DB32-T 4733-2024 數字孿生水網建設總體技術指南

江蘇省地方標準DB32/T4733—2024數字孿生水網建設總體技術指南Generaltechnicalguidelinesofthedigitaltwinwaternetworkconstruction2024-04-03發(fā)布2024-05-03實施江蘇省市場監(jiān)督管理局發(fā)發(fā)出布版Ⅰ前言 Ⅲ 2規(guī)范性引用文件 3術語和定義 4縮略語 6信息化基礎設施 7數據底板 8模型平臺 9知識平臺 10業(yè)務應用場景 11共建共享 參考文獻 Ⅲ本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構不承擔識別專利的責任。本文件由江蘇省水利廳提出并歸口。本文件起草單位：江蘇省水旱災害防御調度指揮中心、水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院、河海大學、無錫市防汛防旱指揮部辦公室、南京中禹智慧水利研究院有限公司、北京金水信息技術發(fā)展有限公司。1DB32/T4733—2024數字孿生水網建設總體技術指南本文件提供了數字孿生水網建設中總則、信息化基礎設施、數據底板、模型平臺、知識平臺、業(yè)務應用場景和共建共享等技術指南。本文件適用于數字孿生水利建設，支撐水利業(yè)務應用。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T30319基礎地理信息數據庫基本規(guī)定GB/T35637城市測繪基本技術要求GB/T36625.3智慧城市數據融合第3部分：數據采集規(guī)范GB/T51212建筑信息模型應用統(tǒng)一標準SL323實時雨水情數據庫表結構與標識符SL/T701水利信息分類與編碼總則SL/T797水利空間數據交換協(xié)議SL/T809水利對象基礎數據庫表結構及標識符3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。物理水網physicalwaternetwork自然水系及不同時期治水實踐過程中形成的水工程體系，以江河湖庫、堤防、水閘、泵站等為表現(xiàn)形式的物理實體。數字孿生水網digitaltwinwaternetwork物理水網的時空映射、智能模擬、虛實交互、迭代優(yōu)化的數字系統(tǒng)。數據底板database物理水網及所在區(qū)域自然地理、社會經濟、水利管理活動的涉水信息全要素數字映射。模型平臺modelplatform數字孿生水網建設中集成水利專業(yè)模型、智能模型、可視化模型等，統(tǒng)一提供定制組裝、定向開發(fā)、標準服務的核心組件。2DB32/T4733—2024知識平臺knowledgeplatform數字孿生水網建設中集成水利知識庫、知識模型和水利知識引擎等，統(tǒng)一提供各類知識服務的核心組件。數字孿生水網平臺digitaltwinwaternetworkplatform實現(xiàn)水網數據底板、模型平臺、知識平臺等數字資產的融合、治理、挖掘和服務的共建共享平臺。4縮略語下列縮略語適用于本文件。IPv6：互聯(lián)網協(xié)議第6版（InternetProtocolVersion6）SDN：軟件定義網絡（SoftwareDefinedNetwork）GIS：地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem）5G：第五代移動通信技術（5thGenerationMobileCommunicationTechnology）5.1數字孿生水網由信息化基礎設施、數據底板、模型平臺、知識平臺四部分構成，支撐水旱災害防御、水資源管理與調配等業(yè)務應用?？傮w架構見圖1。5.2數字孿生水網建設宜以數字孿生水網平臺為核心，實現(xiàn)數據集成，提供資源共享。5.3數字孿生水網建設宜優(yōu)先使用國產技術與軟硬件產品，與主流軟硬件適配，迭代優(yōu)化。5.4數據底板、專業(yè)模型、知識庫宜建立動態(tài)更新機制，保障物理水網與數字孿生水網的實時映射，宜具備數據回溯功能。5.5模型平臺模擬計算、渲染效率宜滿足實時輔助決策與流暢運行的需求。