數字孿生是以數據、模型為主要元素構建的基于模型的系統工程。目前數字孿生技術在水利行業還存在應用場景少、技術瓶頸突破難等問題。

    數字孿生技術通過傳感技術和物聯網技術鏈接現實世界，采用人工智能技術、大數據分析、數值模擬等技術手段建立并持續更新數字孿生模型。在水利行業應用中，建立防汛減災、水資源管理與調度、水資源保護、水土保持和流域規劃等業務機理模型，逐步建立各水利工程實體的幾何外觀孿生、全生命周期孿生及多尺度孿生，為實現數字化場景、智慧化模擬、精準化決策的智慧水利建設服務。

    一、研究現狀

    數字孿生是指具有數據連接的特定物理實體或過程的數字化表達，可以保證物理狀態和虛擬狀態之間的同速率收斂，并提供物理實體或流程過程的整個生命周期的集成視圖。

    目前其定義也在發展演化中，美國國家航空航天局和美國空軍研究實驗室的數字孿生模式圖示化表示，數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真，從而反映相對應的實體的全生命周期過程。Deloitte定義數字孿生是物理世界(Physical)與數字世界(Digital)的橋梁，搭建物理系統、資產或過程的數字仿真模型。2018年北航數字孿生技術研究小組提出了數字孿生五維模型的概念以適應新需求。

    數字孿生技術的發展可以分為四個階段，即幾何外觀數字孿生、多學科多專業數字孿生、全生命周期數字孿生以及多尺度數字孿生。通用數字孿生理論與實踐大大激發了水利行業的應用創新。

    在水利行業，數字孿生的理論可用于單獨水庫、水閘、堤防、河道整治工程、局部河段等數字孿生體的構建。由這些虛擬的零件組合成虛擬的組件，由組件進一步組合成河流的各個作用系統，進而組合成整條河流。若與流域的規劃、水旱災害防御、水資源管理等其他系統相連接，可以創建流域管理的數字孿生模型。

    目前數字孿生技術正在向這方面發展。黃河水利科學研究院智慧水利創新團隊秉承“數字黃河”時代之“數學模型”攻關團隊的水動力模擬基因，開展了關于黃河中下游人工智能預報、水庫調度智能適配技術、洪水演進、災情評估等模型的模擬研究，并在數字孿生地形上進行展示，為黃河流域管理決策提供輔助支持。“數字黃河”工程也是數字孿生技術在黃河治理開發與管理上的應用體現，“數字黃河”就是物理黃河的虛擬對照體，是計算機里的黃河。不同層面的數據分析可以對導致淤積或沖刷的工程和整個水資源配置進行預測。

    通過數字技術、機器學習(Machine Learning)和優化洞察物理世界的行為，提供更精準的人為決策。基于模型、數據、服務等方面的優勢，數字孿生已廣泛被全球各行業、各背景、各層次的專家、學者和企業研究與應用，目前數字孿生在制造領域開展了較多的應用探索和落地實踐，但在航空航天、電力、汽車、智慧城市、水利等領域也具有廣闊的應用價值和應用前景。

    二、流域數字孿生模型構建關鍵技術

    數字孿生并不是單一的數字化技術，而是在多種使能技術迅速發展和交叉融合基礎上，通過構建物理實體所對應的數字孿生模型，并對數字孿生模型進行可視化、調校、體驗、分析與優化，從而提升物理實體性能和優化實體效能的技術策略，是推進數字化轉型的核心戰略舉措之一。

    從數字孿生技術的發展背景可以看出，數字孿生模型是相對于其物理實體而言的。應用數字孿生模型進行虛擬試驗，通過對數字孿生的分析優化物理實體的運行。需要強調的是，數字孿生的關鍵技術如數學模型，在數字孿生誕生之前就已經存在。而數字孿生的應用，又促進了這些關鍵技術的進一步發展。構建流域數字孿生模型，涉及的關鍵技術有BIM設計、無人機傾斜攝影、機理數學模型、GIS+融合和河流數字孿生模型構建等。

    1.BIM設計

    設計階段的數字孿生主要表現為3D建模和仿真，通過計算機輔助設計(Computer Aided Design，CAD)軟件、建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)軟件、計算流體動力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)軟件等工具實現設計階段的數字孿生模型。這個階段采用數字孿生技術能夠在虛擬環境中驗證不同場景下設計方案的適應性、合理性，能夠提高設計效率、優化設計方案。設計階段采用數字孿生模型付出的成本和代價最低，而獲益最大。

    水利工程中水庫或河道整治工程設計階段通常會以CAD或BIM模型來查看不同的布局方案，評估模型是否有干涉等，以水動力模型分析不同方案之間水流淹沒范圍以及流速分布情況，從而為選擇最佳設計方案提供依據。

