水利工程建设数字孪生技术应用指南

1水利工程建设数字孪生技术应用指南1范围本标准规定了水利工程建设中数字孪生应用的基本要求、系统体系架构、信息化基础设施、数字孪生平台、典型业务应用等。本标准适用于数字孪生技术在水利工程建设期的应用，包括投资管理、进度管理、质量管理、安全管理、工程监测监控系统等。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T22239《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》GB/T50138《水位观测标准》GB/T50159《河流悬移质泥沙测验规范》GB50179《河流流量测验规范》GB50174《电子信息系统机房设计规范》GB/T51212《建筑信息模型应用统一标准》SL21《降水量观测规范》SL/T213《水利对象分类与编码总则》SL339《水库水文泥沙观测规范》SL566《水利水电工程水文自动测报系统设计规范》SL701《水利信息分类与编码总则》SL725《水利水电工程安全监测设计规范》SL801《水利一张图空间信息服务规范》SL/T803《水利网络安全保护技术规范》SL809《水利对象基础数据库表结构及标识符》SL/T34《水文站网规划技术导则》CH/T9040《空间三维模型瓦片数据格式》T/CWHIDA0005《水利水电工程信息模型设计应用标准》T/CWHIDA0006《水利水电工程设计信息模型交付标准》T/CWHIDA0007《水利水电工程信息模型分类和编码标准》T/CWHIDA0009《水利水电工程信息模型存储标准》3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。2为优化现实世界的管理决策和资源配置，充分利用计算机系统、感知设备和人工采集的实体对象全生命周期数据，进行多学科、多要素、多尺度、多概率的仿真，并通过预测分析、决策控制，实现虚拟空间和现实空间虚实融合、相互作用的过程。水利工程建设数字孪生是指在水利工程建设期，利用信息化手段，通过数字孪生技术实现工程设计、施工模拟和智能管理的精确化，为工程质量、进度、安全和投资等关键管理业务提供决策支持，提高管理信息化水平。通过融合数据、模型、知识等多维资源，结合人工智能（AI）、数据引擎、知识引擎和模拟仿真引擎，构建集管理、表达和驱动于一体的智能服务体系。虚拟再现物理水利工程，为工程安全智能分析与预警、防洪优化调度等关键业务应用提供全面支撑。4基本要求4.1水利工程建设数字孪生应遵循国家智慧水利建设的指导文件和标准，与国家战略和行业发展方向保持一致。4.2水利工程建设数字孪生应以工程建设期质量、进度、投资、安全为核心目标。4.3水利工程建设数字孪生应遵循“先进实用、安全可靠”的原则。4.4优先采用国产化技术与软硬件产品，确保与主流系统的兼容性。5系统体系架构水利工程建设数字孪生的系统架构包括物理单元、信息化基础设施、数字孪生平台、典型业务应用、网络安全体系、保障体系等组成。系统框架如图1所示。3图1水利工程建设数字孪生系统架构图水利工程数字孪生物理单元涵盖水利工程施工过程中涉及的工程区域。5.2.2信息化基础设施主要包括监测感知、通信网络、信息基础环境等。5.2.3数字孪生平台主要包括数据底板、模型库、知识库、孪生引擎等。5.2.4典型业务应用以水利工程建设管理需求为导向，主要包括投资管理、进度管理、质量管理、安全管理、工程监测监控系统、人员设备管理、移动巡查等。主要包括安全管理制度、网络安全体系、监督检查体系、数据安全等。主要包括管理制度、运维保障、标准规范等。