數字孿生在智慧水務領域的應用

高譽軒 支婷 王保國 尹楊/文

綜合運用新技術，提升信息整合共享和業務智能管理水平，推進涉水業務的智能應用，實現對各類水安全要素進行預測預報、對各類危害及次生災害進行預警、對典型歷史事件或未來預報場景的模擬進行仿真預演、為事件提供處置措施預案等功能，提高水務數字化、網絡化、智能化水平，是智慧水務的重要發展方向。

數字孿生技術的核心思想在于充分利用物理模型、傳感器實時數據以及歷史運行記錄等信息，將現實世界中的實體映射到虛擬空間中。這種虛擬映射能夠展現實體設備在其完整生命周期內的各個過程。

智慧水務是指融合應用云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、5G、人工智能、數字孿生等的新一代信息技術，緊密圍繞水資源、水環境、水工程、水事務等核心業務的需求，對水務對象（河流、湖泊、地下水等自然對象，水庫、水閘、堤防等工程對象，以及擋水、蓄水、用水和排水等管理活動）進行透徹感知、網絡互聯、信息共享和智能分析，為水旱災害防范與抵御、水資源開發與配置、水環境監管與保護、河湖生態監督與管理等水務業務提供智能處理、決策支持和泛在服務。當前，我國水務行業已經進入新發展階段，智慧水務成為水務高質量發展的重要標志。綜合運用新技術，提升信息整合共享和業務智能管理水平，推進涉水業務的智能應用，實現對各類水安全要素進行預測預報、對各類危害及次生災害進行預警、對典型歷史事件或未來預報場景進行仿真預演、為事件提供處置措施預案等功能，提高水務數字化、網絡化、智能化水平，是智慧水務的重要發展方向。

近年來，學術界和工業界均對數字孿生技術表現出關注，該技術在智能制造、工業4.0、工業互聯網、智慧城市等領域的應用具有一定的潛力。起初，受計算機、通信、物聯網等技術的限制，數字孿生技術主要應用于規模較小的實體模型，如飛行器、汽車、武器裝備制造和數字工廠等領域。隨著云計算、物聯網、5G的發展以及算力的持續增強，數據存儲和傳輸速度得到顯著提升，數字孿生技術逐漸被擴展應用到城市等更大尺度的范圍。在水務系統運用數字孿生技術對實體對象進行動態仿真、監測、分析和控制，并綜合應用感知、計算、建模等信息技術，是實現水務治理能力現代化、智慧化的重要手段，也是智慧水務建設的重要研究內容。

基于數字孿生的智慧水務框架

基于數字孿生的智慧水務框架包括智慧業務應用、數字孿生平臺、信息基礎設施及安全保障體系，如圖1所示。

圖1 基于數字孿生的智慧水務框架

智慧業務應用

主要涵蓋水旱災害防范與抵御、水資源開發與配置、水環境監管與保護、河湖生態監督與管理等應用。其中，水旱災害防范與抵御包括防汛指揮、流域洪水預警、城市內澇預警等；水資源開發與配置包括水資源調度、供水保障預案、開發利用保護預警等；水環境監管與保護包括水質監測預警、水環境質量評價、汛期水質保障等；河湖生態監督與管理包括河湖長制綜合管理平臺、河道非現場鷹眼智慧監管等業務應用。

數字孿生平臺

數據底板主要涵蓋基礎數據、監測數據、業務管理數據、跨行業共享數據和地理空間數據，基于不同類型的數據，構建包括水利數據模型、水利三維空間網絡模型、水利工程BIM模型在內的多維多時空尺度的數據模型，為業務應用提供支撐。

模型平臺主要包括傳統的水利專業模型、智能識別模型、可視化模型和數字模擬仿真引擎。其中，水利專業模型包括水動力模型、水質模型、水文預報模型、水資源優化配置模型、城市內澇模型等；智能識別模型包括遙感識別、視頻識別、語音識別等；可視化模型包括監測和分析數據的三維數字化動態展示、洪水可視化模型等；數字模擬仿真引擎充分利用數字孿生引擎來整合水利專業模型、BIM模型、流域地理空間數據、實時監測數據、共享數據以及歷史場景數據等信息。通過構建引擎推動模型計算、場景展示和分析決策等功能的實現。

