数字孪生在智慧水务领域的应用

高誉轩 支婷 王保国 尹杨/文

综合运用新技术，提升信息整合共享和业务智能管理水平，推进涉水业务的智能应用，实现对各类水安全要素进行预测预报、对各类危害及次生灾害进行预警、对典型历史事件或未来预报场景的模拟进行仿真预演、为事件提供处置措施预案等功能，提高水务数字化、网络化、智能化水平，是智慧水务的重要发展方向。

数字孪生技术的核心思想在于充分利用物理模型、传感器实时数据以及历史运行记录等信息，将现实世界中的实体映射到虚拟空间中。这种虚拟映射能够展现实体设备在其完整生命周期内的各个过程。

智慧水务是指融合应用云计算、大数据、物联网、移动互联网、5G、人工智能、数字孪生等的新一代信息技术，紧密围绕水资源、水环境、水工程、水事务等核心业务的需求，对水务对象（河流、湖泊、地下水等自然对象，水库、水闸、堤防等工程对象，以及挡水、蓄水、用水和排水等管理活动）进行透彻感知、网络互联、信息共享和智能分析，为水旱灾害防范与抵御、水资源开发与配置、水环境监管与保护、河湖生态监督与管理等水务业务提供智能处理、决策支持和泛在服务。当前，我国水务行业已经进入新发展阶段，智慧水务成为水务高质量发展的重要标志。综合运用新技术，提升信息整合共享和业务智能管理水平，推进涉水业务的智能应用，实现对各类水安全要素进行预测预报、对各类危害及次生灾害进行预警、对典型历史事件或未来预报场景进行仿真预演、为事件提供处置措施预案等功能，提高水务数字化、网络化、智能化水平，是智慧水务的重要发展方向。

近年来，学术界和工业界均对数字孪生技术表现出关注，该技术在智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等领域的应用具有一定的潜力。起初，受计算机、通信、物联网等技术的限制，数字孪生技术主要应用于规模较小的实体模型，如飞行器、汽车、武器装备制造和数字工厂等领域。随着云计算、物联网、5G的发展以及算力的持续增强，数据存储和传输速度得到显著提升，数字孪生技术逐渐被扩展应用到城市等更大尺度的范围。在水务系统运用数字孪生技术对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制，并综合应用感知、计算、建模等信息技术，是实现水务治理能力现代化、智慧化的重要手段，也是智慧水务建设的重要研究内容。

基于数字孪生的智慧水务框架

基于数字孪生的智慧水务框架包括智慧业务应用、数字孪生平台、信息基础设施及安全保障体系，如图1所示。

图1 基于数字孪生的智慧水务框架

智慧业务应用

主要涵盖水旱灾害防范与抵御、水资源开发与配置、水环境监管与保护、河湖生态监督与管理等应用。其中，水旱灾害防范与抵御包括防汛指挥、流域洪水预警、城市内涝预警等；水资源开发与配置包括水资源调度、供水保障预案、开发利用保护预警等；水环境监管与保护包括水质监测预警、水环境质量评价、汛期水质保障等；河湖生态监督与管理包括河湖长制综合管理平台、河道非现场鹰眼智慧监管等业务应用。

数字孪生平台

数据底板主要涵盖基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据和地理空间数据，基于不同类型的数据，构建包括水利数据模型、水利三维空间网络模型、水利工程BIM模型在内的多维多时空尺度的数据模型，为业务应用提供支撑。

模型平台主要包括传统的水利专业模型、智能识别模型、可视化模型和数字模拟仿真引擎。其中，水利专业模型包括水动力模型、水质模型、水文预报模型、水资源优化配置模型、城市内涝模型等；智能识别模型包括遥感识别、视频识别、语音识别等；可视化模型包括监测和分析数据的三维数字化动态展示、洪水可视化模型等；数字模拟仿真引擎充分利用数字孪生引擎来整合水利专业模型、BIM模型、流域地理空间数据、实时监测数据、共享数据以及历史场景数据等信息。通过构建引擎推动模型计算、场景展示和分析决策等功能的实现。

知识平台主要涉及水利知识引擎和河湖、防汛等水务知识库，包括综合知识库、预报调度库、方案预案库、历史洪水场景库、业务规则库、专家经验库等信息。

信息基础设施

主要包括山洪、河道、城市内涝、水质、视频等监测感知设施、通信网络设施、自动化控制设施以及政务云、行业云、算力中心等计算平台和环境。基于各类信息基础设施，通过构建“空天地”一体化监测感知网，实现对水务要素全感知，支撑数字孪生平台虚拟数字孪生体与物理实体的映射和同步。

安全保障体系

指智慧水务建设过程中的信息基础环境和网络安全体系，包括网络安全管理体系、技术体系、运营体系、监督检查体系、数据安全体系等内容以及相关的保障体系，如管理制度、标准规范、运维保障等措施。