6信息化基础设施46.1监测感知系统a）监测设施应采用共享、新建或改建等方式建设，宜选用具备自动测报、多种通信、断电存储、故障报警、低功耗等功能的产品，重要工程的监测设施应具备可靠的供电系统；b）在现有标准基础上，科学规划监测感知系统、监测项目，为数据底板提供全要素实时感知数据；c）选用融合多种功能、支持多类传感器的一体化远程终端单元（RTU）；d）汇集接收、管理、处理各种监测感知数据，并保障数据安全，支持远程运维管理。a）一般要求1)监测方式应以自动监测和巡测为主，减少驻测方式；2)宜选用尺寸小巧、功耗低、易安装的监测设备，避免雷电损坏。b）气象监测气象监测应符合SL566的要求。c）雨量监测雨量监测应符合SL21及SL/T34的要求。e）水质监测水质监测应符合HJ915要求。f）流量监测河道泥沙监测符合GB/T50159要求，泥沙淤积测量应符合SL339。a）一般要求1)工程安全监测应覆盖工程建（构）筑物、金属结构、机电设备等，重点监测变形、渗流、应力应变、温度、环境及险情等；2）在满足SL725的基础上，依据监测项目、点位布置、精度与频次进行工程安全风险分析；3）宜采用北斗、卫星InSAR、无人机、高精度三维激光扫描仪等技术实现对工程全域安全隐患的早期识别与重点监测。b）变形监测宜对工程变形进行实时监测，选择水平位移与挠度、垂直位移与倾斜、裂缝及接缝变形、净空收敛等监测项目，监测精度应不低于厘米级。c）渗流监测宜对工程渗流部位进行监测。d）应力应变及温度监测宜对结构内部应力应变、支护工程应力应变及温度进行实时监测。e）巡视检查根据工程特点，宜采用机器人巡查、无人机巡査、人工巡査、视频监控等方式对重点区域进行定期检查。5f）险情监测宜根据不同工程特性，对围堰、基坑、边坡、地下洞室等危险性较大的施工场所进行监测。6.2通信网络6.2.1数据采集网络a）根据工程的特点和监测需求，设计合理的传感器网络和数据采集点；b）宜选择适合的数据采集设备和传输方式；c）数据采集方式包括自动化采集、人工录入以及外系统接入；d）宜通过整合计算机监控、在线监测、视频、水文测报、安全监测等多种系统，进行工程监测数据的综合管理。a）根据水利工程建设管理数字孪生的需求，分析数据传输的带宽、时延、可靠性要求，合理选择网络设备；b）确定数据传输距离、覆盖范围、节点数量及网络拓扑结构，并融入冗余设计；c）根据水利工程环境选择有线或无线传输方式，如光纤、电缆、4G/5G网络、WiFi、LPWAN、物联网等；d）设计高效的备份与恢复策略。a）宜具备合理的业务处理流程和算法；b）系统架构宜支持并发处理和负载均衡；c）水利业务网宜接入上级单位水利业务网；d）工控网宜独立组网、物理隔离，并采用加密传输。6.3信息基础环境a）机房环境的建设应遵循安全、绿色和智能标准，结合水利工程的需求，明确机房建设级别，应b）软硬件日常安全管理应符合GB/T22239规定的要求，水利关键信息基础设施和信息系统的安全保护应符合SL/T803的规定。a）宜建立统一的数据编码规则，数据库内分类与编码应符合相关标准（如SL/T213和SL/T809）；b）合理配置计算资源，包括基础计算、人工智能计算和边缘计算，满足数字孪生在建设期的需求。a）结合工程建设期数字孪生的计算需求，采用自建服务器或共享云模式，宜优先基于属地政务云或行业云平台部署；b）云平台宜采用先进的云计算技术和架构。6a）宜提供直观且易用的可视化界面，支持多部门视频会商，提升协同工作效率；b）宜具备实时数据集成、决策支持、预演预案和安全保障等功能；c）根据系统规模和技术需求，优先选择本地物理机、虚拟化平台或政务/行业云平台部署应用环境。