5.6針對《江蘇省骨干河道名錄》和《江蘇省湖泊保護名錄》中的河道、湖泊數據底板建設，其精度可參照水利部數字孿生流域數據底板地理空間數據規(guī)范，流域性骨干河道底板建設精度宜達到L3級；省管湖泊、區(qū)域骨干河道、跨縣重要河道、縣域重要河道宜達到L2級及以上；其他河道和湖泊宜達到L1級及以上。5.7水利工程建筑信息模型精度宜達到DB32/T3841中LOD200及以上。1985國家高程基準，采用其他高程系應注明換算關系。3DB32/T4733—2024圖1數字孿生水網總體架構6信息化基礎設施6.1水利感知網6.1.1目標任務以支撐水利業(yè)務需求為目標，明確信息采集范圍與監(jiān)測對象，制定感知站網布設原則，確定氣象、水文、水質、水生態(tài)、工程運行狀態(tài)與安全等監(jiān)測要素。6.1.2監(jiān)測手段完善傳統(tǒng)監(jiān)測手段，加強衛(wèi)星遙感、航空遙感、無人機（船）、機器人和視頻識別等“空?天?地”一體化監(jiān)測手段應用，滿足水利業(yè)務對數據和信息在空間尺度、時間頻次、精度等方面的需求；具備突發(fā)涉水事件應急處置的現(xiàn)場信息感知能力。6.2水利信息網水利信息網宜包括以下內容和要求。a）水利工控網、水利業(yè)務網和電子政務網。b）支持5G及以上、IPv6、物聯(lián)網等網絡技術，支持基于SDN資源動態(tài)調配。c）水利工控網宜獨立組網、物理隔離、數據推送。6.3水利云資源水利云資源宜包括以下內容和要求。b）可采取集中式和分布式相結合的方式建設。c）宜充分考慮多用戶并發(fā)的高性能渲染資源配置需求。4DB32/T4733—20247數據底板7.1數據資源7.1.1基礎數據基礎信息包括以下對象。c）供水、排水等管網工程。7.1.2監(jiān)測數據視頻、輿情等感知數據。7.1.3業(yè)務管理數據主要指“2+N”水利治理管理活動中產生的數據，其中“2”指水旱災害防御、水資源管理與調配業(yè)務，“N”指生態(tài)河湖監(jiān)管、水利工程建設與運行管理、水土保持、農村水利水電、節(jié)水管理與服務、水行政執(zhí)法、水利監(jiān)督、水文管理、水利行政、水利公共服務等其他業(yè)務。7.1.4跨行業(yè)共享數據主要包括公安、自然資源、生態(tài)環(huán)境、住建、交通、農業(yè)農村、氣象、大數據管理數據。7.1.5地理空間數據面向數字孿生水網業(yè)務的數字正射影像圖、數字高程模型、數字線劃圖、數字表面模型、實景三維、地理實體、傾斜攝影、激光點云、水下地形、城市信息模型、水利構筑物建筑信息模型等數據。7.2數據獲取宜從以下幾種方式中獲取數據。a）L1級數據底板共享江蘇省級基礎測繪數據，遵循SL/T797利用江蘇省水利地理信息服務平臺數據、洪水風險圖、自然災害綜合風險普查等數據資源進行定期更新，重點補充地理空間數據。b）基礎數據主要依據水利普查、水旱災害風險普查成果或通過調查與測量方式獲取。c）監(jiān)測數據主要通過對接縱向水利部門水雨情（SL323）、水質、工情、水資源等數據庫及視頻平臺獲取，共享橫向局委辦數據，并進行必要的補充建設。d）業(yè)務管理數據通過整理對接行業(yè)日常管理過程中和業(yè)務系統(tǒng)運行過程中產生的數據獲取。e）跨行業(yè)共享數據通過政務外網共享獲取。f）地理空間數據通過高分遙感影像解譯、無人機傾斜攝影、工程設計文件提取等方式獲取。5DB32/T4733—20247.3數據模型7.3.1水利數據模型遵循SL/T701等水利信息分級分類規(guī)范，通過關聯(lián)分析、聚類分析、回歸分析等數據挖掘技術，構建空間對象、屬性、關系特征和其他語義一體化組織的數據模型，形成描述水利信息全貌的模型體系。7.3.2水利網格模型根據行政區(qū)劃、自然流域、排水分區(qū)、水資源分區(qū)、集水單元、圩區(qū)單元、河段和數值計算等需求構建網格化管理模型，形成一套多元化、精細化、個性化的水利網格化體系。7.4數據引擎7.4.1數據融合按照GB/T36625.3的要求，對多源異構涉水數據，進行數據清洗、格式與類型轉換、數據歸一化、數據簡化等規(guī)范化處理。7.4.2數據治理數據治理結合應用場景，綜合考慮模型與底板構建和信息展示的數據需求，采用數據標準、元數據管理、數據質量、數據模型管理、數據標簽等方法，遵照GB/T30319、GB/T35637、GB/T51212、SL/T809等要求，對基礎數據、監(jiān)測數據、業(yè)務數據、跨行業(yè)共享數據和地理空間數據進行比對、質檢、關聯(lián)、標識等治理工作。