杨立疆
(水利部新疆维吾尔自治区水利水电勘测设计研究院,乌鲁木齐 830000)
水利灌区承担着大量的用水任务,而由于各个灌区基本情况、影响因素、用水目标以及灌溉工艺等的不同,会产生大量的差异性数据,因此对不同水利灌区内的用水信息、同一灌区内的用水信息进行集成管理,成为目前水利灌溉工作的重点[1]。因此,根据文献[2]和文献[3]的研究内容,传统系统利用数据挖掘算法和决策树算法,设计一个信息控制模型,以此获取水利灌区用水信息,实现对信息的集成管理[2-3]。但通过大量的实验测试结果发现,两组传统信息集成管理系统的应用效果并不理想。因此,本文研究基于BIM模型的水利灌区用水信息集成管理系统。近年来,数字化技术、3D技术成为各个研究领域中备受追捧的一项技术,通过数字化和3D显示技术,模拟不同领域内的物品、建筑等实体结构模型,以此加强数据整体的完整度,为系统的实用性与可靠性提供了更强大的技术支持[4]。
交换机为各个接入节点提供独享的通路,而交换机是由集线器发展而来,可以无损放大线路上存在损耗的信号,然后将这些数据发送到各个模块的端口,智能地辅助系统分析数据包中包含的信息内容。但传统系统中的集线器仅为一台,进行数据传输时需要给所有与该设备连接的主机发送信号,导致网络的负担变得极为沉重,从而影响系统对海量数据的传输[5]。因此,按照IEEE 802.3的标准,对物理层进行重新定义:首先在媒体相关接口MDI处,进行机械和电气标准规范处理;其次在物理媒体相关PMD子层,对传输媒体之间的接口进行规范;然后在物理媒体附加PMA子层,对发送与接收、定时恢复与相位对准等参数进行重新定义;同时在物理编码PCS子层进行物理编码,将数据比特编码进行转换;最后在协调子层RS中,调整信号映射功能。选择一个万兆交换机,将新定义的协议投入使用,该协议重新规定了各个接口的使用功能。将交换机与两个千兆网口连接,通过SGMII和RGMII接口,将两个PHY芯片与交换机之间建立通信。根据SGMII和RGMII的接口结构可知,理想状态下的数据速率为1.25 Gbps,因此简化万兆交换机的千兆位媒体独立接口,要求信号线数量为14根,同时将TX/RX的数据宽度设置为4,设置时钟频率为125 MHz,让新的接口能够兼容10和100 Mbps两种速率,一次设计万兆连接单元接口XAUI,见图1[6]。
图1 XAUI接口
该接口的背板走线允许最大传输距离为0.07 m。XAUI接口设计完毕后,设计万兆交换机的交换模块。
万兆交换机支持8个计算单元之间的通信,同时还支持计算单元与服务器之间的外通信。根据交换板的硬件组成,将其分为配置和交换两个模块,将配置模块与管理单元的网络相连,而交换模块则转发所有数据包,然后利用PCIE总线将二者之间连接起来。设置的配置模块采用BCM53003作为CPU芯片,对交换机的初始化操作、网络管理以及配置等功能进行控制。其中两个PHY的芯片提供与服务器管理单元连接的不同的网口,并通过XAUI接口与芯片之间建立通信信道,从而系统根据芯片提供的网口配置交换机。此次设计采用BCM56334作为交换模块芯片,通过SerDes的形式将端口连接到服务器单元,然后利用BMC将时序信号连接到管理单元中。图2为交换模块的基本设计结构[7]。
图2 交换模块
CPU是实现交换机智能化控制的核心,而交换数据的发送,也是通过交换机的交换芯片来实现的。至此,万兆交换机交换模块设计完成,实现对水利灌区用水信息集成管理系统硬件的功能设计。