7数字孪生平台7.1数据底板在水利工程建设期，宜获取与工程直接相关的特征属性数据，包括：a）流域、河流、湖泊等水文地理对象；b）建(构)筑物、机电设备等水利工程实体；c）水文监测站、工程安全监测点、视频监视点等；d）工程建设管理机构、人员、资产等管理对象。基础数据宜参照SL/T809标准进行统一编码，并根据工程建设管理的需要实时或定期更新。以支持系统业务应用为目标，重点收集与工程安全和质量控制相关的监测数据，主要包括：雨情、水情、工情、水质、水利工程安全监测、视频监控等。宜获取业务管理中产生的有关数据，主要包括工程质量、进度、安全、合同、计量结算、工程档案等业务数据。7.1.4外部共享数据根据水利工程建设期数字孪生业务应用需求，宜获取与工程建设相关的外部共享数据。7.1.5地理空间数据倾斜摄影影像/激光点云、水下地形、建筑信息模型（BIM）等数据；b）水利工程数字孪生的地理空间数据精度划分为L1、L2、L3三级，针对不同水利工程特点合理划分；c）空间参考采用2000国家大地坐标系(CGCS2000)，高程基准采用1985国家高程基准，时间系统采用公历纪元和北京时间；d）数字高程模型(DEM)宜优于5m分辨率，关键建（构）筑物区域的DEM宜优于2m分辨率；f）倾斜摄影模型宜优于8cm分辨率，关键建（构）筑物区域的模型宜优于3cm分辨率；g）水下地形数据的采样间隔宜优于1m，对于淤积严重区域，采样间隔宜优于0.5m；h）BIM模型精度宜达到LOD2.0级别以上，关键机电设备模型宜达到LOD3.0级别。77.2模型库a）为满足水利工程建设期数字孪生应用的需求，模型库宜构建水利专业模型、智能识别模型及可视化模型；b）模型库宜按照“组件化、标准化、通用化”的原则构建，支持模型的灵活构建、业务应用标准化、模型服务定制化；c）宜统一异构数据模型接口标准，实现数据和信息的互通。7.2.2水利专业模型a）施工过程模拟模型，用于优化施工方案和施工进度管理；b）施工安全分析模型，用于评估和管理施工过程中的安全风险；c）施工质量控制模型，用于监控和保证施工质量。a）水利专业模型应基于水循环自然规律，涵盖变形、渗流、应力应变分析等；b）模型宜融合数理统计和数据挖掘技术，构建数据驱动的预测预警模型；c）模型宜支持在线率定验证，满足实时运行和辅助决策的需求。7.2.3智能识别模型a）解译模型：采用机器学习算法，对遥感图像进行语义分割与特征提取，以监测施工区域及其周边环境的变化；b）识别模型：基于深度学习技术，构建对象识别、行为识别、状态识别等模型以识别施工中的异常情况；c）交互模型：实现施工现场的信息查询、情景分析、决策建议等功能，通过人机智能交互提高沟通效率和现场管理水平。a）基于通用框架的微服务架构搭建，促进与其他平台或业务系统的互操作性；b）采用主流编程语言开发智能模型，并通过标准接口提供服务，以实现秒级数据交互；c）宜具备准确性和实时性，以支持工程建设期的快速决策和响应；d）宜对模型进行持续训练和优化，以适应工程建设过程中的动态变化。宜依托数据底板地理空间数据、监测数据和水利专业模型、智能识别模型，构建工程自然背景演变、工程上下游流场动态、水利机电设备操控运行等可视化模型，充分集成BIM模型，以支持工程建设期的仿真模拟和综合展示需求。a）工程自然背景演变模型，包括水域、耕地、植被等地理实体的动态变化；b）工程上下游流场动态模型，包括水流、污染物运移等水文过程的可视化；c）水利机电设备操控运行模型，包括水泵、电机等设备的运行状态和控制逻辑的可视化；d）施工过程的三维可视化，帮助项目管理者和施工人员更好地理解施工步骤和要求；8DBXX/TXXXX—2025e）施工进度的可视化展示，直观反映工程进度和关键节点；f）工程质量控制的可视化反馈，快速识别质量问题和整改措施；g）安全风险的可视化预警，提前发现潜在的安全风险并采取措施。