知識平臺主要涉及水利知識引擎和河湖、防汛等水務知識庫，包括綜合知識庫、預報調度庫、方案預案庫、歷史洪水場景庫、業務規則庫、專家經驗庫等信息。

信息基礎設施

主要包括山洪、河道、城市內澇、水質、視頻等監測感知設施、通信網絡設施、自動化控制設施以及政務云、行業云、算力中心等計算平臺和環境。基于各類信息基礎設施，通過構建“空天地”一體化監測感知網，實現對水務要素全感知，支撐數字孿生平臺虛擬數字孿生體與物理實體的映射和同步。

安全保障體系

指智慧水務建設過程中的信息基礎環境和網絡安全體系，包括網絡安全管理體系、技術體系、運營體系、監督檢查體系、數據安全體系等內容以及相關的保障體系，如管理制度、標準規范、運維保障等措施。

基于數字孿生的智慧水務研究進展

目前，我國對數字孿生水務的全流程功能與業務應用深入研究，在智慧水務應用領域取得了階段性成果。

數字孿生水務全流程功能

數字孿生水務全流程功能主要包括透徹感知、網絡互聯、信息共享、智能分析、安全保障等。

透徹感知

通過遙感、無人機、機器人、監測站點、無人船等前端感知設備，形成覆蓋全域的安全、高效、可持續的基礎感知監測網，實現水位流量、氣象水文、水質環保、壓力結構、視頻傳感等監測信息的采集。

感知監測對象通常包括內澇點（積水點、積水范圍、積水歷時）、氣象實時信息（時段降雨量、雷達回波、云圖）、水文信息（斷面流量、斷面水位、出口流量）、管網信息（井下液位、管道流量）、水工程信息（閘門調度規則、泵站調度規則）、水系信息（內河水位、人工湖水位、入庫流量）、水質信息（河段化學需氧量、河段生化需氧量）、地形地貌、土地利用等類型。

網絡互聯

目前，大部分智慧水務建設需要建立覆蓋各感知要素和各級水務信息平臺的高效傳輸網絡。依托水務業務網來高效傳輸相關的監測數據，實現多源異構數據的采集、匯聚、融合及各級信息系統的互聯暢通，通過工業控制網支撐水利工程設施的虛實交互和同步仿真。此外，水務智能感知網要通過構建“空天地”一體化監測感知網，實現對相關要素的全面感知和對所涉區域的全面覆蓋，支撐數字孿生流域與物理流域交互的精準性、同步性、及時性，從而全面支撐智慧水務的工作。

信息共享

基礎數據、監測數據、業務管理數據、跨行業共享數據、地理空間數據等多源異構數據的匯聚與共享是跨區域、跨部門智慧水務業務應用的難點。打破信息共享壁壘需要制定統一的數據交換共享標準，建立水務信息資源共享數據庫，減少前端感知監測站點、監測儀表、基礎通信設施等硬件的重復建設。

信息共享涉及基礎流域數據的數據存儲、數據融合處理和數據管理等技術。數據存儲包括分布式存儲、軟件定義存儲等；數據融合處理包括數據轉換、數據清洗、數據匯聚、數據融合分析等；數據管理包括數據目錄管理、數據標簽管理、數據更新管理等。

智能分析

構建算法模型實現對數據的智能分析以高效支撐實際業務工作，是水務智慧化管理面臨的重要挑戰。在水利專業模型中，水文模型用于研究水文循環和水文特征，按照科學性和復雜程度分為系統理論模型、概念模型和物理模型。常見系統理論模型包括總徑流線性響應模型（TLR）、人工神經網絡模型（ANN）、長短期記憶模型（LSTM）等；概念模型包括暴雨洪水管理模型（SWMM）、降雨徑流模型（NAM）、水箱模型、新安江模型等；物理模型包括SHE模型、MIKESHE分布式水文模型、SWAT模型、DBSIN模型等。

