方向六 水利水电工程数字孪生框架研究和技术探索

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数字孪生驱动的地下洞室（群）施工期智能通风关键技术

目前，水电工程引水发电系统和长距离引水工程的输水通道多以地下方式开发。地下洞室（群）施工通风作为钻爆法掘进的重要施工步序之一，关系到整个工程的施工进度、质量和安全。纵横交错的布置形式和平行交叉的掘进方式导致地下洞室（群）内风流行为复杂，给施工通风带来了巨大挑战。因此，开展数字孪生驱动的地下洞室（群）施工期智能通风关键技术研究具有重要意义。

本课题组依托两河口、托巴、鲁山抽蓄电站地下洞室群和ABH、白龙江引水工程、珠三角水资源配置工程等洞室（群）施工期智能通风科研实践，取得了如下研究成果：

（1）提出了基于多源感知的洞室群施工期风流性态孪生建模方法。以三维地质、建筑物类及监测仪器类BIM模型为载体，集成物联网感知设备、数据传输与存储体系，通过建立多源感知数据与BIM模型之间关联机制并将其映射至虚拟孪生空间，便于不同业务实时、便捷地调用任一时间尺度或者空间尺度的数据，实现了多源感知数据集成、管理与共享；

（2）提出了洞室群内风流场、温度场、有害气体扩散机理和粉尘颗粒迁移规律预测方法。依托施工组织设计、施工通风方案等工程基本资料，针对洞室群施工过程中的最不利工况开展CFD数值仿真分析，结合施工现场的实测数据和数值仿真结果，反演炮烟抛掷距离、有害气体初始浓度、粉尘质量流率等初始条件，保证风流行为预测的准确性和一致性；

（3）构建了面向洞室群施工期通风安全智能预警的知识图谱。基于水利行业规范中对地下工程有害气体和粉尘颗粒容许浓度的要求，并参考同类工程中的施工期通风安全事故案例，建立了涵盖不同安全等级的预警体系，并能够对洞室内可能产生的事故及后果进行预警分析，从根源上减少施工过程中由预警体系不完备所造成、对突发事件分析能力弱等因素造成的事故损失；

（4）提出了洞室群施工期通风方案的智能优化和推荐方法。依据风管截面位置、风管至工作面距离、风管直径等不同风管布设参数下的CFD数值仿真结果，选用有害气体、粉尘颗粒降低至容许浓度的通风耗时等参数作为通风效果的评价指标，采用卷积神经网络建立风管布设参数与通风效果之间复杂的多维非线性映射关系，并通过多目标粒子群算法进行风管布设参数全局自动寻优，为洞室群施工期最优通风方案的智能推荐提供参考和思路。