a）数据格式要求：满足不同水利工程建设期数字孪生需要，空间三维模型瓦片数据格式应符合b）渲染性能要求：可视化模型宜能够运用GIS和游戏引擎进行高效渲染；c）业务交互需求：模型宜能够支持业务数据的可视化标注和交互操作，同时兼容流式渲染和端侧渲染模式。7.3知识库构建结构化的知识库，包括预报调度方案库、工程安全知识库、业务规则库、历史场景库、专家经验库、知识图谱库、知识管理、知识服务等，并不断积累更新。7.3.2预报调度方案库宜涵盖工程建设期的调度需求，包括：a）施工调度方案：为施工期间的工程进度提供优化调度策略；b）水资源管理方案：针对施工期间的水资源需求，制定合理的水资源调配计划。7.3.3工程安全知识库宜覆盖工程建设期的安全需求，包括：a）施工风险隐患：识别和记录施工过程中的风险和隐患点；b）安全事故案例：收集施工期间的历史事故案例，提取教训和应对策略；c）安全监测资料：记录施工期间的安全监测数据，为安全评估提供支持。宜包含水利工程建设期所需的所有业务规则，如：a）施工操作规程：规定施工过程中机电设备的操作流程和安全要求；b）质量安全规范：明确施工过程中的质量控制和安全标准；c）现场检查规程：明确工程安全现场检查的流程和标准；d）应急预案：提供工程安全事件的应急响应流程和措施。宜系统化收集专家知识和经验，为水利工程建设提供专业的决策支持。主要包括：a）工程经验集成：整合专家在工程建设阶段的知识和经验，以多种形式固化，促进经验的复用和积累；b）技术创新案例：记录工程建设中的技术创新实践，包括新材料、新工艺的应用，以推动技术进步；c）决策支持工具：提供基于专家经验的决策支持工具，辅助工程管理人员制定科学合理的决策辅助；d）知识共享交流：构建专家交流平台，促进知识的共享和经验的传承，提升工程建设的专业水平。97.4孪生引擎a）集成数据引擎、知识引擎、模拟仿真引擎等，形成统一的孪生引擎平台，支撑多样化的业务应用；b）满足大容量数据处理、低时延模型计算、实时渲染等要求，确保高性能运行；c）兼容国产软硬件环境，确保孪生引擎能够在国产化技术体系中稳定运行；d）提供丰富的开发接口，如WebAPI或SDK，支持上层业务应用的快速开发和集成。负责对数据资源进行采集、清洗、转换、存储、管理和服务等操作，为模型平台和知识平台提供数据支撑。主要包括：a）数据汇聚：宜构建一个涵盖业务数据汇集、视频联控、遥感数据处理等功能的集成平台，支持多源异构数据的高效采集、处理和发布；b）数据治理：对汇集的多源异构涉水数据进行清洗、管理和标准化处理，提升数据的规范性、一致性和可用性。包括数据模型管理、数据血缘关系建立、数据清洗融合、数据质量管理、数据开发管理、元数据管理等；c）数据挖掘：运用统计分析、机器学习、模式识别等技术，从数据资源中提取水利工程全要素之间的关系和管理活动规律；d）数据服务：依托国家和水利行业的数据共享交换平台，进行各级水行政主管部门间的数据上报、下发与同步，及与其他行业的数据共享。包括地图服务、数据资源目录、数据共享和数据管控等服务。宜提供知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理、知识存储等功能的水利知识引擎。7.4.4模拟仿真引擎宜对各类模型进行参数配置、训练优化等，并提供场管理、仿真建模、仿真计算等模拟仿真功能。