数字孪生在教学楼智慧运维中的应用

摘要：数字孪生是推动建筑运维管理数字化、智慧化的关键技术之一，将物理空间中的建筑实体在虚拟空间中进行模拟，实现物理空间和虚拟空间的双向映射，是当下研究的热点问题。本文在研究数字孪生理论的基础之上，结合高校教学楼实际运维特点，建立三维建筑数字化模型，结合物联网、大数据、云计算等技术为实现教学楼运维管理过程中信息融合、实时交互和闭环优化提供了一种新思路。

关键词：数字孪生;智慧运维;平台服务

1.数字孪生的概念及内涵

什么是数字孪生呢？首先要厘清“孪生体”的概念。在工业流水线下制造出来的产品“外观相同、性能相似”，是可以保证“一模一样”的，但若这些产品的使用环境不同、运行参数不一，其行为状态也定然不同。所以只有通过数据的实时交互，保证两种产品的行为和运行状态同步才能称之为“孪生体”，“数字”即数字化。

数字孪生以模型和数据为基础，通过创建多维数字模型，借助数据模拟物理实体在现实世界中的行为，完成现实世界中物理实体至虚拟世界的镜像化数字映射。通过虚实交互、实时反馈、决策迭代优化等手段，优化物理实体在现实世界中的行为，达到协同发展、优化控制的目的。[1]

数字孪生与模型构建、物联网、仿真分析等技术存在着密切的关联性，是多物理系统、多学科、多领域的融合;数据是其驱动所在，其来源主要分为两部分：一是来自于感知层，即对物理实体及其所处环境信息的采集，通常依赖于传感器等设备;二是来源自于系统内部的仿真数据，多是基于模型数据的模拟、仿真所产生的融合数据，两者统称为孪生数据。基于孪生数据驱动，物理实体和虚拟模型之间进行动态实时交互，实现双向映射，在对相关数据进行推衍分析之后，预测物理实体的未来行为—这是数字孪生核心价值所在。

2.模型建立及相关技术融合

实现教学楼智慧运维的数字孪生应用，第一步构是建虚拟模型。基于某高校教学楼施工图纸和施组文件，利用Revit软件进行教学楼BIM模型的创建，可实现将建筑物每一个构件的信息集中记录于虚拟模型中，完成信息化处理。在这方面，北京航空航天大学陶飞教授提出的数字孪生建模理论体系[2]为我们提供了重要指导。

利用物联网技术，通过在教学楼实体中布置摄像头、传感器、RFID设备等方式，利用多传感融合技术实现感知层应用对教学实体及周围环境的实时监控和深次层数据采集。在接收到感知层实时传来的数据后，系统利用仿真技术对其进行模拟并将仿真结果实时反馈至应用层进行相关参数的调整，形成闭环优化。信息物理系统（CPS）的发展为实现这一目标提供了有力支持，基于CPS可实现“状态感知、实时分析、科学决策、精准执行”，进一步促进数字孪生系统的建设。

利用大数据处理技术可有效对物理实体运行中产生的海量数据进行分析处理，同时可构建高度逼真的虚拟环境来提高系统运行真实性;基于云计算“合理高效、大批量处理”等优势，两者均可为教学楼运维过程监控、仿真、预测等功能的实现提供技术支撑。

3.智慧运维平台服务

数字孪生服务是数字孪生应用价值的具体体现，根据教学楼在运维过程中面临的实际问题和具体需求可开发相应功能和服务。

通常教学楼运维面临的痛点问题主要有以下几个：

1.能耗浪费严重。教学楼室内的灯、空调等设备高负荷运行，有时是无效运行，不仅浪费能源还易造成设备寿命减少、性能降低。

2.数据孤岛现象严重。数据割裂，不易实现跨系统调用，数据的价值被湮没。

3.故障发生后难以快速定位，运维人员处理效率参差不齐。

4.被动式运维。“哪里坏了修哪里”成为常态，亟需改变。

平台服务系统：

1.能耗管理系统。能耗管理系统能实时监测水、电、热、气等设备的运行状态，相关数据经过模拟、仿真以及多次迭代优化之后以指令的形式下达至应用层，设备参数会严格进行调整以确保配置最优，实现对能耗的精细化管理。能耗管理系统下还有智能空调系统和智能照明系统等子系统能。

2.故障预测与健康管理系统。基于多传感融合技术，在孪生数据的驱动之下对设备健康状况进行分析评估并预测设備的可使用寿命。该系统充分地挖掘利用了数据的潜在价值，主动预测设备故障及进行快速定位，实现了由被动式运维向主动式管理的转变，由静态指标对比向动态实时交互的全方位状态比对转变。

3.消防安全管理系统。“一体联动，跨层交互”是其最大特点。系统会根据火灾大小制定出适宜的方案，在进行精准定位的同时，消防警报、喷淋设施、安全通道和备用电源等设备都会进入紧急状态，由系统实施统一管控，确保人员安全和保护重要设备。

4.应用价值

数字孪生应用于教学楼运维管理可解决当下运维的痛点问题，提高运维的效率和质量，进一步实现优化控制。从国家层面来看，数字孪生为我国“智能制造”“智慧城市”以及工业互联网智能化提供了基础方法[3];从企业层面来看，数字孪生提高了一体化管控水平，大大降低了成本，做到了精细化生产。不难得出结论，建筑的智慧化发展是与国家战略相符合、与时代潮流相趋同的，价值巨大，前景光明。

参考文献：

[1]陶飞，刘蔚然，刘检华，刘晓军，刘强，屈挺，胡天亮，张执南，向峰，徐文君，王军强，张映锋，刘振宇，李浩，程江峰，戚庆林，张萌，张贺，隋芳媛，何立荣，易旺民，程辉.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统，2018，24（01）：1-18.DOI：10.13196/j.cims.2018.01.001.

[2]陶飞，张贺，戚庆林，徐俊，孙铮，胡天亮，刘晓军，刘庭煜，关俊涛，陈畅宇，孟凡伟，张辰源，李志远，魏永利，朱铭浩，肖斌.数字孪生模型构建理论及应用[J].计算机集成制造系统，2021，27（01）：1-15.DOI：10.13196/j.cims.2021.01.001.

[3]工业数字孪生白皮书[EB/OL].中国信通院、工业互联网产业联盟.2021

作者简介：申家恒（2000.8），男，汉族，河北保定人本科，学生，工程管理。