基于數字孿生的密云水庫智慧化管理系統設計與應用研究

引言

數字孿生技術正推動水利管理從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型，成為破解大型水源地復雜治理難題的重要路徑。作為北京核心水源地，密云水庫承擔著供水保障、防洪減災等多重戰略職能，其管理水平直接關乎首都水安全。當前，極端天氣頻發、生態保護強化及跨域協同需求升級，對水庫管理的實時性、精準性提出更高要求。本文聚焦數字孿生與水利管理的深度融合，探索構建智慧化管理系統。

1.項目背景

密云水庫作為北京市核心飲用水源地，控制流域 15788km² ，庫容 43.751Zm² ，供水占比超 70% ，其管理效能直接關系首都

供水安全。深入分析后，發現當前面臨多重嚴峻的挑戰。

1.1工程安全監測滯后

傳統人工巡檢依賴人工抄表，不僅無法捕捉項體毫米級變形風險，更因數據滯后性，導致隱患識別與處置環節存在數小時空窗期，直接威脅工程結構安全。

1.2防洪決策精度不足

傳統模型對潮河入庫洪峰流量預測的誤差，導致應急響應延遲。物資調配因缺乏精準數據支撐，路線冗余，難以應對極端天氣下的防洪壓力。

1.3數據孤島制約協同

水文、氣象、水質等數據分散于6個獨立業務平臺，跨部門數據調用需人工傳遞、格式轉換，聯合分析報告生成耗時久。生態面源污染溯源依賴人工采樣與實驗室分析，周期長，數據壁壘嚴重制約多目標協同決策，無法滿足流域精細化管理需求。

1.4火情防控被動低效

庫區火情依賴每日人工巡查且覆蓋率低。2021年8月密云水庫東岸植被著火，人工巡查滯后2.5小時發現火點，過火面積達15畝，直接經濟損失約85萬元，凸顯人工防控的時空盲區與響應滯后性，對庫區生態安全構成持續威脅。

上述挑戰分析表明，構建基于數字孿生技術的智慧化管理平臺，實現對物理水庫全要素、全過程的數字化映射、動態模擬與智能決策，已成為提升水庫綜合管控能力的必然選擇和關鍵突破口。

2.總體設計

密云水庫數字孿生平臺建設遵循“統

籌集約、分層實施、協同應用”的總體原則，復用北京市智慧水務1.0基礎能力，建立含7類專業模型的知識中臺。以物理流域全要素數字化映射、水利治理活動智能化模擬為核心目標[2]，構建“空天地一體化”感知體系與多維度數字模型融合的水利治理新范式。密云水庫數字孿生平臺總體設計及其與智慧水務1.0基礎底座的關系如圖1所示。

圖1密云水庫數字孿生平臺與智慧水務1.0基礎底座的關系

2.1總體架構

基于水利部數字孿生平臺建設技術導則要求，結合北京市智慧水務1.0平臺共性能力，提出 \"1+3+N^′′ 分層架構體系，實現“基礎能力復用化、核心平臺專業化、業務場景精細化”的系統構建目標。

“1個基座”是整合市級智慧水務1.0（數據、感知、空間服務）與本地設施?！?”大核心平臺是數字孿生平臺的三大組成部分：數據底板、模型平臺、知識平臺。“N”個業務應用場景是聚焦工程管理、庫區管理、流域管理、安防管理和水文化宣傳五大板塊，支撐洪水預報、水生態管控等14個業務場景。

2.2技術架構

基于“云-邊-端”協同理念構建三級技術架構體系，實現全域感知、智能計算與業務閉環。

云端層（政務云平臺）：部署微服務集群，集成數據中臺（ETL處理）、模型中臺（GPU加速訓練/推理）、知識中臺（Neo4j知識圖譜），復用智慧水務1.0共性組件，通過API網關與市級平臺交互。

