全国水利数据底板基本建成 形成一体化监测感知体系

航拍黄河小浪底水利枢纽。资料图片

数字孪生南水北调中线系统操作界面。受访者供图

都江堰灌区指挥中心工作人员运用数字孪生系统进行2024年水旱灾害防御演练。受访者供图

通过最新信息技术，将江河湖泊、水利工程实时映射到数字世界，为水利工作提供“智慧大脑”，这一先进的技术手段被称为“数字孪生水利”。水利部最近发布的消息显示，作为发展水利新质生产力的重要标志，我国数字孪生水利建设已取得阶段性成效，由积极探索、先行先试进入全面深化推进和强化应用的新阶段。截至目前，我国建成了数百处数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程等新型基础设施。基本形成了“天空地水工”一体化监测感知体系，55类1600万个水利对象的全国水利数据底板基本建成，为加快发展水利新质生产力、推动水利高质量发展提供了支撑。

实现全线水质12项指标未来七天的预报预警

数字化平台护航南水平安北上

南水北调中线一期工程起自汉江中上游丹江口水库，一路北上，抵达北京，全长1432公里，横跨长江、淮河、黄河、海河四大流域，与沿线1200余座桥梁、700余条河流纵横交错，关系着上亿人的用水安全。这样重大的水利基础设施如何进行高效管理，确保输水的每一环节都不出现问题？答案便是离不开“数字孪生科技的赋能”。

中国南水北调集团中线有限公司信息机电中心数字化处处长邬俊杰告诉记者，数字孪生南水北调中线是一个支持数据动态更新、人机交互的数字模型，是用数字化技术再造的中线工程“孪生兄弟”。在这里，工作人员可以清楚了解到中线工程在工程安全、供水安全、水质安全方面的动态。

就拿对输水工程至关重要的水质安全来说，随着中国南水北调集团中线有限公司的工作人员打开系统，点开“水质监测”一栏，一张绿色的地图随之映入眼帘，全线13座水质自动监测站、30个固定监测断面以及丹江口库区共享的7个水质自动监测站等各种水质指标实时数据清晰在两侧呈现。据水质专员介绍，数字孪生平台基于专业的水质预测模型，可以实现全线水质12项指标未来七天的预报预警。针对典型渠段，还可驱动污染物输移扩散模型进行水污染扩散的复现和预演。“我们只要在平台输入污染物相关信息，调用污染物输移扩散模型，就能模拟污染物扩散的过程，同时，系统还会给出处置建议，为我们推荐相应的应急响应预案，有效提升应急处置的速度和精准性。”

构建南水北调中线智能调度业务场景是数字孪生南水北调中线建设的重要任务之一。“我们现在通过这个平台可以便捷地对渠道输水能力进行评估，只需要输入预设的输水工况和计算区间，平台就会调用恒定流模型计算区间内各断面的流量和水位，还能根据不同情况下对水位的要求动态调整调度方案，这项功能对日常调水工作效率提升作用很大。”南水北调中线总调度中心调度生产处处长靳燕国表示，“过去，调度决策往往依赖于人工经验和历史数据，而现在数字孪生系统可以模拟不同情景下的调度效果，预演各种复杂工况，帮助我们选择最佳调度方案。例如，利用一维恒定流仿真预演功能可以实现月输水调度方案的辅助编制，利用一维非恒定流仿真预演功能可以实现应急事件的方案生成。这为工程运行安全、供水能力提升以及工作人员工作效率的提升提供了切实保障。”

靳燕国说，在今年6月南水北调中线全面助力地方抗旱期间，中线公司通过数字孪生南水北调中线仿真预演系统辅助制定了应急供水调度方案，生成调度远程指令共计814门次，充分利用了穿黄工程以南渠段现有槽蓄水量。通过紧急快速联合调度，原本需要7天才能完成的应急水量推进任务只用了不到2天就完成了。

“随着数字孪生技术的应用，让我们对工程实时水情、工情有了更准确的把握，减少了工程意外事故的发生几率。基于数据驱动的决策过程让我们在面对复杂情况时更加有信心。”靳燕国表示，目前，投入应用的数字孪生中线还只是1.0版本，正在同步推进数字孪生南水北调中线2.0版建设，力争在今年年底完成并具备试运行条件。

实现对各河段来水量的分钟级预判

都江堰灌区有了自己的“智慧大脑”

四川省都江堰市，奔流的岷江之上，世界著名的水利工程都江堰守护着成都平原的安宁。千年之前，古人用智慧创造出这一伟大工程；而千年后的今天，现代建设者用大数据、人工智能等新兴技术在数字世界里创造出一个数字孪生都江堰，为都江堰灌区的安澜贡献科技力量。

在都江堰灌区指挥中心，LED大屏上显示着几个醒目的大字：“都江堰渠首数字孪生”。工作人员只需轻点鼠标，数字孪生平台便会逐一呈现出综合概览、运行监控、工程调度三个模块的内容。通过这一系统，工作人员不仅可以清楚看到岷江和都江堰各个区域的实时监控画面，以及各类水情监测数据和计算分析，还可以对汛期的泄洪等操作进行提前模拟演练，制定调度方案。今年夏天，都江堰渠首遭遇十年来最大一次过境洪峰，正是数字孪生平台的模拟推演帮助都江堰工程成功抵御了这次洪峰。

