数字孪生流域建设监督检查实践及问题分析

当前,水利部正在大力推进智慧水利建设,数字孪生流域是智慧水利建设的核心与关键。水利部在推进数字孪生流域建设工作会议和全国水利工作会议上明确提出要加快数字孪生流域建设。为保障数字孪生流域建设高效、顺利开展,水利部组织对数字流域建设先行先试单位建设情况进行了监督检查,检查内容包括组织推进、工作进展、项目成果、应用成效、共建共享、其他等五方面。本文详细列举了数字孪生流域建设监督检查中发现的典型问题,从项目管理、需求调研、数据共享、专业模型、标准规范、监督检查等方面深入分析了问题发生的原因,有针对性地提出了改进工作的建议,对数字孪生流域、数字孪生工程、数字孪生水网建设全过程管理具有重要的参考价值和指导意义。     

韧性城市视角下的甬江流域数字孪生平台建设

针对甬江流域水灾害防御需求,结合韧性城市理论,以防洪减灾“预报、预警、预演、预案”四预体系为导向,利用数字孪生引擎的强大渲染能力,建设全要素的数字孪生流域时空底座,以水文水动力模型、空间计算技术等为重要基础支撑,围绕综合监测、洪涝预报、洪涝预演、综合调度、协同预案等业务需求构建孪生场景,实现了甬江流域数字孪生平台。实践应用表明,该平台成功抵御了甬江流域超标准洪水,并对未来防洪工程体系优化具有启示意义,对其他流域防洪减灾、城市内涝治理工作具有一定的借鉴意义。     

《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》解析

2022 年 3 月,水利部印发《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》,明确了数字孪生流域的具体建设内容,细化了技术要求。介绍数字孪生流域建设背景,以及定义、建设范围及目标、建设原则等建设内涵,阐明智慧水利总体框架和数字孪生流域建设框架,进一步厘清相互关系。详细说明数据底板、模型平台、知识平台等组成的数字孪生平台,以及水利感知网、水利信息网、水利云等组成的信息化基础设施两大组成部分的主要建设任务,对涉及的具体功能要求和技术要点进行详细解析,就数字孪生流域建什么、达到什么标准及需要重点把握的技术环节等问题进行解读,并对数据孪生流域建设过程中涉及的数据安全特别是地理空间数据安全应用等重要问题和集成共享相关要求进行说明。     

面向数字孪生流域的云网融合架构研究

数字孪生流域建设是智慧水利建设的重要标志,是推动流域水利高质量发展的必然要求。为了应对当前数字孪生流域建设过程中面临的流域物联感知能力、通信传输网络资源、模型算法仿真计算水平等方面的不足而产生的挑战,本文结合云网融合的云网协同、按需互联、敏捷智能的服务能力特性,基于云网融合层次化的设计思想,把流域云和网充分融合,有效调度并应用计算、通信、存储等基础设施资源,提出了面向数字孪生流域的云网融合逻辑架构,梳理并阐述了水利感知网云网融合服务实现、水利信息网云网融合服务实现、数字孪生平台算力服务实现等可应用于数字孪生流域建设的云网融合服务架构,总结分析了面向数字孪生流域的云网融合关键技术。研究对充分发挥新一代信息技术对数字孪生流域建设的支撑驱动作用具有重要参考意义。     

数字孪生潭江流域先行先试建设与实践

为提高潭江流域水利工程防洪调度能力,开展数字孪生潭江流域建设。数字孪生潭江面向流域防洪调度需求,围绕“四预”核心功能,以22座大中型水库、7座梯级闸陂为精细化调度目标,建设数据底板、模型平台、业务应用等,构建流域L1级数据底板,流域重点区域及工程L2级数据底板,开发六大类水利专业模型,构建具有“四预”功能的预报调度系统平台,实现流域多源监测感知与数据高效能管理,江河水库闸坝集中管理、联合调度、科学决策,最大程度保障流域内防洪（潮）的安全,完善预报监测薄弱环节,提升工程调度反馈时效性,同时为河湖规范化管理提供依据。项目成果在2022年“龙舟水”、台风暴雨防御期间投入实战,助力潭江流域水库、水闸群的联合调度,取得防洪不受淹、水资源不浪费的最佳效益。     