邊緣層（本地機房）：承擔三維水動力實時演算、視頻AI分析等算力任務，采用Vue3+WebGL開發可視化界面，低代碼平臺配置業務工作流。

終端層（監測網絡）：整合“空天地”立體感知網絡，部署雷達、聲吶、BIM傳感等終端，通過LoRaWAN協議采集數據，邊緣節點實時清洗特征。

3.模型平臺設計

3.1水文水動力模型

針對傳統洪水預報模型精度不足、應急響應不及時的問題，水文水動力模型以“預報-預演-預警”為核心功能，構建覆蓋降水反演與洪水演進的分析能力。模型集成市級高精度氣象網格數據，支持短臨降水動態修正與多預見期洪水過程模擬。模型突破傳統松弛算法的串行計算瓶頸，采用并行迭代機制實現網格區域分解，結合行優先存儲優化策略，提升計算效率，為防洪調度提供分鐘級決策支持。

3.2工程安全模型

為克服傳統人工監測體系難以捕捉主壩滲流壓力攀升等風險的局面，工程安全分析模型采用多物理場耦合架構，集成結構力學、滲流力學與實時監測數據，構建覆蓋主副壩及溢洪道的動態安全評估體系，如圖2所示。

基于有限元方法建立主副壩三維實體模型[3]，通過精細化網格剖分技術解析壩體-基巖接觸面的應力分布，結合多組荷載組合，采用強度折減法評估壩坡穩定性。安全預警體系融合高精度位移傳感器與滲壓監測數據，構建多指標分級預警機制，通過卡爾曼濾波算法實現監測數據的實時同化與異常診斷，形成“結構-滲流-時效”多維聯動的動態預警能力，為工程安全狀態評估提供全流程決策支持。

3.3流域生態模型

為應對生態保護決策缺乏有效支撐的問題，流域生態環境模型構建“陸域-河道-庫區”多尺度協同分析體系，如圖3所示，集成流域面源污染、河道一維水質及庫區三維水動力水質溫度模型。

圖2密云水庫安全分析模型構建總體思路

模型通過多尺度數據同化，輸出污染負荷空間圖譜、水質動態評價結果及治理方案優化建議，全面滿足密云水庫流域生態保護規劃的精準治理需求。

4.業務應用成效

依托數字孿生平臺的數據底板、模型平臺與知識平臺支撐[4，平臺針對防洪調度、工程安全及數據孤島等痛點，融合高新技術構建起覆蓋水庫核心業務的智能化應用體系，實現全要素數字化映射與全周期智慧化管控。通過核心功能場景化落地，達成從被動應對到主動防控的轉變。

4.1工程安全：從“滯后巡檢”到“實時預警”

在2023年“7 ? 31”北京特大暴雨期間，密云水庫數字孿生平臺的工程安全子系統發揮了關鍵作用。采用BIM+GIS構建數字檔案5，通過北斗GNSS位移監測 + 光纖應變傳感網絡實時捕捉到白河主壩下游邊坡形變速率異常加速（超安全閾值3.5mm/h ）。當天18：23系統觸發卷積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）異常檢測模型一級預警，聯動知識圖譜生成三維應急處置路徑。管理處在19：15前完成警戒區交通管制，并轉移下游作業人員28名。次日在預警區域發生約 淺層滑移，因提前處置實現“零傷亡零損毀”，印證毫米級風險早識能力。

4.2防洪減災：從“經驗決 策”到“四預閉環”

應對“ 7?31 ”暴雨潮河流域極端洪峰，防洪減災子系統展現了強大能力。融合機理模型與長短期記憶網絡（longshort-termmemory，LSTM）構建的混合洪水預報模型[，提前6小時精準預測入庫洪峰為 2480m³/s （實際 2680m³/s ，誤差 lt;7.5% ），基于此精準預報，平臺啟動“四預”閉環：發布預警信息。利用三維可視化引擎進行淹沒范圍預演，清晰展示洪水演進路徑和可能的淹沒區域、AR標注堤防隱患，知識圖譜匹配23類險情方案，系統自動匹配預案并運用Dijkstra算法優化物資運送路徑8。截至17：30，指揮中心轉移下游3村1083名村民至安置點，調配沙袋加固預演風險點，最大程度保障了人民生命財產安全。

