数字孪生技术在应急管理领域的应用探讨.pdf

2023年第7期数字孪生技术在应急管理领域的应用探讨周苏旭，杨鹏（广东省电信规划设计院有限公司，广东省广州市 510660）摘要简要叙述数字孪生技术在数据层、模型层、功能层和用户层的应用基础，指出数字孪生技术有助于破解当前应急管理“防”和“救”工作所面临的问题，提出数字孪生技术在各级政府管理部门关注的自然灾害、安全生产和城市安全三大重点领域有极大的应用价值。同时探讨数字孪生技术在这些领域应用面临的困难，并给出加快数字孪生技术在应急管理领域进一步应用的建议。关键词数字孪生；应急管理；监测预警；应急救援0引言数字孪生技术是指利用计算机、数据挖掘和虚拟仿真等技术，将实体的数字化信息与物理世界中的实体相连接，建立虚拟的数字孪生体，实现对实体的全生命周期仿真和管理的技术。数字孪生技术的概念最早可以追溯到美国的 Michael%Grieves 教授提出的镜像空间模型，后来 NASA（美国国家航空航天局）等机构将数字孪生技术应用到航空航天领域1。数字孪生技术具有高度还原度和强大的仿真性能，被广泛应用于航天航空、工业制造、建筑设计、城市管理等领域。北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院陶飞教授带领数字孪生研究组团队经过多年的研究积累，系统提出了数字孪生的五维结构模型和数字孪生驱动的 6 条应用准则，探索了数字孪生驱动的 14 类应用设想，思考了实施过程中所需突破的关键问题与技术2，深入研究提出“何为数字孪生？”“谁在关注数字孪生？”等关键问题，推动广大科研工作者理性对待数字孪生，加快形成对数字孪生的共同认识3。1 数字孪生技术应用基础数字孪生技术在工业制造、建筑设计、城市管理等领域中的共同点是它们都需要通过数字孪生技术将实际场景数字化建模，从而实现对复杂场景的实时监测、预测、优化和决策支持。实际场景数字化建模的实现须基于基础层、模型层、功能层和用户层的有效支撑。1）基础层一是需要针对具体建模物理场景对象部署大量的物联感知设备，实时采集监控对象的关键位置、视频、电、声、热、光等数据，同时接入已有相关监测、监控、模型数据，共同实现感知对象关键数据的采集。二是通过可靠的有线、无线通信网络实现海量、多源、异构监测数据的实时回传和一体汇聚，有效支撑后续海量数据的统一治理。三是实现海量、多源、异构历史汇聚数据、实时回传数据的高效高质量挖掘、治理和增值应用，为孪生模型奠定数据基础。四是可以基于数字孪生模型输出的模拟结果，借助智能设备、自动化机械、远程控制系统等反馈调节现实世界，主动影响现实流程及结果，争取更大的效益。基础层是数字孪生的根基，缺乏基础层的支撑，无法实现对现实世界场景的观测和影响，数字孪生就无法反馈现实并作用于现实。2）模型层一是需要借助倾斜摄影、激光雷达等三维建模技术，结合 GIS（地理信息系统）、CIM（城市信息模型）、BIM（建筑信息模型）等资源实现对象在空间位智 慧 应 急2023年第7期置、外形轮廓、内部构造的基础物理架构的建模。二是需要利用对建模对象的自身运行机理的研究，借助模拟仿真、AI（人工智能）、云计算等技术实现对研究对象内部特征机理的建模。三是需要通过学习研究建模对象和所处环境的关系，构建建模对象与环境相互作用的条件及影响，结合建模对象本身的基础物理结构、内部特征机理的模拟，实时有效映射物理建模对象。模型层是数字孪生的核心，缺乏模型层，数字孪生将无从谈起，无法实现对海量数据的有效集成应用，也无法有效支撑功能层。3）功能层一是基于海量实时监控监测数据实现对物理对象的监控管理，及时掌握跟进物理对象的变化，助力各类设计、生产、管理、维护工作。