基于数字孪生技术的河道工程智能管理方法

杜壮壮，高 勇，万建忠，韩 康

（江苏省淮安市入江水道管理所，211600，淮安）

我国水资源空间分布不均，水污染问题复杂。 为落实绿色发展理念，维护河湖健康生命，全国全面推行了河长制湖长制。 推行过程中，存在地区技术力量薄弱、河湖管理手段落后等不足。

目前，水利工程管理已从数字化走向可视化，朝着智能化管理趋势发展。 数字孪生（Digital Twin）技术是基于物理模型、传感器更新、运行历史数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，实现实体模型和虚拟模型的完整映射，从而完成对仿真对象全生命周期管理的技术。目前，数字孪生技术在风电、船舶、车间运行等领域中有一定程度的探索与应用，但在水利工程中的相关理论和应用研究还处于初步探索阶段。 本文基于数字孪生技术，融合智能预测方法和可视化方法，建立河道工程管理智慧动态可视化管理方法，以期通过现代化手段， 实现对河道工程监测、维护、治理、修复和灾害评估与预测， 进而实现河道工程智能运行、精准管控和可靠运维。

一、数字孪生技术与堤防工程管理的理论分析

1.数字孪生技术

数字孪生最初由美国国防部提出并利用，主要应用于航空航天飞行器的健康维护和保障。 数字孪生主要是通过在虚拟世界中模仿物理世界真实发生的一切，完成现实世界中物理实体的配对虚拟体（映射），利用三维图形软件构建可视化模型映射现实中的物体。 通过充分利用系统中虚拟现实仿真模型、历史数据、实时数据以及经大数据技术处理后的孪生数据，完成整体系统状态的仿真模拟和预测，从而实现对物理空间各类要素全生命周期的描述。 数字孪生通过依赖安装在物体上的传感器或模拟数据来洞察和呈现物体的实时状态，同时也将指令数据反馈到物体，最终引起物体状态变化。 因此，数字孪生是现实世界和数字虚拟世界沟通的桥梁。

2.智能预测方法

传统的河道工程管理方法一般是根据实地考察情况， 经过分析讨论，得出可行性方案，但是在水质污染、 汛期水位变化等实时变化情况下，决策方案存在一定滞后性，给后续问题的解决带来很大的隐患。

河道工程涉及诸多因素，且河道管理决策方案与各个因素非线性相关，传统的数学方法无法解决此类问题。 采用人工神经网络方法，实现对各类非线性信息的处理， 其中BP 神经网络是一种通过误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，广泛应用于处理海量数据， 因此将BP 神经网络应用于河道管理情况预测是可行的选择。 根据河道基本信息、气象、水位、人为因素、社会因素等约束条件，建立各因素与水位变化、污染物扩散范围、泄洪闸门应力极限、水库库容量等影响河道工程的相关信息的映射关系，从而能够对可能发生的自然灾害、工程安全事故等突发事件先知先觉，及时作出正确反应。 由于应急管理的紧迫性、复杂性、社会性等特点，在管理过程中需要建立相应的预防预警机制及突发事件的保障救援体系，提前做好防御措施和决策方案，促进河道工程管理智慧化。

3.可视化管理方法

三维可视化技术通过建立实物模型，将现实情况下的建筑物模型转化为带有实物的数据表征方式的三维图像信息。 利用直观的视觉表达形式，可为决策者提供多角度、多层面的决策环境， 降低不确定性， 提高预见性。 河道工程的可视化方法主要包括河道地形和水工建筑物两个方面。 河道地形是可视化场景的基础部分，对观测河道地形演变、泥沙淤积、土方开发等至关重要。地理信息系统（GIS）具有数字化、存储、空间分析、环境预测、模拟及可视化等空间处理技术， 可将平面二维图或者实体地形资料转化为同比例尺的虚拟现实空间地形模型，并利用数字高程模型（DEM）描绘河底地形变化。对于河道水工建筑物，当前流行的建模软件主要包括Revit、3ds Max、Sketch Up 等。 在建模同时赋予水工建筑物虚拟模型数据信息， 使之成为信息模型， 并为模型建立属性数据库，实现对建筑物信息的实时更新。通过对地理信息模型与水工建筑物模型的融合， 建立三维河道工程三维可视化场景， 为建设河道工程数字孪生管理系统奠定场景基础。