4.3數據協同：從“孤島割據”到“一體調度”

在2024年3月北京市潮白河春季生態補水工程中，面對水文、氣象、水質等6個獨立系統的數據壁壘，密云水庫數字孿生平臺通過Flink流處理引擎實時整合實時水位、流量、濁度等47類核心數據字段，構建統一數據中臺；基于NSGA-Ⅱ多目標優化算法，接入水利數據接口207個，實現多源數據融合，動態平衡防洪安全、生態需水、城市供水三大目標，自動生成調度指令，并同步推送至水務局、環保局等8部門；實施后調度決策時長壓縮至8小時，實際補水 .1.2/Zm³ ，潮白河下游10個監測斷面水質均達Ⅲ類標準，驗證了跨系統數據融合與智能決策的突破性價值。

4.4火情防控：從“人工巡查”到“智 能閉環”

成像設備（屬于“空天地”感知網絡）實時捕捉一處地表溫度突增至 72% （超安全閾值55% ），LSTM蔓延模型[結合風速預判火勢將覆蓋10畝林區。系統立即觸發三級響應：聯動3臺智能噴淋設備壓制火源，同步推送撤離路徑至巡查終端。巡查員收到報警后5分鐘抵達現場，明火20分鐘內撲滅，GPS實地測繪過火面積僅0.15畝，實現零人員傷亡。

本系統投入運行后，提升了防汛響應效率，減少了洪災損失，提高了火情識別準確率，縮短了應急響應時間，推動管理效能質的飛躍，為密云水庫數字化轉型提供了實踐范例。

結語

本研究構建了密云水庫數字孿生平臺，驗證了‘ ?1+3+N^′′ 架構與“云-邊-端”協同機制的有效性，通過“問題靶向設計-模型技術突破-場景實踐驗證”，系統性破解工程運行風險、防洪決策智能化不足、數據孤島等治理難題，提供智慧水利標準化流程。未來將聚焦極端氣候下模型泛化能力優化、生態微觀過程模擬深化，推動水利管理向“全要素感知、全周期決策”的智慧化新階段躍遷，為大型水源地治理提供可復制范式。

參考文獻

模型構建陸域 水域 二 建模數據準備 模型構建 建模數據準備 庫區三維水動力水質溫度模型針對白河、潮河、對家 流域一維水質模型 針對密云水庫庫區155m 密云水庫矢量創建□ 牛 1 ·7條河道一維拓撲搭建 水面以下范圍收集以下 輸入.建模數據準備 道收以下數據 ·水動力參數設置 EM失量數據 三維水力模型設置針對全流域15788km2收 歷史水測數據 水質參設證 歷史水數據 水模設型集以下建模數據： 率定驗證日尺度的氣象數據E利用數據 支撐 支撐土壤屬性與空間數據理據施 輸入 支撐 中 面源污染模型 傳輸 范圍：范道一水質、河、白 馬關河、忙牛河、安達木河、清水河 傳輸 庫區三維水動力水質溫度模型模型構建 輸出 輸出 輸出年、月、日尺度的地表徑流地表水文模塊設置 植物生長模塊設置 業務應用 業務應用 業務應用管理措施模塊設置塊設置 計 染物荷磷循環模塊設置 ·判斷徑流污染等級 分析密云水庫庫區溫度時空分布1 流設 治理措施優化 分析水庫上游及庫區、染物移轉分時空特性

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作者簡介：趙龍，本科，高級工程師，zln19841104@163.c0m，研究方向：水庫安全管理。

基金項目：國家重點研發計劃青年科學家項目——湖庫型水源地水生態環境風險智能化監管技術及設備研發（編號：2024YFC3214300）；中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金項目——水利水文多要素監測感知平臺國產化關鍵技術研究（編號：Y525010）；自立項目——水利水文監測數據質量評價方法研究（編號：YJZS2324004）。