数字孪生汉江流域建设先行先试关键技术探讨

针对汉江流域水工程种类多样、体量庞大、预报调度任务复杂且艰巨、水资源管理与调配业务信息化程度不足的现状,选取汉江流域作为数字孪生建设先行先试工作试点,重点围绕防洪调度和水资源管理与调配业务需求,开展数字孪生平台及预报、预警、预演、预案“四预”功能建设。目前,数字孪生汉江流域已初步构建与流域实体孪生的数据底板,搭建统一且通用的模型平台和微服务化的知识平台,融合专业模型、知识图谱与业务应用,基于水工程联合调度规则库、水位目标控制的水库调度方式优化、行蓄洪空间防洪调度知识图谱等关键技术,形成防洪调度和水资源管理与调配智慧应用。建设过程中在可视化技术、孪生平台、知识图谱等方面凝练相关技术成果,可为其他数字孪生建设提供支撑参考。     

四旋翼飞行器的数字孪生系统设计

随着四旋翼飞行器在工程实践中的应用越发广泛,对其控制系统的精确性、快速性、适应性等要求也不断提高.近些年的研究热点——数字孪生,正是借助数据和模型模拟物理实体在现实环境中的行为,通过对物理对象的精准数字化,可用于提高物理实体或系统的运行效率.将数字孪生技术引入四旋翼飞行器的控制系统,建立四旋翼飞行器的数字孪生系统体系架...     

数字孪生甬江流域水资源“四预”应用研究

基于当前数字孪生流域发展背景及宁波市水资源利用特点，为满足宁波市水资源在不同时空下合理分配的需求，以甬江流域水资源管理与调配“四预”流程为切入点，深度融合数字孪生、BIM 建模等现代化信息技术，在建立来水预报分析、需水预测、水资源优化调配、水资源实时分析评价及水资源预警等各类模型的基础上， 构建具有“预报分析—监测预警—调配预演—调度预案—动态评价”功能的水资源管理与调配业务应用系统，以达到及时准确预报、全面精准预警、同步仿真预演、精细数字预案、多维动态评价的目标，最终实现水资源的智能优化调配与管理。     

四川省数字孪生流域知识图谱的设计与实现

为解决水利信息资源管理分散、利用率低、缺乏统一整合和关联应用等问题,满足数字孪生流域建设中知识平台的构建需求,以数字孪生流域建设的数据底板为基础,依托自顶向下和自底向上相结合的方法,通过总体框架设计,基于BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别、Transformer模型的关系抽取、Neo4j的存储和可视化展示完成知识图谱的搭建,并基于知识图谱建设性构建智能问答系统,为四川省数字孪生流域物理流域的全映射提供支撑,实现知识的可视化表达、精准查询与智能推荐,为四川省河湖智能管理提供知识性参考。     

数字孪生水下三维实景数据底板获取技术研究

为了获取高精度的水下三维模型细节纹理结构,满足数字孪生建设对水下三维实景数据底板获取的需求,实现对水下构筑物的实时可视化动态监测,基于GNSS技术、USBL技术研究构建了水陆一体化定位技术,融合水陆一体化定位技术、有缆ROV和水下摄影测量设备等研发了水下摄影测量系统,实现了数字孪生水下三维实景数据底板的获取,并采用多波束测深系统、水下三维全景成像声纳系统等对水下摄影测量系统获取的三维实景模型数据成果精度进行了验证,结果表明：水下摄影测量系统获取的三维实景模型精度满足规范要求,可用于数字孪生流域、工程等水下基础数据底板的建设,也可为水下高精度三维场景重构再现和水利工程水下构筑物实时动态监测提供技术支撑。     

数字化校园安全管理研究

数字化校园的建设和应用,实现了管理网络化和教育教学手段现代化,极大提高了学校的教学管理效率;但随着数字化校园应用的不断增加,各种安全问题也在不断暴露,因此网络安全技术也越来越受到人们的高度重视,如何让校园网高效、安全的服务于教育教学,已经成为高校网络管理不可忽视的问题。本文首先分析了三江学院数字化校园的网络特点,并进一步分析了安全管理,然后指出了数字化校园存在的安全问题,最后提出了如何解决数字化校园安全问题的方案。     

