数字孪生

简介

水利部于2024年4月印发《关于推进水利工程建设数字孪生的指导意见》的通知，充分发挥数字孪生技术对水利工程建设高质量发展的驱动作用，提升水利工程建设全要素、全过程的数字化、网络化、智能化管理能力，建立科学高效的水利管理新模式，保障水利工程的质量、安全和长效运行。

数字孪生水利是基于云计算、物联网、大数据、人工智能、三维仿真等技术，以实时传感数据、地理环境数据、水文气象数据等为基础，通过多源信息融合与高精度建模技术，构建物理流域的虚拟镜像，实现水域全要素的三维可视化展示、动态模拟仿真与智能决策支持。

主要有4 个模块组成

• 克隆（Cloning）：克隆在数字孪生水利中指的是创建物理水利系统的虚拟副本，包括水库、河流、水闸、泵站等水利设施的数字表示。这个虚拟副本能够在数字空间中模拟物理水利系统的外观、结构、工作原理和行为。
• 映射（Mapping）：映射是将物理水利系统的实时数据和状态与数字孪生模型相连接的过程。通过安装在水利设施上的传感器和监测设备收集数据，并将这些数据传输到数字模型中，实现物理世界和数字世界的实时同步。
• 三算（Three Calculations）：“三算”在数字孪生水利中通常指的是算法（Algorithms）、算据（Data）、算力（Computing Power）：
  • 算法：指的是用于数据分析、模拟水利系统运行、优化水资源管理等方面的数学模型和计算方法。
  • 算据：指的是用于算法处理的数据，包括实时监测数据、历史数据、气象数据、地理信息数据等。
  • 算力：指的是执行算法所需的计算资源，如高性能计算集群、云计算平台等。
• 四预（Four Predictions）：“四预”指的是预报、预警、预演、预案，是数字孪生水利中用于风险管理和决策支持的应用单元：
  • 预报：利用历史和实时数据，建立模型预测水文情势，如水位、流量等。
  • 预警：当监测到的数据超出正常范围或存在潜在风险时，系统会发出预警信息。
  • 预演：模拟水利工程的运行情况，如洪水演进、水资源调配等，以评估不同决策的影响。
  • 预案：基于预演结果，制定应对各种可能情况的应急响应计划和操作方案。

基本架构：

1. 数据底板建设：构建全国统一、及时更新的数据底板，融合多源数据，实现水库、河道堤防、蓄滞洪区等水利对象信息的联动更新。
2. 感知体系构建：利用物联网技术和传感器设备，实时获取工程监测数据，支持物理世界与数字世界的交互。
3. 数字孪生模型构建：建立精确的数字孪生模型，包括水利系统的结构、水文水资源、水动力学过程等，实现对实际工程的全要素仿真和模拟。
4. 智能决策与优化：应用智能决策和优化算法，通过对数字孪生模型的数据进行分析和处理，实现智能优化和调度。数字孪生水利的建设涉及多学科交叉、新技术融合，需要进行技术攻关和先行先试。

应用价值：

• 实时仿真：结合实时数据和历史数据，进行洪水演进、水资源调度等仿真分析。
• 智能调度：通过优化算法制定最优调度方案，提升防洪抗旱能力。
• 辅助决策：基于海量实时数据、历史数据和各种模型、算法，通过动态仿真将灾害预见期从“小时级”提升至“天级”，降低灾害损失。
• 资源协同：打破水利、气象、应急等部门数据壁垒，形成跨领域协同管理平台。
• 长效优化：基于历史推演数据训练AI模型，持续迭代优化调度策略与应急预案。

数据底座

数据底座主要有监测数据、地理空间数据等，对各类数据进行汇集并清洗转化，搭建统一的数据资源池，同时实现省市之间的数据共享与交换，打破数据壁垒。

在智慧水利数字孪生系统中，数据采集方案的组合通常涵盖多种数据源和技术，以确保系统的全面性和准确性。根据具体的应用场景和功能需求，会有以下几种主要的数据采集方案：

• 空间数据：通过卫星、无人机等遥感平台获取的遥感影像、卫星图像、地形数据等。
• GIS 数据：地理信息系统（GIS）中的空间数据，包括土地利用类型、流域边界、水系图等。
• 传感器数据：包括水位传感器、流速传感器、雨量传感器、土壤湿度传感器等，实时获取水文、气象和水质数据。
  • 地面监测数据：包括通过固定站点采集的水文、气象、环境等数据，这些数据通常用于实时监控和报警。
  • 历史数据：包括历史洪水数据、水资源调度记录、气象记录等。

面临的挑战

• 数据精度：采集设备的精度和稳定性直接影响数据质量。
• 数据完整性：需要确保数据的连续性和完整性，避免数据缺失。
• 数据实时性：对于洪水预警等应用场景，数据的实时性至关重要。

