的推演結果，確定最優管控措施并進行優化迭代[5]。

3.4? 反饋機制

在高校校園公共安全風險管控系統的運維過程中，通過不斷對系統進行正向檢測和負向反饋，及時對系統進行修正調整，從而防止因人為誤判或系統偶然誤測造成偏差。通過借助高校校園公共安全風險管控系統的規范化、制度化管理，不斷提高高校校園公共安全風險管控水平。

4? 應用情景示例

在后疫情時期，高校校園由于人口密集、人員組成復雜，一旦發生聚集性爆發會給公共衛生系統帶來巨大的壓力，是公共防疫的薄弱環節。借助于融合數字孿生模型的智慧校園，可以通過閘機人臉識別、校園視頻監控、支付消費、校園一卡通使用等手段記錄個體的時空軌跡，對于個別人身體出現異常情況，可以借助于校園數字孿生模型和智能化集成監控系統，快速準確識別異常者的時空密切群體，第一時間通過電話、短信或郵件等方式告知密接人員，在數字孿生模型中形成高感染風險人群的可視化時空軌跡，借以迅速形成疫情管控預案。具體實施過程如圖4所示。

5? 結? 論

本文面向高校校園公共安全事件風險管控難點和關鍵性問題，借助于數字孿生技術重構全時全域智慧校園，通過構建高等學校校園數字信息模型，并建立智能設備數據采集方式構建校園智能化的感知系統，實現高等學校校園安全風險事件智能識別與預警，達到高等學校校園安全風險事件精準適度管控，以期為高等學校校園智慧運維和校園公共安全風險管控提供科學依據。

參考文獻：

[1] 安莉佳，于鵬.基于數字孿生技術的新型智慧城市建設 [C]//2021年中國城市規劃信息化年會.會議地點不詳：規劃師雜志社，2021：200-205.

[2] 于勇.高校公共安全風險管控機制構建研究 [J].教育教學論壇，2016（5）：22-23.

[3] 鐘聲，周崢華，張清.基于BIM的數字孿生建筑的應用 [C]//第七屆全國BIM學術會議.重慶：中國建筑工業出版社，2021：51-55.

[4] 秦琴，齊福榮.高等學校公共安全教育研究 [J].中國安全生產科學技術，2009，5（3）：154-157.

[5] 張建民.基于云計算的高校智慧校園建設中數據安全研究 [J].現代信息科技，2018，2（1）：141-142+145.

作者簡介：楊佳麗（1987—），女，漢族，陜西西安人，網絡工程師，碩士，研究方向：計算機網絡通信技術。78A5AB1A-1778-42F6-B631-C1F7FA621693