水工程數(shù)字孿生體系架構(gòu)研究

方衛(wèi)華，楊浩東，鄭福壽

（1.水利部南京水利水文自動(dòng)化研究所，江蘇 南京 210012；2.江蘇省水旱災(zāi)害防御調(diào)度指揮中心，江蘇 南京 210029）

1 概述

數(shù)字孿生是當(dāng)前水工程研究的熱點(diǎn)［1-2］。張綠原等［3］給出了數(shù)字孿生工程需要關(guān)注解決的重點(diǎn)問題和應(yīng)用場景，張社榮等［4］詳細(xì)闡述了未來數(shù)字孿生水工程的重點(diǎn)研究方向，為提高水電工程設(shè)計(jì)施工一體化水平，彌補(bǔ)水利信息化短板提供技術(shù)指引；蔣亞東等［5］探討了數(shù)字孿生技術(shù)在水利工程運(yùn)行管理中的應(yīng)用；饒小康等［6］從管理角度探討了數(shù)字孿生體的建設(shè)所涉及的宏觀技術(shù)。上述研究為數(shù)字孿生水利工程提供了參考。隨著數(shù)字孿生水工程建設(shè)試點(diǎn)的推進(jìn)，人們迫切需要獲得水工程數(shù)字孿生的體系架構(gòu)。

本文以水閘工程為例，在給出總體框架的基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)流為主線，以模型方法為重點(diǎn)，搭建數(shù)字孿生水工程體系，從而為明確水工程數(shù)字孿生建設(shè)和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)提供參考。

2 架構(gòu)搭建

2.1 整體框架

數(shù)字孿生工程是基于實(shí)體物理工程的材料結(jié)構(gòu)、賦存環(huán)境、荷載條件及其信息實(shí)時(shí)感知建立的一套包括感知、模型、通信、數(shù)據(jù)庫、算法和控制的系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)物理工程安全及運(yùn)行控制特征的同步高保真展示、特征量快速精準(zhǔn)提取、實(shí)時(shí)響應(yīng)同步、運(yùn)行狀態(tài)精準(zhǔn)預(yù)報(bào)、隱患特征同步識(shí)別、安全狀態(tài)在線評(píng)估、運(yùn)行狀態(tài)等價(jià)控制、運(yùn)行維護(hù)決策智能支持、人機(jī)可視化高效便捷等目的。水工程體系框架見圖1，其中數(shù)字孿生工程是聯(lián)系物理工程（圖中以水閘為例）和人（包括系統(tǒng)運(yùn)行管理人員和行業(yè)專家等）的橋梁和紐帶。

圖1 數(shù)字孿生水工程體系架構(gòu)

2.2 建設(shè)步驟及模型方法

通過數(shù)據(jù)或信息流可以更清晰地展示水工程數(shù)字孿生建設(shè)的完整體系，突出關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如圖2所示。

圖2 數(shù)字孿生水工程數(shù)據(jù)（信息）流

為保證數(shù)字孿生工程與物理實(shí)體在結(jié)構(gòu)安全度、性態(tài)響應(yīng)和操作上的一致性、同步性和直觀性，有必要對(duì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行解釋。

2.2.1 資料收集及數(shù)據(jù)底板建設(shè)

收集與數(shù)字孿生建設(shè)目的相關(guān)的物理工程結(jié)構(gòu)材料、建設(shè)運(yùn)行、水文地質(zhì)和失事影響等數(shù)據(jù)信息并進(jìn)行對(duì)比、校驗(yàn)、整理和數(shù)據(jù)庫錄入，作為預(yù)訓(xùn)練樣本或反演同化初始或約束條件；同時(shí)根據(jù)可能采取的理論方法、數(shù)學(xué)模型、數(shù)值計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范確定所需要的知識(shí)、參數(shù)和數(shù)據(jù)，結(jié)合工程可能的荷載環(huán)境、失效路徑、失事后果和運(yùn)行維護(hù)確定需要監(jiān)測、檢測和收集的物理量及其時(shí)空采樣率，從而為感知、運(yùn)行維護(hù)和控制系統(tǒng)選型、部署和運(yùn)行提供依據(jù)。

