基于數字孿生技術的堤防安全監管系統設計

楊 榕

(廣東粵水信息科技有限公司，廣東 廣州 510610)

堤防可以防御洪水泛濫，保護居民、田廬和各種建設，限制分洪區(蓄洪區)、行洪區的淹沒范圍，圍墾洪泛區或海灘，增加土地開發利用的面積，抵擋風浪或抗御海潮，約束河道水流，控制流勢，加大流速，以利于泄洪排沙[1]。近年來，政府加大了堤防建設改造力度，提高了部分堤段的防洪能力。但由于堤線漫長，影響堤防安全的因素復雜，不僅僅只有洪水等自然因素，還包括地質、結構、環境和人為因素等[2]，堤防安全管理的難度很大，潰堤事件也時有發生。因此，堤防安全監管系統的設計和實施就顯得尤為重要。

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、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體全生命周期過程[3]。

本文旨在探討數字孿生技術在堤防安全管理上的應用，重點從變形和滲流兩方面對堤防的安全進行分析和預警。依托孿生系統強大的技術支撐，可以更加全面精準地掌握堤防運行狀況及變化趨勢，仿真模擬預測各種變化情景下的后果，優化選擇最優決策方案。首先，本文將介紹基于數字孿生技術的堤防安全監管系統的總體架構，然后從數據底板、模型平臺、知識平臺及堤防安全“四預”應用4個方面介紹系統詳細設計方案。

1 系統架構

基于數字孿生技術的堤防安全監管系統總體框架具體組成部分涵蓋基礎設施、數字孿生平臺、智慧應用等內容，同時，通過建立貫穿各個層次的信息安全保障體系、標準體系，保障系統運行安全穩定。信息化基礎設施是智慧水利建設的基礎，包括監測感知網、通信網絡、服務器資源等基礎設施；數字孿生平臺是智慧水利建設的核心與關鍵，包括數據底板、模型平臺和知識平臺[4]；智慧應用主要包括堤防“四預”應用[5]，調用數字孿生平臺和信息化基礎設施提供的算據、算法、算力等資源，實現堤防安全預報預測、堤防安全監控預警、堤防安全調度模擬演練和堤防安全預案管理，發揮數字孿生技術在工程安全管理方面的重要作用。本文重點從數據底板、模型平臺、知識平臺、堤防安全“四預”應用幾個方面來論述系統的設計。系統總體架構如圖1所示。

圖1 基于數字孿生技術的堤防安全監管系統總體架構

圖2 邊坡累積位移-時間曲線

2 數據底板

2.1 數據資源

2.1.1地理空間數據

地理空間數據作為可視化場景展示的底座和模型計算的基礎，主要任務包括采用衛星遙感、無人機傾斜攝影、激光雷達掃描建模等技術，構建管理區域內的數字高程模型(DEM，Digital Elevation Model)、正射影像圖(DOM，Digital Orthophoto Map)、傾斜攝影模型、水下地形等，采用BIM技術[6]構建堤防及其附屬結構、機電設備的BIM模型。

2.1.2物聯監測數據

物聯感知設備采集的物聯監測數據，實現對物理世界的狀態感知，并為機理模型構建提供數據基礎，主要包括水位、流量、雨量、變形、滲流、閘門啟閉、視頻等數據。

2.1.3業務管理數據

業務管理數據實現對物理世界的運行感知，也為工程安全評估分析提供數據基礎，主要包括運行管理數據、巡查養護數據、監督檢查數據、調度數據等。

2.2 物聯網平臺

物聯網平臺實現“智能感知”的承上啟下作用，對下接入各種感知設備終端，對上支撐各個智慧應用，成為一個監測信息的聚合地，實現統一收集統一分發的能力。

物聯網平臺[7]為工程全生命周期提供支撐服務，實現對各種智能感知設備，包括水位、雨量、變形、滲流、視頻的統一接入、統一管理，同時接收和存儲接收到各種感知監測數據，為上層的智慧應用提供有力的支撐。

2.3 大數據平臺

隨著系統的持續運行，將產生海量的數據，包括基礎數據、地理空間數據、物聯監測數據及業務管理數據，通過建設大數據平臺，從而具備對這些數據進行采集、存儲、治理、分析、可視化展現的能力。主要包括數據采集和數據治理兩大塊功能。

2.3.1數據采集功能

數據采集功能負責從外部系統按配置接入數據并對數據進行數據抽取、數據清洗、校驗和數據轉換等操作以保證采集的數據正確、可靠、有效；支持結構化數據、半結構化數據、非結構化數據、流式數據等多種數據采集與接入。

2.3.2數據治理功能

數據治理功能對各類元數據提供統一的集中管理及數據質量治理服務，同時提供元數據管理、數據質量管理以及數據生命周期管理，包括元數據采集、血緣影響分析、數據質量校驗、質量分析評估、過期數據刪除等能力。