a）模型管理与仿真：进行参数配置和模型优化，集成GIS或游戏引擎技术，实现水利工程施工场景的三维模拟；b）数据底板与场景构建：融合多源数据，构建数据底板，通过GIS+BIM技术整合专业模型，进行模拟仿真；c）实时渲染与可视化：提供高保真度的三维视图。8典型业务应用8.1一般要求在水利工程建设过程中，应采用数字孪生技术，通过构建数字化场景、智慧化模型、水利专业模型，依托数字底板、模型库和业务应用系统，实现数字工程与物理单元的同步仿真建设，对工程建设过程中的投资、进度、质量、安全等进行管理。8.2典型应用场景典型应用场景包括但不限于驾驶舱、投资管理、进度管理、质量管理、安全管理、工程监测监控系统、人员设备管理、移动巡查等方面，参考见附录A。9网络安全体系应依据GB/T22239、SL/T803等标准规范，构建网络安全、安全技术、安全运营和监督检查、安全管理制度等。10保障体系应建立针对水利工程建设数字孪生业务应用的标准规范、管理制度、运维保障等方面内容。附录A典型业务应用建设内容指标表序号应用名称建设内容参考指标1驾驶舱为提升水利工程建设的决策效率和施工管理水平，驾驶舱应作为一个集成化、可视化的决策支持系统，提供一个全面、直观、实时的工程监控和分析平台。技术，整合工程区域的三维地形地貌、建筑物BIM模型，构建三维数字沙盘。并随着工程的建设过程，将工程项目的施工形象及进度、质量、安全等关键指标以多种维度进行展示。主要包括：三维导览、工程组成、进度监控、质量监控、安全监控、预警监控、关键KPI集成展示等。a)三维导览：利用三维数字沙盘，提供工程沿线的三维导览功能，实现从视觉漫游角度对项目进行直观的三维查看和浏览，增强管理者对项目空间布局和施工细节的理解。b)进度监控：通过与BIM模型关联的进度时间信息，实现计划施工与实际施工的动态对比展示，监控项目进度，并及时调整施工计划。c)质量监控：录入质量评定、消缺、整改、创优及试验检测信息，生成质量管理统计图表，并在BIM模型上以颜色或高亮方式展示，直观反映项目质量状况。d)安全监控：根据录入的隐患记录、隐患类别、整改结果、事故内容等信息，统计出隐患控制整改情况，以图钉形式直观表现隐患点和检查情况，并以图表形式展示整改率、事故次数、经济损失等关键指标信息。生态环境等管理模块的关键指标数据，设定阈值进行监控与预警。当实际值超过预警阈值时，系统自动通过消息推送、高亮警示等方式发出预警信息。f)关键KPI集成展示：设计一个集成展示界面，组合三维导览、工程组成、进度监控、质量监控、安全监控、预警监控等功能项的KPI展示，支持多种分屏模式，为用户和决策者提供全面、直观、实时的信息展示。2投资管理投资管理应围绕算、投资计划、投资审批、费用支付摊销与时间进度集成进行全过程的资金流监控、财务核算监督和动态控制。投资管理包括：概算管理、概算调整、资金计划、支付统计、费用摊销、投资分析。a)概算管理：应提供投资合同概算详细信息的录入功能，并与进度计划WBS关联，建立费用科目体系的分摊对应关系。b)概算调整：应提供调概报告的上传、下载、查看功能，并将调概结果与合同变更结合管理。c)资金计划：应允许不同用户权限下的資金计划编制、查看、下载打印，以及相关流程的流转审批功能。d)支付统计：应提供合同支付详情的统计查询功能，以及合同执行进度百分比的统计与展示等。e)费用摊销：应根据相关财务准则和通知要求，合理确定水利基础设施的入账成本和折旧（摊销）政策。f)投资分析：应提供按照年度及标段尺度显示投资情况的功能，并将实际投资完成情况与计划进行对比分析，标记出已完成、累计完成、未完成及超额完成的部分。