數(shù)字孿生模型正成焦點(diǎn)推動(dòng)BIM演進(jìn)

“數(shù)字孿生模型”一詞在基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)越來越流行。在接下來的一年到一年半時(shí)間內(nèi)，數(shù)字孿生模型將成為行業(yè)的熱門話題，其發(fā)展速度將超越建筑信息模型 (BIM)，以資產(chǎn)為中心的組織可以將其工程、運(yùn)營和信息技術(shù)集中到一個(gè)門戶中，或者融合到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/沉浸式體驗(yàn)中。這一切之所以能夠?qū)崿F(xiàn)，是因?yàn)閿?shù)字孿生模型融合了三維可視化、實(shí)景建模、混合現(xiàn)實(shí) (AR/VR)和巖土工程技術(shù)，因而能夠以沉浸式、集成的視角了解地下、地表與地上基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)。這樣就能夠制定更加明智的決策，從而提高網(wǎng)絡(luò)/服務(wù)可用性、確保監(jiān)管合規(guī)性，同時(shí)降低對(duì)環(huán)境的影響。

數(shù)字孿生模型是什么？

數(shù)字孿生模型是物理資產(chǎn)、流程或系統(tǒng)以及供我們了解性能并對(duì)性能進(jìn)行建模的工程信息的數(shù)字化表示。可以基于傳感器和持續(xù)勘測(cè)等多個(gè)來源實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型的持續(xù)更新，以近乎實(shí)時(shí)地呈現(xiàn)狀態(tài)、工況或位置。借助數(shù)字孿生模型，用戶能夠?qū)崿F(xiàn)資產(chǎn)可視化、檢查狀態(tài)、執(zhí)行分析并形成深度見解，從而預(yù)測(cè)和優(yōu)化資產(chǎn)性能。

數(shù)字孿生模型與BIM有何不同？

數(shù)字孿生模型正迅速超越 BIM，助力以資產(chǎn)為中心的組織融合其工程、運(yùn)營和信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)沉浸式可視化和分析可見性。這些功能之所以能夠?qū)崿F(xiàn)，是因?yàn)槿诤?D/4D 可視化、實(shí)景建模、混合現(xiàn)實(shí) (XR)和巖土工程方面的功能或技術(shù)，從而幫助團(tuán)隊(duì)獲得地上與地下基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)的沉浸式整體視圖。

數(shù)字孿生模型通常是“實(shí)時(shí)的”或“持續(xù)更新的”，從而突出了其與BIM的一些主要區(qū)別。數(shù)字孿生模型是實(shí)時(shí)的，因?yàn)樗鼈兂尸F(xiàn)了資產(chǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)、位置或?qū)嶋H狀況。通常通過整合來自持續(xù) (4D) 勘測(cè)、無人機(jī)或 LiDAR、傳感器和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 源的各種數(shù)據(jù)，以及與資產(chǎn)的實(shí)際位置和環(huán)境相關(guān)的巖土工程數(shù)據(jù)來進(jìn)行表現(xiàn)。數(shù)字孿生模型是持續(xù)更新的，它們會(huì)捕獲資產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)以及工程數(shù)據(jù)的變化。用戶借助這些功能能夠與數(shù)字孿生模型進(jìn)行交互，能夠預(yù)測(cè)和回顧何人在何時(shí)做過哪些變更。數(shù)字孿生模型需要“環(huán)境”“事件順序表”以及組件。

簡單來說，數(shù)字孿生模型是來自不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫的數(shù)據(jù)的組合或聯(lián)合，包括文檔、圖紙、規(guī)范、照片、實(shí)景模型、IoT 源、工作訂單和維護(hù)記錄。數(shù)字孿生模型是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用的理想平臺(tái)，可幫助形成深度見解，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)做出有關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)的更明智的決策。

數(shù)字孿生模型具有哪些優(yōu)勢(shì)？

數(shù)字孿生模型跨越資產(chǎn)全生命周期。對(duì)于資本支出項(xiàng)目，項(xiàng)目數(shù)字孿生模型提供了無風(fēng)險(xiǎn)的方式，用供應(yīng)鏈模擬施工、物流和制造順序，并優(yōu)化客流設(shè)計(jì)，使項(xiàng)目參與方能夠清晰了解洪水或極端天氣狀況發(fā)生時(shí)緊急疏散和恢復(fù)能力。對(duì)于運(yùn)營支出項(xiàng)目，性能數(shù)字孿生模型將真正成為組織的3D/4D 運(yùn)營系統(tǒng)，跟蹤資產(chǎn)基于時(shí)間的變化。

此外，我們借助應(yīng)用人工智能 (AI)和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)，設(shè)想了沉浸式數(shù)字化運(yùn)營。數(shù)字孿生模型將有助于實(shí)現(xiàn)分析可見性和幫助團(tuán)隊(duì)形成深度見解，從而提高運(yùn)營人員的工作效率，幫助他們預(yù)測(cè)和規(guī)避問題，并快速做出反應(yīng)。借助無人機(jī)、機(jī)器人以及基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用，我們?cè)O(shè)想通過實(shí)時(shí)的數(shù)字孿生模型來實(shí)現(xiàn)檢查任務(wù)的自動(dòng)化，使專家能夠遠(yuǎn)程進(jìn)行檢查，從而大幅提高生產(chǎn)率，并充分利用與稀缺資源相關(guān)的知識(shí)。

數(shù)字孿生模型將改變基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)、交付和管理。數(shù)字孿生模型將讓我們能夠?yàn)樽訉O后代建設(shè)更具快速恢復(fù)能力和更可持續(xù)的基礎(chǔ)設(shè)施。信息的可訪問性越強(qiáng)，平臺(tái)越開放，數(shù)據(jù)被重新利用和創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會(huì)就越大。