融合数字孪生模型的高校校园公共安全风险管控研究

摘  要：高校校园公共安全事件具有突发性、紧急性和不可预见性，一旦发生会造成巨大的社会影响。通过对高校校园公共安全事件风险管控难点和关键性问题进行研究，借助数字孪生技术重构全时全域智慧校园，进而构建高校校园数字信息模型，研究成果有助于实现高校校园安全风险事件智能识别与预警，达到高校校园安全风险事件精准适度管控，以期为高校校园智慧运维和公共安全风险管控提供科学依据。

关键词：数字孪生;智慧校园;公共安全;风险管控

中图分类号：TP39        文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）02-0128-03

Abstract： College campus public security events are sudden， urgent and unpredictable， and once they occur， they will have a huge social impact. By studying the difficulties and key issues in the risk management and control of public security events in college campus， reconstructing a full-time and all-domain smart campus with the help of digital twin technology， and then constructing a digital information model of college campuses， the research results will help realize the intelligent identification and early warm of college campus security risk events. To achieve accurate and appropriate management and control of college campus security risk events， in order to provide a scientific basis for college campus smart operation and maintenance and public security risk management and control.

Keywords： digital twin; smart campus; public security; risk management and control

0  引  言

“百年大计，教育为本”，在科教兴国战略的指引下，我国教育事业取得长足的发展。然而近年来，全国发生了多起高校校园公共安全事件，高校校園公共安全问题已成为社会各界关注的热点。虽然针对高校校园公共安全事件，目前已存在多项措施来解决此类问题，但这些措施较多都停留在人工管理及安防监控层面。

数字孪生（Digital Twin），即现实物理对象的数字模型。具体而言，该模型通过接受物理对象的信息而进行实时分析和优化，从而与物理对象在全寿命周期保持同步，数字孪生模型可借助依赖传感器数据了解物理实体状态，对变化快速进行响应，从而提供相应的措施[1]。本文将从如何利用物联网技术和智能设备数据采集为抓手，构建校园智能化的感知系统，借助数字孪生技术，通过（Building information model， BIM）仿真对高校校园实体模型进行构建，对校园正常及极端运行情况下全要素进行精准表达，实现校园关键要素行为智能感知，从而对高校校园公共安全风险进行识别、预警及管控。

1  高校校园公共安全风险防控机制分析

公共安全教育是高等学校教育教学内容的重要体现，高校经过多年发展，已由早期的封闭式校园转变为开放型校园，伴随这一过程，校园内外部环境日益复杂，治安形势日趋严峻[2]。传统的高校校园公共安全防控系统，是通过安防感知系统采集数据，根据统计分析和决策确定要实施的方案，对实施方案的结果进行“事后”评价。数字孪生模型驱动下的高校校园公共安全防控策略，是结合传统高校安防体系，借助数字孪生技术，在数字空间中通过构建现实校园场景的映射模型，在数据孪生安防域中对方案进行“事前”仿真评价，将问题发现在前端进行早期预防，保证高校校园突发事件处理的高效率，从而实现高校校园常态化校园安防管理和突发场景下安防体系预警的机制。具体防控机制如图1所示。

2  基于DT的高校校园公共安全风险管控系统

高校校园公共安全风险管控系统融合了数字孪生技术及智能化集成监控系统，主体功能包括：校园安防控制、设备控制、能耗管理、资产管理、环境监测、状态监测、车辆管理、门禁管理。此集成系统可通过（Virtual Reality， VR）虚拟现实技术实现三维情景中的实体对象进行交互，结合报警联动，视频追踪，可及时对高校校园公共安全风险进行管控，实现校园正常运转的实时监控和公共安全突发事件时的快速应对。