序号应用名称建设内容参考指标3进度管理进度管理应在工程整体规划和进度目标的基础上，有效监控和动态调整工程项目各个阶段的时间节等先进数字技术，实现工程进度的精细化管理、实时监控与可视化展示。进度管理涵盖从计划编制、执行反馈、对比分析到进度报告的全流程管理。a)计划进度编排：应支持自上而下各级进度计划的编制与审批流转，以进度作业为管理对象，利用BIM+GIS技术，将工程项目的施工形象及进度与时间进度进行集成，实现项目进度的可视化管理。b)实际进度反馈：应提供实时的现场进度数据采集功能，包括工程量完成情况、资源消耗情况等，并将实际进度数据与计划进度进行对比分析，以便及时调整施工计划和资源分配。c)进度对比分析：利用BIM+GIS模型进行计划和实际进度的可视化对比展示，分析进度偏差，识别潜在的延误风险，并提出相应的调整建议。通过动态模拟和4D模拟技术，展示工程进度的发展趋势，辅助决策。d)工程进度报告：可自动生成包含进度执行情况、偏差分析和调整建议的进度报告，为项目管理者和利益相关者提供全面、准确的进度信息，支持多种格式输出，便于信息共享和决策。4质量管理质量管理应通过梳理水利工程建设项目质量管理业务流程，明确业务逻辑和主要质量信息需求，利用信息系统对填报、上传的数据进行实时分析和处理，实现全要素、全过程、全员的动态监管、智能监管和可视化监管。a)水利工程质量信息填报及智能分析：应为参建各方业务人员提供明确的质量管理业务逻辑和主要质量信息收集要求。系统应内置模型算法，对填报数据进行实时校验、纠错、查重，并自动匹配到关联工程项目。用户类型划分应明确，系统应能自动识别用户权限及工作职能，实现全流程任务提醒与跟踪。b)水利工程建设智能监管应用:应构建基于数字孪生的“一网统管”系统平台，汇集工程业务数据，结合大数据、互联网信息技术及BIM模型、GIS空间数据，构建数字孪生应用场景，自动进行分析、预警、提示并生成评价结果，以多种形式进行综合展示，实现水利工程质量的动态监控和管理。c)水利工程可视化服务应用:应承载区域空间实景、建筑物虚拟场景及工程沿线全部三维地理信息，包括高程信息、影像信息。应支持项目所有BIM+GIS应用场景支撑的业务系统，集成显示建设管理期和运行维护期的全部过程信息、进度、质量、安全信息和管理信息。平台在数据收集时应对BIM模型数据进行结构化组织，并具有独立的图形引擎，解决与业务系统交互中最核心的结构化数据关联，以及业务系统中显示和操作BIM模型数据的需求。序号应用名称建设内容参考指标5安全管理安全管理从事前、事中、事后对危险源、安全生产、安全施工进行规范化管理，是生产单位安全生产的重要保证。安全管理包括：危险源识别与控制、安全制度、隐患巡检、隐患整改、事故处理和人员准入。a)危险源识别与控制：应建立危险源识别库，对危险源进行风险评估分级，并制定相应的预防措施。危险源应在GIS场景和BIM模型上进行标识、发布和推送，以实现实时监控和管理。b)安全制度:应提供水利工程安全管理标准化体系文件的数据录入和流程审批，确保安全管理制度化、规范化。c)隐患巡检:应提供隐患排查计划上传审批、隐患排查过程记录、隐患整改通知流程发起，并配置BIM模型隐患标记实时更新，以提高隐患管理的效率和准确性。d)隐患整改:应提供隐患整改回复功能，闭合隐患整改流程，确保隐患得到及时有效的处理。e)事故处理:应提供事故报告录入、调查、处理、归档等相关工作流程，建立事故月报、安全月报等报表，以便于事故的追踪和管理。f)人员准入:应提供人员信息录入、人员信息查询、人员信息统计三部分功能，确保施工现场的人员安全和资质管理。6工程监测监控系统工程监测监控系统利用传感器、物联