数字孪生架构下水工程数字底座建设研究

李 才，管林杰，杨 坤，张 力，范青松

(长江空间信息技术工程有限公司(武汉)，湖北 武汉 430010；湖北省水利信息感知与大数据工程技术研究中心，湖北 武汉 430010)

近年来，数字孪生技术在数字孪生制造、数字孪生城市、数字孪生交通等各行各业迅猛发展。如何基于数字孪生理念，推动水工程的全生命周期管理和水利智能化发展成为当前的研究热点。数字底座是一切数字孪生应用的基础，是水工程数字孪生建设与落地的根基。深入研究水工程数字底座建设的主要内容及技术要点，夯实数字孪生基础，才能构建出物理世界与孪生世界的水工程、人、物、环境、信息等的相互映射、实时交互、高效协同的数字孪生工程，从而更加直观地反映水工程从设计、建设到运维的全生命周期状态，进而实现水工程的智能建造、智能运行。

美国NASA对数字孪生(Digital Twin)的定义是：充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的生命周期。

基于数字孪生架构的水工程管理与传统水利水电工程信息化建设的不同之处在于：数字孪生水工程是全覆盖、全要素、全过程的现实反映，具有多维性、即时性和可控性。传统的BIM模型、三维场景也不等同于数字孪生，其模型及仿真仅仅是数字孪生体[1]。数字底座是现实世界的镜像再现，由各类信息感知设备全面感知现实世界，实时获取变化信息，并在虚拟空间完整、多维、动态展示水工程现状及动态，并向真实世界发出预警预告，进而反向控制现实世界的设备设施[2]，完成孪生世界为现实世界服务的使命。

1 水工程数字孪生研究现状

水工程是传统水利水电工程以及城市水务工程的统称，包含水利水电建筑物、大坝、水库、引调水工程、河道堤防、灌区以及城市闸泵、供排水管网等各类涉水工程。

在数字孪生的研究中，杜壮壮等[3]研究了基于数字孪生技术，融合智能预测和可视化管理，建立一种面向河道工程管理的数字孪生可视化智能管理方法。石焱文等[4]讨论了数字孪生技术在水利工程运行管理过程中的应用，构建了基于数字孪生的水利工程运行管理体系。王国岗等[5]讨论了数字孪生技术在水利水电工程地质勘察中的应用。金飞等[6]讨论了在风电工程的全生命周期数字孪生体系。刘海瑞等[7]讨论了数字孪生技术在流域智慧化管理中的应用。

当前，部分案例在勘察设计阶段基本实现了BIM正向设计，但其仅完成了数字孪生体系中的数据孪生体的建设[8]。在施工设计阶段，仅部分工程的部分环节实现了智能建造，未能结合数字孪生体实现全息物联感知，全域、实时数字孪生，尤其是在数字孪生水工程中实现对物理工程的控制与指导，还未能完全掌握[9]。在运行管理阶段，实现了部分水工程运行的监测及控制，如安全监测、闸门泵站智能化控制、洪水仿真、调度运行[10]等。水工程的智能化建设出现多应用的散点型数字孪生，但仍未能打通数字孪生体系的各环节，未能形成全链条、体系化的水工程运行状态、行为的实时孪生、快速动态分析及决策。数字孪生架构水工程的建设亟待研究。

2 水工程数字底座建设研究

水工程数字孪生的数字底座建设主要包括水工程数字孪生体建设、全域信息感知与智能设施管理平台建设、水工程大数据平台以及水工程信息模型平台建设。通过感知工程全域空间数据与实时运行状态信息，可实现对工程施工、运行过程中的人、事、物、料、场等所有要素及事件数字化表达，在虚拟网络空间再造一个与之对应的“虚拟工程”，形成物理维度上的实体工程和信息维度上的数字工程同生共存、虚实交融的格局。

2.1 全域感知与智能设施管理平台建设

建设全域感知与智能设施管理平台，对水工程感知体系和智能化设施进行统一接入、设备管理和反向操控。

全域信息感知主要包括“天空地网”一体化的工程信息感知体系，涉及工程勘察设计期、建设期和运营期的多源、多尺度、多传感器的信息采集。包括地表基础地理数据及三维实景数据；勘察设计阶段的地形地质数据；建设阶段的施工地质信息、施工环境信息、工程安全监测信息、机电设备监控信息、工程施工进度过程信息、人员设备位置信息；运行阶段的工程运行监控信息、工程安全监测信息、水质信息、水量信息、水文信息等全域全过程的信息感知与采集。主要包括以下3个方面：