2.2.2 算法模型庫構(gòu)建

數(shù)字孿生工程算法模型包括安全監(jiān)控、運(yùn)行維護(hù)、除險(xiǎn)加固、應(yīng)急響應(yīng)等方面的預(yù)報(bào)、預(yù)警、診斷、仿真、控制、展示等算法和模型。為敘述方便，將建模類別分成工程安全分析與可靠度評(píng)估、預(yù)測預(yù)警與后果推演、人機(jī)交互以及可靠高效控制4 種類別。根據(jù)各類模型特點(diǎn)分別采用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，模型必須與工程結(jié)構(gòu)材料以及其時(shí)空演化特征相匹配，算法必須符合實(shí)際情況相應(yīng)的物理規(guī)律，在迭代過程中保證守恒性、收斂性、魯棒性和泛化性。

2.2.3 理論和方法成熟性判別

根據(jù)邏輯分析嚴(yán)密程度、對(duì)物理水工程實(shí)際的描述能力、假設(shè)的合理性和已推廣應(yīng)用情況判別建模理論是否成熟。若建模理論成熟，則根據(jù)方法與模型對(duì)具體水工程的針對(duì)性、匹配性結(jié)合推薦算法和專家經(jīng)驗(yàn)，初步選擇相應(yīng)的算法，通過實(shí)際計(jì)算結(jié)果從計(jì)算精確度、收斂穩(wěn)定性和魯棒性等方面確定相應(yīng)的理論方法，并根據(jù)相應(yīng)的理論方法構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)值模型和深度學(xué)習(xí)預(yù)處理模型。

2.2.4 計(jì)算方法選擇與確定

根據(jù)工程地質(zhì)、結(jié)構(gòu)材料、運(yùn)行維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估選擇適合具體工程實(shí)際的計(jì)算方法，保證計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況一致。為提高計(jì)算精度和保證響應(yīng)時(shí)間，根據(jù)計(jì)算復(fù)雜度選擇相匹配的算力，算力采用端邊云協(xié)同以及任務(wù)卸載機(jī)制完成。為保證孿生的同步性要求，計(jì)算可采用云計(jì)算、并行和集群計(jì)算完成，同時(shí)結(jié)合NPU、GPU 等硬件以及前端采用輕量化深度學(xué)習(xí)模型專用神經(jīng)芯片、FPGA 以及嵌入式系統(tǒng)，對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型配置tinyML 及TensorFlow Lite，在Arduino 和超低功耗微控制器上部署模型。

方法選擇及確定是根據(jù)上一步所確定的模型種類尋找相匹配的自適應(yīng)魯棒自動(dòng)求解方法，包括偏微分方程組的守恒格式、非參數(shù)和半?yún)?shù)模型的建立和估計(jì)。其中偏微分方程組的求解方法包括等價(jià)形式和數(shù)值離散方法，等價(jià)形式包括變分形式、積分形式、相場形式和近場動(dòng)力學(xué)形式；數(shù)值離散方法包括方程離散和網(wǎng)格選擇，方程離散包括差分法、加權(quán)殘值法、區(qū)域分解法、配點(diǎn)法、移動(dòng)最小二乘法；網(wǎng)格選擇根據(jù)模擬精度和匹配性選擇有限元法、邊界元法、無限元法或有限體積法，或進(jìn)行組合與改進(jìn)，組合包括多種網(wǎng)格組合的子結(jié)構(gòu)法和區(qū)域分解法，改進(jìn)包括多重網(wǎng)格法、分層基法、BPX法，同時(shí)選用等幾何分析法用于減少邊界離散誤差，選用依賴度低的物質(zhì)點(diǎn)法用于減少對(duì)網(wǎng)格的依賴性，對(duì)應(yīng)力集中部位采用無網(wǎng)格法離散；離散網(wǎng)格初期根據(jù)竣工資料和實(shí)測數(shù)據(jù)完成，離散網(wǎng)格后期根據(jù)感知系統(tǒng)測量的水工程結(jié)構(gòu)實(shí)際尺寸和材料分區(qū)采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)自動(dòng)生成。