二是结合模拟仿真技术，基于对象与环境的作用及影响关系，进一步强化预警、评估、预测等能力，提前干预，改造条件避免发生期望外的情况。三是基于历史数据、应对经验和场景预案，提出处置建议，助力优化和决策。功能层是数字孪生技术的关键，它区别于其他对过往及当前数据的呈现技术，基于对地理气候、人与环境、灾害事故、计算机科学等多学科多领域基础理论、发展规律、底层逻辑的深刻理解，开发数字孪生，预测未来一定时间内的事件或者变化，以更好地改造现实世界。4）用户层一是借助强大的可视化引擎和视频、游戏渲染技术，实现对感知对象的全方位、多层次、立体化的可视化呈现，助力数字孪生应用人员通过对感知对象的不同颗粒度的解构、聚合、重组深化对感知对象的理解及掌握，提升用户体验。二是基于 VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等技术，通过相关人机接口，为数字孪生应用人员提供沉浸式交互体验，助力打造更真实的服务能力，助力身临“现场”，但对于感知对象的理解更加真实直观、深刻全面且符合客观规律。用户层面向各类数字孪生需求用户，更加友好、便利、简洁的服务能力将能吸引更多客户和团队，吸收更多各类资源投入数字孪生技术的开发利用，缩短相关技术的开发周期，更好更快地服务于各级政府部门等相关用户。2数字孪生在应急管理领域的应用2.1“防”和“救”的困境 中华人民共和国突发事件应对法规定，突发事件是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。而应急管理是针对各类突发事件（包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件），从预防与应急准备、监测与预警、应急处置与救援到事后恢复与重建等全方位、全过程的管理。2018 年 3 月，根据第十三届全国人民代表大会第一次会议批准的国务院机构改革方案，国务院设立中华人民共和国应急管理部，满足新时代人民群众对以自然灾害、事故灾难两类突发事件为主的灾害事故应对需要。为加快应急管理工作机制、工作模式、业务流程的革命性重塑，将推动应急管理决策从经验决策为主向智能辅助决策与经验决策相融合转变，应急管理部统领全国各级应急管理部门以“全国一盘棋”的形式推进了以“智慧应急”为核心的应急管理信息化建设事业。应急管理工作的业务核心在于“防”和“救”，即灾害事故事发前中期的预先防范和灾害事故发生中后期的紧急救援。“防”侧重于对具有较大风险隐患对象的实时动态监测预警，并且预先做好预案、调集物资等各方面准备。“救”侧重于对风险隐患发展成灾后对受灾人员财产的抢救，避免灾害事故的进一步扩大以至于需要投入更多的应急资源和造成更大的人员伤亡、财产损失和社会经济影响。但受各种因素影响，整体上突发事件的发生具有高度不确定性，即突发事件在何时、何地、以何种形式、何种规模爆发，当前的科技水平难以预知.因此无论是“防”和“救”，实践中工作开展都具有较大难度，业务开展面临一定的困境。由于全面监测预警能力和灾害事故演变发展预测能力的不足，且欠缺灾害事故现场全方位、多层次、立体化的掌控能力，将难以支撑救援队伍、专家、物资等各类应急资源的精准调度，无法在第一时间展开应急救援工作。智 慧 应 急2023年第7期2.2破局在山洪灾害防治方面，韩培等人结合区域山洪灾害防御现实的需求，以新疆托里县为例，提出了基于数字孪生技术的山洪灾害预报、预警、预演、预案试点建设的系统框架，解决当前该县山洪灾害防治资料缺乏、预报精度低、预警传达弱、预演实施难等问题4。