水利工程数字孪生技术研究分析

水利工程数字孪生技术研究分析

杜兆龙

广西右江水利开发有限责任公司

摘,要:水利工程是国民经济发展的重要基础设施，保障水利工程运行安全是我们必须要重视的任务。数字孪生技术可以对水利工程运行过程进行实时的监测,诊断,分析,决策和预测，进而实现水利工程的智能运行,精准管控和可靠运维。本文介绍了数字孪生技术的概念和发展，剖析了当前水利工程运行管理现状，重点探讨其运行机制,实施方案和相关技术，以此完成水利工程的智能运行。

关键词:水利工程;运行管理;数字孪生;智慧水利;水利信息化;数据

1 水利工程数字孪生技术的概述分析

在工业领域，数字孪生技术并不是一种全新的技术，它是系统建模与仿真应用的重要形式，是在物联网技术提供了便捷采集和可靠传输能力、大数据技术提供了海量数据存储分析能力、云计算技术提供了强大的计算能力、人工智能技术提供了强大的推理分析能力的技术背景下，系统建模与仿真应用技术发展的新阶段。数字孪生技术通过数字化的手段构建了一个与物理世界同样的虚拟体，从而实现对物理实体的了解、分析、预测、优化、控制决策。对于运维阶段的水利工程数字孪生技术来讲，信息化系统提供了工程的运行状态信息，例如闸阀开关状态、气象水情信息、结构应力应变信息、水质信息等，这些信息在一定程度上，

反映了真实世界中的水利工程的运行状态。而基于工程建设阶段的设计资料，例如水工建筑物设计图、闸泵站结构设计图，利用经典的水文、水利、水质分析理论，并借助地理信息（GIS）、建筑信息模型（BIM）等技术，则可在计算机中搭建物理实体对应的虚拟体。基于虚拟体，可对物理实体的变化规律进行预测，并验证、优选调度运行决策。

2水利工程运行管理现状

水利工程运行管理的内容较多，主要包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、灌溉工程管理等，不同类型的水利工程，其运行环境和功能互不相同，管理上也都有自己的特点，需要根据外界环境的改变来进行灵活的调度运用。同时，水利工程具有很强的系统性和综合性，一项工程可能兼有防洪、灌溉、航运、发电、城市供水和改善环境等多方面的功能，各部门、各地区、上下游、左右岸之间对水的要求各不相同，彼此往往有利害冲突，因此需要从多方面考虑，建立可靠的水利工程运行管理机制来进行综合决策，促使有限的水资源尽可能的发挥其功能，获取最大利益。

随着自动化、物联网和仿真技术的发展，为水利工程的运行管理开辟了新的道路，提高了水利工程运行管理的信息化水平，“十二五”期间，重大水利工程的建设全面提速，扩大了水利信息化范围，完善了相关业务的应用，治水兴水进入了一个新的阶段，但是与国家信息化发展战略的总体要求相比，与水利事业的实际改革发展需求相比，当前水利工程运行管理水平仍有较大差距，仍然存在许多不足，主要表现在以下方面:

（1）水利信息化基础设施体系不够完善，相关要素信息采集能力不足。

（2）水利数据整合力度不够，相关部门之间的信息资源不对等，信息共享困难，缺乏有序共享的水利信息资源体系。

（3）工程的运行调度大多基于章程、准则或者历史经验，不能够实现资源配置的最优化。

3 水利工程数字孪生技术的架构设计

水利工程数字孪生技术就基础组成来讲，主要分为两个部分，物理实体和虚拟体。物理实体提供水利工程的实际运行状态给虚拟体，虚拟体以物理实体的真实状态为初始条件或边界约束条件进行决策模拟仿真。经决策仿真验证后的操作方案将会反馈到物理实体的信息化系统，从而实现对物理实体（如闸、泵等设备）的控制操作。物理实体从广义上讲包括信息化系统和数据质量管理系统。信息化系统主要包括闸泵监控、水情监测、工程安全监测、水质监测等系统。物理实体的状态数据来源于信息化系统的监控采集值，但由于传感器异常、通讯故障等原因，工程上一般会出现监控采集值的异常，导致监控采集值并不能反映物理实体的真实状态，这将导致虚拟体的决策错误。因此，物理实体还应包含专门的数据质量管理系统，能够对异常数据自动筛选、剔除，并能提供人机交互的数据修正功能。虚拟体从广义上讲包括数字模型和决策算法。数字模型主要包括产汇流模型、河网水动模型、水质模型等，以及黑箱模型，如神经网络模型、时间序列模型等。但是，仅有数字模型还不足支撑对水利工程的调度决策，因此对虚拟体来讲，还必须有决策算法做支撑，这些算法不仅包括传统的线性规划、动态规划算法等，还包括遗传算法、粒子群算法等智能算法等，以及能满足大规模并行计算技术手段。