3 模型平臺

3.1 堤防安全評估分析模型

對堤防安全現狀及趨勢進行評估分析，需從其滲透穩定性、滑坡位移變形同時結合動力學特性進行多層次的分析評估，綜合運用滲透穩定性評價模型和形變模型評價模型兩種模型，通過兩種模型對滲透壓力、位移等相關監測數據的綜合計算分析，最終達到準確評估堤防安全穩定性。

3.1.1滲透穩定性評價模型

堤壩是擋水建筑物，它和滲流并存，有堤壩就有滲流。滲透變形是一種復雜的水文地質現象，滲透變形不僅取決于土的不均勻系數、土粒直徑和顆粒級配，而且也和土的密度、滲透性有關。

堤壩的壩體和壩基滲流監測是堤壩運行監測中不可缺少的重要內容。在壩體和壩基的適當部位對壩體各點滲透壓力的大小進行準確監測，以及堤防典型斷面的滲流狀況?；跐B透穩定性評價模型，構建滲透穩定性評價指標、預警關鍵指標體系。對堤壩的浸潤線、滲透規律、滲透壓力數據及相關監測數據進行綜合分析，將實測的浸潤線與設計浸潤線進行比較，對堤壩的滲透穩定性進行評價。

3.1.2形變穩定性評價模型

對于堤防安全問題，位移變形監測是重要的一環。堤防滑坡的產生發展是一個由量變到質變的漸進式演變過程，其累積位移-時間曲線具有3階段演化特征：初始變形、等速變形和加速變形階段。

形變穩定性評價模型是解決基于多點位移監測數據進行滑坡變形空間評價和預測的方法。針對堤防滑坡形變演化規律，通過相對位移速率比的方法對位移相關數據進行綜合分析，研究判定滑坡體上各點變形階段的相對位移速率比標準，判斷演化階段，為堤防的安全評估提供工具。

3.2 模擬仿真引擎

模擬仿真引擎是實現數據底板、堤防安全評估分析模型在應用中使用的主要工具。

基于數字孿生應用場景的智能模擬仿真引擎，實現實時數據驅動仿真、算法訓練及驗證，支撐模型算法的版本管理、參數配置、組合裝配、加載調用、計算跟蹤、訓練優化、模型迭代管理，面向不同業務、不同場景、不同目標，指導賦能業務場景。

模擬仿真引擎提供數據底板數據加載、場景管理、仿真建模、空間分析、仿真計算、三維渲染、特效處理、模型輕量化等服務能力，具備以數字驅動虛擬對象運轉的能力，實現物理工程的同步直觀表達、工程運行全過程高保真模擬，支撐數字孿生體與物理體的交互分析，支持工程安全評估分析模擬仿真、工程安全前瞻預演、工程安全應急預案動態模擬等。

模擬仿真引擎基于可動態拓展的云端與邊緣端服務，高效利用網絡、計算、存儲、分布式計算等計算機資源，提供的SDK以標準接口的方式對已構建的模型進行封裝并注冊至模型庫，實現利用模型編排進行模型功能耦合，包括計算拓撲關系，數據對接等，并可進行服務發布?；谶吘壎?云端協同體系的仿真模擬引擎，可以實現專業模型的實例化驗證與不斷迭代生長。

4 知識平臺

4.1 知識庫

構建業務規則、專家經驗、歷史案例、調度方案預案等知識庫，并不斷積累更新。

業務規則庫主要包括相關法律法規、規章制度、技術標準、管理辦法、規范規程等，專家經驗庫主要包括括堤防隱患分析、設備檢修、堤防安全評估分析等專業知識，歷史案例庫主要包括重要控制斷面流量小于最小下泄流量、超標洪水、潰堤等經典案例，調度方案預案主要包括堤防和水閘工程防汛預案、水閘工程調度預案、堤防和水閘防汛抗旱應急預案、堤防和水閘超標準洪水防御預案等。

4.2 知識圖譜

理清各類水利對象基礎信息及其相互之間的空間關系、水流關系、管理關系等，并在知識庫構建的基礎上，利用知識圖譜技術，經過知識表示、抽取、融合、推理和存儲等過程，提取出水利知識要素，構建知識圖譜，利用可視化的圖譜形象地展示堤防運行過程中的核心實體對象結構、從預報調度到模擬過程中關聯的知識結構以及整體知識架構，達到多學科融合目的，服務于堤防安全管理。

4.3 知識引擎

知識引擎主要實現將知識庫與業務應用緊密結合，為工程安全分析和供水調度決策提供支撐。應實現知識語義提取、知識推理、知識更新、集成應用等。

水利知識引擎主要實現水利知識表示、抽取、融合、推理和存儲等功能。

知識表示利用人機協同的方式構建水利領域基礎本體和業務本體，實現陳述性和過程性知識表示；知識抽取采用統計模型和監督學習等方法，結合場景配置需求和數據供給條件，構建實體—關系三元組知識，并抽取各類水利對象實體的屬性，對水利領域實體類別及相互關系、領域活動和規律進行全方位描述；知識融合針對多源知識的同一性與異構性，構建實體連接、屬性映射、關系映射等融合能力；知識推理通過監督學習、半監督學習、無監督學習和強化學習等算法，構建水利推理性知識；知識存儲采用圖計算引擎管理和驅動水利知識，實現超大規模數據存儲。