(1)物联感知设备统一接入：汇聚各类物联感知设备与智能设施，兼容多种IoT协议设备接入，对其进行统一的策略同步、数据采集。接入视频摄像头、闸门泵站、安全监测设备、门禁道闸、水质水量监测设备、安防设备等系列感知设备。

(2)设备设施管理：对海量设备进行统一管理，实现泛在感知设备的连接状态实时管理、协议解析、上报转发、远程参数同步配置等功能。如对水量、水位、水质、流量设备运行状态进行监测；对自动监测站可设置自动定期监测周期，设置超限值及自报设置。

(3)远程操控：通过对物联网设备的远程操控，实现数字孪生工程对物理工程的反向控制；对视频监控、闸门泵站、遥测站等具有一定运算和处理能力的设备，进行远程参数设置。

2.2 水工程数字孪生体建设

水工程数字孪生体即全过程、全域的水工程模型，建设内容主要包括基础三维地形模型、主体工程设施设备BIM模型、普通建筑物三维模型构建、工程范围地质模型、施工建设管理BIM模型构建、工程运维管理BIM模型等。

(1)基于大范围的高分辨率卫星影像、中低分辨率的数字高程模型生成基本三维地形场景。利用无人机航摄数据及中高分辨率数字高程模型数据生成中精度三维地形模型成果。同时对重点区域采集高精度倾斜三维模型数据，形成高精度三维场景数据。

(2)普通建筑物三维模型构建包括水库、堤防工程、护坡护岸、管理站建筑物、道路桥梁等非BIM精细结构的传统三维模型。

(3)BIM模型包括水工建筑物BIM模型，机电、金结、安全监测等设备设施BIM模型。同时还包括管理类模型，与各阶段管理相适应的重分类的BIM模型，如建设期与施工进度、质量管理相匹配的BIM模型；运行期与运行、维护业务管理相匹配的机电、金结BIM模型，如按管理范围、管理部门、巡检部位等进行模型重组的BIM模型。

(4)施工地质模型包括施工前勘探及施工过程中不断更新的地质模型。

2.3 水工程大数据平台建设

汇聚全域地理空间数据、全要素模型数据、实时监测监控数据以及业务管理数据，与基于BIM+GIS的工程信息模型平台融合，形成全空间一体化且相互关联的工程数字底座。水工程大数据平台的建设，以标准体系建设为基础，通过采用数据库技术、存储及备份技术、大数据技术等，设计并建设各类数据库，建成为各应用系统服务的数据服务中心，形成数据统一管理与共享体系。

大数据平台建设主要包括：数据库设计、大数据资源建设、大数据服务平台建设、数据资产管理平台建设。

(1)以标准体系建设为基础，设计并建设各类基础数据库、专业数据库以及元数据库，对所有数据进行分类分层组织及库表结构设计。

(2)大数据资源建设包括数据的采集与汇聚、处理与治理，为构建各种主题数据库奠定数据基础。

(3)大数据资产管理平台通过对数据资产的集中管理方式，促进信息系统数据的融合。

(4)大数据服务平台实现大数据中心对外统一服务的建设与管理，为水工程大数据中心的建设提供数据服务的支撑，实现信息的共享。

2.4 水工程信息模型平台建设

基于BIM+GIS的水工程信息模型平台，是数字孪生体的主要展示载体，与工程大数据平台融合，形成基础数据统一、监控监测数据汇集、业务数据融合、二三维一体化的工程数字底座，是工程全域全要素实现精准映射虚实互动的核心[11]。主要建设内容为BIM+GIS基础支撑平台以及工程信息模型集成及场景搭建。

(1)BIM+GIS基础支撑平台建设，构建水工程各类业务应用系统的三维可视化基础支撑平台，辅助实现引水工程基础地理信息、工程建设运行关键指标信息、监测监控预警信息的综合展示与分析应用。主要建设内容包括BIM+GIS数据融合、多源数据导入与导出、海量数据处理与浏览、专业分析功能无缝集成等功能。同时BIM+GIS基础支撑平台还应提供标准Web服务的访问接口，供上层应用系统进行调用。