空间数据

包括三维 CAD 模型、数字高程模型（DEM,Digital Elevation Model）、数字正射影像图（DOM,DigitalOrthophoto Map）等。

数据采集

数字高程模型（DEM）采集方法

• 倾斜摄影：使用无人机搭载的高分辨率相机捕获地面图像，通过专业的软件进行三维重建，生成模型。空间分辨率通常可以达到 厘米级。
• 激光扫描：使用激光雷达扫描获取高精度点云数据，组合成详细的三维模型。适用于复杂几何形状的物体，如建筑物、机械等。（精度可达厘米级）。

数字正射影像图（DOM）采集方法

• 无人机摄影：通过无人机以垂直角度拍摄地面，使用摄影测量软件对图像进行几何校正和镶嵌，生成DOM。
• 卫星遥感：利用高分辨率卫星影像，结合DEM进行处理，生成DOM。

技术特点

• 高精度：激光扫描和激光雷达可提供高精度数据，适用于复杂环境。
• 高效率：激光雷达和ToF扫描速度快，适合大面积区域。
• 成本差异：摄影测量成本较低，但精度和效率不如激光扫描和激光雷达。

在数字孪生系统中，这些数据的采集和处理是构建高精度、高效率数字孪生模型的基础，能够为系统的实时仿真、智能分析和决策支持提供有力的数据支撑。

空间数据的使用

在智慧水利流域数字孪生系统中，三维模型、数字高程模型（DEM）和数字正射影像图（DOM）各自有不同的用途。具体来说：

渲染与展示

• 三维模型数据：通常用于系统的可视化展示，帮助用户在虚拟环境中查看流域的三维地理模型。三维模型可以展示城市、河流、水库等基础设施的建设情况，以及动态的水文变化。
• 数字正射影像图（DOM）：为系统提供高精度、高分辨率的实际地理图像，可以精确地展示流域内的地面特征，尤其是在应急响应中，通过真实图像辅助决策。
• 数字高程模型（DEM）：在渲染中，DEM 数据帮助生成流域和地形的三维视图，结合其他数据提供更直观的地形展示。更侧重自然地貌。
• 数字表面模型（DigitalSurface Model，缩写DSM）是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。可用于城市的三维模型。

模拟与仿真

• 数字高程模型（DEM）：在模拟仿真中，DEM 数据用于水流模拟、洪水溢出模拟、水位变化分析等，帮助预估洪水扩展、流域排水能力、土壤渗透性等影响。
• 三维模型数据：在一些高精度模拟中，三维模型可以帮助模拟水体流动、结构变形等，并通过计算机仿真预测洪水灾害的发生和扩展。
• 水文、气象预测：基于模型数据（集雨面积、水库地形、河道地形）和实时采集数据，可用来驱动模拟系统，进行动态的实时预测，例如模拟未来几个小时内的降水对水位、流量、库容的变化等。

这些数据分别具有不同的用途，具体如下：

三维模型数据

• 用途：三维模型数据通常用于系统的可视化展示和实时交互，提供沉浸式的用户体验。
• 渲染展示：三维模型（如流域、河流、堤坝、城市等三维模型）用于在数字孪生系统中渲染展示，帮助决策者理解整个流域的地理和水文情况。
• 模拟仿真：三维模型也可以用于模拟仿真，尤其是在水流模拟、洪水溢出模拟、结构安全性分析等方面。通过模型，可以可视化洪水或其他水文现象的传播路径。

数字高程模型（DEM）

• 用途：数字高程模型（DEM）用于表示地表的高度信息，广泛应用于流域分析、水流模拟、排水系统设计等。
• 渲染展示：DEM 数据可以用于渲染三维地形，帮助可视化流域的地形特点。
• 模拟仿真：DEM 是进行水文模拟和洪水预警的基础数据之一。在洪水模拟中，DEM 数据有助于计算水流的路径和洪水的扩展范围。它能帮助分析水流在不同地形下的流动情况和水体的积聚位置。

数字正射影像图（DOM）

• 用途：数字正射影像图（DOM）是通过遥感数据或无人机拍摄后进行几何校正的正射影像，通常用于地面情况的详细图像获取。
• 渲染展示：DOM 用于高精度、高清晰度的地图展示，帮助显示真实的地理环境，尤其适合用于细节展示，如河流、堤坝、道路、建筑物等。
• 模拟仿真：DOM 作为辅助数据，也可以用于图像分析，如水位的变化对周围地区的影响预测，或用于增强现实（AR）技术中的实际环境渲染。