大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围绕"如何保护大数据安全"和"提升大数据系统安全防护能力"两个核心问题,研究突破大数据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数据产业的保驾护航。     

移动数据传输安全性研究

在深入分析移动数据传输的基础上,重点研究数据传输的安全性。以具有数据采集功能的移动终端为研究对象,提出了较为合理的系统架构,综合考虑网络连通性、服务器状态、数据传输稳定性等多方面因素,保证了数据的安全传输。针对Wi-Fi、GPRS等连网方式,编程实现了网络自动连接、切换,保障了网络的连通性,对类似的工程有一定的指导意义。     

数据链路层安全研究

数据链路层安全风险的大小和发生的概率决定了整个数据链路层的安全.有效的安全风险评估有助于检测系统的安全防护,降低数据链路层的安全风险,并提高检测系统的抵御安全风险的能力.在贝叶斯网络和D-S证据理论的基础上,结合这两种方法,对数据链路层影响因素进行了量化,得到数据链路层的风险值.然后构建了系统的节点模型和进程模型.最后...     

From simple digital twin to complex digital twin part II: Multi-scenario applications of digital twin shop floor

The shop floor has always been an important application object for the digital twin. It is well known that production, process, and product are the core business of the shop floor. Therefore, the digital twin shop floor covers multi-dimensional information and multi-scale application scenarios. In this paper, the digital twin shop floor is constructed according to the modeling method of the complex digital twin proposed in Part I. The digital twin shop floor is firstly divided into several simple digital twins that focus on scenarios of different scales. Two simple application scenarios are constructed, including tool wear prediction and spindle temperature prediction. Main functions in different application scenarios, such as data acquisition, data processing, and data visualization, are implemented and encapsulated as components to construct simple digital twins. Secondly, ontology models, knowledge graphs, and message queues are used to assemble these simple digital twins into the complex digital twin shop floor. And two complex application scenarios are constructed, including machining geometry simulation considering spindle temperature and production scheduling considering tool wear. The implementation of the complex digital twin shop floor demonstrates the feasibility of the proposed modeling method.     

Secure sharing of big digital twin data for smart manufacturing based on blockchain

With the rapid development of digital twin technology, a large amount of digital twin data named as big digital twin data (BDTD), is generated in the lifecycle of equipment, which is supposed to be used in digital twin enabled applications. However, in the implementation of these applications, data sharing problem which is caused by the lack of data security as well as trust among stakeholders of equipment, limits data using value. It is a novel way to introduce blockchain technology into digital twin to solve the problem. However, current methods cannot fulfill the requirements of exponential growth and timely sharing of BDTD. Therefore, a blockchain-based framework for secure sharing of BDTD is proposed to solve the problems. Cloud storage is integrated into the framework, with which, BDTD is encrypted and stored in Cloud, while the hash of BDTD and transaction records are stored in blockchain. Some rules of generating new block are designed to improve the processing speed of blockchain. An algorithm for optimal sampling rate selection is presented to maximize total social benefits of the participants of BDTD sharing. Simulation results show that the algorithm is better than traditional method for maximizing the total social benefits. Furthermore, a protype system is developed and evaluated based on Fabric test network. Evaluation results show that BDTD can be shared securely multiple times per second through the framework, which demonstrates the feasibility of the framework in supporting timely sharing of BDTD.     

基于安全数据字典的数据集成技术研究

对于属性数量特别多(＞200)的复杂数据的集成,当前还没有令人满意的实现方案.针对复杂数据集成的困难,提出了基于安全数据字典的数据集成技术,有效地解决了数据集成在灵活性和安全性方面存在的问题.提出数据字典的安全分级,阐述安全数据字典的概念及安全数据字典的实现方法,应用安全数据字典实现了复杂数据的数据集成.基于安全数据字典的数据集成技术不但极大减少数据集成系统的代码量,使系统更加简洁、高效,而且增强了系统的安全性.