杜壯壯，高 勇，萬建忠，韓 康

（江蘇省淮安市入江水道管理所，211600，淮安）

我國水資源空間分布不均，水污染問題復雜。 為落實綠色發(fā)展理念，維護河湖健康生命，全國全面推行了河長制湖長制。 推行過程中，存在地區(qū)技術力量薄弱、河湖管理手段落后等不足。

目前，水利工程管理已從數(shù)字化走向可視化，朝著智能化管理趨勢發(fā)展。 數(shù)字孿生（Digital Twin）技術是基于物理模型、傳感器更新、運行歷史數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，實現(xiàn)實體模型和虛擬模型的完整映射，從而完成對仿真對象全生命周期管理的技術。目前，數(shù)字孿生技術在風電、船舶、車間運行等領域中有一定程度的探索與應用，但在水利工程中的相關理論和應用研究還處于初步探索階段。 本文基于數(shù)字孿生技術，融合智能預測方法和可視化方法，建立河道工程管理智慧動態(tài)可視化管理方法，以期通過現(xiàn)代化手段， 實現(xiàn)對河道工程監(jiān)測、維護、治理、修復和災害評估與預測， 進而實現(xiàn)河道工程智能運行、精準管控和可靠運維。

一、數(shù)字孿生技術與堤防工程管理的理論分析

1.數(shù)字孿生技術

數(shù)字孿生最初由美國國防部提出并利用，主要應用于航空航天飛行器的健康維護和保障。 數(shù)字孿生主要是通過在虛擬世界中模仿物理世界真實發(fā)生的一切，完成現(xiàn)實世界中物理實體的配對虛擬體（映射），利用三維圖形軟件構建可視化模型映射現(xiàn)實中的物體。 通過充分利用系統(tǒng)中虛擬現(xiàn)實仿真模型、歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及經(jīng)大數(shù)據(jù)技術處理后的孿生數(shù)據(jù)，完成整體系統(tǒng)狀態(tài)的仿真模擬和預測，從而實現(xiàn)對物理空間各類要素全生命周期的描述。 數(shù)字孿生通過依賴安裝在物體上的傳感器或模擬數(shù)據(jù)來洞察和呈現(xiàn)物體的實時狀態(tài)，同時也將指令數(shù)據(jù)反饋到物體，最終引起物體狀態(tài)變化。 因此，數(shù)字孿生是現(xiàn)實世界和數(shù)字虛擬世界溝通的橋梁。

2.智能預測方法

傳統(tǒng)的河道工程管理方法一般是根據(jù)實地考察情況， 經(jīng)過分析討論，得出可行性方案，但是在水質污染、 汛期水位變化等實時變化情況下，決策方案存在一定滯后性，給后續(xù)問題的解決帶來很大的隱患。

河道工程涉及諸多因素，且河道管理決策方案與各個因素非線性相關，傳統(tǒng)的數(shù)學方法無法解決此類問題。 采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，實現(xiàn)對各類非線性信息的處理， 其中BP 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種通過誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，廣泛應用于處理海量數(shù)據(jù)， 因此將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡應用于河道管理情況預測是可行的選擇。 根據(jù)河道基本信息、氣象、水位、人為因素、社會因素等約束條件，建立各因素與水位變化、污染物擴散范圍、泄洪閘門應力極限、水庫庫容量等影響河道工程的相關信息的映射關系，從而能夠對可能發(fā)生的自然災害、工程安全事故等突發(fā)事件先知先覺，及時作出正確反應。 由于應急管理的緊迫性、復雜性、社會性等特點，在管理過程中需要建立相應的預防預警機制及突發(fā)事件的保障救援體系，提前做好防御措施和決策方案，促進河道工程管理智慧化。

3.可視化管理方法

三維可視化技術通過建立實物模型，將現(xiàn)實情況下的建筑物模型轉化為帶有實物的數(shù)據(jù)表征方式的三維圖像信息。 利用直觀的視覺表達形式，可為決策者提供多角度、多層面的決策環(huán)境， 降低不確定性， 提高預見性。 河道工程的可視化方法主要包括河道地形和水工建筑物兩個方面。 河道地形是可視化場景的基礎部分，對觀測河道地形演變、泥沙淤積、土方開發(fā)等至關重要。地理信息系統(tǒng)（GIS）具有數(shù)字化、存儲、空間分析、環(huán)境預測、模擬及可視化等空間處理技術， 可將平面二維圖或者實體地形資料轉化為同比例尺的虛擬現(xiàn)實空間地形模型，并利用數(shù)字高程模型（DEM）描繪河底地形變化。對于河道水工建筑物，當前流行的建模軟件主要包括Revit、3ds Max、Sketch Up 等。 在建模同時賦予水工建筑物虛擬模型數(shù)據(jù)信息， 使之成為信息模型， 并為模型建立屬性數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對建筑物信息的實時更新。通過對地理信息模型與水工建筑物模型的融合， 建立三維河道工程三維可視化場景， 為建設河道工程數(shù)字孿生管理系統(tǒng)奠定場景基礎。