都江堰灌区指挥中心的工作人员表示，有了数字孪生平台，工作起来会更加有底。数字孪生平台可实现对各河段来水量的分钟级预判，在问题发生之前先发现问题。在进行调度时，输入水库的预估下泄流量，平台系统会给出各条河流在各个时间段的流量数值，还能根据应急调度预案和指挥中心的调水计划，自动生成调度方案。可以说，都江堰渠首数字孪生就是都江堰灌区的“智慧大脑”。

之所以有如此强大的功能，源于技术的多方赋能。都江堰渠首数字孪生系统以数据底板为基础，融合都江堰渠首枢纽23处水闸BIM模型、水情监测数据、工情监测数据等多源数据，充足的数据为都江堰渠首数字孪生系统的智慧运算和分析等提供了坚实基础。

能够做到对灌区的一切情况了如指掌，将灌区“搬到”数字世界，得益于都江堰渠首数字孪生系统数量众多的前方“眼线”与“触角”。“数字孪生的都江堰渠首有着强大的视频监控调度系统，还有一个灌区物联网系统，可以说是耳听八方、眼观六路。”据都江堰灌区指挥中心的工作人员介绍，视频监控调度系统对全灌区1411台监控摄像头的实时监控画面进行整合，并按照管理单位、渠系、行政区划来对这些画面进行分组。点开其中一个画面，还可以进行回放、画面轮巡等操作，无需到现场，就能了解灌区的详细情况。此外，灌区还安装了水位监测设备、流量监测设备、工程安全监测设备等共计一千多台，这些设备每天都会传输几十万条数据到物联网系统，有了这些数据，就可以实现远程闸门控制等多维度管理。

不过，要想实现对防汛等重大事件的演练预防，让数字孪生都江堰渠首真正具有“智慧”，还要靠人工智能大模型的支持。“我们的系统包括许多智能模型，这些模型是我们能够在电脑上再现或模拟调度实际场景，做到更精准决策的重要依托。”都江堰灌区指挥中心的工作人员表示，“我们的模型平台包括了水利专业模型、可视化仿真模型、智能模型、模型管理系统及仿真引擎。比如说，可视化仿真模型，它里面包含了一些水工建筑物模型、机电设备模型还有渠首的自然背景、天气等等，我们就可以用这个来给我们的模拟演练提供一个很接近真实的场景。所有这些模型要素加进去，经过实时渲染等，就会打造出一个数字化的孪生都江堰渠首。”

记者了解到，目前，国内像都江堰渠首数字孪生这样的数字孪生灌区已在不少地区建设成功。“十四五”期间，我国对2500多处大中型灌区进行现代化建设和改造，选择了49个灌区推进数字孪生灌区先行先试。通过数字孪生灌区建设，推动灌溉智慧化水平明显提升。

系统计算生成当前最优枢纽调度方案

黄河防汛更加科学智能

数字孪生流域是数字孪生水利建设的一个重要方面。近年来，我国加快构建长江、黄河、淮河等江河数字孪生平台，为流域内的防洪调度管理提供了重要支撑。以我国第二大长河——黄河来说，从收集河流动态数据到构建全方位的监测网络体系，强大的数字孪生技术一步步将黄河“搬进”了计算机。

在虚拟的数字世界里，数字孪生黄河与现实中的黄河同步运行，各项指数实时更新。这些数据来自于前端密集而高效的监测网络：飞航一体测绘无人船实现常态化安全巡检，还能进入水下进行地形测量；自计水尺实时测量黄河水位，智能设备守护坝体安全，卫星遥感技术在防汛和流域内河湖管理中广泛应用；现代化监测站网囊括了145处水文站、93处水位站、900处雨量站、17处水土保持监测站点……而在黄河水利委员会黄河水量总调度中心大厅，巨幅电子屏幕上，沿黄省（区）及黄河干流重要水库、水文站的实时信息以及干流沿线涵、闸的取用水情况等均清晰呈现，黄河中下游防汛会商预演系统可以预演雨量预报、洪水预报预警、水库调度及工程险情等内容，为黄河的保护治理赋能。

小浪底水利枢纽工程地处黄河干流，有着减淤、防洪、防凌、供水灌溉等多项功能，控制着黄河91.2％的径流量和将近100％的黄河输沙量，是治理开发黄河的关键性工程。过去，黄河的水沙调控是一个难点，如今，小浪底水利枢纽管理中心打造出数字孪生小浪底平台。依托数字孪生小浪底平台，科学制定防汛调度和调水调沙运用方案，实现了下泄水量的精准调控。

今年7月，小浪底水利枢纽启动本年度首次排沙，这个过程中，数字孪生技术发挥了重要作用。排沙前，工作人员在数字系统中对未来3天的水库水位、出入库流量变化情况以及水库出沙时间、含沙量变化过程进行了推演，并利用系统计算生成了当前最优的枢纽调度方案。按照系统的方案，在洪峰到来之前，小浪底的泄洪排沙孔洞就已经进入备用状态。数千个监测点位实时“上报”河流的水位、含沙量等数值变化，直至7月20日8时，含沙量终于达到预定值，工作人员立即下达指令，3条排沙孔洞顺势打开，顺利实现首次排沙。

打开数字孪生小浪底操作界面，一个三维立体、细节清晰的虚拟小浪底映入眼帘。得益于数字孪生技术，工作人员能够在计算机屏幕上看到现实条件下无法呈现的场景，并获得相关分析数据和应对方案，来更好应对未来可能出现的险情。据了解，数字孪生小浪底目前已经初步建成防汛调度和工程安全“预报、预警、预演、预案”应用，数字孪生让黄河防汛更科学、更智能。（本报记者 王雅婧）