2.2.5 定解條件/樣本完備性判別

當(dāng)樣本不足時(shí)可采用遷移學(xué)習(xí)、樣本生成／樣本增強(qiáng)或小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，分析問題解決模型的定解條件和樣本是否滿足求解要求，若滿足，則建立情景再現(xiàn)模型、安全分析模型、預(yù)測預(yù)警模型和人機(jī)交互模型的自適應(yīng)多尺度數(shù)值模型、動(dòng)態(tài)遞推自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、混合驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)同化模型、信息融合預(yù)警預(yù)測模型和虛擬動(dòng)態(tài)三維顯示模型；否則，樣本數(shù)量不足或位置不合理時(shí)先通過感知系統(tǒng)增強(qiáng)感知，當(dāng)感知系統(tǒng)所獲結(jié)果仍然不能滿足定解條件需要時(shí)，則對(duì)樣本進(jìn)行增強(qiáng)處理，處理方法包括：通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、變分方法和擴(kuò)散模型進(jìn)行樣本生成或樣本增強(qiáng)；通過數(shù)據(jù)同化、分形克里格協(xié)同插值計(jì)算樣本填充。若上述2 種增加樣本的方法仍不能滿足求解或參數(shù)估計(jì)要求，則采用零樣本學(xué)習(xí)適應(yīng)無樣本情況，采用小樣本學(xué)習(xí)適應(yīng)少樣本情況；采用稀疏建?；蜇惾~斯建模進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模；采用仿生算法、抗差估計(jì)、同倫方法和正則化方法進(jìn)行參數(shù)反演；采用遷移學(xué)習(xí)、知識(shí)蒸餾、模型裁剪等適應(yīng)不同工況和模型應(yīng)用場景的變化。

依據(jù)處理后的問題解決模型建立自適應(yīng)混合驅(qū)動(dòng)多尺度數(shù)值模型和動(dòng)態(tài)遞推自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，自適應(yīng)混合驅(qū)動(dòng)多尺度數(shù)值模型依據(jù)誤差界要求自動(dòng)調(diào)整離散節(jié)點(diǎn)和計(jì)算步長，動(dòng)態(tài)遞推自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型依據(jù)采樣速率、數(shù)據(jù)誤差和泛化能力自動(dòng)調(diào)整時(shí)空窗口和模型類型。

2.2.6 預(yù)處理模型建立及模型檢驗(yàn)

所構(gòu)建的數(shù)字孿生工程與實(shí)測響應(yīng)必須滿足相應(yīng)的要求，結(jié)構(gòu)化實(shí)測數(shù)據(jù)、數(shù)值模擬計(jì)算結(jié)果以及預(yù)測值之間的相對(duì)最大誤差應(yīng)滿足：工程及基礎(chǔ)溫度1%、水工程及基礎(chǔ)變形2%、工程及基礎(chǔ)滲流壓力3%、工程及基礎(chǔ)應(yīng)力5%；水工程隱患細(xì)部構(gòu)造超高分辨率圖像清晰度不小于4 K；實(shí)時(shí)生成全彩高質(zhì)量全息圖1080 p分辨率；實(shí)景現(xiàn)實(shí)外觀表現(xiàn)一致；多種感知手段獲取信息協(xié)調(diào)；非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的可視化滿足可理解性、直觀性、形象性和易鑒別性的專家評(píng)審要求；通過云計(jì)算和并行計(jì)算加快計(jì)算速度和人機(jī)交互效率，通過任務(wù)加卸載優(yōu)化調(diào)度算法協(xié)調(diào)后臺(tái)運(yùn)行，采用提前規(guī)劃、預(yù)先計(jì)算存儲(chǔ)以提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，使得結(jié)構(gòu)化信息響應(yīng)滯后時(shí)間0.1 s，非結(jié)構(gòu)化信息響應(yīng)滯后時(shí)間0.1 s。

