蔡陽-數字孿生水利構建技術與應用實踐.pdf

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1、P1數字孿生水利構建技術與應用實踐P2目錄第一部分：數字孿生水利構建技術第二部分：數字孿生海河的應用實踐P3P3數字孿生水利構建技術01P4一、背景 水利部把建設數字孿生水利作為推動新階段水利高質量發展的六條實施路徑之一，通過2022和2023年兩年的先行先試工作和技術攻關，總結提煉了構建數字孿生水利的關鍵技術難題，提出了解決難題的思路方法。升級改造新建算力算據算法數字孿生水利總體架構數字孿生水利層次關系圖P5一、背景 至“十四五”末，按照“突出重點、急用先建”的原則，建成七大江河數字孿生流域；按照“規劃先行、先導推進”的原則，骨干水網中的數字孿生南水北調中線基本建成，省級數字孿生水網取得突破

2、；按照“重點提升、同步新建”的原則，大江大河重要控制性樞紐基本建成數字孿生工程；在重點防洪地區實現流域防洪“四預”，在跨流域重大引調水工程、跨省重點河湖基本實現水資源管理與調配“四預”，水利工程建設與運行管理、河湖管理、水土保持、農村水利水電等N項業務智能應用水平大幅提升；數據共享和網絡安全防護能力明顯增強。為新階段水利高質量發展提供有力支撐和強力驅動。頂層設計技術攻關先行先試推廣建設建設目標實施路徑P6二、數字孿生水利構建技術1.算據方面：豐富算據1.1“天空地水工”一體化監測感知體系1.2.雨水情監測預報“三道防線”構建 技術1.3.地理空間數據底板構建技術1.4.顧及水系連通性的HDEM

3、構建方法1.5.水下地形數據處理技術1.6.水利對象一體化組織技術2.算法方面：優化算法2.1 數據知識融合驅動的模型構建技術2.2 遙感GIS一體化和AI識別技術2.3 大模型賦能知識平臺3.算力方面：提升算力3.1 全國產化適配技術4.應用方面：強化業務“四預”4.1 業務“四預”構建技術4.2 研發基于超額水量分配的水庫群逆向調度技術 P7二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）各類監測手段形成的時空、范圍、要素、精度、頻次等方面互補協同的技術體系：“天”利用光學衛星、SAR衛星、重力衛星、氣象衛星以及北斗等技術裝備，實現對流域下墊面、河湖水體、洪澇災害、工程面貌等的大尺度全局監測感知；“空

4、”利用無人機、高塔等設施設備，搭載激光雷達、天氣雷達、測雨雷達等監測儀器，實現對水域岸線、蓄滯洪區、山洪災害易發區等重點區域的地形、雨情等要素的中小尺度高精度動態及時監測感知；“地”指對河湖水體及水利工程以外的水利要素監測方式，主要利用雨量站、蒸發站、地下水測站、土壤墑情站、視頻監測站等地面監測設施設備，實現對關鍵點位雨情、蒸發、地下水位、墑情等要素的精準實時監測感知；“水”利用聲、光、電、無人船等監測技術裝備，實現對河湖水體的水位、流速、水質、泥沙含量、水下地形、水生生物等水中水下要素的精準自動化監測感知；“工”利用滲壓計、光纖光柵、應變計、震動儀、測量機器人、水下機器人等手段，實現對水庫大

5、壩、堤防、水閘、隧洞等水利工程內外的滲流滲壓、位移形變、應力應變等工情險情要素的實時精細監測感知。1.1“天空地水工”一體化監測感知體系P8二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）1.2 雨水情監測預報“三道防線”構建技術 擴展第一道防線（衛星云圖與測雨雷達）：在“云中雨”監測預報的基礎上，耦合流域產匯流水文模型和洪水演進水動力學模型，開展產匯流及洪水演進預報，有效延長洪水預見期；加密第二道防線（雨量站）：在“落地雨”監測預報基礎上，對接“第一道防線”監測預報成果，持續率定流域產匯流水文模型和洪水演進水動力學模型參數，實時更新模型輸入，迭代優化監測預報結果，在保證洪水預見期的同時，提高洪水預報精準

6、度。合理布設第三道防線（水文站）：對接“第二道防線”監測預報成果，迭代優化洪水演進預報并向下游水文站或斷面逐級傳遞，實現河系滾動傳導預報，進一步提高洪水預報精準度?！叭婪谰€”是一個統一整體，各道“防線”相互促進，實現延長洪水預報預見期和提高預報精準度的有效統一。P9二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）1.3 地理空間數據底板構建技術 基于激光雷達、傾斜攝影測量、衛星立體測圖、影像微分糾正、波束回聲探測、建筑信息集成等技術獲取流域下墊面影像、水上水下地形、地表形態和建筑信息模型，經數據融合、數據評價等處理，耦合數據模型和數據引擎，構建多時空尺度、多源異構數字孿生水利地理空間數據底板，支撐水文水