在城市内涝灾害防治方面，叶陈雷等人针对城市日益严峻的暴雨洪涝问题，提出构建面向城市的数字孪生系统，集实时感知、仿真模拟、预测预警、指挥决策于一体，实现对城市全域降水、径流、管网、河网、地表、闸泵全要素实时动态监测和模拟5。在城市应急管理方面，仇保兴等人提出数字孪生平台，通过可视化界面实时展示各种应急资源的位置、状态，并可基于空间实际地理坐标对可用应急资源进行查询，实现可用资源的平衡匹配，实现数据到场景全过程的数字化、可视化、智能化，为政府恰当地使用行政干预来处置应急事件提供有效切入口，有效提升城市应急管理的敏捷性6。在安全生产方面，姚江等人提出的基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法，在鞍钢矿业齐大山铁矿进行了应用。矿山所有单元、模块中的设备运转信息、生产过程信息、图像信息都能够与三维模型进行联动，并在三维模型上进行动态仿真展示，实现生产过程的可视化管理、全方位立体管控，以及集中优化指挥调度7。在灾后重建方面，李兵祖等人建立了一套地质遗迹数字孪生系统，系统显示效果拟真度好，空间复原精确，大大降低了标本的存储、管理、传输和查看成本，方便了各种规模的标本共享交流，有助于实现滑坡、泥石流等地质灾害场景的数字重建8。总体上，数字孪生技术的出现发展及在应急管理相关领域的初步应用，将极大助力应急管理预防与应急准备、监测与预警、应急救援和灾后重建等阶段业务的开展。在预防与应急准备阶段，各级应急管理部门可以借助数字孪生技术模拟预测各种灾害的发生和发展趋势，制定相应的应急预案和防范措施，助力应急资源的前置部署，提高预防和应急准备水平。在监测与预警阶段，借助数字孪生技术，应急管理们能够有效整合经由物理感知设备、回传网络等收集的海量实时数据，并将这些数据输入监测预警模型，实现对自然灾害、安全生产、城市安全等领域的实时监测与预警。在应急救援阶段，可以借助数字孪生技术对灾害场景进行模拟仿真，助力掌握现场周边信息，辅助应急管理部门预测受灾范围、交通情况、受灾人数、救援物资需求等信息情况，提高救援效率。在灾后重建阶段，基于数字孪生技术，结合历史数据和当前受灾情况，通过数据的比对分析和三维动态可视化重现，加快应急管理等相关部门规划和决策的进度，提升灾后重建效率。2.3进一步应用探讨我国城市规模越来越大，流动人口多、高层建筑密集、经济产业集聚等特征日渐明显，城市已成为一个复杂的社会机体和巨大的运行系统。城市安全新兴风险、传统产业风险、区域风险等积聚滋生、复杂多变、易发多发，城市安全成为应急管理中重要领域之一。据不完全统计，在 2022 年全国 31 个省市自治区政府工作报告在关于应急管理工作的内容中，安全生产领域热词出现频率最高，城市安全领域次之，自然灾害领域最少。危化品、矿山、道路交通、建筑施工等传统安全生产领域热词和森林草原火灾、地质灾害、水旱灾害、地震灾害等自然灾害领域热词出现频率较高。城市安全领域消防安全、燃气安全、城市生命线、电动自行车等热词出现频率较高。城市安全领域已和安全生产、自然灾害一样成为各级政府关注的重点领域。数字孪生技术在安全生产、自然灾害、城市安全三个重点领域的进一步应用存在一定困难，深度应用还需要时间。在基础层，以数据采集和传输为例，由于自然灾害发生的环境复杂多变，且当前政府在广阔的自然环境下部署的物联感知设备、回传网络相对有限，因此采集和回传数据困难，无法满足数字孪生所需要的大量实时数据的要求。现代化的工业园区、化工园区的建立为安全生产数据采集奠定了基础，园区内普遍部署了物联感知设备且 4G、5G 网络有保障，安全生产数据采集和传输难度较低。由于城市空间大、场景复杂，城市安全所需要关注的关键数据类型繁多，远大于园区内安全生产所必须的数据采集量，智 慧 应 急2023年第7期仍需要加大城市安全领域物联感知设备的部署，数据采集和传输难度相对较高。