    2.無人機傾斜攝影

    傾斜攝影是攝影機主光軸明顯偏離鉛垂線或水平方向并按一定傾斜角進行的攝影，用于制作數字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)正射影像。通過相應的傾斜影像數據處理軟件，對采集到的傾斜影像進行預處理，包括調色、糾偏、校正、鑲嵌、融合等系列處理，形成符合應用需求的傾斜影像數據結果。

    3.機理數學模型

    機理數學模型的建設主要滿足防汛減災、水資源管理與調度、水資源保護、水土保持和流域規劃等部門及相關決策層的需求，可支持數字孿生模型的建設。目前已開發出大量的氣象預報、流域產流產沙、洪水預報、河冰預報、水庫調度、河道演進等基于不同理論背景的不同空間層次和傳質的數學模型。

    （1）防汛減災

    黃河防汛減災業務應用模型主要包括氣象徑流預報、洪水預報、冰情預報、洪水泥沙調度和洪水泥沙演進等五類應用模型。

    氣象預報模型主要有：黃河流域長期天氣預報模型集（包括物理因子概念模型、動力氣候模式輸出產品預測模型、數理統計模型、動力氣候模型）、中尺度數值模式MM5、中尺度數值模式AREM和黃河下游中短期冬季氣溫預報模型、黃河流域中期降雨預報模型（三花區間和涇渭洛河流域）、伊洛河、沁河徑流預測模型。

    洪水預報模型主要有：渭河中下游洪水預報模型、黃河中游三門峽庫區洪水預報模型、花園口站年最大流量預報模型、黃河三花間降雨徑流模型、小花間分布式水文模型、黃河下游夾河灘～利津洪水流量及水位預報模型。

    冰情預報模型主要有：寧蒙河段冰凌預報統計模型、寧蒙河段冰情預報神經網絡模型、寧蒙河段槽蓄水量計算模型和黃河下游冰情預報模型。

    洪水泥沙調度模型主要包括：龍羊峽、劉家峽聯合防洪調度模型，三門峽、小浪底、陸渾、故縣四庫防洪調度模型，小浪底水庫一維水動力學模型等。

    洪水泥沙演進模型主要包括：黃河下游一維非恒定流水沙動力學模型、黃河下游二維水沙演進動力學模型。

    （2）水資源管理與調度

    黃河水資源調度與管理應用模型主要包括水資源預報和水量調度等兩類模型。

    水資源預報模型主要有：黃河上中游主要來水區間非汛期徑流預報模型、花園口年度天然徑流量預報模型、河源區分布式徑流預報模型。

    水量調度模型主要有：黃河下游河段枯水演進模型、寧蒙河段枯水演進模型、水量調度方案模型、寧夏灌區月排水量計算模型。

    （3）水資源保護

    黃河水資源保護應用模型主要包括：小浪底至高村河段水質模型（黑箱模型、相關模型、一維穩態模型和人工神經網絡模型）、黃河下游一維動態水質模型。

    （4）水土保持

    黃河水土保持應用模型主要包括：小流域分布式水動力學模型（姚文藝等）、農地年土壤侵蝕量的經驗模型（劉善建）、陜北中小流域輸沙量計算模型（牟金澤）等。

    （5）流域規劃

    黃河流域規劃應用模型主要包括：水庫水文水動力學數學模型（內嵌古賢、三門峽和小浪底水庫聯合調控模塊）、水庫一維水動力學模型、寧蒙河段水文水動力學模型、龍潼河段水文水動力學模型、黃河下游水文水動力學模型、黃河下游一維恒定流水動力學模型、黃河口一維恒定流水動力學模型、水資源經濟模型、黃河上游龍青段梯級水電站聯合補償調節計算模型、黃河上游電能計算模型、基于電源優化擴展規劃的抽水蓄能經濟評價軟件、電力系統電源優化開發模型。

    4.GIS+融合

    GIS+融合指的是將基于實體創建的水利工程數字資產對接到GIS的過程。模型導入GIS系統后，在GIS系統中完成建筑物外部地理信息、實體幾何信息及掛接的屬性信息的整合，采用編碼確定唯一對應關系的方式，建立實體+GIS數據關聯，將工程從建設到運行全生命周期中產生的過程數據集成到導入GIS系統的實體模型中，通過實體+GIS數據共享服務平臺進行數據及服務發布，全方位的支撐數字資產運維。

