本实施指南中提供的内容仅供一般参考之用，不应被视为适用于您的具体情况的专业建议。
使用此信息时应咨询合格的专业人士数字监控系统软件教程，他们可以考虑所有相关因素和预期结果。
尽管本实施指南中的信息是在经过合理性和谨慎性评估后发布的，但某些信息可能不完整、不准确或不适用于特定情况或条件。
对于因使用、依赖本数字孪生实施指南中的信息或根据本数字孪生实施指南中的信息采取行动而造成的任何直接或间接损失，我们不承担任何责任。
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第一章水行业中的数字孪生
有关数字孪生技术的常见问题
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每个服务于不同地区的水务行业运营商都有独特的需求，并且在考虑实施数字孪生技术时都面临着类似的问题。
本准备指南旨在揭开这些问题的神秘面纱，并为数字孪生技术的实施提供路线图。
(1) 什么是数字孪生？它有什么好处？
了解数字孪生技术是什么以及它解决什么问题至关重要。
本实施指南提供：
通过案例研究和分享，明确数字孪生的定义以及实施数字孪生技术的好处。
(2) 现在就开始使用数字孪生技术还是观望？
向数字孪生的转变可能缓慢或快速，但尽早开始这一旅程将带来立竿见影的好处。 同时，应确保数字孪生技术实施各个阶段所需的投资与运营商的长期目标一致。
本实施指南提供：
研究并分享世界各地不同水务运营商和研究单位使用该技术的成功经验，了解这些运营商和单位何时开始在该领域进行研究以及获得的效益。
（3）数字孪生技术应用之旅应该从哪里开始？
每个水行业经营者都有自己不同的基本条件，自身的特点将决定其最终取得成功的最佳起点和行动路径。
本实施指南提供：
帮助评估运营商当前使用的软件、需求和基础设施的指南，以便您可以就从哪里开始做出明智的选择和决定。
(4) 数字孪生技术内容是否可以定制或扩展以最好地满足我的个性化需求？
当然，了解数字孪生技术实施过程如何提供灵活性和定制性，以便该技术能够满足您的特定需求。
本准备指南提供：
解释数字孪生的可定制性和可扩展性，并使用具体案例研究来分享这些运营商如何个性化其数字孪生系统，以最好地满足各自的需求。
数字孪生的定义
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整个水务行业对数字孪生技术的定义达成共识是水务行业实现数字孪生技术的关键。
数字孪生定义：
数字孪生是现实世界实体及其行为的动态数字表示，使用具有静态和动态数据的模型，使洞察和交互能够推动可操作和改进的结果。 表示模型使用静态和动态数据，从而实现洞察和交互以推动可操作和改进的结果。）
- 天鹅
数字孪生技术是物理世界的数字表示。 它由技术提供商、工程公司和运营人员提供的许多独立的应用程序和数据集组成。 因此，有必要让产业链生态系统中的所有利益相关者对数字孪生技术有一个共同的认识和标准。
在运营商内部，需要对数字孪生技术有一致的看法，因为它涉及跨部门协作。 数字孪生系统确实由许多移动部件组成，水务机构必须就数字孪生的基本概念达成一致。 如果没有一致的理解，数字孪生技术的应用可能会导致更多的混乱，从而难以达到预期的结果。
共识还有助于技术供应商定制他们的产品，以帮助运营商和工程公司在系统架构图中集成各种组件。 例如，技术供应商可以提供和定制特定的数字孪生技术应用程序可编程接口（API），用于跨系统与应用程序数据和策略进行交互。 并减少不同系统平台之间交互的障碍。
传统模型和数字孪生之间的主要区别
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“水务行业在利用模型收集的数据来帮助设计和管理水系统方面有着悠久的历史，并取得了巨大的成功； 然而，数字孪生希望克服传统模型的局限性，同时帮助实现这些模型的长期愿望——帮助更有效地运行水系统。”
——污水处理专家Pusker Regmi
数字孪生的承诺
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数字孪生技术确保了水务机构设计、建造、更新和运营方式现代化的能力。
尽管数字孪生的概念已经存在了数十年数字监控系统软件教程，但直到最近几年，水务部门才逐渐接受数字孪生技术，并将其应用于提高水循环效率。
在过去的三年里，SWAN 数字孪生工作组通过多次讨论促进并澄清了水务行业数字技术的模糊性。