二、基于數(shù)字孿生技術的河道工程智能管理方法設計與實現(xiàn)

基于數(shù)字孿生技術，通過數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)傳輸與存儲、數(shù)據(jù)處理和智能決策，完成對河道工程的智能可視化管理。 如圖1 所示。

1.數(shù)據(jù)感知

廣泛、充分的源數(shù)據(jù)是智慧管理的基礎。 通過各類傳感器、水位儀、溫度儀、氣象站以及影像設備，獲取相關基礎數(shù)據(jù)。 基礎數(shù)據(jù)主要包括水文氣象數(shù)據(jù)、建筑物維護數(shù)據(jù)、影像監(jiān)測數(shù)據(jù)三種類型。 水文氣象數(shù)據(jù)包括水位、降雨量、風速、溫度、濕度、水質元素含量等；建筑物維護數(shù)據(jù)包括建筑物模型數(shù)據(jù)、 結構應力應變量等；影像監(jiān)測數(shù)據(jù)包括河道水位、 環(huán)境、儀器使用、人為因素監(jiān)督等。 通過預設的傳感器與數(shù)據(jù)采集設備，快速可靠的存儲、分析、預測、決策等成為可能， 用戶可以實時獲得最新數(shù)據(jù)，實現(xiàn)真實世界與虛擬物理空間的實時關聯(lián)和互動。

2.數(shù)據(jù)傳輸與存儲

利用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和云存儲將實時感知的數(shù)據(jù)進行存儲，保存在數(shù)據(jù)庫中。 目前流行的數(shù)據(jù)庫包括Oracle、SQL、MySQL 等。 將各類型數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生系統(tǒng)一一建立映射關系，根據(jù)系統(tǒng)要求，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的動態(tài)響應以及相互調用。

3.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理作為數(shù)字孿生系統(tǒng)關鍵部分，是解決河道工程管理滯后性問題的主要方式。 結合實時感知數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)， 引入智能預測方法，對歷史數(shù)據(jù)中水位、溫度、濕度等進行學習訓練和網(wǎng)絡的預測預報，并對其中非線性映射的權重進行反復訓練修正，直到預測數(shù)據(jù)到達預期精度為止。 通過訓練好的預報模型，對新感知的數(shù)據(jù)進行進一步的預測預報。

例如，通過分析歷史泄洪閘門的應力應變數(shù)據(jù)，建立變形數(shù)據(jù)與使用壽命之間的非線性關系，根據(jù)當前感知數(shù)據(jù)，預測泄洪閘使用壽命，為泄洪閘定期維護提供技術支持。

水污染是河道治理的一大難題。通過視頻資料及傳感器提供的濕度、水位、污染物出現(xiàn)位置等數(shù)據(jù)，通過水動力學分析， 結合智能預測方法，預測污染物擴散范圍以及擴散速率，從而提前謀劃制定污染物治理應急方案，防止污染物泄漏或治理不徹底。

泄洪閘主要功能是汛期泄洪，與水位變化及各水系流量息息相關。 通過監(jiān)測各泄洪閘前水位實時變化數(shù)據(jù)， 參考學習以往泄洪調度經(jīng)驗，結合當前水位信息、降水、氣溫等因素， 預測下一階段水位變化趨勢， 為快速制定防洪調度方案提供技術支持。

4.智能決策

傳統(tǒng)的決策方案一般是應對已發(fā)生的問題，結合已有調度經(jīng)驗進行決策， 這樣不僅會降低決策方案的科學性，且具有滯后性。 采用數(shù)字孿生技術的系統(tǒng)實時決策方案可根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行自主反饋， 且根據(jù)對感知數(shù)據(jù)的處理形成的智能管理方案可實現(xiàn)對整個河道工程的運維管理。 當河道工程情況預測值超出臨界值或警戒值時， 可預先進行災害預警， 為維護治理河道中的薄弱環(huán)境提供依據(jù)， 實現(xiàn)河道工程智能可視化管理。

三、結 論

引入數(shù)字孿生技術，基于智能預測方法和可視化管理方法，針對河道工程管理方法的落后性和決策結果的滯后性，建立基于數(shù)字孿生的河道工程可視化智能管理方法。 通過源數(shù)據(jù)感知、存儲、后處理和智能決策，建立真實河道工程與虛擬物理空間的映射關系，將傳統(tǒng)“事情發(fā)生—解決問題” 的思路轉變?yōu)?“預測事情發(fā)生—提供解決問題方案”， 增強了河道工程安全、綠色維護管理的科學性和前瞻性，從而實現(xiàn)河道工程管理數(shù)字化、可視化、智能化。