7、力學、水環境水生態、河湖岸線管控等模型計算和綜合水利信息提取。數字孿生水利地理空間數據DEM/DSM/HDEM傾斜攝影影像激光點云水下地形BIMDOM水文水力學計算水環境水生態計算河湖庫四亂識別下墊面地表覆蓋提取模型引擎業務支撐P10二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）1.4 顧及水系連通性的HDEM構建方法 統籌考慮堤防、大壩、圩垸、涵洞、倒虹吸、橋梁等涉水建構筑物對水系連通的影響，提出了水利地形HDEM概念，創建了顧及通水建筑物去除、阻水構筑物增補和水下地形嵌刻的局部高程修正的HDEM構建方法，解決了傳統DEM在水利領域應用存在水系連通失真問題。水系上下游一貫連通水上水下一體融通部頒技術文

8、件及行業標準 P11二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）1.5 高精度河道地形數據處理技術為滿足流域防洪等重點水利業務工作對高精度河道地形數據的應用需求，按照水利專業模型計算的技術指標要求加工處理生成河道斷面數據集，采用國家認定的地理信息保密處理技術進行處理后，生成非涉密環境可用的數據成果，對河道管理范圍內的陸域地形和水下地形數據成果進行融合處理，形成水下、地上一體化高精度地形融合數據。河道地形融合樣例已有水下地形數據河道斷面數據集 提取河道斷面河道斷面非密數據水下地形非密數據 擬合處理水下地上一體化DEM融合數據融合處理 滿足水下地形融合要求 安全處理 滿足保密技術要求 滿足技術要求高精度河

9、道地形數據處理流程P12二、數字孿生水利構建技術（豐富算據）1.6 水利對象一體化組織技術 構建水利數據模型，實現對水利對象的空間特征、關系特征和時間特征的一體化組織。根據行政區劃、自然流域、水資源功能區和數值計算等需求，構建水利網格模型，形成一套多元化、精細化、個性化的水利網格化體系，支撐水利業務應用多目標、多層次復雜需求?；诘乩砜臻g參考的數據融合統一時空基準數據升維轉換異構數據精準匹配基于水利數據模型的信息融合水利對象分類分級水利實體對象模型水利元數據模型水利多維主題應用基于水利網格模型的信息融合行政區劃自然流域水資源功能區P13二、數字孿生水利構建技術（優化算法）2.1 數據知識融合驅

10、動的模型構建技術 知識驅動方法與數據驅動方法是指導工程人員研究洪水預報的兩大方法論，通過數據知識融合驅動實現對問題全局和局部特征，規則與經驗的有機結合，實現預報綜合性能的提升。知識與數據驅動方法知識驅動方法考慮問題整體機理模型 規則描述問題本質 新理論數據驅動方法有限場景下數據樣本經驗模型 挖掘問題特征關聯關系P14二、數字孿生水利構建技術（優化算法）2.2 遙感GIS一體化技術和AI識別技術利用遙感GIS一體化技術，打造遙感影像生產、解譯識別和服務應用一體化流程。衛星遙感和人工智能（AI）技術的融合應用，研發了臨河房屋等11類河湖主要地物AI識別模型，支撐了全國河湖“清四亂”、妨礙河道行洪突

11、出問題排查整治等專項工作。通過多區域、多傳感器、多時相和多地形等維度，分析現有算法模型典型問題，增加模型主干網絡算法參數量，提升不同地類的特征融合，優化預測算法架構，通過樣本+算法+應用的閉環式迭代優化AI模型，持續提升模型精度和性能。影像生產、解譯流程可視化編排基于AI建筑物提取效果基于AI水體提取效果P15二、數字孿生水利構建技術（優化算法）2.3 基于領域大模型的知識引擎構建技術多業務知識庫構建。歸集形成安全合規的水利領域基礎訓練數據集，建設高質量的文字、圖片、音頻、視頻等水利領域大模型預訓練與調優語料庫；建立行業級基礎知識庫；構建典型業務邏輯推理知識圖譜?；陬I域大模型的知識引擎構建技