2.2.7 模型庫更新

數(shù)字孿生要求模型庫不僅涵蓋當(dāng)前工程及賦存環(huán)境、工程結(jié)構(gòu)控制以及運(yùn)行維護(hù)的現(xiàn)時(shí)狀態(tài)，而且還要考慮上述工況和狀態(tài)的可能變化，特別是根據(jù)工程風(fēng)險(xiǎn)選擇配置相應(yīng)的模型，如對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)水工程，應(yīng)在模型庫配置時(shí)候配置更多的考慮極端情況的模型，同時(shí)跟蹤國際最新研究成果，實(shí)時(shí)更新模型庫，使得新模型結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)安全分析及可靠度評(píng)估更及時(shí)更準(zhǔn)確、預(yù)測預(yù)警與后果推演更快速更精準(zhǔn)、人機(jī)交互以及高可靠性控制更可靠、更直觀、更快捷。

模型庫存儲(chǔ)的模型包括：數(shù)值計(jì)算的網(wǎng)格/節(jié)點(diǎn)已經(jīng)完成優(yōu)化，只需輸入需要計(jì)算的荷載條件/邊界條件/截止時(shí)間即可完成計(jì)算；對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)/同化等模型已經(jīng)完成預(yù)訓(xùn)練，只需進(jìn)行精細(xì)化訓(xùn)練/遷移學(xué)習(xí)/或直接喂入輸入樣本即可得到所需輸出。依據(jù)分析結(jié)果可進(jìn)行水工程安全預(yù)警，判斷水工程是否安全，若水工程安全，則將水工程安全狀態(tài)信息存入成果庫，通過人機(jī)交互設(shè)備將水工程結(jié)構(gòu)狀態(tài)、響應(yīng)狀態(tài)和現(xiàn)場場景根據(jù)需要和設(shè)置可視化定量展示、實(shí)景展示和XR 展示；否則需要通過正演計(jì)算和災(zāi)害鏈分析得到危險(xiǎn)后果的估計(jì)結(jié)果，依據(jù)危險(xiǎn)后果的級(jí)別和嚴(yán)重程度進(jìn)行水工程安全預(yù)警，并將后果根據(jù)需要進(jìn)行XR 展示。其中正演計(jì)算和災(zāi)害鏈分析就是采用潰壩洪水分析、洪水淹沒分析和損失評(píng)估一體化序貫分析。

2.3 端邊云協(xié)同架構(gòu)

數(shù)字孿生工程建設(shè)是一個(gè)大型系統(tǒng)工程，涉及算據(jù)、算法、算力之間的相互支撐和協(xié)調(diào)，為確保系統(tǒng)運(yùn)行流暢并達(dá)到對(duì)工程安全及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)預(yù)警、對(duì)可能的狀況和調(diào)度控制方案做到預(yù)演并給出針對(duì)性的預(yù)案，一旦出現(xiàn)情況能及時(shí)響應(yīng)并給出針對(duì)性的建議，從而更好地輔助決策甚至智能決策，需采用端-邊-云協(xié)同架構(gòu)。

2.3.1 端

（1）工程狀態(tài)感知端

根據(jù)工程安全風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)中高風(fēng)險(xiǎn)建筑物及其影響區(qū)域，采用傳統(tǒng)點(diǎn)線監(jiān)測、檢測傳感器以及新型雷達(dá)、多光譜、視頻圖像、紅外微光的先進(jìn)感知手段，通過協(xié)調(diào)監(jiān)測與檢測，人工巡查與自動(dòng)化巡查，固定與移動(dòng)，點(diǎn)線面體之間各類空、天、地上、地下、水上、水下的各類傳感器實(shí)現(xiàn)工程安全工作運(yùn)行狀態(tài)以及失事演化過程的全面、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)和連續(xù)感知。

（2）人機(jī)交互端

人機(jī)交互子系統(tǒng)包括鍵盤、拾聲器/麥克風(fēng)、攝像機(jī)、觸摸屏、顯示器、屏幕和投影儀。人機(jī)交互系統(tǒng)是一個(gè)分布式分散系統(tǒng)，其部署包括控制室機(jī)房內(nèi)、水工程廊道及壩面壩頂、潰壩下游影響區(qū)、有人駕駛飛機(jī)或船舶以及手持式移動(dòng)終端。

