建设数字孪生流域是提升国家水安全保障能力的重要支撑
国家“十四五”新型基础设施建设规划提出，要推动大江大河大湖数字孪生、智慧化模拟和智能业务应用建设。黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要、长江三角洲区域一体化发展规划纲要等，都对数字孪生流域建设提出了更加具体明确的要求。
响应水利部大力推进数字孪生流域建设的号召，按照需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力的要求，上海水利科技以数字化、网络化、智能化为主线，与 IBM 以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为总体路径，共同探索以数据与 AI 赋能的数字孪生水利工程建设。
借助车库创新方法论，IBM 车库创新团队联合 IBM 客户成功团队，与水利科技通过设计思维工作坊，探索 IBM 大数据前沿技术赋能水利工程数字化建设提供的多维可能性。围绕数字孪生、水利工程安全、质量控制的场景，进行深入共创。
场景一：水利枢纽工程安全模型
安全是工程建设的核心要素，围绕数字孪生水利工程项目建设，水利科技与 IBM 车库创新团队(Client Engineering)联合同济大学土木工程专家，就水利部数字孪生建设要求进行多次研讨。
依托实景三维模型和有限元计算模型作为数据模型资产，对大坝及其围堰结构进行分析，通过采集和管理水利工程的多维监测数据，保持数字孪生水利工程与实体水利工程的同步性、交互性和融合性。基于 IBM Cloud Pak for Data，运用数据科学和机器学习算法，在传统土木工程模型的基础上实现数据模型优化和在线推演预测，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用。
从信息基础建设、数据底板、模型库、知识库等能力建设，到联动数据平台的技术骨架，IBM 车库创新(Client Engineering)团队与同济大学土木工程专家，同水利科技共同勾画了以有限元分析建模为基础的大数据 AI 整体技术演进路线，最终服务于工程安全分析预警、综合决策等上层业务应用，为实现水利枢纽工程安全模型的落地及优化提供切实落地的方案。
场景二：构建智慧大脑，提高工作效率
水利建设是一个庞大的工程，需要遵守严格的流程，需要严谨的科学理论做支撑。 各种类型的文档及文本数据涉及到很多业领域：规章制度，标准，规范(如：水利水电工程设计规范，工程施工及验收规范)，技术规程，生产保证体系，监管要求，工程安全，质量管理，项目管理，工程监理，大坝安全监控，水利工程理论，各种公式等等。
这些信息的查询，耗时耗力。尤其当工程人员在工地上时，特别困难。在 IBM 客户成功团队(CSM)的帮助下，通过使用 IBM CP4D 的 Watson Discovery 解决方案, 水利科技为工程人员提供了统一平台，在一个整体视图中搜索与访问所需文档信息。通过简单关键字输入，就可以实现从众多非结构化文档(如：PDF)中，信息的快速定位。从而，为水利科技带来巨大便利，并且避免过度依赖人工经验而造成的知识断层。
IBM 客户成功团队(CSM)同水利科技就此方案进行了深入的可行性验证。利用机器学习模型辅助文档分类和标注，为文档提供建议。借助 NLP 技术对非结构化数据进行分析，从文本中提取有效信息，帮助工程人员高效获取知识，辅助水利工程建设智慧决策。
IBM 将继续与上海水利科技携手共创，把 IBM 的前沿技术最大化体验式的与客户共享，共同推进数据赋能的 AI 建设之路。
（IBM）