基于数字孪生的智慧水务研究进展

目前，我国对数字孪生水务的全流程功能与业务应用深入研究，在智慧水务应用领域取得了阶段性成果。

数字孪生水务全流程功能

数字孪生水务全流程功能主要包括透彻感知、网络互联、信息共享、智能分析、安全保障等。

透彻感知

通过遥感、无人机、机器人、监测站点、无人船等前端感知设备，形成覆盖全域的安全、高效、可持续的基础感知监测网，实现水位流量、气象水文、水质环保、压力结构、视频传感等监测信息的采集。

感知监测对象通常包括内涝点（积水点、积水范围、积水历时）、气象实时信息（时段降雨量、雷达回波、云图）、水文信息（断面流量、断面水位、出口流量）、管网信息（井下液位、管道流量）、水工程信息（闸门调度规则、泵站调度规则）、水系信息（内河水位、人工湖水位、入库流量）、水质信息（河段化学需氧量、河段生化需氧量）、地形地貌、土地利用等类型。

网络互联

目前，大部分智慧水务建设需要建立覆盖各感知要素和各级水务信息平台的高效传输网络。依托水务业务网来高效传输相关的监测数据，实现多源异构数据的采集、汇聚、融合及各级信息系统的互联畅通，通过工业控制网支撑水利工程设施的虚实交互和同步仿真。此外，水务智能感知网要通过构建“空天地”一体化监测感知网，实现对相关要素的全面感知和对所涉区域的全面覆盖，支撑数字孪生流域与物理流域交互的精准性、同步性、及时性，从而全面支撑智慧水务的工作。

信息共享

基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据、地理空间数据等多源异构数据的汇聚与共享是跨区域、跨部门智慧水务业务应用的难点。打破信息共享壁垒需要制定统一的数据交换共享标准，建立水务信息资源共享数据库，减少前端感知监测站点、监测仪表、基础通信设施等硬件的重复建设。

信息共享涉及基础流域数据的数据存储、数据融合处理和数据管理等技术。数据存储包括分布式存储、软件定义存储等；数据融合处理包括数据转换、数据清洗、数据汇聚、数据融合分析等；数据管理包括数据目录管理、数据标签管理、数据更新管理等。

智能分析

构建算法模型实现对数据的智能分析以高效支撑实际业务工作，是水务智慧化管理面临的重要挑战。在水利专业模型中，水文模型用于研究水文循环和水文特征，按照科学性和复杂程度分为系统理论模型、概念模型和物理模型。常见系统理论模型包括总径流线性响应模型（TLR）、人工神经网络模型（ANN）、长短期记忆模型（LSTM）等；概念模型包括暴雨洪水管理模型（SWMM）、降雨径流模型（NAM）、水箱模型、新安江模型等；物理模型包括SHE模型、MIKESHE分布式水文模型、SWAT模型、DBSIN模型等。

智能识别模型在智慧水务方面也得到了广泛运用，例如，水旱灾害防范与防御业务中的洪水预报模型、区域洪水联合预报调度模型、旱情遥感监测模型等；水资源开发与配置业务中的水量分配模拟模型、区域取用水大数据分析模型、供水智能调度模型等；水环境监管与保护业务中的生产建设项目扰动图斑识别模型、水土流失预测预报模型等；河湖生态监督与管理业务中的岸线违法违规现象追溯模型、针对河湖“四乱”（乱占、乱采、乱堆、乱建）的遥感监测识别模型、河湖生态风险评估预测模型等。

安全保障

现阶段信息化系统运行过程中面临的安全问题日趋复杂，木马后门、僵尸网络、应用层攻击等风险严重威胁着水务系统的安全运行，可能给系统造成严重破坏。因此，水务领域对信息安全的要求也在不断提高。

构建数字孪生水务需要在数据的存储、访问、治理、融合分析等各环节采取包括用户授权、电子认证服务、数据脱敏、数据加密、冗余存储备份等安全措施。此外，通过引入区块链技术，使用基于私有链的数据监管方法，结合CuckooCycle共识算法能够校验数据是否被篡改，进而达到智慧水务数据安全监管的目的。

数字孪生水务业务应用

水旱灾害防范与抵御

城市内涝对城市排水系统进行数字孪生构建，结合基于优先级和重要性的动态调度算法，能够解决应急排水的建模与调度问题。例如，徐州市铜山区围绕城区防洪排涝一体化，开展了数字孪生城区防洪指挥平台建设，基于水利感知网、信息网和云等基础信息设施，结合河道洪水演算模型、排洪排涝模型等，构建了具有“四预”（预报、预警、预演、预案）功能的智慧防洪体系。

流域防洪通过建设行蓄洪空间数字孪生，能够根据实时监测和数字化模拟得到险情和灾情信息，精准把控不同调度方案下风险发生的时空状态和演变态势，同时通过引入群智能决策模型实现最优调度方案的综合评估与选取，支撑风险损失精准刻画、人员精确避洪转移规划等功能，解决行蓄洪空间在实时联合防洪调度中应用受限的问题。