在模型层和功能层，自然灾害单灾种影响因素相对较少且当前对于各类灾害的研究较为深入，开发相应的模型和仿真算法难度较低。城市中人员数量多、流动速度快、大量集中，为确保对人员及其财产的保护，需要采集类型繁多的海量城市运行数据，并且用复杂的模型和算法进行预测和决策，开发相应的模型和仿真算法难度较高。人的不安全行为、物的不安全状态、管理存在的缺陷决定了安全生产事故发生几率，工业园区、化工园区人员数量相对较少且通过监测人员的不安全行为、物的不安全转态能够避免绝大部分事故的发生，相对需要采集的关键数据类型一般，开发对应的模型和仿真算法难度一般。在用户层，某一领域的突破能够迅速应用在其他领域，自然灾害、安全生产、城市安全领域的应用难度相对一致。不同场景开发应用难度对比见表 1。一方面，从全局分析，相较于自然灾害、城市安全领域，数字孪生技术在安全生产领域可能最先取得突破。在自然灾害领域，数字孪生技术突破难度主要体现在基础设施层，在现有基础设施情况下，除居民区外广阔自然环境中，具有较大风险隐患的对象难以实现全面覆盖。在城市安全领域，数字孪生技术突破难度主要表现在模型层、功能层，受城市空间、建筑、交通、人员流动等多因素影响，城市安全模型算法开发难度大，难以实现对城市基础设施、城市活动和流动人员的动态精准映射。另一方面，从局部上观察，如果采取试点建设而非全面部署，基础层的建设难度会显著降低，数字孪生技术在自然灾害、安全生产、城市安全的进一步突破主要取决于模型层、功能层的努力。这种模式下，自然灾害领域数字孪生技术可能最先破局，然后是安全生产领域，最后是城市安全领域。3未来发展建议数字孪生技术有助于提高应急管理部门的应对能力和决策能力，提升应急管理工作的水平和效率。然而，我们必须清醒认识到，当前数字孪生技术除在航空航天、先进制造等领域有较好的应用外，在应急管理领域的应用尚处于起步阶段。数字孪生技术在应急管理领域的应用绝大多数处于三维建模+少数维度监测数据集成展示的初级阶段，相关算法模型的功能较为简单。同时由于物联感知设备规模部署难度大，监控监测对象关键数据采集数量有限，无法做到基于对现实世界的实时准确映射。加之对灾害事故的演变规律研究不够，灾害事故模型模拟仿真能力不强，预测预警能力较为欠缺，无法通过数字孪生体输出的成果有效指导现实中应急管理工作开展。数字孪生技术在应急管理领域应用面临的挑战和难题，需要社会各界通过开放合作、技术创新等方式共同解决，可以从以下几个方面探索数字孪生技术在应急管理领域的进一步应用。1）加大在数字孪生技术研发投入在安全生产领域，以化工园区安全风险智能化管控平台建设为契机，鼓励有条件的园区建设数字孪生平台，汇聚企业及公共区域设备的精细化三维数字模型，逐步完善入园企业的数字孪生平台接入，为预防园区安全生产事故奠定基础，确保新时期安全生产。在自然灾害领域，将数字孪生技术应用到某个自然灾害细分领域进行试点建设，减少规模部署。例如，利用数字孪生技术在某个重点区域建立单灾种灾害预警系统，实现数据采集、模型构建、灾害演化模拟等功能，然后通过试点推广，不断优化数字孪生技术在该细分领域应用的成熟度。在城市安全领域，当前我国正在大力推进数字城市、韧性城市建设，可以结合数字城市、韧性城市建设进程，将数字孪生技术应用于正在试点的城市安全领域，为城市安全数字孪生提供更加全面、准确、海量的数据支撑，助力韧性城市建设。