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数字孪生智慧水利研究 | 数字孪生流域研究以及建设进展

2年前 (2023-02-16)行业资讯

数字孪生流域与数字孪生水网、数字孪生水利工程互联互通、信息共享、各有侧重,共同构成数字孪生水利系统核心,是推动新时代水利高质量发展的重要实施路径之一。当前水利部已编制完成《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》《水利业务“四预”功能基本技术要求(试行)》《数字孪生水网建设技术导则(试行)》等一系列文件,为数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程建设提供了技术指南。在水利部统一部署下,长江水利委员会、黄河水利委员会等7大流域管理机构和三峡、小浪底等11家水利工程管理单位均完成了数字孪生流域或数字孪生水利工程建设先行先试实施方案编制工作,为流域防洪和水资源管理调配等业务系统建设提供了指南。本文调研梳理了数字孪生流域缘起、主要进展和未来研究方向,以期为数字孪生流域建设提供借鉴参考。


数字孪生流域构想可追溯到21世纪初提出的“数字黄河”,随着数字孪生技术发展,数字流域和数字孪生逐步融合嬗变,诞生“数字孪生流域”。


数字黄河的基础是数据,核心是模型,目标是应用。围绕模型这个核心,清华大学王光谦等主持研发了数字流域模型,数字流域理论和技术在水利信息化的推动下逐步深化拓展,为流域水循环及其伴生过程耦合模拟提供了关键支撑。


2002年美国密歇根大学MichaelGrieves教授首次明确提出“物理产品的数字等同体或数字孪生体”概念,2017年我国提出“数字中国”概念,数字孪生技术与流域及城市管理等行业逐步融合,形成了数字孪生技术下的数字孪生城市等一系列新概念。


2021年,水利部正式启动数字孪生流域建设工作,指出要按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求,以数字化、网络化、智能化为主线,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,以算据、算法、算力建设为支撑,加快推进数字孪生流域建设,实现预报、预警、预演、预案功能。在现代人类活动影响下,流域物理空间实体既包括自然地貌、植被和水系,也包括水库、堤防、闸坝、泵站等水利工程体系,还包括流域和水利工程监测、管理及服务机构等,对象种类繁多、关系复杂、系统耦联,亟待研发一套技术实现上述实体与自然水系数字体、水利工程智能体和水利管理智慧体的全要素映射、多过程模拟和复杂场景推演。


基于全国水文水资源监测站网,构建了天—空—地一体化水利监测感知网,实现了重要水信息及时掌握。全国各类水情站点达到12万处,5186条有防洪任务的中小河流实现水文监测全覆盖,11万座国家报汛站雨量水情监测信息收集传输时间由过去的小时级缩短到分钟级,在有防治任务的2076个县建设了山洪灾害监测预警平台,监测预报预警能力显著提升。水利信息网传输能力、安全性、可靠性大幅度提升。综合应用低功耗物联网、北斗卫星通信技术等实现了偏远、无公共网络覆盖地区的水文要素监测与数据传输。水利云服务设施随着业务系统的建设和升级稳步拓展,业务覆盖范围越来越广,智慧水利管理类App等“微应用”在水利业务管理中的应用日益广泛。


2022年4月水利部启动数字孪生流域建设先行先试项目,黄河、长江、淮河等主要江河流域的数字孪生平台建设陆续规划实施,在数据底板、模型和知识平台方面进展显著。全国规划在建主要流域L1级数据底板,蓄滞洪区等重点区域L2级数据底板,以及重点水利工程L3级工程模型,部分接入水文水资源监测基础设施获取的多要素实时监测数据,构建了流域及工程动态数据资源库。水利部汇聚完成全国水利一张图,覆盖55类1600万个水利对象,全国范围内规模以上江河湖泊、水利设施、水行政主管单位都实现了空间化管理,为水利高质量发展提供了坚实数据支撑。在模型和知识平台方面,基本建成洪水调度和水资源配置专业化模型和知识库等,水利部正在组织专业机构研发完善具有自主知识产权的流域产汇流及洪水预报模型、全国地下水通用模型和水土保持预报预警模型等。北京市、深圳市等依托市域智慧水务工程建设开展了数字孪生流域和数字孪生水利工程实践探索,流域、省级、市域的数字孪生平台建设稳步推进。


按照需求牵引、应用至上原则,数字孪生流域和数字孪生水利工程建设特别强调业务化应用,尤其是预报、预警、预演、预案“四预”功能。水利业务应用主要包括流域防洪、水资源管理调配以及水利工程建设和运行管理等“N”项业务,目前已经探索建立水利业务数字孪生建模平台,强化大数据、人工智能等新一代信息技术与水利业务的深度融合,水旱灾害监测预报预警、水资源管理调配、水利工程建设和运行管理能力显著提升。


(一)“感”——流域透彻感知

研发“天—空—地—水”“车—船—站—网”全方位立体监测技术体系,突破关键设备技术瓶颈,开发数据采集端边缘计算和智能感知技术,支撑流域透彻感知,实现流域水循环物质—能量全要素、多过程、跨尺度实时动态监测。

(二)“存”——数据融合存储

研究汇聚多来源涉水数据,突破数据噪声去除、多源数据融合协同等关键技术,构建水利数据模型和网络模型,创新发展流域大数据分析算法与应用体系,打通水利多领域知识关联,提升数据价值和信息、知识服务能力,为流域数字孪生平台建设提供数据处理技术支撑。

(三)“仿”——过程数字仿真

通过仿真技术与水利专业模型相结合,研发流域洪水快速演进模型、城市洪涝精细化模拟及风险评估模型、水工结构运行安全监控及风险预警模型、水电站智能运维关键技术模型等,采用GPU、CPU并行计算加速技术及分布式并行调度算法,实现流域自然—社会二元水循环流场实时、动态、精细化模拟,综合构建流域、区域/城市、工程不同尺度的智慧模拟平台,为数字孪生流域和数字孪生水利工程建设提供科技支撑。

(四)“知”——业务智能决策

面向“2+N”典型业务应用需求,深入研究流域自然规律,创新升级现有水动力学、水资源配置、防洪决策、灌区需耗水预测和用水多过程调控等模型;研究典型水利应用场景“预报、预警、预演、预案”决策智慧推演技术;开发水旱灾害防御、水资源管理调配、城市水系统智慧调度、灌区高效用水调控等业务方面具有四预功能智慧决策系统。

(五)“行”——工程安全运行

基于芯片级国产硬件设备、国产操作系统、国产数据库系统环境,开展安全可控的水利工程智能测控一体化平台研发,重点突破水工程堤—库—渠—闸—泵—阀等运行智能诊断、智能控制、智能处置等技术,同时强化水利控制网络安全防护能力,支撑水利工程智能体建设和业务智能管理能力升级。

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结语与展望

数字孪生流域建设是强化水旱灾害防治、优化水资源配置、改善水生态环境、促进区域协调发展的重要手段,是流域管理治理现代化的必由之路。通过数字孪生流域建设先行先试项目引领推动,提升水利行业在信息化基础设施、数字孪生平台、业务应用系统等方面的水平。数字孪生流域研究的重要方向包括流域透彻感知、数据融合存储、过程数字仿真、业务智能决策、工程安全运行等基础理论与关键技术。通过以上关键技术突破,未来数字孪生流域、数字孪生水利工程和数字孪生水网建设可为水利管理提供透彻感知的数据底板、高保真高效力的模型及算法、强大的数据融合能力和智慧化的决策推演和平台,总体提升国家水安全保障能力。


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