数字孪生水利工程应用
引用本文：
Li, S., Cheng, W., Liu, Z., Zhang, B., Zheng, M., Zheng, J., … Li, Y. (2025). Key technologies and applications of Digital Twin hydraulic engineering. Digital Twin. https://doi.org/10.1080/27525783.2025.2486862
摘要及关键词
数字孪生术在水利工程中的集成应用为解决实时监测、风险预测与系统优化等关键挑战提供了新路径。当前水利系统普遍存在数据整合不足、预测能力有限及运行效率低下等瓶颈问题。本研究旨在构建面向水利工程的数字孪生综合框架，通过虚实交互的实时映射机制提升工程决策效能。提出包含物理实体、虚拟模型、服务系统、孪生数据和连接交互的五维DT架构，集成多源数据融合、GIS-BIM协同建模与实时动态监测等关键技术。以丹江口工程为应用案例，验证了该系统在结构变形监测精度提升、水质动态模拟优化及地质灾害预测能力强化等方面的显著效果。结果表明，相较传统方法，数字孪生框架在工程运行效率、安全管理水平和风险预判能力方面取得突破性进展。本研究揭示了数字孪生技术通过数据驱动的智能决策支持与运行优化推动水利工程范式变革的潜力。未来研究应着重完善预测模型算法、强化数据实时同步机制，并探索人工智能、区块链等新兴技术的深度融合应用。
关键词：数字孪生，系统架构，智能感知，孪生模型，数据同化，工程安全
1.引言
数字孪生技术作为元宇宙的核心，已在智能制造、智慧城市等领域广泛应用。水利工程领域正通过数字孪生水利工程（DTHE）构建新型基础设施，以物理水工建筑物为核心，通过时空数据、数学模型和领域知识实现全生命周期的数字化映射，支持智能模拟、预测分析和虚实交互。北京航空航天大学团队提出的五维结构（物理实体、数字孪生模型、数据、服务、连接与交互）为水利应用提供了理论框架，其与物联网、大数据、人工智能的结合可解决信息物理系统集成与双向交互问题。尽管数字孪生在水利领域的应用尚处起步阶段，但其在结构健康监测、水网优化等场景已展现潜力，如Li等开发的智能监测框架和Gomez-Coronel等的物联网驱动系统。当前挑战包括数据孤岛、动态过程模拟难度及计算资源需求，本文旨在通过五维框架突破这些瓶颈。
2.数字孪生水利工程的系统架构
2.1 基本特征
数字孪生水利工程需具备全要素数字化保真（模型与物理实体高度一致，实时反映状态变化）、全流程交互反馈（虚实双向同步，支持实时监控与决策）、全周期监测优化（基于实时数据预测系统状态，生成优化策略）和全生命周期协同演化（覆盖设计、施工、运维至退役的动态模型更新）。这些特征确保模型能准确映射复杂水工系统的时空动态，如大坝变形、水流运动等。
2.2 系统架构组成
物理实体：涵盖水利工程中的人、机、料、法、环五要素，如大坝、设备、传感器及操作规范，是数字孪生的物质基础。
数字孪生模型：包含几何模型（三维空间形态）、物理模型（力学特性、流体动力学）、行为模型（动态响应）和规则模型（经验知识、行业标准），通过多物理场耦合与机器学习实现高保真模拟。
数字孪生数据：整合物理实体数据（监测数据、结构参数）、模型数据（GIS-BIM模型）、服务数据（业务流程、预警规则）及融合衍生数据，通过标准化处理支持实时分析。
服务：封装数据、模型与算法，提供功能服务（数据治理、模型管理）和业务服务（安全预警、调度优化），通过软件平台实现按需交付。
连接与交互：建立虚实空间的数据传输与控制链路，支持传感器数据实时采集、模型驱动物理设备调节，及多系统间的协同联动。
图2 数字孪生水利工程架构图
2.3 与传统方法的对比
传统水利监测依赖孤立数据与人工分析，缺乏实时性与动态模拟能力。数字孪生通过实时数据融合（如传感器网络与卫星遥感）、预测性分析（AI驱动的风险预警）和动态优化（多场景模拟），显著提升决策效率与系统韧性。例如，丹江口工程中，数字孪生模型将表面变形监测时间缩短至传统方法的1/10，精度达±2 mm。