水资源开发与配置

由于数字孪生支持对供水管网分布、范围和状态等信息的数字呈现，因此能够实现对管网的综合监测，从而助力管网的优化改造。例如，无锡市滨湖区依托现有水利信息化基础设施，构建了水资源数字孪生规范化监管平台，实现了节约用水监管、水资源监管、政企交互等功能，围绕提升水资源管理和业务办理效率形成了可推广的水资源管理集成平台设计方案。

针对水务场景下现场运维人员日常巡检工作繁琐的问题，构建数字孪生AR运维巡检系统模型，可实现对现场运维人员工作的辅助巡检（包括对隐蔽体的实时掌控、对智能硬件设备的实时感知等），从而提高运维人员的工作效率。

水环境监管与保护

源水管理方面，通过虚拟空间的数字呈现，实现对水源保护区的实时监测和对水源地分布的整体展示；污水管理方面，利用数字孪生体展现污水处理和循环再利用过程中的多维度指标，并实时监测、分析指标数据。例如，通过虚拟中心城区水环境的实时时空模型，基于实时在线监测数据对水环境污染源扩散、基础设施水容量等进行分析，为城区实现水环境治理方式新突破。通过创建虚拟空间的数字化呈现，对水源地的水体状况进行排查监测，评估周边水源保护区的生态安全情况，并识别可能对水质产生威胁的潜在风险源，借助数字孪生技术实现对水源保护区的实时监测，有效保障供水的安全性。

河湖生态监督与管理

河长制作为实现河湖生态监督与管理的重要机制，在水资源保护、水域岸线管理、水污染防治、水环境治理、水生态修复、执法监管等方面发挥了重要作用。随着智慧水务的发展，数字孪生技术为河长制的进一步完善提供了契机。基于数字孪生系统集成的深度学习算法模型，能够面向水环境事件做到事前响应，且在事件发生后能够及时计算发展态势，提供相应对策来降低损失并协助管理部门进行综合决策。

数字孪生与河长制的结合仍然面临许多问题和挑战。例如，现有数据质量较难满足数字孪生数据底板的要求；数字孪生系统对同一流域下不同河湖生态监督和管理不具备通用性；实际问题的复杂程度可能会超出智能模型的计算范围，从而导致数字孪生系统运行出现偏差。

数字孪生的智慧水务平台建设进展

随着数字孪生技术在水务领域的理论研究愈加深入，数字孪生水务平台也开始由设计阶段转向落地应用阶段。目前已有相关省市针对不同应用场景实现了基于数字孪生的智慧水务平台建设。

数字孪生深圳河湾流域建设

目前，深圳水务以统一的数据标准，成功归纳整理了“河、库、厂、网、站、线”等6大类30小类约5,300个重点水务对象的基础数据，并结合约6,000个监测站的实时监测数据（包括水情、雨情、工情等），以及自然资源和地理空间数据，将这些数据整合汇聚为“水务数字底座”。基于深圳河湾洪涝模拟模型，根据流域防洪排涝“四预”要求，构建了覆盖流域的防洪排涝调度应用体系，初步实现了深圳河湾流域的数字化监测预警、模拟推演、预案编制以及调令执行。利用知识图谱技术，建立数字孪生深圳河湾流域布吉河知识平台，为水污染事件的预防和溯源提供决策支持。

数字孪生南市水厂建设

上海市南市水厂为上海市首家以数字孪生和数据模型为核心底座的多维度数字水厂，深度运用数字孪生、物联网、大数据、人工智能等数字化技术，建立水平衡控制系统和数字孪生与仿真平台。该平台基于“一网统管”的框架和智慧水务的理念，对南市水厂的构筑物、生产设备、管路系统进行了超精细三维数字化复原，利用unity3D系统实现水厂内1:1三维数字孪生，构建与现实水厂一致的数字孪生水厂。该系统包括运行监视、水质监控、安全管控、调度仿真等多个模块，通过数字化分析演算可形成多种虚拟方案。基于数字孪生平台实现水质管理体系数字闭环与安全生产数字管控，使得水厂生产管理质量与高品质饮用水供应能力得到明显提高。

尽管数字孪生是智慧水务领域实现数智化转型的重要依托技术，但是作为一项新兴技术，在应用过程中仍然存在许多问题。

感知方面部分地区物联感知终端覆盖不足，智能感知体系不够健全，距离实现全域范围内的动态实时感知仍有差距；数据汇聚与共享方面，由于各信息化系统的建设主体多元化，并且涉及跨地区、跨部门和跨业务的数据交互，共享过程中存在数据标准不一、数据孤立、难以整合等现象。

智能分析方面由于对象要素过多，且变化过程庞杂，现有分析模型与实际应用的匹配程度仍需提升，需要根据不同要素自身特性和业务需求的特点，分区域、分对象进行模型构建。

因此，要实现基于数字孪生的智慧水务，需要做到：进一步锚定数字化场景的目标，构建“空天地”一体化的水务感知网，夯实数据基础；分类分级构建统一的数据标准，支撑实现数据底板的及时更新；依据业务需求不断优化迭代算法模型，通过对多源数据的融合分析，结合传统水务领域专业模型与新一代人工智能模型，增强数字孪生模拟过程和物理过程的匹配度与智能识别的精准度。