    5.河流數字孿生模型構建

    河流數字孿生模型的基礎是水文預報、水庫調度、洪水演進及災情評估模型，它將氣象、水文、水動力、人口經濟等作為一個整體，應用系統分析原理和方法，對降雨產匯流、水工程調度、洪水演進、泥沙沖淤、河床演變、灘區淹沒、水庫異重流形成與發展、下游河道沖淤變化、河勢演變等水動力過程及其對河床和環境的反饋關系進行理論概括和數量分析，繼而建立相應數學模型，進行洪水演進過程的實時定量模擬，并可以動態可視化渲染，與經濟社會人口等進行互饋。

    洪水環境感知通過傳感器收集氣溫、濕度、土壤水分和溫濕度、洪水產匯流過程的淹沒情況、漫灘和洪水峰型形態圖像和數據。通過機器學習的辦法利用洪水傳播圖像實現風險期的識別。關鍵技術是通過大數據判斷雨、洪、沙和水庫調度的洪水波形狀態識別技術。可以動態調整模型的參數，實現數字孿生技術下的洪水傳播模擬。通過大數據分析得到洪水傳播的各河段流量及水位變化，獲得洪水傳播規律。通過大數據分析找出水庫沖淤與下游河道沖淤變化，實現洪水淹沒損失最小和洪水資源化的輔助決策。利用視頻解決圖像數據與水動力數學模型預測數據融合，關鍵是利用觀測數據進行結果精度評價。

    三、數字孿生在黃河防汛中的應用

    利用“數字黃河”建設中的模型研發成果，黃河水利科學研究院智慧水利創新團隊采用最新的數字孿生模型構建技術，連通了廣泛眾多水利傳感設備通信協議的物聯網平臺，集成了洪水風險評估理論與技術，在水旱災害防御領域開展了一系列的應用實踐，實現了如下功能：

    動態感知。集成物聯網感知和各類水文監測信息，實現各類信息集成展示。包括水庫（三門峽、小浪底、陸渾、故縣、河口村等水庫庫容、泄流曲線、視頻等）、河道整治工程、水文站、堤防等信息�？蓪崟r查詢各斷面歷史沖淤變化情況。

    預報調度。平臺接入氣象預報數據，為實時預報與全鏈條業務模型提供實時數據輸入；通過輸入的氣象水文數據，內嵌智能算法對黑石關、武陟進行徑流預測，基于相似度適配技術進行小浪底水庫調度方案推薦，對徑流預報結果進行調度計算結果展示。同時兼容黃委水文局預報結果，聯動五庫聯調模型。

    方案預演。基于渲染插件的方法的可視化技術可以呈現最高的模型結果渲染質量，解決了黃河下游二維河道演進計算結果數據量大，通過GIS平臺渲染效率低的問題。實現了下游大洪水演進方案預演展示，并提供方案信息一覽表，為防汛決策預案提供支撐；提供黃河下游防洪過程中居民遷安救護撤退路線的實時生成功能，為防汛預案管理和信息發布提供支持。

    方案對比。平臺提供洪水演進方案對比功能，實現對所有計算方案信息的存貯，并可實時比對與實時分屏展示的細節對比。

    預警發布。提供對黃河下游站點的預警功能，在登入系統后可滾動播報，接入手機短信發布功能，可根據規定對相關群體發布預警或通知。

    智慧河務。實現對黃河流域重要工程的實景展示，對防汛期間重要工程出險情況采用5G接入現場無人機視頻，并加載傾斜攝影成果實現3D實景顯示。

    四、結論

    整體來看，數字孿生技術在初期，不僅僅是一項通用使能技術，也將徹底改變大家發現、認知和更新改造世界的方法。雖然目前數字孿生只能在有限的場景中得到應用，但隨著技術不斷演化、精密設備的增加，數字孿生技術應用的場景也會相應增加。但由于數字孿生是一個新生事物，其建設發展是人類認識世界觀的改變，在水利業務中發展還比較緩慢。

    一是流域數字孿生的理論可用于不同水利工程的數字孿生體的構建，由各個虛擬組件組合成虛擬流域系統，構建流域數字孿生模型，通過對數字孿生模型的運行模擬，可以反映物理流域的表現。

    二是構建流域數字孿生模型，需要BIM設計、無人機傾斜攝影、河流數字孿生模型構建、機理數學模型和BIM+GIS融合等關鍵技術的支撐；同時，數字孿生技術的應用又進一步促進了這些關鍵技術的發展。

    三是在黃河防汛的智慧化建設中，利用機器學習算法、機理模型和數字孿生技術，在黃河智慧防汛平臺上開展了2021年的防汛演練工作，是數字孿生技術在水治理工作中的一次嘗試。

    推進數字孿生技術在水利行業的應用發展，還需要在數據共享的標準、數據共享、數據挖掘、數字孿生體建設和數值模擬與AI結合等方面加快步伐。

    來源/《中國水利》2021年第20期