2）做好规划逐步推进落地建设数字孪生技术在应急管理领域的应用是一个长（下转第 37 页）智 慧 应 急模型层功能层用户层领域基础层简单简单一般自然灾害困难安全生产简单一般一般一般城市安全一般困难困难一般表 1不同场景开发应用难度对比2023年第7期推送管理：实现人群筛选、内容推送管理、推送策略设定等功能，实现用户的精准触达。4结束语本文探讨了大数据和人工智能等新技术对于现有 OAO 业务带来的变化和影响，通过分析现有OAO 业务的困境，简单介绍了一种支撑 OAO 经营模式的支撑系统架构。通过大数据技术和人工智能可以对线上和线下的用户数据进行实时关联、分析、挖掘，以发现数据的额外价值，从而实现体系化的数据运营管理，实现线下线上资源互通、信息互联。该架构可在提升数据运营管理水平的同时增强线下线上的业务发展，从而更好地了解消费者的需求和行为习惯，进一步优化产品和服务设计。持续向线下线上渠道的各业务场景提供数据能力，可以让商业销售体更好地整合线下和线上的资源，提供更多元化的产品和服务，提高营销效果和客户满意度。参考文献1郭培华.%数据挖掘技术在在线销售系统中的应用 D.%郑州：郑州大学,2020.2林子雨.大数据技术原理与应用 M.%第 3 版.%北京：人民邮电出版社,%2019.3胡举,%贺治国,周鼎.%电信运营商大数据平台建设方案与典型应用探讨 J.%信息通信,%2017（10）:252-254.盛一峰（1985），男，工程师，主要从事通信传输技术及业务网技术等方面的工作。收稿日期：2023-04-11（上接第 33 页）期的系统性的工程，需要做好详细规划，逐步推进落地建设。应急管理部门想要利用好数字孪生技术，要先规划好顶层设计，制定具体的技术路线和可行的应用方案，同时也要加强政府与科研院所、高校、企业等合作。3）不断探索研究灾害事故演变规律数字孪生技术在应急管理的应用，必须基于灾害事故、城市运行等领域的基础理论、演变规律、底层逻辑。因此，要加强灾害事故、城市运行演变规律等内容探索和研究，以不断完善数字孪生技术应用的建模算法，提高数字孪生技术在灾害事故应急管理中的预测能力。4结束语随着应急管理事业的逐步向前推进，国内相关科研机构、高校、企业等不断研究探索自然灾害、安全生产、城市安全等领域的基础理论、演变规律、底层逻辑，掌握多灾种、灾害链成因及变化规律。数字孪生技术的核心模型将会被完善，更准确、更好地映射现实，助力自然灾害防治、安全生产事故预防和城市安全管理等工作，推进应急管理事业跨上一个新台阶。参考文献1刘大同，郭凯，王本宽，等.%数字孪生技术综述与展望 J.%仪器仪表学报，2018，39（11）：1-10.2陶飞，刘蔚然，刘检华，等.%数字孪生及其应用探索 J.%计算机集成制造系统，2018，24（1）：1-18.3陶飞，张贺，戚庆林，等.%数字孪生十问：分析与思考 J.%计算机集成制造系统，2020，26（1）：1-17.4韩培，王新涛，郭东光，等.%数字孪生山洪灾害“四预”试点建设构想及展望以新疆托里县为例 J.%中国防汛抗旱，2022，32（10）：40-47.5叶陈雷，徐宗学.%城市洪涝数字孪生系统构建与应用：以福州市为例 J.%中国防汛抗旱，2022，32（7）：1-8.6仇保兴，陈蒙.%数字孪生城市及其应用 J.%城市发展研究，2022，29（11）：1-9.7姚江，王智强，侯卫钢，等.%基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法 J.%金属矿山，2023（1）：161-171.8李兵祖，吴强，龚帅.%地质遗迹数字孪生系统应用研究以地质灾害为例 J.%信息技术与信息化，2022（11）：133-136.%周苏旭（1991），男，工程师，硕士，主要从事智慧应急规划、咨询、设计工作。收稿日期：2023-03-09论 文 选 粹!