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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高坝枢纽数字孪生边坡智慧化治理关键技术与框架研究

边坡安全是高坝建设过程中重要关注的问题，在开挖阶段经常导致边坡失稳破坏，造成生命财产安全。因此，基于数字孪生技术开展边坡智慧化治理关键技术与框架研究是十分必要的。将数字孪生技术应用于边坡智慧化治理旨在对边坡安全进行的系统、可靠的安全监测、动态预测、智能预警、多场景预演、智能决策，推进边坡工程建设过程的安全管控。本课题组开展以下研究：

（1）按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以算据、算法、算力建设为支撑，以数字化场景、智能化模拟、精准化决策为路径，全面构建具有预报、预警、预演、预案“四预”功能的高坝枢纽数字孪生边坡智慧化治理平台框架。

（2）针对边坡地质、地形信息无法动态更新问题，基于地质信息构建边坡地质数据库，建立边坡信息模型与物联网监测数据的数字映射关系，形成能够动态重构、实时更新的高边坡数字孪生模型。

（3）针对岩土体材料参数获取存在不完备的问题，研究了岩土体参数动态反演技术。基于监测数据、贝叶斯理论、数值仿真、深度学习算法建立了响应面函数，更新了岩土体材料参数，提出了基于反分析理论的边坡开挖动态仿真方法。

（4）考虑了库区水位和降雨对边坡稳定影响，研究了边坡破坏运动模式，将Prophet算法与长短期记忆模型结合，提出了基于IOT的高边坡开挖早期预警技术。

（5）研究了岩土体参数对支护效果的敏感性，综合运用反分析理论、粒子群优化算法、支持向量机和数值计算方法，提出了基于反演分析的边坡支护方案动态优化方法，实现了高边坡支护参数和支护时机进行优化分析。

（6）针对边坡安全应急处置问题，开展了基于知识驱动的辅助决策研究。通过收集边坡应急处置方案、边坡应急案例等相关资料，将知识图谱和相似度应用于知识的推荐中，实现了应急方案的智能推荐。