建設數(shù)字孿生流域是提升國家水安全保障能力的重要支撐
國家“十四五”新型基礎設施建設規(guī)劃提出，要推動大江大河大湖數(shù)字孿生、智慧化模擬和智能業(yè)務應用建設。黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展規(guī)劃綱要、長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要等，都對數(shù)字孿生流域建設提出了更加具體明確的要求。
響應水利部大力推進數(shù)字孿生流域建設的號召，按照需求牽引、應用至上、數(shù)字賦能、提升能力的要求，上海水利科技以數(shù)字化、網絡化、智能化為主線，與 IBM 以數(shù)字化場景、智慧化模擬、精準化決策為總體路徑，共同探索以數(shù)據(jù)與 AI 賦能的數(shù)字孿生水利工程建設。
借助車庫創(chuàng)新方法論，IBM 車庫創(chuàng)新團隊聯(lián)合 IBM 客戶成功團隊，與水利科技通過設計思維工作坊，探索 IBM 大數(shù)據(jù)前沿技術賦能水利工程數(shù)字化建設提供的多維可能性。圍繞數(shù)字孿生、水利工程安全、質量控制的場景，進行深入共創(chuàng)。
場景一：水利樞紐工程安全模型
安全是工程建設的核心要素，圍繞數(shù)字孿生水利工程項目建設，水利科技與 IBM 車庫創(chuàng)新團隊(Client Engineering)聯(lián)合同濟大學土木工程專家，就水利部數(shù)字孿生建設要求進行多次研討。
依托實景三維模型和有限元計算模型作為數(shù)據(jù)模型資產，對大壩及其圍堰結構進行分析，通過采集和管理水利工程的多維監(jiān)測數(shù)據(jù)，保持數(shù)字孿生水利工程與實體水利工程的同步性、交互性和融合性?；?IBM Cloud Pak for Data，運用數(shù)據(jù)科學和機器學習算法，在傳統(tǒng)土木工程模型的基礎上實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型優(yōu)化和在線推演預測，實現(xiàn)結構變形預測及異常監(jiān)測預警等實時應用。
從信息基礎建設、數(shù)據(jù)底板、模型庫、知識庫等能力建設，到聯(lián)動數(shù)據(jù)平臺的技術骨架，IBM 車庫創(chuàng)新(Client Engineering)團隊與同濟大學土木工程專家，同水利科技共同勾畫了以有限元分析建模為基礎的大數(shù)據(jù) AI 整體技術演進路線，最終服務于工程安全分析預警、綜合決策等上層業(yè)務應用，為實現(xiàn)水利樞紐工程安全模型的落地及優(yōu)化提供切實落地的方案。
場景二：構建智慧大腦，提高工作效率
水利建設是一個龐大的工程，需要遵守嚴格的流程，需要嚴謹?shù)目茖W理論做支撐。 各種類型的文檔及文本數(shù)據(jù)涉及到很多業(yè)領域：規(guī)章制度，標準，規(guī)范(如：水利水電工程設計規(guī)范，工程施工及驗收規(guī)范)，技術規(guī)程，生產保證體系，監(jiān)管要求，工程安全，質量管理，項目管理，工程監(jiān)理，大壩安全監(jiān)控，水利工程理論，各種公式等等。
這些信息的查詢，耗時耗力。尤其當工程人員在工地上時，特別困難。在 IBM 客戶成功團隊(CSM)的幫助下，通過使用 IBM CP4D 的 Watson Discovery 解決方案, 水利科技為工程人員提供了統(tǒng)一平臺，在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息。通過簡單關鍵字輸入，就可以實現(xiàn)從眾多非結構化文檔(如：PDF)中，信息的快速定位。從而，為水利科技帶來巨大便利，并且避免過度依賴人工經驗而造成的知識斷層。
IBM 客戶成功團隊(CSM)同水利科技就此方案進行了深入的可行性驗證。利用機器學習模型輔助文檔分類和標注，為文檔提供建議。借助 NLP 技術對非結構化數(shù)據(jù)進行分析，從文本中提取有效信息，幫助工程人員高效獲取知識，輔助水利工程建設智慧決策。
IBM 將繼續(xù)與上海水利科技攜手共創(chuàng)，把 IBM 的前沿技術最大化體驗式的與客戶共享，共同推進數(shù)據(jù)賦能的 AI 建設之路。
（IBM）