4数字孪生技术在水利工程运行管理中的实施方案

随着通信技术的不断发展，大数据、云计算、物联网等已经成为IT领域一个非常重要的创新和成长点，并结合机器学习和深度学习算法完成现代化数字孪生技术。数字孪生技术已成为智能制造领域和复杂系统智能运行和维护领域的新兴研究热点。水利工程运行管理不仅涉及到监测、预警、调度、维护等业务步骤，还包括采集、存储等资源规划。在此基础上，建立水利数据中心，完成水利数据全生命周期的采集、存储、交换、更新和共享等。在这一系列复杂的步骤中，采用数字孪生技术，可帮助水利工程全面管理，并在技术上提供了较大的支持。

根据数字孪生技术的应用特点，将数字孪生技术在水利工程运行管理中应用的具体实施步骤，主要分为了以下三个部分:

4.1水利工程数字孪生体系与对应数字孪生体方案设计

该阶段主要是构建水利工程数字孪生的软件系统架构和控制体系，明确不同水利业务中所需要构建的水利工程数字孪生体、关键技术和孪生体的设计方案，要求数字孪生体能够反映出信息采集对象的几何、物理、行为以及规则等信息，实现多源异构数据的感知接入与融合，明确物理实体之间、数字孪生体与物理实体之间以及数字孪生体之间的关联关系。

4.2水利工程数字孪生数据采集与共享设计

这一阶段主要是明确数据采集对象，建立数据的采集、传输和存储机制，建立水利数据科学分类与统一编码标准、数据元标准、数据交换格式标准、共享服务规范等通用标准，根据通用标准制定满足特定业务数据需求的专用标准。除此之外，还要进行良好接口定义的模块化设计，辅以信息共享协议和数据交互机制，减少冗余数据，促进信息集成。

4.3水利工程数字孪生模型设计

该阶段是在获得采集的数据之后，利用数据驱动方法对水利工程运行管理过程进行多物理、多尺度的建模，使相应的孪生模型能够与水利工程实际运行过程相匹配、实时同步。具体内容包括水利工程虚拟仿真建模、运行过程行为建模、协作信息建模、管理决策建模、可视化建模、模拟仿真与验证、专家知识库的建立等，从而为功能的实现提供有力的数据和模型支撑。

5水利工程数字孪生技术的关键问题

5.1数据质量管理

数据是虚拟体模拟仿真和决策的依据，虚拟体中的数字模型往往需要信息化系统提供的几十个甚至上百个采集数据作为初始条件或边界约束条件。但是，水利信息化系统采集的原始数据往往夹杂着随机的误差和噪音，这些误差将影响数字孪生体决策的准确性。例如，将错误的水位数据采集值作为初始条件代入圣维南方程组，那么计算的结果将无法达到预期。因此，数据质量管理是水利工程数字孪生系统建设中的重要的内容。数据质量管理系统应具备强健的数据容错管理机制，保证提供给虚拟体的数据是物理实体的真实状态。

5.2数字模型的构建

（1）首先需要解决模型边界问题。大多数水利工程在自然界并不存在天然的边界，它的实际运行工况与工程范围之外的系统（如水系）存在着较强的耦合关系。因此，对虚拟体中的数字模型，需要设定合理的边界条件，只有在合理的边界条件下，数字模型才会反映物理世界中水利工程的真实性能。

