从动态监测到智能预警，数字孪生技术正成为水利工程安全运行的"智慧大脑"。

1 行业背景与政策驱动

近年来，全球极端气候事件频发，水利工程安全面临严峻挑战。如2023年水利部通报的“水库安全度汛隐患排查”中，部分大坝因长期运行出现结构性疲劳，亟需智能化手段实现全生命周期监管。2023年水利部印发的《关于推进智慧水利建设的指导意见》明确提出，需构建具有"预报、预警、预演、预案"功能的数字孪生流域体系。

截至2024年，我国已建成各类水库9.8万座，其中大型水坝的安全运维面临数据分散、风险识别滞后等挑战。数字孪生技术通过构建物理实体与虚拟模型的双向映射，为大坝安全监测提供了新思路。其核心在于利用全域感知网络实时采集数据，并通过动态模型仿真预测潜在风险，最终形成决策支持闭环。

2 技术原理与核心能力

2.1 多源异构数据融合技术

数字孪生平台通过物联网传感器、无人机航测、地基雷达等设备，实时采集大坝的位移、渗压、应力等数百项指标。其数据融合核心算法基于卡尔曼滤波与时空统一建模：

其中， Zk 为多源观测数据， Hk 为观测矩阵，通过动态校准消除传感器误差，实现毫米级形变监测精度。

2.2 力学模型与AI耦合的预警机制

平台结合有限元分析（FEA） 与深度学习算法，构建大坝结构动态仿真模型。例如，通过长短期记忆网络（LSTM） 预测裂缝演变趋势：

模型通过历史数据训练，可提前72小时预测渗流异常风险，误报率低于5%。

3 行业应用案例

在汕头塔岗围片区智慧治水项目中，数字孪生技术成功应用于内涝治理系统。该项目针对沿海片区暴雨频发、内涝风险高的特点，通过IoT物联网和AI大数据分析技术，构建了全域水体实时监测网络。平台整合流域水文、气象、污水处理等多源数据，利用数字孪生引擎实现"综合数据一张图"可视化管控，打通了传统水务管理中的信息孤岛。

系统核心功能包括：

● 智能预警：通过AI算法对水质异常、内涝风险进行实时报警与预判；

● 预案模拟：基于大数据和数字孪生技术，模拟不同强度降水下的内涝演进路径，为决策提供预演支持；

● 应急调度：结合融合通信技术，实现设备远程控制与人员协同，提升突发灾害响应速度。

该项目是水利部数字孪生水利建设路径的典型实践，通过"四预功能"实现了从被动应对到主动防控的转变。构建“天空地水工”一体化全要素全天候动态监测感知数字孪生平台，整合利用信息化资源，构建、优化和应用数据分析模型，对监测感知体系采集的数据进行挖掘和分析，实现物理工程同步直观映射、运行管理业务全过程动态仿真模拟，其有效性亦被水利部《智慧水利建设规划》列为推荐方案。

4 技术挑战与创新突破

传统监测方式依赖人工巡检，响应周期长。数字孪生技术通过三项创新解决痛点：

● 边缘计算节点：在坝体局部部署算力单元，实现数据实时处理，降低云端传输延迟；

● 动态模型更新：通过强化学习算法，每24小时自动校准模型参数，适应环境变化；

● 跨平台协同：与气象、水文系统数据联动，预演洪水冲击场景，优化调度决策。

5 成效与未来展望

据水利部统计，应用数字孪生技术的水利工程事故率下降约30%。未来，该技术将与BIM（建筑信息模型）、GIS（地理信息系统） 深度融合，推动水利工程向"无人化巡检、自适应调控"方向发展。