（3）對(duì)外接口端

對(duì)外接口包括知識(shí)采集、指令接收以及信息上傳等接口端，其中包括收集外界最新相關(guān)知識(shí)和工程案例、最新當(dāng)?shù)睾蜕嫌螝庀笏男畔⒌取?/p>

（4）閘門控制端

通過進(jìn)出庫水量控制從而控制水工程水位及其變化速率，實(shí)現(xiàn)水工程調(diào)度通常是通過閘門實(shí)現(xiàn)的。閘門控制端包括啟閉機(jī)、卷揚(yáng)機(jī)等閘門控制設(shè)備設(shè)施。上述控制指令通過工程安全約束和最優(yōu)化調(diào)度實(shí)現(xiàn)。

（5）減震控制端

包括阻尼、減震、摩擦、隔震、導(dǎo)流等主動(dòng)半主動(dòng)減震設(shè)備設(shè)施。

（6）報(bào)警疏散設(shè)備設(shè)施控制端

通過配置高音喇叭、蜂鳴器等聲光報(bào)警設(shè)備設(shè)施，同時(shí)包括疏散路線指示、夜間應(yīng)急電源、應(yīng)急通信和應(yīng)急線路照明等終端。

2.3.2 邊緣計(jì)算

為適應(yīng)水工程惡劣現(xiàn)場環(huán)境，尤其降低通信成本和低帶寬要求，實(shí)現(xiàn)在線快速計(jì)算、識(shí)別、優(yōu)化調(diào)度等功能，采用遷移學(xué)習(xí)、輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或裁剪結(jié)構(gòu)、聯(lián)邦計(jì)算技術(shù)，通過嵌入式系統(tǒng)、FPGA、智能芯片等邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)現(xiàn)地快速提供計(jì)算結(jié)果。

（1）工程安全狀態(tài)感知

隨著遙感，包括雷達(dá)、多光譜、視頻圖像、紅外微光的先進(jìn)感知手段的不斷應(yīng)用，如何優(yōu)化調(diào)度各類傳感器，或?qū)崿F(xiàn)圖像畸變校正、傾斜校正、幅面校正、拱形校正、圖像拼接、尺寸標(biāo)定、圖形描繪、裂縫抽取、計(jì)算寬度、長度/直方圖/DXF 輸出等功能都需要邊緣計(jì)算的支持。

（2）人機(jī)交互端

人機(jī)交互不僅包括鍵盤、麥克風(fēng)/拾音器、視頻探頭及相機(jī)的控制和干擾信號(hào)的除去，同時(shí)也包括機(jī)器讀取人的行為如手勢、眼球、表情、肢體行為的理解。

（3）對(duì)外接口端

對(duì)外知識(shí)的爬取、摘要提取、文本和圖像轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)過濾、防干擾入侵等都需要邊緣計(jì)算才能更好降低信息延遲。

（4）閘門控制端

閘門控制，特別是自適應(yīng)控制、控制狀態(tài)監(jiān)視、閘門工作狀態(tài)實(shí)時(shí)診斷和隱患發(fā)現(xiàn)這些工作，都可依據(jù)邊緣計(jì)算提高效率。

（5）減震控制端

目前控制模型比較多，從一開始的比例積分控制到滑?？刂啤⒆赃m應(yīng)控制、模糊控制、變結(jié)構(gòu)同步控制、魯棒控制、分布式控制等，水閘工作時(shí)要面臨地震激勵(lì)、閘門啟閉、流激振動(dòng)、機(jī)械誘導(dǎo)振動(dòng)、船舶碰擦和交通車輛激振等外界因素，因此優(yōu)化阻尼器、隔振器等，做到及時(shí)規(guī)避共振、減少有害振動(dòng)，都離不開邊緣計(jì)算的支持。

2.3.3 云計(jì)算及云存儲(chǔ)