应用场景

智慧水利系统中的数据不仅用于单一用途，而是互相结合，共同实现流域的数字孪生和智能分析。例如：

• 洪水预警系统：基于实时的气象数据（降雨量、风速等）和水文数据（流量、水位等），结合 DEM 数据模拟流域的水流路径，通过三维模型显示洪水的扩展，辅助决策者制定应急响应计划。
• 防洪工程设计与评估：结合 DEM 和三维模型，可以在虚拟环境中进行防洪设施的设计与模拟，评估不同方案对流域水位的影响，优化决策过程。
• 结构安全监测：通过BIM+GIS融合技术，对水库大坝、桥梁、闸门等关键设施进行结构健康监测（如三峡大坝的形变与应力孪生分析）。对于异常事件（如渗漏、裂缝）触发自动预警，并启动应急预案模拟。
• 水资源管理与优化：构建供需平衡模型，动态模拟不同季节、气候条件下的水资源分配（如黄河流域水量调度预演）。确保水资源的有效利用。

河道断面采集

河道断面采集主要是为了获取河道横断面的详细信息，通常包括河床的底部、岸坡、水位等变化。这些数据对于水流分析、洪水模拟、水资源管理等都有着重要的应用。采集这种数据可以通过以下几种方式：

测量方法

差分 GPS 测量（DGPS）：

• 技术手段：使用差分 GPS 测量系统，在河道横断面处设置测量点，记录每个测量点的水面高度和河床位置。差分 GPS 能够提供高精度的坐标数据，适合在水域和不规则地形中进行测量。
• 操作方法：在河道横断面（通常选定多个测点位置，间距为 2m）上安装 GPS 接收器，进行逐点测量。
• 优点：可以获得精准的三维坐标（X、Y、Z），尤其适用于复杂或较大的河道区域。

激光扫描（LiDAR）：

• 技术手段：激光雷达（LiDAR）技术可以快速获取高精度的河道横断面数据。LiDAR 可以通过激光束扫描地面，并根据激光的反射时间来计算地面和水体的高程数据。
• 操作方法：可以通过无人机（UAV）或飞机搭载 LiDAR 系统进行扫描，特别适用于河道宽广、复杂的地形。
• 优点：能够一次性获取大量数据，尤其在难以到达的地区（如高山或陡坡区域）非常有用。

水下激光扫描（水下 LiDAR）：

• 技术手段：水下激光扫描（如通过 AUV、RUV 或水下机器人搭载激光扫描仪）获取水下地形数据，尤其用于测量河床、岩石、沉积物等。
• 操作方法：将水下 LiDAR 装置部署到河道中，逐段扫描河床，并获取水下的高度数据。
• 优点：提供高精度的水下地形数据，适合水下部分断面的详细测量。

传统测量法（全站仪/水准仪）：

• 技术手段：通过全站仪、自动水准仪和标尺等设备进行手动测量。这种方法适用于小范围、精细的测量工作。
• 操作方法：选择若干代表性断面，在每个测点之间测量水深和地形高程，间距为 2m，记录每个点的高程数据。
• 优点：精度较高，适合小规模、精细化的地形测量。

声呐技术：

• 技术手段：通过船载声呐设备（如单波束或多波束声呐）获取水体底部的高度数据。声呐技术适用于大面积水域测量，特别是水下地形。
• 操作方法：在河道上安装声呐设备，配合 GPS 定位进行实时数据采集。
• 优点：可在水面下快速测量底部地形，适合流速较大、水面动荡的地区。

一般根据应用需求（如精度）、测量环境（如测量区域大小、水深、水浑浊度）和预算，选用合适的测量方案。

数据处理与分析

• 数据处理：采集的各点数据需要通过专业软件（如 AutoCAD、GIS、MATLAB 等）进行处理，生成河道的断面图、地形图等。
• 横断面分析：基于这些数据，生成不同断面的水深、坡度、河床形态等信息，分析水流的变化、洪水淹没深度等。

用途

河道大断面数据广泛用于以下几个方面：

• 水动力学分析：通过精确的断面数据，可以模拟水流在不同河道断面中的流速、水位变化等，为防洪、排水设计提供依据。
• 洪水预警与模拟：断面数据是洪水模拟和预警的基础，帮助预测在不同降水量和水位条件下，洪水可能蔓延的区域和水深。
• 水力模型与流量估算：通过大断面数据，可以计算流量、流速等关键水文数据，为水资源调度和水力工程设计提供支持。
• 水资源管理：帮助管理人员评估水库蓄水量、流域内的水流量和水位变化，从而优化水资源分配。
• 堤坝、桥梁等水利设施设计：河道断面数据可以为水利设施的设计提供依据，确保其在洪水期间能够有效排水、抵御洪水。

总结

数字孪生系统不仅是三维可视化工具，更是融合感知、建模、仿真与决策的智能中枢。通过“数据驱动模型、模型反哺业务”的闭环，实现从被动响应到主动调控的跨越，为智慧水利“四预”提供底层技术支撑。