传感器技术和物联网 (IoT) 技术、安全数据集成和管理、高级数据分析以及不断发展的基于机制的模型、数据驱动模型或两者的组合（称为混合模型）的最新进展使数字化成为可能双生技术。 实施前景成为可能。
生态系统的不同技术领域正在变得可互操作，从而提供了一个共同的环境，使整个生态系统的利益相关者可以相互沟通、培训并了解整个行业如何通过感知或不感知的方式相互沟通。 作用于直接感知的知识内容。 其结果是对整个水生命周期的不同领域有了清晰的了解。
随着数字孪生战略从一个设施或一个单元流程发展为整个水务行业的资产，它可以提供更有用和可操作的结果。 数字孪生技术在设备设施、工艺处理单元以及整个流程中的应用，将为运营部门人员带来更加准确、详细的洞察，同时也为更多数字孪生技术的集成铺平道路，让大型系统能够充分利用数字孪生技术。更准确的信息，提高模拟精度。
数字孪生将降低运营成本，同时满足合规性要求。
数字孪生技术未来将继续提高仿真精度，这将提供更详细、更准确的见解，以满足日益增长的合规性要求并降低运营成本。 用来自现场传感器和仪器的实时数据替换模拟模型输入变量的近似值将更好地校准模型并准确地提供异常警告、更具指导性的见解和更好的操作预测。
为数字孪生技术的采用奠定基础具有成本效益，而且越早开始，节省的成本就越大。
随着运营商逐渐建立数字孪生的技术和组织基础，节省成本的机会将会加速。 通过API接口和数据库存储技术不断集成和访问数据孤岛，从而建立更先进的数字孪生系统，消除当前不同部门之间的信息和数据孤岛。 这将使运营商内部复杂多样的组织之间形成全面的理解和共识。 正如本技术指南中的案例研究摘要所示，一些运营商已经利用这种方法将运营效率达到了新的水平，他们所取得的成果将加速数字孪生技术的进一步采用。
“随着数字孪生技术的发展，我们可能会看到跨多种数字技术/系统的更多即插即用功能，而不同数字孪生单元系统容器化的兴起将有助于提高与更广泛的数据和数据的准确性和及时性的集成。数字孪生系统之间的信息交换。 多个单元化数字孪生系统的集成或互连将产生更全面的数字生态系统，使我们对整个水循环有更全面的操作视图。”
—托马斯·库琴斯基 (Thomas Kuczynski)，DC Water
全球范围内，已有多家运营商实施了数字孪生技术的应用。
这些运营商已经个性化并实施了数字孪生技术。
该指南最后总结了十个案例研究摘要，代表了数字孪生技术的一系列成功应用。
数字孪生的优势
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使用数字孪生将专业知识和多种技术结合到一个通用环境中，水务行业可以从中受益。
在每个项目设计、建设和运营阶段，数字孪生可以提供全面的信息视图，从而提高水利工程建设的透明度，改善整体项目协作，提高团队创新能力。
数字孪生将使人们能够了解有关单个设施和整个系统的肉眼无法看到的信息。 从管道到泵站，再到整个分配或收集系统和处理设施。 这种对运营的理解可以带来更好的见解和机会。
其优点总结如下：
优化
优化
1.多目标仿真实现跨领域优化设计
2、项目实施前以虚拟化数字形式进行实验验证
3. 改善决策
4、加强利益相关方合作
5、减少施工过程和项目维护中的专业冲突
6.持续优化运营
协作和透明度
协作和透明度
1. 跨部门信息透明
2、加强部门间合作
3. 向新员工提供项目过去的知识
4、培养员工队伍的积极性和主动性
5. 便于了解项目建设历史和运营决策过程
整体运作监督
整体运营监管
1. 全面的看法
2. 通过预警降低维护成本和意外停机
3、完善资产管理
4.异常情况检测
5、降低运营成本
6. 多种场景的假设分析
7. 降低出现不合规问题的可能性
预测分析
预测分析
1. 主动操作而不是被动操作，这有助于避免操作错误或故障
2. 物理世界和数字世界之间近乎实时的整体连接
3. 能够随时运行假设场景并进行分析
4. 适应和应对快速变化的场景和破坏性因素的能力
数字孪生架构
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SWAN数字孪生技术工作组于2019年提出并开始研究整体数字孪生系统架构，为支持数字孪生目标的实现提供全面的框架。
数字孪生架构的目标是囊括整个技术生态系统，利用安全、信息可互操作的平台，使数字孪生技术的发展能够取得当前和长期的成果。 这种标准化的数字孪生架构具有涵盖各个技术组件的通用框架，是在行业中成功实施所必需的。 该架构为规划和实施数字孪生技术设定了水行业标准。
该架构最有用的是，它列举了水务运营商在采用和利用数字孪生时需要考虑的基本元素和相互依赖性。