利用BIM技术构建用水模型框架,完成对水利灌溉过程中各个环节信息的捕捉与集成,以结构化工艺信息的方式,表达水利灌溉区的用水信息。根据整个水利灌溉过程,预设构建的模型需要具备基本园区信息、灌溉结构、灌溉技术特征、其他信息以及其他工艺信息,以一个结构树的方式,对这些信息按照不同的层次进行关联,形成一个具有一定逻辑关系的整体结构,便于系统的智能化集成管理[8]。根据预设的模型构建逻辑,可知水利灌溉区用水模型的基本内容,是由3组数据共同组成的,因此该模型中的结构以下列的形式进行描述:
B=U∪V∪W
(1)
式中:U为构建的用水模型,通过详细的灌溉渠数据得到;V为灌溉工艺,是灌溉过程中所有与灌溉和用水相关的信息集合;W为其他工艺信息集合,包括监控视频等内容。
上述3组参数共同构建了用水模型的基本框架结构,根据该结构可以实现对系统集成管理功能的开发,设计用水模型的基本框架[9]。灌溉工艺中包含大量的子数据,因此根据该结构框图,利用下列方程描述灌溉工艺所包含的基本内容:
V=G1∪G2∪G3
(2)
式中:G1为灌溉工艺结构;G2为灌溉工艺特征;G3为其余灌溉工艺相关信息。
通过上述过程,采用BIM技术构建完整的用水模型框架,实现对整个灌溉用水信息的捕捉[10]。
在上述研究的基础上,管理系统自动生成水利灌溉区用水的BIM模型,基于BIM模型模拟水利灌区用水。用水模拟就是基于BIM模型,通过增加时间维度模拟灌区的整个灌溉过程,其中需要根据相应的进度计划,才能控制模型的信息反馈时间,也就是每一个灌溉周期。因此在应用BIM模型的过程中,利用Microsoft Project 编制一个进度计划表,然后将BIM模型与该计划表之间建立链接,按照设计好的流程模拟整个用水灌溉过程。因此,需要对整个过程中的所有步骤进行细化处理,包括园区位置确定、灌溉区域划分、灌区用水总量统计、灌溉时间统计、灌区面积等等。因此,根据上一节的框图构建用水模型,通过系统工具编制灌溉进度计划,然后在一个技术平台上,通过链接技术建立二者之间的相关关系,实现对整个水利灌区用水过程的4D模拟。这一模拟主要依靠Navisworks Manage软件进行,在编制的计划上添加一个时间维度[11]。这一过程中,该软件中的Timeliner工具通过3种不同的方法创建任务,而此次研究考虑系统的性能,只利用该工具的两种方法进行任务创建,见图3。
图3 Timeliner工具创建系统任务
灌溉模拟过程中,影响模拟效果的因素存在独立性或者关联性特征,以独立影响或者相互影响的方式制约系统的信息生成模拟过程。因此,设计的系统根据上述开发过程,建立一个4D的BIM模型,然后利用系统内部工具,模拟水利灌区的用水灌溉过程,从而通过管理模块导出灌溉进度信息[12]。在该模拟过程中,利用下列公式描述各个信息之间的关联:
(3)
式中:Kn为n组信息之间的关联指标;kmn为灌溉数据Bm和Bn之间的约束关系。
利用该公式确定用水灌溉工序是否合理,工期是否正常,为用水信息集成管理提供有效的数据分配信息分类组,以此便于系统对用水数据迅速划分类别[13]。
根据模拟的水利灌区用水进度,结合《多信息系统集成管理标准化流程》中提到的研究内容,优化用水信息集成管理流程。首先将需求发起入口进行统一处理,根据实际灌溉业务整理原始文件,然后在系统中提出信息集成申请,通过预设流程反馈给查询页面。然后对预设流程单元进行重新定义,通过制定信息集成类别,对所有用水数据进行进一步完善,形成多个不同的数据集成方案,根据每一次水利灌溉用水业务的所有内容,考虑系统在进行信息集成管理时,是否需要考虑集成条件,通过系统的管理中心,对所有集成内容进行确认,防止出现描述不精准或者数据不完善的情况。