数字孪生赋能智慧水利建设

摘要：随着社会的发展与时代的进步，我国对于民生工程的重视程度也随之进一步提高，在我国的水利工程建设过程中，数字化技术的融入可使我国水利工程的整体质量进一步提高，因此如何通过数字孪生赋能智慧水利建设也已成为学界热点话题。基于此，本文简单分析智慧水利建设过程中存在的主要问题，深入探讨数字孪生赋能智慧水利建设的基本路径，以供参考。

关键词：数字孪生；赋能；水利建设

前言：随着社会的发展和科学技术的进步，现实环境对水资源管理工作也提出了更高的要求。因此传统的水资源管理方式已无法满足现代社会对水资源管理与保护的需求。而在全球变暖与自然灾害频发的时代背景下，水利设施的安全性与资源高效利用等均已成为迫切需要解决的问题。

1.智慧水利建设过程中存在的问题

1.1数据共享整合问题

在构建“智慧水利”的过程中，数据作为一类重要的基础性资源而存在。在水资源管理过程中，我们需要从不同的传感器、监测系统以及历史数据库中快速获取各类数据，如水位、流量、气象、环境监测数据等。但现有的数据体系普遍处于彼此独立与分散的状态，并且缺乏统一的标准与规范。数据孤岛的出现，给数据获取、存储、处理和应用带来了极大的困难，严重影响了数据的质量和精度。由于缺少统一的数据格式与标准，多个系统之间的信息不能很好地集成，水文与气象观测资料的格式存在差异，造成二者之间不能相互转换，也不能进行相关分析。其次，数据质量较差也使“智慧水务”的运行效果受到很大的影响。部分传感装置因为设备老化与安装位置不合理等原因，极有可能会出现数据失真甚至漏测等问题，并且此类数据的质量问题会直接影响决策的正确与否，进而对水利工程的正常实施造成严重影响[1]。

2.数字孪生赋能智慧水利建设路径

2.1建立数据采集与传感系统

智慧水利的核心目标之一是实现水利设施的智能化管理。而智能化管理的基础是数据，尤其是实时数据。水利设施的运作涉及众多的物理现象和复杂的水文环境，包括水位、流量、压力、温度等多维度的动态变化参数。精准且高效地采集这些数据，不仅能够帮助管理者实时了解不同设施的运行状况，还可为后续的分析、预测和决策提供可靠的数据支持。而为达成此目标，必须在水利设施的各个关键节点部署多类型传感器，通过水位、流量、温度、压力、气象等传感器同步监测水体的状态及周围环境的变化情况，保证数据的全面性与准确性。不同类型的传感器互相配合，才能够提供多维度、立体化的水利设施运行信息[2]。

作为水利设施最基本的工作参数，水位的变化与水库的调度、蓄水、泄洪等大量信息有关。水位传感器可以对水库、河道等水体变化情况进行实时监测，并对可能出现的洪水泛滥、干旱等情况进行预警。流量传感器作为一种重要的水利工程测量手段，可以对河流进行实时监控，并为管理人员实时掌握河流的水流状况提供依据，进而为水资源调配、灌溉调度等提供科学依据。从传感器可以清晰了解水温的变动情况，并分析管网的水压变化情况，在供水设施运行过程中，常常由于水温异常或水压升高等原因，导致设备出现损伤或失效等问题，因此对其进行早期诊断也显得尤为重要。气象资料对水利工程的正常运营起着至关重要的保障作用，其在洪涝与旱灾等极端气候事件的预报中起着非常重要的作用。气象传感器可以对气象参数进行监测，如温、湿、雨、风等信息，并且可为决策者提供更为精确的灾害预警；在数据感知系统中，实时数据获取作为重要步骤而存在，而传感器也可将所获得的信息，通过无线或有线网络传送到数据中心或者云端。随着物联网技术的发展，传感器获取的信息能够通过高可靠、低时延的通信网络进行实时传输。

2.2构建数字孪生模型

在智慧水利建设过程中，数字孪生模型的构建是关键环节之一。数字孪生模型通过将现实世界的水利设施和虚拟模型进行深度连接，能够实时反映设施的运行状态，并为后续的分析、优化与决策提供支持。基于传感器系统采集的实时数据，利用先进的建模技术，构建出精准的数字孪生模型，是实现水利设施智能化管理的基础。构建数字孪生模型的首要步骤是数据的获取与处理，通过前述的传感器系统，水利设施的各类实时数据会被持续采集，并传输至数据中心或云平台，这些数据不仅包括静态信息，还涵盖动态实时信息。因此，数据的质量、实时性和全面性直接影响到数字孪生模型的构建精度。在此基础上，建模系统将根据采集的数据，对水利设施进行数字化处理。这一过程中数据不仅需要进行清洗和预处理，以确保其准确性；还需要根据不同数据源的特点进行整合与转换，保证不同类型的数据可以在同一模型中有机结合。

2.3实时动态监控管理

数字孪生本身具有动态性、实时性、可扩展性、可持续性和可更新性等特点，从而实现对水工结构运行状态的实时监测，并将监测结果实时输入“数字孪生”模型，使之更符合实际情况。通过持续更新设备工作期间的实时数据，可以及时反馈设备运行状态，以便管理人员能及时发现设备运行中出现的各类安全隐患和异常情况。该系统采用“数字孪生”技术，对库区水位进行实时监控，并在此基础上建立了一套完整的水库水位预报系统。然后，建立了一组以网络化为基础的分布式水文模型，并对该模型进行分析，并给出了一些改进建议，数字孪生是一种新型的面向灾害预报和应急处置的方法。在此基础上，对不同气象、水文情景下的水利设施响应进行仿真，实现洪涝、旱灾等自然灾害的预报，并提出相应的应急预案。本项目研究成果可为提升我国水利工程防灾减灾能力提供科学依据。

结语：随着数字孪生技术与人工智能技术的深入结合，我国水利管理的智能化程度也不断提高，正在朝着高精度与强动态的方向发展。通过对数据共享机制的改进，可以快速提高各技术体系之间的兼容程度，进而为我国水资源可持续发展与水利安全建设提供支撑。

参考文献：

[1]桑蕊.辽宁智慧水利建设中数据治理体系的构建[J].东北水利水电，2025，43（02）：69-70.

[2]赵岚清.山东省数字孪生推动智慧水利建设相关研究[J].黑龙江水利科技，2025，53（01）：147-149.