智能識別模型在智慧水務方面也得到了廣泛運用，例如，水旱災害防范與防御業務中的洪水預報模型、區域洪水聯合預報調度模型、旱情遙感監測模型等；水資源開發與配置業務中的水量分配模擬模型、區域取用水大數據分析模型、供水智能調度模型等；水環境監管與保護業務中的生產建設項目擾動圖斑識別模型、水土流失預測預報模型等；河湖生態監督與管理業務中的岸線違法違規現象追溯模型、針對河湖“四亂”（亂占、亂采、亂堆、亂建）的遙感監測識別模型、河湖生態風險評估預測模型等。

安全保障

現階段信息化系統運行過程中面臨的安全問題日趨復雜，木馬后門、僵尸網絡、應用層攻擊等風險嚴重威脅著水務系統的安全運行，可能給系統造成嚴重破壞。因此，水務領域對信息安全的要求也在不斷提高。

構建數字孿生水務需要在數據的存儲、訪問、治理、融合分析等各環節采取包括用戶授權、電子認證服務、數據脫敏、數據加密、冗余存儲備份等安全措施。此外，通過引入區塊鏈技術，使用基于私有鏈的數據監管方法，結合CuckooCycle共識算法能夠校驗數據是否被篡改，進而達到智慧水務數據安全監管的目的。

數字孿生水務業務應用

水旱災害防范與抵御

城市內澇對城市排水系統進行數字孿生構建，結合基于優先級和重要性的動態調度算法，能夠解決應急排水的建模與調度問題。例如，徐州市銅山區圍繞城區防洪排澇一體化，開展了數字孿生城區防洪指揮平臺建設，基于水利感知網、信息網和云等基礎信息設施，結合河道洪水演算模型、排洪排澇模型等，構建了具有“四預”（預報、預警、預演、預案）功能的智慧防洪體系。

流域防洪通過建設行蓄洪空間數字孿生，能夠根據實時監測和數字化模擬得到險情和災情信息，精準把控不同調度方案下風險發生的時空狀態和演變態勢，同時通過引入群智能決策模型實現最優調度方案的綜合評估與選取，支撐風險損失精準刻畫、人員精確避洪轉移規劃等功能，解決行蓄洪空間在實時聯合防洪調度中應用受限的問題。

水資源開發與配置

由于數字孿生支持對供水管網分布、范圍和狀態等信息的數字呈現，因此能夠實現對管網的綜合監測，從而助力管網的優化改造。例如，無錫市濱湖區依托現有水利信息化基礎設施，構建了水資源數字孿生規范化監管平臺，實現了節約用水監管、水資源監管、政企交互等功能，圍繞提升水資源管理和業務辦理效率形成了可推廣的水資源管理集成平臺設計方案。

針對水務場景下現場運維人員日常巡檢工作繁瑣的問題，構建數字孿生AR運維巡檢系統模型，可實現對現場運維人員工作的輔助巡檢（包括對隱蔽體的實時掌控、對智能硬件設備的實時感知等），從而提高運維人員的工作效率。

水環境監管與保護

源水管理方面，通過虛擬空間的數字呈現，實現對水源保護區的實時監測和對水源地分布的整體展示；污水管理方面，利用數字孿生體展現污水處理和循環再利用過程中的多維度指標，并實時監測、分析指標數據。例如，通過虛擬中心城區水環境的實時時空模型，基于實時在線監測數據對水環境污染源擴散、基礎設施水容量等進行分析，為城區實現水環境治理方式新突破。通過創建虛擬空間的數字化呈現，對水源地的水體狀況進行排查監測，評估周邊水源保護區的生態安全情況，并識別可能對水質產生威脅的潛在風險源，借助數字孿生技術實現對水源保護區的實時監測，有效保障供水的安全性。