仪器传感器、控制设备以及数据收集和来源是水务运营商一直部署和实施的基本要素。
这些数据随着时间的推移不断改进，并成为实施数字孪生技术的支柱。 数字孪生架构框架很好地概述了数字孪生的不同组成部分，但目前还没有适合不同运营商所有场景的通用数字孪生模型。 每家公司都有自己的要求、基础设施和技术能力。
（SWAN最先进的数字孪生架构）
使用上图所示的数字孪生架构，每个运营商都可以根据其技术类别评估其数字基础设施，从而帮助识别机会和需求。
从地图、2D或3D场景或带有一些操作数据的BIM模型等物理孪生，到基于物理对象工作机制的高级实时模型。 数字孪生技术应用的完整性各不相同。
这些先进的系统可以代表供水、排水或水处理系统模型，包括天气、水力、生物和化学处理模型。
分析功能利用数据驱动和机械模型来运行不同的场景。 可视化提供了分析物理场景和监控当前系统的能力。 现代用户体验界面使数字孪生对于操作员来说直观、可靠且值得信赖。 安全且互联的架构是成功数字孪生的基础，其结果是更明智的决策、优化的性能和可操作的结果。
数字孪生的四大支柱
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数字孪生的四大支柱构成了运营商构建数字孪生系统的关键基础。 运营商可以使用它来评估他们的数字孪生技术实施路径，并随着数字孪生技术的发展而不断发展。
可以帮助公用事业公司评估其数字孪生路径。 这些支柱构成了一个基础，随着每个公用事业公司的数字孪生的发展而不断发展。
每个支柱都有自己的成熟度，并且可以对其他支柱实现预期结果产生积极或消极的影响。 最不成熟的支柱可能成为公用事业运营商数字孪生应用未来发展的焦点。
01
结果：
推动数字孪生实施的期望目标
数字孪生的实施应始终以结果为导向，并且应尽可能量化这些结果（例如，改善或提高监控指标的满意度、降低运营成本以及更可靠和更有弹性的系统）。 这些预期结果可用于规划数字孪生实施的方向，以实现预期目标。 它们还可以指导公用事业运营商了解现有数字孪生系统缺少哪些元素以及哪些元素应该进一步开发或升级。 同时，这些结果还可以进一步用于跟踪数字孪生系统的性能并规划下一步的发展。
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技术连接：
现有基础设施的技术水平和信息互操作性
它是一种用于评估、衡量和跟踪现有基础设施资产是否可以安全集成、数字化感知和控制并提高控制级别的措施。 基础设施的技术水平以及信息的可测量性、连接性和互操作性限制了数字孪生技术的影响。 具有高可靠性、连通性和先进测量技术的公用事业运营商可以为数字孪生技术的应用提供更多实时数据，使数字孪生系统能够更准确地反映实际运行状况，提供更智能的决策支持和先进的自动化控制。
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洞察力：
数字孪生产生的见解
数字孪生系统可以通过分析数据驱动模型、机制模型或混合模型来生成更深入的见解。 这些见解使用户能够了解系统中正在发生的事情、已经发生的事情以及将要发生的事情，例如异常检测、场景分析和运行参数预测。 通常，机械模型（例如水力模型）擅长模拟设施的预期设计运行条件，而数据驱动模型可以模拟实际运行条件下的模式。 通过将机械模型和数据驱动模型中的实时数据相结合，可以产生协同效应，有助于生成更准确和可推断的见解，从而更快、更好地做出决策。
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交互：人机交互并执行操作以达到期望的结果
在最基本的应用场景中，数字孪生系统为用户（包括操作员和工程师）提供决策支持。 这种支持可以是建议过程参数或形成可执行操作工作指令的形式。 在更高级的场景下，数字孪生系统可以通过现场控制站（PLC可编程逻辑控制器）直接控制现场设备，实现自动化智能控制。 该功能类似于飞机的自动驾驶系统，可以帮助运营商进行日常运行监控等业务领域。 例如，它可以帮助操作员在直接监督下动态、更快地控制泵和阀门等设备。
（待续）
待续
武汉科迪智能环境有限公司于2021年与华中科技大学人工智能与自动化学院合作成立科迪智能——华中科技大学智慧水务研究中心。 立即成立工作组，开展市政水务数字孪生决策优化技术研究。
工作组在调研了国内多个实际工程项目后，对市场上流行的各种工艺仿真建模软件进行了对比试用。 同时，还回顾了北美、欧洲、东亚乃至国内同行的国际同行和研究机构的数字孪生技术。 对应用结果进行了跟踪和交流，并在此基础上形成了科迪数字孪生技术研究和实施的技术路线图。 对武汉北湖污水处理厂40万吨/日A/A/O工艺处理装置进行示范工程研究。 开发了KDDOS-MWTP1000Ⓡ城市污水处理厂数字孪生优化系统并取得初步成果。