2.1  校园数字孪生模型构建

在高校校园数字孪生模型系统的建立中，应用建筑信息模型（BIM）技术，可自动生成高校校园建筑结构详图，这种技术方法可以使建筑的空间特征表达得更为清晰直观[3]。通过建立与现实建筑相对应的BIM模型，可视化展现校园中所有楼层信息，以及能源损耗、设备分布、视频监控等。同时采用灾害分析模拟软件，可以模拟校园灾害演化全过程，为防灾减灾以及灾后应急措施提供应对方案。在高校校园中，当突发公共安全事件时，BIM模型可以快速提供救援人员所在位置的完整建筑信息，及时获取建筑物及设备的状态信息，在BIM模型中能高度还原建筑物内部危险位置情况，为制定到紧急状况点的最优路线提供科学依据。78A5AB1A-1778-42F6-B631-C1F7FA621693

本文对于高校校园数字孪生模型的构建，基于Dynamo的可视化开发，首先进行图元的选择，根据图元在Revit项目中所处的空间来选择，使用Levels节点，打开下拉列表，选择具体的楼层平面。其次使用Elements at Level选择到该层的所有图元，通过条件筛选进一步选中目标图元。再者完成图元的创建，包括创建轴网、创建结构柱、创建结构框架、创建墙体、放置自适应构件、建立驱动明细表、对Dynamo的图元进行修改。最终构建的高校校园数字孪生模型如图2所示。

2.2  校园智能化集成监控系统部署

高校校园智能化集成监控系统采用本地化部署方式，可实现基于B/S、C/S的三层网络架构，可对校园内所有建筑智能化系统进行集中管理，具体部署方案如图3所示。通过建立物联网综合管控平台，可以把校园楼宇、图书馆、餐厅、停车场、校门、实验室、宿舍楼等物体连接起来，形成“物联网”。

上述校园智能化集成监控系统主要由感知层、协议层、网络层、应用层四层结构组成。其中感知层包括通信网络设施、设备控制、安防监控、能耗管理、资产管理等。物联网硬件包括各种传感设备，这些设备数据接入到物联网服务器终端，并与互联网连接。协议层包括物联网服务器对底层各种设备传感器的数据，进行解析、读取、运算。网络层主要提供信息传输通道。涉及有线和无线通信网、物联网、信息管理网。应用层直接对外提供业务应用和业务服务的用户界面。应用层包括智能设备监测系统、三维校园展示、车辆门禁管理。

通过智能化集成监控系统可以全面了解建筑结构内部设备的实时状态，同时向管理者及时反馈信息。对于独立运行的建筑物内部设备及其系统，通过智能化集成监控系统可以建立起不同智能化设备之间的通讯机制，实现不同设备及其接口之间的数据共享和高效协同工作，例如发生校园火灾时，可以通过现场视频的及时反馈，控制动力设备的断电以及门禁系统的开启控制等。

3  融合DT的高校校园公共安全风险管控范式构建

3.1  风险识别

在BIM展示页面中，通过选择设备可查看该设备的实时运行数据，报警、故障分别以不同颜色闪烁绑定设备模型进行显示，选择摄像头时，以弹出窗体显示该摄像头画面。在数字孪生模型中，通过发挥空间环境的矩阵化应用，结合物联网传感技术进行物联环境可视化处理。在建筑感知方面，通过温度传感器，感知各监测点温湿度及环境指标数据，利用空间矩阵形成空间渲染，为绿色建筑提供有效的数据呈现。在人员感知方面，可以通过Wi-Fi信号及（Radio Frequency Identification， RFID）射频识别技术等对可检测设备的网络环境及应用环境进行孪生，对异常设备进行灵活管控。以上监控方式也可用于疫情期间，对学生关键行为轨迹的追踪。由于个人头像、二维码等数据格式中均包含有详细的师生个人身份信息，可通过大数据回溯目标人员的行动路径，查询相关位置等信息，确保在发现可疑人员后快速查找其密切接触者，为流调提供精准有效的信息。