3.关键技术
3.1 智能感知系统
构建“天-空-地-水-工”多尺度感知网络，融合北斗卫星、无人机、测量机器人、水下传感器等设备，实现对水位、结构应力、水质等参数的“全时全域全态”监测。例如，MEMS传感器实时监测大坝应变，InSAR技术监测大范围地表形变，无人机航拍识别结构裂缝，多源数据通过时空配准与噪声过滤，为数字孪生提供高可靠性输入。
3.2 多源异构数据融合
针对水利数据多格式、多分辨率的特点，通过数据清洗、格式转换（如BIM模型转GIS兼容格式）和时空对齐，实现遥感影像、传感器数据流、设计图纸的无缝集成。采用数据同化算法（如卡尔曼滤波）动态更新模型参数，结合机器学习（如深度学习）挖掘数据关联，提升模拟精度。例如，丹江口水库通过融合气象、水文、结构监测数据，实现洪水演进与水质变化的分钟级动态模拟。
3.3 基于GIS-BIM的数字孪生建模
几何建模：利用无人机倾斜摄影构建工程区域三维地形，Revit等软件创建BIM模型，激光扫描获取隧道等复杂结构细节，通过CityGML标准实现模型轻量化与多细节层次（LOD）管理，平衡可视化精度与计算效率。
物理与行为建模：ANSYS模拟大坝结构应力，DHI-MIKE仿真水流运动，结合机器学习算法（如支持向量机）预测设备故障，通过多物理场耦合模型（如流固耦合）模拟极端工况下的系统响应。
规则建模：集成行业规范（如大坝安全评估标准）与专家知识，通过关联规则挖掘（如Apriori算法）生成预警阈值，实现自动化风险判定。
3.4 实时映射与云渲染技术
通过物联网协议（如MQTT）实现虚实数据实时同步，采用边缘计算预处理本地数据以降低云端负载。云渲染技术将复杂3D模拟任务分配至分布式计算节点，通过像素流传输实现终端轻量化访问，支持移动端实时查看工程状态。例如，丹江口工程利用云渲染技术实现大坝变形、水质分布的交互式可视化，决策响应时间缩短50%以上。
3.5 三维数据分布式存储与服务
采用分布式数据库（如HBase）存储海量时空数据，通过模型共享策略（如矩阵变换复用组件）减少冗余存储。基于OGC标准发布WMS、WFS等服务，支持跨平台数据调用，实现监测数据、模拟结果与业务流程的无缝对接。
4.应用案例：丹江口数字孪生工程
丹江口工程构建了包含信息基础设施、数字孪生平台、业务应用的六层架构，聚焦大坝安全、水质保障、地质灾害预测等场景。核心技术包括：
变形监测：测量机器人实时网络平差技术，精度达±2 mm，监测效率提升90%。
水动力学模拟：有限体积与有限差分混合算法，耦合溶质输运模型，实现污染物扩散的动态预测。
地质灾害预警：基于北斗定位的滑坡体多因素监测模型，结合有限元模拟预测变形趋势，准确率超85%。
4.2 应用效果与验证
结构安全：混凝土坝多物理场耦合模型准确预测应力分布，与实测数据吻合度达92%；土石坝湿化-蠕变耦合模型揭示长期变形规律，为维护计划提供依据。
水质安全：开发水溶性与非水溶性污染物扩散模型，结合拉格朗日粒子追踪法，实现突发污染事件的小时级影响评估。
地质灾害管理：陈家庄滑坡实时监测系统通过稳定性因子计算（Fs公式）与云计算，提前72小时预警潜在风险，较传统方法提前率提升60%。
5.结论与未来方向
数字孪生技术通过虚实融合为水利工程提供了智能化管理新范式，丹江口案例证实其在监测精度、预测能力和决策效率上的显著优势。当前挑战包括复杂物理过程建模误差、数据可靠性依赖及计算资源限制。未来研究需聚焦：
模拟技术：发展多物理场耦合、非线性动力学建模与不确定性量化方法。
数据集成：深化物联网-边缘计算协同，制定跨平台数据互操作标准。
新兴技术融合：基于数字孪生和领域大模型融合的水库大坝安全智能体。
全生命周期管理：拓展设计-施工-运维-退役的全链条应用，提升系统可持续性与韧性。
数字孪生技术将推动水利工程从“经验驱动”向“数据驱动”转型，为水资源高效利用与防灾减灾提供核心支撑。
