Page 35 - 水利水电工程施工管理概论

第一章 水利水电工程智慧管理——以数字孪生流域建设为例

全面、准确、完整要求的前提下，以实时数据流方式按需供给几何模型、机理模
型、数据模型、知识模型、业务模型等多维度多尺度模型，支撑更为精确全面的
流域结构、功能和行为的动态呈现和可视化表达，更准确地实现动态监测、态势
诊断、趋势预判、虚实互动等核心功能。

（五）流域知识融合供给能力
数字孪生流域能够从 Word、Excel、PPT、csv 或 JSON、XML、HTML 等文
件进行导入、读取和存储，解析成流域的概念、实体、事件、关系等相关知识源。
能够提供自然语言处理、知识抽取、知识融合和知识加工能力，以及集成表示学

习、关系推理、属性推理、事件推理、路径计算、比较算法等模型能力。具有稳
定高效的知识谱图架构以灵活适应流域资源优化配置、生态环境保护、工程安全
运行等不同应用场景需求。
（六）流域模拟仿真推演能力

数字孪生流域能够在虚拟流域空间中通过数据建模和事态拟合进行某些特定
事件的评估、计算、推演，同时具备预测流域未来运行态势的能力，即给定外部
环境信息，数字孪生流域模型能够对流域特性进行较高准确度的计算推演，结果
可用于防汛态势诊断、治理决策方案优化等应用场景。与物理流域相比，虚拟流

域具有可重复性、可逆性，全景数据可采集、重建成本低、试验后果可控等特性。
通过提供空间类模拟仿真、流程类模拟仿真、空间 - 流程综合类模拟仿真等能力，
可以为流域规划、应急处置等方案的评估与优化提供细化的、量化的、变化的、
直观化的分析与评估结论。

（七）孪生自主学习优化能力
数字孪生流域模型系统可以利用深度学习、强化学习、对抗学习、粒子滤波、
集合卡尔曼滤波等在线学习算法，融合领域知识和专业模型，利用实时采集流域
数据更新模型计算边界条件，实现孪生模型的结构和参数的自我学习和持续优化，

实现高精度的仿真模拟。

二、数字孪生流域的关键技术

（一）科学问题

结合数字孪生流域概念、内涵、特征，围绕数字孪生流域基本模型和核心能力，
将制约数字孪生流域构建的核心科学问题归纳为两方面：一方面是如何实现物理

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