同时对集成管理进行了更加清晰的业务定义,也就是重新编制水利灌溉用水信息的各项内容,严格把控每一用水环节,按照条件将所有信息按照不同的属性进行类别划分,避免多个信息造成拥堵或混乱,给系统的数据分配工作带来压力。同时对水利灌区用水的系统验收环节,进行集成管理流程优化[14]。首先明确系统的验收条件,保证所有项目进行信息集成时,都有一个完整的用水数据集;其次加强系统对各项文档内容的审核,包括水利灌区的灌溉目标、设备使用情况、灌溉进度、用水效果等,将这些数据以表格的形式保存到数据库中,通过加强系统的管理功能,防止出现数据丢失、内容模糊的情况。而系统在验收各项用水信息时,最关键的步骤就是对验收评价指标与权重的确认,其中缺陷关闭率通过下列公式进行数据反馈:
(4)
式中:p为缺陷关闭率;s1与s2分别为关闭缺陷数和有效缺陷数。
系统根据上述公式的反馈结果,确定每一集成数据组的信息集成效果,并按照下列公式设定管理扣分评定规则:
f=p×10
(5)
式中:f为扣分评定规则下得到的实际得分。
但若p<85%时,则不再通过式(5)确定得分,系统直接将f值默认为0,即用水信息的集成管理不合格,需要重新进行数据集成。反之,则系统根据p的实际结果输出f值,显示界面直接给出信息集成管理数据[15]。至此在BIM模型应用的条件下,水利灌区用水信息集成管理系统设计完毕。
响应时间作为一项重要的参数,是系统质量的衡量标准之一,因此进行系统质量测试时,离不开对相应时间的测试。选择若干台PC Server,分别作为应用服务器和数据库服务器,该服务器的CPU型号为Intel Xeon 3.0 GHz*4,共有16 G内存和500 G硬盘,支持Windows Server 2018操作系统。实验共选择2个对照组,将此次开发设计的系统作为实验组,分别利用不同的系统,对水利灌区的用水信息进行集成管理。为了让实验结果更具备说服性,分别对信息集成系统进入信息集成首页、进入水利灌区管理页面、进入灌溉技术管理页面、进入用水管理页面的响应时间进行测试。图4为系统响应时间测试结果。
图4 系统响应时间测试结果
根据4组测试曲线可以明显看出,文中系统的响应时间要低于传统系统。因此,导出4组系统的总响应用时,并汇总到表1中。
表1 系统平均响应时间统计结果 /s
根据表1中的测试结果可知,文中系统的响应时间明显要少于两组传统系统。因此,进行下一阶段的系统质量测试任务。
选择一块水利灌区作为测试基本背景,分别利用3组系统对该区域的用水信息进行集成管理,比较系统反馈数据的真实性和完整性。表2为该测试区域中,存在的用水灌溉问题。
根据表2中的统计数据可知,该水利灌区各个项目的问题发生频率较高,因此会产生大量的用水信息。利用3个测试组,对该测试条件下的用水信息进行集成管理,利用统计报表中的条形图,统计每组系统的信息集成效果,并通过用水信息的类别划分结果,计算数据比重。见图5。
表2 水利灌区用水问题统计
图5 用水信息类别划分结果
根据图5中的测试结果可知,3组系统下各个类别显示的集成数据比重,合计值分别为99.16%、90.19%及92.15%。经计算,两组传统系统的集成数据比重,比文中系统分别低8.97%和7.01%。由此可见,此次开发的信息集成管理系统在反馈集成数据时,能够显示99%以上的用水数据。综合上述两组测试结果,验证了文中系统的管理质量更佳。
此次研究在两组传统集成管理系统的基础上,将BIM模型应用到信息集成管理系统中,通过实验分析,证实了此次研究的系统取得了重大进步。但根据实验测试结果可知,尽管系统将99%左右的数据均进行了有效集成,但还存在约1%的数据遗失问题。今后的研究工作可以将数据的完整度作为研究重点,对系统进行优化升级,为复杂海量的数据处理工作提供更加先进的技术支持。