[发明专利]基于降阶仿真模型和实时校准算法的数字孪生管廊系统

说明书

本申请提供一种基于降阶仿真模型和实时校准算法的数字孪生管廊系统。该系统中，通过大数据汇聚单元采集综合管廊的静态属性数据和实时动态数据；实时动态数据包括：固定监测数据和移动监测数据，固定监测数据由燃气舱内固定安装的燃气传感器采集，移动监测数据由燃气舱内设置的能够在综合管廊内进行移动的移动传感器采集；实时仿真推演单元中，通过正向预测模块实现计算密集型流体仿真模型的合理降维，极大提升仿真推演的时效性，实时预测综合管廊内的扩散物理场；通过反演校准模块基于实时校准算法，融合大数据汇聚单元的实时动态数据，对预测的扩散物理场进行实时校准，解决流体仿真模型在实际应用过程中出现的预测偏差问题。

技术领域

本申请涉及数字孪生技术领域，特别涉及一种基于降阶仿真模型和实时校准算法的数字孪生管廊系统。

背景技术

城市地下综合管廊内部承载了燃气、电力、给排水、热力等市政管线以及火灾报警、消防、监控等各类附属设施，属于高危运行环境，存在燃气泄漏、给排水爆管、电缆火灾等重大安全风险隐患，且具有封闭性和不易疏散性等特点，保障综合管廊的安全运行是当前亟待解决的重要问题。

数字孪生技术推进了各类子系统的数字化协同发展，使得物理实体变成一个能够全面感知的容器和载体，结合物联网、AI、大数据等技术，可实现动态监控、全息模拟、实时诊断、精准预测物理实体在现实环境中的状态，为综合管廊的安全运行提供了一种新的智慧管理模式。

然而，当前综合管廊的数字孪生架构多停留在物理实体的三维可视化和监测数据的接入显示，且多面向常态运维和日常管理场景，并未形成具有实时仿真推演、安全状态诊断、应急辅助决策的智慧孪生体。究其原因，主要是由于：第一、现有各类监测数据挖掘利用率太低，仅停留在数据表象，难以链接数据和数据背后的意义；第二、现有仿真推演模型的时效性不足，难以实时甚至超实时预测物理实体的未来状态。这最终导致了现有的数字孪生模型“虚实映射”程度不够、“以虚控实”能力不足。

因而，亟需提供一种针对上述现有技术不足的技术方案。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于降阶仿真模型和实时校准算法的数字孪生管廊系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

本申请提供一种基于降阶仿真模型和实时校准算法的数字孪生管廊系统，包括：大数据汇聚单元和实时仿真推演单元，大数据汇聚单元，配置为采集所述综合管廊的实时动态数据；所述实时动态数据包括：固定监测数据和移动监测数据，所述固定监测数据由所述综合管廊的燃气舱内固定安装的燃气传感器采集，所述移动监测数据由所述综合管廊的燃气舱内设置的移动传感器采集，所述移动传感器能够在所述综合管廊内进行移动；实时仿真推演单元，包括：正向预测模块和反演校准模块，所述正向预测模块配置为基于构建的降阶仿真模型，对所述综合管廊内的扩散物理场进行实时预测；所述反演校准模块，配置为基于实时校准算法，根据所述实时动态数据，对预测的所述扩散物理场进行实时校准。

优选的，在所述综合管廊内采用无线网络接入点设备并联合定向天线对所述综合管廊进行网络覆盖，且所述无线接入点设备与环网交换机连接；其中，每个所述无线网络接入点设备分别与2个所述定向天线连接，2个所述定向天线安装于所述综合管廊内的防火分区中间顶棚位置，并向所述综合管廊延伸的两个方向对射。

优选的，所述大数据汇聚单元基于MySQL数据库建立，同时，采用Redis数据库对所述综合管廊的采集数据中的热点数据进行存储；其中，所述综合管廊的采集数据包括：所述综合管廊的实时动态数据和静态属性数据。

优选的，所述正向预测模块进一步配置为基于物理机制的降阶仿真模型，按照：

对所述综合管廊内的三维扩散物理场进行降维简化和快速预测；