12、術。針對水利業務智能化決策需求，通過研究應用高效并行訓練、領域化指令學習對齊，以及百億參數規模模型的推理壓縮和端側部署技術，構建具有善學習、能交互、會計算、可展示等能力水利大模型，并基于此實現水利知識引擎。P16二、數字孿生水利構建技術（提升算力）3.1 全國產化適配技術 構建全國產化地理信息應用體系，實現國產GIS平臺與安全可靠軟硬件適配，成功開展水利系統大規模業務化運行；基于國產密碼開展重要數據保護，利用水利部密碼基礎設施，加強數據全生命周期安全保護，實現數據安全共享應用。水利網絡安全體系系列文件全面國產化操作系統數據庫終端/服 務 器添CPUGIS平 臺中間件信創軟硬件體系P17二、數字

13、孿生水利構建技術（強化業務“四預”）4.1 業務“四預”構建技術“預報”是基礎：由傳統的要素預報向影響預報轉變，不僅要預報出要素的大小與量級，還要能預報出影響對象與影響范圍?！邦A警”是前哨：由傳統的閾值預警向風險預警轉變，同時要考慮公眾、專業人員、上級部門等不同預警對象，采用不同的形式與內容?？臻g上更關注重點單位，時間上有不同時段?！邦A演”是關鍵：實現正向推演向逆向推演轉變，“正向”預演風險形勢和影響，標定洪水威脅區域；“逆向”推演流域水工程運用次序、運用時機、運用規模，實現物理流域與數字孿生流域間的實時交互，相互影響相互作用，達到最優的效果?！邦A案”是目的：基于預演形成的方案，根據工程狀況、

14、人員轉移要求、物資保障、社會經濟影響程度、風險大小等，形成可操作的執行預案。水位預警指示站洪水淹沒推演多方案比選P18二、數字孿生水利構建技術（強化業務“四預）4.2 研發基于超額水量分配的水庫群逆向調度技術 基于超額水量分配與輪庫補償迭代理論，采用最優化算法對超額洪量進行時空動態分配，逆向推演出上游水庫群的防洪調度方案和安全運行邊界條件。開發了黃河小花區間、西江大藤峽-梧州、北江飛來峽-石角、長江三峽-隔河巖-沙市、漢江丹江口-鴨河口-黃莊等多個區域的水庫優化調度反算方案。P19P19數字孿生海河的應用實踐02P20一、雨水情特點 京津冀地區特殊的地貌格局決定了防汛的重要性：位于太行山、燕山

15、山脈前緣，山前到平原過渡帶短，河流水系呈扇形分布；源短流急，洪水陡漲陡落，極易在短時間內發生暴雨洪水。2023年7月28日至8月1日，受臺風“杜蘇芮”北上與冷空氣交綏影響，海河發生流域性特大洪水，其中，大清河、永定河發生特大洪水，子牙河發生大洪水。本次洪水呈現降水范圍廣總量大、暴雨時空集中強度大、洪水并發量級大、洪水漲勢猛演進快、徑流總量大地下水回補多等五大特點。P21二、構建數字孿生海河數字孿生海河基于全國水利一張圖構建“數字孿生平臺”，2023年6月20日進行了發布。洪水期間積極利用衛星遙感、無人機、視頻監控等多種技術手段，強化天空地多源信息融合，夯實“算據”基礎；持續完善模型平臺，開發知

16、識平臺，強化“算法”核心。融合X86云和信創云平臺，高性能計算集群，做實”算力”支撐。升級改造新建算力算據算法數字孿生海河P22二、構建數字孿生海河完善算據（基礎數據）利用激光雷達、傾斜攝影、多波束等構建海河流域高精度地理空間數據底板。匯聚更新海河流域2214條河流、28處國家蓄滯洪區、155座重點大中型水庫、2160公里堤防等基礎數據。逐一復核完善海河流域884座水庫與測站關系，實現蓄滯洪區范圍內堤防、口門、進退洪閘、安全區等8類對象和428路視頻監測點關聯。開展水庫54項重要指標一致性自動比對，分析水位及庫容等特征值問題數據，建立與水庫管理單位、水庫責任人快速校核應急機制。P23二、構建數

17、字孿生海河完善算據（動態數據）加強天空地一體化監測，全方位感知暴雨洪水態勢。交換匯集1874個地面監測站、280個地面應急監測點實時監測水情信息。利用氣象衛星和測雨雷達進行精細化降雨監測，發布測雨雷達預警1873次、涉及6100鄉鎮次，氣象衛星預警160次、涉及3096地市次。利用13顆雷達、光學衛星遙感數據、20架次無人機航攝數據、一萬多路視頻監視點滾動跟蹤洪水演進。天空地多源監測信息融合，開展了持續跟蹤監測，天空地多源信息在線融合應用。8月10日17時18分衛星影像，黑色為水體灘里干渠漫溢潰口衛星影像白溝河右堤西茨村附近出現長度約90米的缺口盧溝橋攔河閘和分洪閘監視視頻P24二、構建數字孿