在本示范项目的研究过程中，
获武汉水务集团，
武汉城市排水发展有限公司
武汉北湖污水处理厂
各级领导和一线生产操作人员
巨大的支持和帮助。
期间还得到了
IWA国际水协会中国组
IWA国际水协会高级专家胡志荣博士，
来自法国的Imre Takacs博士，
Csaba Kujbus先生
以及王玉郎先生的指导和帮助。
在此，我谨向上述各位致以最诚挚的谢意。
科迪市政污水处理厂数字孪生决策优化系统
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KDDOS-MWTP1000Ⓡ市政污水处理厂数字孪生优化系统是武汉科迪智能环境有限公司与华中科技大学人工智能与自动化学院精心研发的物理信息系统。
系统通过流程建模、工况预测、运行参数优化等功能，协助城市污水处理厂降低运行成本、提高运行效率，满足城市污水处理厂生产运行控制和参数优化的需求。
系统可以跟踪生产过程的运行状态并预测未来时期的投入和产出结果。 通过生产策略分析和模拟，优化生产运行控制参数，降低生化反应曝气能耗，优化反硝化处理碳源投加策略，节省化学除磷、沉淀、絮凝、助凝剂成本PAM 和 PAC。 目的。
系统采用开源、国际先进的污水处理工艺仿真模型工具、自主研发的智能数据引擎、数据库技术和BIM技术，构建现代化污水处理厂进水泵房、粗细格栅房、提升泵房、鼓风曝气室、生化反应池、加药室、高效沉淀池、深床反硝化滤池、消毒池、污泥处理等全厂生产全过程机理模型和实体对象物理模型； 采用KD-WQDCⓇ水质在线仪器数据清洗技术（On-line Water Quality Monitoring Data Cleaning）和KD-WQISSⓇ智能水质软传感（Water Quality Intelligence Soft Sensing）技术对实时动态数据进行清洗和校正； KD-DDOⓇ（数据驱动优化）采用数据驱动优化技术，实现污水处理过程控制参数的自动优化。
系统采用3D虚幻引擎构建水厂结构和设施的3D图像，利用可视化人机交互技术实现过程处理的稳态模拟、历史数据的动态模拟以及基于实时数据的在线模拟，使操作人员更容易直观地调整参数。 动态评估控制策略并实时预测控制结果。
该系统适用于采用AO、A/A/O、SBR、CAST、MBR、MBBR、氧化沟等污水处理工艺技术的城市污水处理厂。
该系统可独立部署，用于污水处理厂的生产过程优化分析，也可轻松与SCADA系统、生产运营管理系统等第三方系统互联或集成。
（市政污水处理厂数字孪生决策优化系统架构图）
特征
产品特点
1、基于完整的污水处理生物动力学/化学模型的污水处理模拟工具软件，如IWA国际水协会ASM系列活性污泥模型、ADM1厌氧消化模型、Barker-Dold碳氧化脱氮除磷模型等。污水处理中的硝化/反硝化工艺、生物化学除磷工艺、絮凝、曝气、污泥脱水等工艺。
2、采用任务流法部署全套生化反应器，包括CSTR、PFR、氧化沟、SBR、MBR以及二沉池、初沉池、污泥浓缩单元等固液分离器； 水泵、流量堰、渠道、调节池等流量控制装置； 实现DO、MLSS、SRT、pH、正磷酸盐等工艺参数的模拟控制，构建城市污水处理厂全工艺生产过程的模拟模型。
3、实现污水处理生产过程稳态和历史数据的离线动态模拟，并可直接访问工厂生产监控系统SCADA的实时数据，实现实时在线动态运行模拟。 提前预测冲击载荷、高温旱季、高温雨季、低温旱季、低温雨季等异常工况下的出水量指标，评价运行参数的合理性。
4、利用人工智能深度机器学习技术，对污水处理运行关键参数（内外回流比、溶解氧DO、碳源、PAM/PAC等）进行单变量和多变量合成满足边界约束的前提。 搜索优化，自动提供最优运行参数，从而实现生化反应溶解氧DO、曝气量、碳源投加量、加药投加量等控制参数的优化，达到节能降耗的目的减少。
5、利用建筑信息模型（Building Information Modeling）BIM技术构建水厂数字孪生物理模型，利用可视化人机交互，方便操作人员更直观地观察和动态调整运行参数。
6、系统支持单机PC、笔记本移动、服务器等多种部署方式。 模拟结果可以采用能量平衡桑基图、EXCEL报告等方式输出，方便用户进行各种可视化统计分析。
（在线基准模拟图）
（A/A/O过程模拟模型图）
（在线实时仿真自动优化示例图）
（离线动态自动优化示例图）
优化案例
优化案例