二、基于数字孪生技术的河道工程智能管理方法设计与实现

基于数字孪生技术，通过数据感知、数据传输与存储、数据处理和智能决策，完成对河道工程的智能可视化管理。 如图1 所示。

1.数据感知

广泛、充分的源数据是智慧管理的基础。 通过各类传感器、水位仪、温度仪、气象站以及影像设备，获取相关基础数据。 基础数据主要包括水文气象数据、建筑物维护数据、影像监测数据三种类型。 水文气象数据包括水位、降雨量、风速、温度、湿度、水质元素含量等；建筑物维护数据包括建筑物模型数据、 结构应力应变量等；影像监测数据包括河道水位、 环境、仪器使用、人为因素监督等。 通过预设的传感器与数据采集设备，快速可靠的存储、分析、预测、决策等成为可能， 用户可以实时获得最新数据，实现真实世界与虚拟物理空间的实时关联和互动。

2.数据传输与存储

利用物联网、互联网和云存储将实时感知的数据进行存储，保存在数据库中。 目前流行的数据库包括Oracle、SQL、MySQL 等。 将各类型数据与数字孪生系统一一建立映射关系，根据系统要求，实现实时数据的动态响应以及相互调用。

3.数据处理

数据处理作为数字孪生系统关键部分，是解决河道工程管理滞后性问题的主要方式。 结合实时感知数据与历史数据， 引入智能预测方法，对历史数据中水位、温度、湿度等进行学习训练和网络的预测预报，并对其中非线性映射的权重进行反复训练修正，直到预测数据到达预期精度为止。 通过训练好的预报模型，对新感知的数据进行进一步的预测预报。

例如，通过分析历史泄洪闸门的应力应变数据，建立变形数据与使用寿命之间的非线性关系，根据当前感知数据，预测泄洪闸使用寿命，为泄洪闸定期维护提供技术支持。

水污染是河道治理的一大难题。通过视频资料及传感器提供的湿度、水位、污染物出现位置等数据，通过水动力学分析， 结合智能预测方法，预测污染物扩散范围以及扩散速率，从而提前谋划制定污染物治理应急方案，防止污染物泄漏或治理不彻底。

泄洪闸主要功能是汛期泄洪，与水位变化及各水系流量息息相关。 通过监测各泄洪闸前水位实时变化数据， 参考学习以往泄洪调度经验，结合当前水位信息、降水、气温等因素， 预测下一阶段水位变化趋势， 为快速制定防洪调度方案提供技术支持。

4.智能决策

传统的决策方案一般是应对已发生的问题，结合已有调度经验进行决策， 这样不仅会降低决策方案的科学性，且具有滞后性。 采用数字孪生技术的系统实时决策方案可根据实时数据进行自主反馈， 且根据对感知数据的处理形成的智能管理方案可实现对整个河道工程的运维管理。 当河道工程情况预测值超出临界值或警戒值时， 可预先进行灾害预警， 为维护治理河道中的薄弱环境提供依据， 实现河道工程智能可视化管理。

三、结 论

引入数字孪生技术，基于智能预测方法和可视化管理方法，针对河道工程管理方法的落后性和决策结果的滞后性，建立基于数字孪生的河道工程可视化智能管理方法。 通过源数据感知、存储、后处理和智能决策，建立真实河道工程与虚拟物理空间的映射关系，将传统“事情发生—解决问题” 的思路转变为 “预测事情发生—提供解决问题方案”， 增强了河道工程安全、绿色维护管理的科学性和前瞻性，从而实现河道工程管理数字化、可视化、智能化。