7.4.3數據挖掘數據挖掘運用統(tǒng)計分析、機器學習、模式識別等方法從數據資源中發(fā)現(xiàn)物理水網全要素之間存在的關系、水利治理管理活動全過程的規(guī)律，通過圖形、圖像、地圖、動畫等方式展現(xiàn)，包括描述性、診斷性、預測性和因果性分析等。7.4.4數據服務數據服務主要包含以下方面。a）水利數據查詢服務，提供水利知識庫全文檢索、全域檢索功能，查詢數據通過RestfulAPI標準接口進行獲取。b）水利專業(yè)服務，提供基礎屬性信息類、統(tǒng)計分析類、水文信息類、模型結果類、業(yè)務信息類等數據服務，定期更新發(fā)布數據目錄。8模型平臺8.1構建原則模型平臺宜按照“組件化、標準化、通用化”思路和共享共用的原則構建，并具備“模型構建靈活化、模型業(yè)務應用標準化、模型服務定制化”特點。6DB32/T4733—20248.2專業(yè)模型8.2.1構建內容水利專業(yè)模型主要包含以下方面。a）水利機理模型主要涉及水文模型、水資源模型、水質模型、水生態(tài)模型、泥沙動力學模型、水土保持模型、水利工程安全模型等，模型宜具有水旱災害預測預報、洪水演進、水資源優(yōu)化調度、水環(huán)境預測預報、水利工程調度等模擬功能等。b）水利大數據模型宜基于歷史同步監(jiān)測數據，利用水利專業(yè)模型產生數據，補充相似或歷史數據不足，基于大數據智能分析技術，加強機理模型與人工智能模型的技術融合，對水文、水動力、水質等過程進行模擬與預測。c）水利優(yōu)化決策模型采用智能算法搜索調度目標最優(yōu)解，實現(xiàn)水利工程多目標優(yōu)化調度與智能決策。8.2.2技術要求專業(yè)模型宜符合以下技術要求。a）專業(yè)模型的構建宜充分整合利用已有模型相關研究成果。模型尺度宜根據業(yè)務需求確定，確保b）機理和大數據模型模擬精度宜達到GB/T22482乙級及以上水平。c）水利專業(yè)模型可基于自研代碼或第三方的水利專業(yè)模型構建，應滿足可封裝、可部署、可上架、可訂閱等技術要求。d）模型支持在線率定驗證，滿足實時滾動運行的需求；計算效率宜滿足實時輔助決策的需求；模型宜支持模擬計算結果與實況進行對比、分析與校正。8.3智能模型8.3.1構建內容采用人工智能理念和云邊協(xié)同模式，通過機器學習框架從遙感、視頻、語音等數據中提取水利對象特征、模擬關鍵行為和狀態(tài)，輔助精準研判與決策。智能模型主要包含以下方面。a）遙感解譯采用機器學習算法訓練圖像語義分割與提取模型，實現(xiàn)遙感圖像中地表水體、岸線、土地利用等特征的提取和自動識別。b）視頻識別基于深度學習等技術構建對象識別、行為識別、狀態(tài)識別等模型，實現(xiàn)岸線突變、水尺讀數、閘門啟閉狀態(tài)、周界入侵、漂浮物、垃圾堆放、水體顏色等結構化信息提取和自動識別。c）語音交互基于自然語言理解等技術，實現(xiàn)信息查詢、情景分析、決策建議等多種應用場景中人機智能交互功能。8.3.2技術要求智能模型可基于通用框架的微服務架構搭建，采用主流編程語言開發(fā)，基于標準接口對外提供智能模型服務，能夠與其他平臺或業(yè)務系統(tǒng)相互耦合銜接，完成秒級數據交互。8.4可視化模型8.4.1構建內容宜包括以下方面。7DB32/T4733—2024d）機電設備，包括水泵、電機、啟閉機、閘門等主設備、輔助設備及二次系統(tǒng)設備。8.4.2技術要求可視化模型技術要求包含以下方面。a）數據格式要求包括但不限于以下方面。1）地理信息系統(tǒng)數據方面宜支持DEM、TIF等格式高程數據，JSHP格式矢量數據。2）人工建模數據方面宜支持FBX、OBJ等格式三維模型數據。3）建筑物信息模型數據方面宜支持DWG、DXF、DWF、DGN、PLN、RVT、STEP等格式數據。4）傾斜攝影數據方面宜支持OSGB、FBX、STL、3DS等格式數據。5）激光點云數據方面宜支持PCD、PLY、TXT、LAS、STL等格式數據。b）渲染性能技術要求包括但不限于以下方面。1）可視化模型?？蛇\用GIS和游戲引擎渲染展示，且渲染效率流暢不卡頓。2）自然背景。全場景初始渲染、單個或多個對象場景切換、場景縮放過程宜達到秒級響應。3）流場動態(tài)。