（2）要解决数字模型的参数率定问题。水利工程一般都有明确的基础参数，如河道断面形状、长度等，但是河道糙率、闸门过流系数等则需要凭借人工经验调整。在云时代，基于公有云或私有云提供的海量算力，可用智能算法对这些参数进行整体率定。例如，基于信息化系统采集的历史数据，在云端利用智能算法可同时率定同一渠段的多个闸门的过流系数。

（3）模型选用的问题。在传统的水文、水利、水质模型建模的基础参数不可得，或者模型效果不好的情况下，可以基于历史数据用深度学习模型做局部模型的替代。在某些情况下，这会取得较好的效果，但深度学习模型有一个缺陷，那就是对已有的经验数据学习效果很好，但是当新的输入超过它的经验数据数据范围后，输出的结果无法把控，也就是说深度学习模型的输入输出不能超越它的经验范围。这也是在大云物移时代，必须更加重视传统的水文水利模型和回归分析等技术手段，而不能单单用基于历史数据的深度学习去做数字模型的原因。

（4）模型计算的时效性问题。对于复杂的模型，单核运算难以满足数字孪生技术决策的时效要求。在云计算的技术背景下，一般考虑采用多核并行计算，提高模型的求解速度。

（5）在模型设计上，要考虑计算机内存与中央处理器（CPU）的均衡匹配，多采用矩阵，利用图形处理器（GPU）提高计算速度。在决策算法选择上，要考虑能支持并行性计算的算法，如遗传算法，其在个体适应度、适应度评价等具备天然的并行性。

5.3接口设计及集成

数字孪生系统是多个子系统的集成，这些系统一般由不同的单位建设，只有设计合理的边界和接口，才能实现整个系统的稳健运行。在工程建设中，信息化系统和模型之间应该是一种松耦合的系统，两者之间应有清晰的边界和数据接口，便于模型的更替以及信息化系统的更新改造。一般情况下，信息化系统仅提供原始的采集数据，而数据质量管理系统和数字模型密切相关，因此两者应由同一家单位建设。此外，数据质量管理系统的数据是经过加工处理的，因此，数据质量管理系统应自建数据存储体系，存储修正后的数据给模型使用。对于虚拟体产生的决策集，应增加序列编号后提供给信息化系统执行，防止因某一决策步骤的操作缺失造成工程事故。

5.4系统功效评价

数字孪生系统建设复杂，会在多系统间产生数据交互。在工程中一般遇到的问题是数字模型和信息化系统耦合性太强，导致调试运行时互为掣肘，难以理清。根据经验，数字孪生系统要达到预期效果，在开发过程中可遵循“三可”原则：

（1）可观察。虚拟体决策过程必须是可观察的，提供给用户的不能是仅有输入输出的黑箱子；

（2）可执行。虚拟体决策的结果必须是清晰的可操作的指令，譬如几点几分几号几号闸门开多少米。

（3）可追溯。调度指令从虚拟体产生到信息化系统执行，必须有清晰的信息记录，譬如这条决策是那个模块产生的，是否执行了，谁执行的，什么时候执行的。

6结束语

数字孪生技术在水利工程中的应用，主要是通过建立虚拟模型对设计方案进行可视化呈现，解决多专业协同工作的问题，针对施工过程中的关键位置和复杂部位，结合施工现场的环境和条件，提供可视化的模拟，使相关工作人员能够清楚地了解整个施工过程，并且能够结合施工过程中所出现的问题对设计方案进行不断的优化，以此提高工作效率。在大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术蓬勃发展的背景下，水利工程数字孪生技术必将引领水利工程运行管理进入更加智慧的新阶段。

参考文献:

[1]王卫平，王本林等.水利工程集成管理框架研究[J]，人民黄河，2018(11).

[2]赵敏.探求数字孪生的根源与深人应用[J].软件和集成电路，2018(9).

[3]蒋亚东.数字孪生技术在水利工程运行管理中的应用[J].科技通报，2019(11).

[4]张冰，万欣欣.从数字孪生到数字工程建模仿真迈人新时代[J].系统仿真学报，2019(3).

[5]陶飞，张萌，程江峰，等数字孪生车间—一种未来车间运行新模式[J].计算机集成制造系统，2017(31).