(2)工程信息模型集成及数字孪生场景搭建。基于BIM+GIS支撑平台，以三维地形模型为基础场景，叠加工程三维模型、BIM模型，倾斜实景模型、地质模型等，并叠加水工程及相关辅助信息的矢量要素，以及业务专题空间数据，集成各类传感器及感知设备数据，通过参数化建模及动态展示等各类技术展示水工程的实时现状，实现工程建设、运营业务的数字孪生场景搭建，并集成空间分析、模型分析等功能，以辅助工程数字孪生应用。

3 水工程数字底座建设关键技术

3.1 时空大数据驱动的海量水工程数据汇聚与融合技术

时空大数据驱动的全域、全过程的多源异构水工程数据的汇集与融合，是水工程大数据中心建设的重点。大数据中心需汇集的数据，既包括基础(静态)数据，又包括动态和实时生产数据；按数据存储特点来分，既包括结构化数据，又包括大量半结构化和非结构化数据，全面实现海量水工程信息资源汇集与融合，面临数据资源分散、系统和数据库异构、开发商情况复杂、数据格式和协议不同等问题，数据资源整理入库与数据同步建设难度极大。关键技术如下：

(1)通过统一工程编码、统一工程数字模型配置管理，实现跨阶段、跨业务、跨类型统一标识，打造全生命周期智慧管理数据中心。

(2)在统一数据资源规划指导下，制定建设水工程各阶段数据采集与治理技术方案。

(3)通过数据共享交换平台实现海量水工程大数据汇集，通过数据服务接口实现信息共享。

(4)基于元数据、编码数据、数据资源建模和资源分类体系的协同，构建统一的数据资源管理平台。

3.2 基于高精度、多维度水工程数字孪生场景可视化关键技术

水工程数字孪生体即全域全过程的水工程模型。建设高精度、与业务管理相适配的多维度水工程模型是水工程管理的应用基础，基于高精度、多维度水工程数字孪生体的场景流畅、无缝可视化同样重要。需要对工程信息模型进行多维度拆分重组、轻量化处理、以及与管理属性信息关联等操作，关键技术要点如下：

(1)BIM模型应具有合理的精细度，在展现必要的结构细节的同时，控制模型文件大小，确保可视化展示的流畅与稳定。

(2)BIM模型应按结构划分，实现结构设备分层级的选择及查看。

(3)BIM模型相关信息应合理组织，支持从业务和工程结构的角度分别对数据进行组织及管理。

(4)模型应与结构化及非结构化数据相关联，实现模型构件关联信息的动态更新及交付，满足建设期进度质量安全、运行期运行维护等业务要素三维可视化管理需求。

3.3 “天空地网”一体化水工程信息实时感知、处理及控制技术

数字孪生体系下的水工程信息需进行快速、动态、实时的感知及反向控制，需要研究“天空地网”一体化的快速、实时态势感知、处理及控制技术，主要包含以下技术要点：

(1)利用无人机、摄像头等感知设备，结合图像识别、深度学习等技术，实现水工程实时态势数据快速获取与识别。

(2)利用云计算、边缘计算、知识图谱、参数化建模等技术，实现水工程数字孪生体在线更新或快速建模。

(3)结合专业模型、边缘计算、物联远控等技术，实现对水工程突发事件远程预警告警及智能干预，提高水工程突发事件决策及处理智能化能力。

4 结语

数字孪生水利工程的建设是庞大而复杂的工程，数字孪生数字底座建设为数字孪生水工程的建设提供了信息基础，本文提出的数字底座建设3个关键技术，既是重点，又是难点，为数字孪生工程建设指明了攻坚方向。但数字孪生水工程相关的应用研究还处于初级探索阶段，水利行业作为传统弱IT行业，因感知基础设施薄弱、水工程数据采集及汇集难度大、水工程建设、管理周期长等各种原因，建设完善的数字底座仍然面临各种挑战。数字孪生工程要充分运用大数据管理技术，虚幻引擎、AR等可视化技术，以及物联网实时控制技术，不断推动数字孪生工程建设项目的实现与落地。