18、生海河優化算法研發水利專業、智能識別和可視化模型。研發了新安江、API、馬斯京根等42個模型并實現微服務化部署，依托模型平臺前處理工具、模型編排、并行計算等，具備預報方案快速構建、模型參數在線率定、多家模式集合預報、洪水實時動態演進、正反向推演計算等功能。集成海河流域洪水預報方案240套。構建海河流域東淀、永定河等8個蓄滯洪區洪水演進方案。搭建自然背景、流場動態、水利工程、機電設備等可視化模型，在數字場景中實現模擬仿真展示。構建模擬仿真引擎。利用知識圖譜構建海河流域9772個自然匯流和人工設施相結合的斷面上下游拓撲關系，基于圖數據庫快速生成任意預報節點拓撲關系概化圖，支撐河系洪水預報、庫群聯合

19、調度和蓄滯洪區洪水演進。建成水利部本級模擬仿真引擎，具備模型注冊和發布、模型編排、模型實例化等功能。P25二、構建數字孿生海河提升算力搭建高速并行計算環境。融合X86云平臺和信創云平臺。搭建每秒58.3萬億次雙精度浮點計算的高性能計算集群，支撐每日2次全國范圍內的未來3天逐小時、3公里3公里短期預報和一次未來5天逐3小時、9公里9公里中期預報制作以及大清河逐時精細化預報，縮短業務處理時間1.5小時，縮短洪水作業預報時間30分鐘。持續優化完善會商調度環境。每日通過視頻、藍信等連線會商56次，溝通水庫、堰閘等水工程對洪水預報影響，特別是動態掌握蓄滯洪區啟用時間、水頭演進、滯蓄水量、淹沒范圍等調度運

20、用狀態，為海河流域洪水防御提供算力和會商支撐。高性能計算集群南水北調中線惠南莊視頻連線P26三、防洪“四預”應用 預報：加強降雨預報和洪水預報耦合，實現洪水預報由落地雨向空中雨轉變，既延長了預見期又提高了精準度。依據預報，7月28日啟動洪水防御級應急響應，7月30日把應急響應提升至級。7月27日提前5天研判將啟用6個蓄滯洪區，關鍵期洪水預報精準度明顯提升。預警：本次充分利用氣象衛星、天氣雷達和測雨雷達的監測信息，對未來3小時內可能發生強降雨地區進行自動風險預警。強降水過程期間通過藍信累計發布各類預警2155次，信息直達一線人員。預演：建立永定河、東淀等8個蓄滯洪區的二維水動力學洪水演進模型，參

21、考衛星遙感、無人機航攝等數據，實時動態調整糙率等模型參數；提前34天預測東淀水頭演進過程及最大可能淹沒范圍；提前4天準確研判“不啟用清南分洪區”；提前40多天預測東淀、910天準確預測永定河、蘭溝洼等蓄滯洪區退水時間，為蓄滯洪區科學運用、人員轉移、堤防防守等提供了支撐。預案：根據預報預警預演結果，7月28日至8月4日洪水發生發展的關鍵時刻，制訂15個預案，發布6個調令。準調度流域防洪工程體系，河北、天津、河南水利部門根據蓄滯洪區運用預案，指導地方提前轉移蓄滯洪區內群眾99.26萬人；京津冀組織22萬余人次上堤巡查，及時處置各類堤防險情131處。P27四、應用成效本次洪水，調度京津冀84座大中型

22、水庫，充分攔洪削峰錯峰，累計攔蓄洪水超過28.5億立方米本次洪水過程，平均削峰率約為65%，增蓄水量27.2億立方米；座蓄滯洪區最大滯洪約25.3億立方米；通過沿海4處防潮閘排入渤海洪水35.8億立方米。通過科學精細調度，沒有出現群死群傷，各類水庫無一垮壩，重要堤防無一決口，避免了24個城鎮、751萬畝耕地受淹，避免了462.3萬人轉移，充分發揮了流域防洪工程體系綜合減災效益，最大程度減小了洪水災害損失。P28 數字孿生水利是一項新生事物，有許多機理還需研究，有諸多難題需要探索，因此，我們還要繼續強化技術攻關，開展先行先試，按照需求牽引、應用至上、數字賦能、提升能力的要求，統籌推進數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程，盡快建成具有“四預”功能的數字孿生水利體系。P29Thank You All