河湖生態監督與管理

河長制作為實現河湖生態監督與管理的重要機制，在水資源保護、水域岸線管理、水污染防治、水環境治理、水生態修復、執法監管等方面發揮了重要作用。隨著智慧水務的發展，數字孿生技術為河長制的進一步完善提供了契機。基于數字孿生系統集成的深度學習算法模型，能夠面向水環境事件做到事前響應，且在事件發生后能夠及時計算發展態勢，提供相應對策來降低損失并協助管理部門進行綜合決策。

數字孿生與河長制的結合仍然面臨許多問題和挑戰。例如，現有數據質量較難滿足數字孿生數據底板的要求；數字孿生系統對同一流域下不同河湖生態監督和管理不具備通用性；實際問題的復雜程度可能會超出智能模型的計算范圍，從而導致數字孿生系統運行出現偏差。

數字孿生的智慧水務平臺建設進展

隨著數字孿生技術在水務領域的理論研究愈加深入，數字孿生水務平臺也開始由設計階段轉向落地應用階段。目前已有相關省市針對不同應用場景實現了基于數字孿生的智慧水務平臺建設。

數字孿生深圳河灣流域建設

目前，深圳水務以統一的數據標準，成功歸納整理了“河、庫、廠、網、站、線”等6大類30小類約5,300個重點水務對象的基礎數據，并結合約6,000個監測站的實時監測數據（包括水情、雨情、工情等），以及自然資源和地理空間數據，將這些數據整合匯聚為“水務數字底座”。基于深圳河灣洪澇模擬模型，根據流域防洪排澇“四預”要求，構建了覆蓋流域的防洪排澇調度應用體系，初步實現了深圳河灣流域的數字化監測預警、模擬推演、預案編制以及調令執行。利用知識圖譜技術，建立數字孿生深圳河灣流域布吉河知識平臺，為水污染事件的預防和溯源提供決策支持。

數字孿生南市水廠建設

上海市南市水廠為上海市首家以數字孿生和數據模型為核心底座的多維度數字水廠，深度運用數字孿生、物聯網、大數據、人工智能等數字化技術，建立水平衡控制系統和數字孿生與仿真平臺。該平臺基于“一網統管”的框架和智慧水務的理念，對南市水廠的構筑物、生產設備、管路系統進行了超精細三維數字化復原，利用unity3D系統實現水廠內1:1三維數字孿生，構建與現實水廠一致的數字孿生水廠。該系統包括運行監視、水質監控、安全管控、調度仿真等多個模塊，通過數字化分析演算可形成多種虛擬方案。基于數字孿生平臺實現水質管理體系數字閉環與安全生產數字管控，使得水廠生產管理質量與高品質飲用水供應能力得到明顯提高。

盡管數字孿生是智慧水務領域實現數智化轉型的重要依托技術，但是作為一項新興技術，在應用過程中仍然存在許多問題。

感知方面部分地區物聯感知終端覆蓋不足，智能感知體系不夠健全，距離實現全域范圍內的動態實時感知仍有差距；數據匯聚與共享方面，由于各信息化系統的建設主體多元化，并且涉及跨地區、跨部門和跨業務的數據交互，共享過程中存在數據標準不一、數據孤立、難以整合等現象。

智能分析方面由于對象要素過多，且變化過程龐雜，現有分析模型與實際應用的匹配程度仍需提升，需要根據不同要素自身特性和業務需求的特點，分區域、分對象進行模型構建。

因此，要實現基于數字孿生的智慧水務，需要做到：進一步錨定數字化場景的目標，構建“空天地”一體化的水務感知網，夯實數據基礎；分類分級構建統一的數據標準，支撐實現數據底板的及時更新；依據業務需求不斷優化迭代算法模型，通過對多源數據的融合分析，結合傳統水務領域專業模型與新一代人工智能模型，增強數字孿生模擬過程和物理過程的匹配度與智能識別的精準度。