在当前数字化转型的时代，数字孪生已在包括水务在内的多个行业扮演重要角色并发挥关键作用。水资源管理中的数字孪生不仅仅是静态的3D模型或单一的软件平台，它涉及各种技术的集成，包括传感器、IoT（物联网）设备、数据分析和高级建模等技术。这些组件协同工作，合作创建包括处理厂、供排水管网以及天然水体等单元在内的动态实时数字模型。

水务数字孪生中所有数据都是相互关联的，这为数字孪生在开发过程中所需的集成数字信息洞察和敏捷工作流程提供了重要优势。现阶段的公用事业单位面临着在经济可持续性、基础设施弹性以及运营效率等方面的挑战，而数字孪生提供了解决这些问题的途径，包括情景分析、数据可用性、系统互操作性、主动流程、知识与经验传递等。因为公用事业单位提供了许多帮助，比如更快的漏损检测、预测性维护、优化的能源消耗以及更加智能的数据驱动决策。

SWAN组织创始人兼联合主席----Gigi Karmous-Edwards分享了成功的水务基础设施数字孪生项目中的7个核心要素，分别如下：

在开始开发数字孪生之前，必须先定义所想要实现的目标。因为无论是预测性维护、实时监控，还是优化运营，都在拥有明确的目标后，才能更好地指导整个开发的过程。

数字孪生的好坏取决于它接收到的数据。确保在模拟过程中提供准确、及时和全面的数据，以便于集成到模型中。这包括来自传感器、历史记录、SCADA、GIS等的数据。这可能是整个项目当中最大的挑战。但随着越来越多的公用事业单位开始接受大型语言模型（LLM），并开始利用其进行数据清理和分析，这会有助于提高数据质量。

集成可以确保数据流动顺畅，并且数字孪生可以提供实时洞见。数据集成至关重要，如果涉及的数据库和应用程序没有应用程序接口，这将是一个漫长且复杂的过程。公用事业单位应要求通过API接口来轻松访问应用程序中已收集或生成的数据。这将缩短并简化数字孪生部署的时间。

在基础的监控显示基础上，数字孪生应包含高级分析功能。另外，其所包含的机器学习算法可以预测故障、优化操作，并提供传统系统可能会遗漏的可操作洞见。

随着水务基础设施的发展和演变，数字孪生应该能够适应新的数据源、不断增加的数据量和更复杂的分析。随着公用事业单位引入更多的数据和更准确的模型，数字孪生不断发展，并带来更有价值的洞见。

终端用户，无论是工程师、操作员还是管理者，都应能够轻松地与之交互。这意味着更加直观的仪表板、清晰的可视化界面和简单易用的控件。

确保系统免受网络威胁至关重要，包括安全的数据传输、存储和访问控制。