5 堤防安全“四預”應用

5.1 堤防安全預報

5.1.1工程安全預報預測

結合水文預報結果，通過水位、流量的預報，基于堤防安全評估分析模型，對工程安全的態勢進行預測，包括滲透狀態、形變狀態隨時間的變化過程預報預測。

5.1.2預報結果模擬仿真

將水位、流量過程動態的展示在二維地圖或三維空間模型上，同時展示堤防滲透狀態、形變的變化過程。基于BIM模型，可通過在BIM模型上進行不同顏色的渲染，孿生展示堤防浸潤線的變化過程，位移的變化過程。

5.1.3預報成果管理

對歷次預報成果進行管理存檔，具有增刪查改等多種功能，并可導出電子文檔。通過實時監測結果與預報結果的對比分析，評估預報模型的準確性，對模型參數進行自動校正。

5.2 堤防安全預警

5.2.1堤防安全預警信息展示

預警是基于定義好的閾值進行數據匹配并得出結論。針對當前堤防安全監測數據及堤防安全分析模型預報預測的結果，在地圖上顯示監測站點的空間分布，并基于預報數據展示監測數據的變化范圍，顯示在地圖上，通過對超警斷面的不同顏色渲染以呈現預警效果。

可查看堤防安全監測站點列表，并針對每個站點展示實時及預報時段內的滲流、位移等信息，以表格或圖表方式進行展示，對于超警情況進行突出顯示。

5.2.2預警配置

提供圖形化界面來設置超警設置的閾值。包括確定預警要素、預警等級、預警閾值等，支持通過固定值或通過簡單邏輯來進行預警設定。

5.2.3預警發布

根據預警配置，自動選擇發送的信息模板、范圍和對象，可以設定在特定的條件下自動發送，也可以在特定情況下手動設定發送的信息內容、范圍和對象并發送。可實現短信、微信等多種信息發布渠道的預警發布。

5.2.4信息模板設置

可以對信息模板進行編輯，根據不同的預警情況，可以選擇不同的信息模板，實現信息發布的靈活定制。

5.2.5堤防安全預警事件管理

記錄堤防安全預警事件，根據其預警條件、響應級別、預警處置事件結果和善后處置方法進行統一歸檔管理，支撐知識庫的優化迭代。

5.3 堤防安全預演

5.3.1堤防安全預演

在歷史洪水或設計洪水條件下，結合水文模型、GIS地圖和三維建模成果，以洪水動態演進的過程為背景，基于堤防安全評估分析模型，展示堤防安全等級的變化過程，以不同顏色的圖標標注區分不同區域的安全狀況，更直觀的展示風險范圍的變化情況?；贐IM模型，可在堤段的三維可視化環境下直觀展示浸潤線的變化過程、位移的變化過程、安全等級的變化過程，通過三維渲染技術，以不同顏色的渲染體現堤防的風險程度。

5.3.2預演結果后評價數據

利用實時監測數據及洪水后評價分析數據，對預演過程進行復盤分析，分析模型的誤差，方便用戶提取誤差產生的原因，為后期預演優化提供基礎。

5.4 堤防安全預案

5.4.1預案電子化

將管理單位的紙質版預案進行電子化管理，方便管理部門不受時間和空間限制，快速查閱預案。

5.4.2預案職責管理

梳理各業務部門的職責，建立各部門與預案中對應職責的關聯關系，方便業務部門通過系統提供的各類檢索功能，快速檢索本部門的職責及工作范圍，有效加強部門間協作。

5.4.3調度方案智能比選

基于結構化的電子方案預案、業務規則、歷史案例及專家經驗，利用知識引擎，智能篩選最優的幾個調度方案供用戶參考，為調度決策及實施提供理論依據。

5.4.4預案運用分析

對預案的歷史使用記錄進行管理，及歷史調度記錄，數據來源包括紙質調度記錄及系統生成的數據。

支持對調度信息的錄入、查詢，并可查看詳細的調度方案。結合歷史場景進行綜合分析，對預案運用的效果進行評估。

6 結語

基于數字孿生技術的具有“四預”功能的堤防安全監管系統，其優勢在于以三維可視化技術實現物理世界中堤防安全狀況的高保真映射，以專業模型為基礎在三維空間模型上模擬仿真堤防安全演變趨勢，達到風險點仿真預演、超前預警，防患于未然，從而全面提升管理數字化、網絡化、智能化水平[8-10]，為新階段水利高質量發展提供有力支撐和強力驅動。

在系統實施的過程中，應當重視和加強新一代信息技術與水利業務的深度融合。需重點解決數據底板的加載性能問題，探索智能算法及深度學習等非線性數學模型在安全評估分析上的應用[11]，加強安全評估分析模型的實時計算能力，提升專業知識庫的深化應用，切實滿足堤防安全管理的智慧化管理需要。