一維流場渲染宜實現(xiàn)秒級加載，二維流場、三維流場百萬級網格單一時刻場景渲染不超過30s。4）水利工程。單一場景渲染宜實現(xiàn)秒級加載，監(jiān)測運管類感知數據驅動信息場景渲染宜實時響應。5）機電設備。單一場景渲染宜實現(xiàn)秒級加載，監(jiān)測運管類感知數據驅動信息場景渲染宜實時響應。c）業(yè)務交互技術要求包括但不限于以下方面。1）具備標繪業(yè)務數據，觸發(fā)水體運動等特征、工程運行等場景交互與控制等功能。2）渲染引擎接口宜支持在瀏覽器或者桌面應用中加載顯示，支持流渲染及端渲染模式。9知識平臺9.1知識庫9.1.1水利對象關聯(lián)關系水利對象關聯(lián)關系以知識圖譜形式描述江河湖泊、水利工程和水利對象治理管理活動等實體、概念及其關系。水利對象關聯(lián)關系圖譜包括以下方面。a）水利物理對象關系圖譜，以水利一張圖、水利普查和自然災害風險普查等數據庫存儲的河湖水系、水利工程設施等物理對象及空間關系，水利業(yè)務應用系統(tǒng)數據庫中存儲的組織機構、人員等涉水社會對象與關系，以及河湖水系、水利工程設施、組織結構與人員之間的非空間關系等信息為主要數據來源，在建立物理對象?關聯(lián)知識模型的基礎上，進行抽取轉換、對齊融合等處理后形成圖譜。b）水利學科知識圖譜，宜以《漢語主題詞表》水利卷、水利百科類圖書、水利各專業(yè)領域術語規(guī)范、業(yè)務規(guī)程等書籍和文件為主要數據來源，在建立水利學科概念?關系知識模型的基礎上，進行抽取轉換、對齊融合等處理后形成圖譜。8DB32/T4733—20249.1.2方案預案庫以各類預報方案、工程調度方案、生態(tài)流量保障方案、應急預案以及專家經驗等為主要數據源，構建方案預案圖譜，支撐水旱災害防御、水資源調配與管理、河湖管理、工程建設管理等業(yè)務工作。9.1.3歷史場景庫以歷史洪澇、干旱、突發(fā)水事件等為主要數據源，在挖掘典型時空屬性及特征指標的基礎上，構建歷史場景圖譜，支撐洪澇、干旱、突發(fā)水事件等場景的應對。9.1.4業(yè)務規(guī)則庫以相關法律法規(guī)、規(guī)章制度、技術標準、管理辦法、規(guī)范規(guī)程等為主要數據源，構建業(yè)務規(guī)則圖譜，支撐業(yè)務場景的規(guī)則適配，規(guī)范和約束水利業(yè)務管理行為。9.2知識模型面向水旱災害防御和水資源管理與調配等業(yè)務主題，確定水利對象集，通過業(yè)務屬性挖掘出對象之間的關聯(lián)關系，構建實體關系、水利概念、專家經驗、規(guī)則預案、歷史場景、模型方案等知識模型。9.3知識引擎9.3.1知識抽取通過主題挖掘、遠程監(jiān)督、事理因果關系提取等多種手段，從海量異構數據資源中抽取出實體及其關聯(lián)關系，將知識模型進行實例化。9.3.2知識融合消除已抽取知識的歧義和重復實體，解決知識重復、語義指向不明等問題，包括本體匹配與實體匹配。本體匹配主要采用本體映射、本體集成等方法，實體匹配主要采用相似度計算、基于規(guī)則和基于學習的實體匹配等方法。9.3.3知識推理通過基于演繹的推理法、基于歸納的推理法和基于圖挖掘的算法等，對圖譜已有的知識進行推理以獲得新的知識，對知識圖譜進行補全和質量檢測等。9.3.4知識更新在水利實體關系、屬性、活動和規(guī)律等發(fā)生變化時，對知識進行擴充或刪改等操作。9.3.5知識應用宜提供主流開發(fā)語言Java、Python的圖引擎，支撐業(yè)務應用系統(tǒng)開發(fā)對接集成。10業(yè)務應用場景業(yè)務應用場景包括但不限于以下方面。a）水旱災害防御，包括防汛指揮決策、水工程預報預警調度、特大暴雨城市防洪避險、水庫塘壩防洪預警、長江崩岸監(jiān)測預警等。9DB32/T4733—2024b）水資源調配，包括江水北調、江水東引、引江濟太、河湖互濟、水源地應急調度等。c）河湖管理，包括水域及其岸線保護管理、太湖治理、河湖健康評價、水生態(tài)修復、河長巡河等。d）農村水利與水土保持，包括灌區(qū)建管、河道疏浚、水土保持等。e）水利工程建設，包括規(guī)劃設計、建設管理等。f）水利工程運行，包括水利工程劃界確權、維修養(yǎng)護、標準化創(chuàng)建等。g）水行政執(zhí)法，包括涉水違法查處、水事矛盾調查、河道采砂管理等。h）水資源與節(jié)水管理，包括