通過分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字孿生水閘這類涉及感知控制一體化大型系統(tǒng)，要想達(dá)到預(yù)期目標(biāo)必須借助大數(shù)據(jù)分析、多數(shù)據(jù)融合、大規(guī)模數(shù)值仿真、多尺度處理等技術(shù)，系統(tǒng)運(yùn)行過程中系統(tǒng)自身運(yùn)行狀態(tài)，包括針對(duì)系統(tǒng)、工程和人員狀態(tài)的感知，內(nèi)存、通信接口、電源等任務(wù)和資源分配必須借助并行計(jì)算、云計(jì)算、集群計(jì)算等方式解決，而目前云計(jì)算和云存儲(chǔ)等則是解決上述問題的主流手段。

3 工程實(shí)例

某水閘共12孔，每孔凈寬6 m，為大（2）型水閘，閘室為鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)，總寬87.2 m，閘門分上下扉，上扉門為鋼筋混凝土梁板結(jié)構(gòu)直升門，下扉門為平板直升式定輪鋼閘門，使用12 臺(tái)2×10 t弧門卷揚(yáng)式啟閉機(jī)聯(lián)動(dòng)啟閉。針對(duì)水閘運(yùn)行環(huán)境、安全風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)行維護(hù)，設(shè)置的感知內(nèi)容和項(xiàng)目包括動(dòng)靜一體化位移監(jiān)測［7］、啟閉力檢測［8］等結(jié)構(gòu)響應(yīng)以及運(yùn)行水位、風(fēng)速風(fēng)向以及閘門控制要素等感知子系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)閘門自動(dòng)控制配置了閘門自動(dòng)控制子系統(tǒng)［9-10］。

內(nèi)置模型方面根據(jù)水閘結(jié)構(gòu)材料建立了數(shù)值模型，并采用模型修正、網(wǎng)格優(yōu)化和數(shù)據(jù)同化等技術(shù)保證數(shù)值模型及其響應(yīng)與真實(shí)水閘的一致性、同步性和顯示逼真度，模型經(jīng)調(diào)試檢驗(yàn)合格并內(nèi)置服務(wù)器之中并采用實(shí)時(shí)優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型和參數(shù)的滾動(dòng)優(yōu)化。

基于GIS+BIM 構(gòu)建水閘三維模型［11］，并依據(jù)閘門開閉控制信息及多場耦合結(jié)果建立動(dòng)態(tài)可視化模型，實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜力安全的數(shù)字孿生水閘展示，其中后端可采用Spring 框架，前端可基于JavaScript 開發(fā)，三維場景展示基于WebGL 第三方庫Threee.js 3D引擎庫。

在可視化和人機(jī)交互方面，不過分強(qiáng)調(diào)細(xì)節(jié)但突出結(jié)構(gòu)整體安全、安全風(fēng)險(xiǎn)和演化和人機(jī)交互定量化安全度量，根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測信息實(shí)現(xiàn)故障樹枝剪、故障信息入庫。

為緩解中心計(jì)算帶來的計(jì)算與通信壓力，在數(shù)據(jù)采集地增加邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)以完成簡單的數(shù)據(jù)濾波及預(yù)處理，中心計(jì)算平臺(tái)處理多場耦合等大型計(jì)算。上述模型和系統(tǒng)采用端邊云架構(gòu)，平臺(tái)采用B/S總體構(gòu)架，數(shù)據(jù)庫采用SQL Server。

4 結(jié)語

為使數(shù)字孿生工程建設(shè)達(dá)到提高管理水平的目的，必須系統(tǒng)梳理信息流線，明確建設(shè)目標(biāo)。由于水利工程運(yùn)行環(huán)境、結(jié)構(gòu)狀態(tài)和運(yùn)行目標(biāo)的動(dòng)態(tài)性和特殊性，必須建成適合水利工程的模型庫，通過人工智能和自適應(yīng)方法提升方法運(yùn)用的針對(duì)性效果。根據(jù)水工程的共性特征，給出了數(shù)字孿生工程整體架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，明確了各階段的關(guān)鍵算法和模型，并結(jié)合實(shí)際工程建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行討論。