3.2  风险预警

融合DT的高校校园公共安全风险预警，主要是对发生在高校的突发事件进行合理、科学的分类。依据灾害演化特征及其阶段，可将校园安全情景分为常态化状态（无警情）、轻度非常态化状态（一般事件）、中度非常态化状态（较大事件）、重度非常态化状态（危险事件）以及特重度非常态化状态（极端安全事件）五个等级[4]。因此，在校园要素行为感知基础上，通过对校园安全风险事件进行自适应分类，并在数字孪生模型运行过程中对这一基础分类进行自适应精细划分。在校园安全风险事件预警时，可以识别确定各要素正常及异常状态，分析其状态变化是否构成校园安全风险事件，并进行标记。并对校园安全风险实时主动预警，分析研究各安全风险事件发生逻辑及报警阈值，当满足风险事件发生逻辑及达到报警阈值时，向校园运行中心反馈报警信息。

3.3  风险管控

校园关键要素包括参与校园的活动的各类人群角色、校园基础设施系统等，基于数字孪生模型的高等学校校园运行状态演化机理与过程。借助于数字孪生校园模型，对正常及极端运行情况下进行全时全域仿真，推演校园运行状态，深刻诠释校园运行机理。同时调研目前国内外高等学校校园应急安全风险事件下的处理措施，并对其进行分类。在数字孪生校园模型中加入预设的管控干扰因素，推演校园公共安全风险事件的演化过程。管控措施有效性分析与迭代优化，基于不同管控措施的推演结果，确定最优管控措施并进行优化迭代[5]。

3.4  反馈机制

在高校校园公共安全风险管控系统的运维过程中，通过不断对系统进行正向检测和负向反馈，及时对系统进行修正调整，从而防止因人为误判或系统偶然误测造成偏差。通过借助高校校园公共安全风险管控系统的规范化、制度化管理，不断提高高校校园公共安全风险管控水平。

4  应用情景示例

在后疫情时期，高校校园由于人口密集、人员组成复杂，一旦发生聚集性爆发会给公共卫生系统带来巨大的压力，是公共防疫的薄弱环节。借助于融合数字孪生模型的智慧校园，可以通过闸机人脸识别、校园视频监控、支付消费、校园一卡通使用等手段记录个体的时空轨迹，对于个别人身体出现异常情况，可以借助于校园数字孪生模型和智能化集成监控系统，快速准确识别异常者的时空密切群体，第一时间通过电话、短信或邮件等方式告知密接人员，在数字孪生模型中形成高感染风险人群的可视化时空轨迹，借以迅速形成疫情管控预案。具体实施过程如图4所示。

5  结  论

本文面向高校校园公共安全事件风险管控难点和关键性问题，借助于数字孪生技术重构全时全域智慧校园，通过构建高等学校校园数字信息模型，并建立智能设备数据采集方式构建校园智能化的感知系统，实现高等学校校园安全风险事件智能识别与预警，达到高等学校校园安全风险事件精准适度管控，以期为高等学校校园智慧运维和校园公共安全风险管控提供科学依据。

参考文献：

[1] 安莉佳，于鵬.基于数字孪生技术的新型智慧城市建设 [C]//2021年中国城市规划信息化年会.会议地点不详：规划师杂志社，2021：200-205.

[2] 于勇.高校公共安全风险管控机制构建研究 [J].教育教学论坛，2016（5）：22-23.

[3] 钟声，周峥华，张清.基于BIM的数字孪生建筑的应用 [C]//第七届全国BIM学术会议.重庆：中国建筑工业出版社，2021：51-55.

[4] 秦琴，齐福荣.高等学校公共安全教育研究 [J].中国安全生产科学技术，2009，5（3）：154-157.

[5] 张建民.基于云计算的高校智慧校园建设中数据安全研究 [J].现代信息科技，2018，2（1）：141-142+145.

作者简介：杨佳丽（1987—），女，汉族，陕西西安人，网络工程师，硕士，研究方向：计算机网络通信技术。78A5AB1A-1778-42F6-B631-C1F7FA621693