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智慧水利解决方案:构建预报、预警、预演、预案的智慧水利平台

国家“十四五”规划纲要明确提出“构建智慧水利体系,以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”。为统一要求、明确标准,避免重复建设、信息孤岛,2022年3月,水利部组织编制了《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》。

根据上述文件,可以更好地理解数字孪生流域作用与组成数字孪生流域智慧水利建设的核心关键,包括数字孪生平台和信息化基础设施流域防洪水资源管理与调配以及N项业务应用调用数字孪生流域提供的算据、算法、算力等资源。

智慧水利总体框架

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一 智慧水利发展现状及瓶颈

  • 透彻感知能力存在不足:在新型监测站网方面,高清视频、无人机等新型监控手段虽得到一定应用,但整体智能化程度低,自动化程度不高。应急监测装备能力低、应急监测手段缺乏,应急通信装备和应急抢险通信保障能力严重不足。
  • 信息资源整合利用有待提升:分散建设信息基础设施条块分割、相互封闭,内部整合不够,形成多个数据孤岛,制约了整体效益发挥,存在“重采重存、利用率不高”的现象。
  • 业务应用智能化水平不高:信息技术和水利业务融合不深入,流域水文、水动力、水资源等水利专业模型未系统构建,不能全流程支撑业务工作,综合分析和决策支持能力不强,距离实现“四预”功能的差距较大。

**二 **基于Mapmost的数字孪生水利解决方案

针对当前的业务痛点需求,Mapmost发挥其在多源数据融合时空地理分析三维场景交互实时模拟仿真等方面的优势,为数字孪生水利建设提供三维地图引擎支撑,为水利业务综合指挥决策赋能。

0****1 建设数据底板

通过多元化采集、主体化汇集构建全域化原始数据,基于“一数一源、一源多用”原则,汇集全域数据,开展存量和增量数据资源汇集和治理,建成水利数据资源平台。通过“治理融合”、“分析挖掘”,充分发挥数据价值,让数据支撑业务决策,支撑领导决策。

0****2 建立可视化模型

基于L2和L3数据,通过用三维建模工具,建设自然背景、流场动态、水利工程、水利机电设备等4类可视化模型,为在业务应用中真实展现物理流域中各种水利业务场景提供支撑。

0****3 建设数字孪生流域平台

①全要素融合可视化呈现

集成地形、水文、生态植被、基础设施(水利工程、防洪工程等)等多维数据,利用先进的三维地图引擎和图形渲染技术,实现了流域环境的动态可视化。基于仿真场景可实现天气变化模拟、空间信息查询、空间漫游等。

②水利工程模拟仿真

利用高精度的地理信息系统(GIS)数据,结合先进的流体动力学模型和天气预报信息,能够在虚拟环境中精确模拟流域内水库、大坝等水利工程在不同气象和水文条件下的运行状态。通过泄洪模拟,平台能够预测和展现洪水发生、流向和可能的影响区域,为防洪减灾提供了科学的决策支持。

③洪水风险预警

实时监视水位、流量实时信息,预警超标信息;根据预报洪水值,结合工程设计指标,进行基于预报值的工程险情预报预警,根据洪水预警预报结果及不同的防洪标准,进行对应预案的启动,模拟预案实施效果。

④灌区管理

基于智能终端和光纤、5G网络技术,建设取水、供水、灌溉、排水等自动控制体系,实现骨干渠道灌排闸门现场及远程自动控制和远程监测,构建符合灌区的水资源调配、水旱灾害防御等多项数字化应用场景模型,对灌区各项工作进行数字映射、综合预测和辅助决策,达到计划配水、精准灌溉,高效利用水资源目标。

⑤自动巡检

运用先进的无人机设备、实时监控设备,结合视频智能识别技术,对大坝、溢洪道、输(泄)水洞(管)、管理设施等水利对象进行实时监测,检查建筑物裂缝、滑坡、塌岸、水位、大坝渗流等异常情况,将管理方式从“传统人工、被动盲目”转变为“智能识别、全程监管”的高效模式。

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标签: 智慧 ai 水利

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/140525712
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