、有限元、淹没分析等业务场 景的可视化表达。 数字孪生世界白皮书 4 (3) 位置映射 将数据值直接映射到空间坐标（X/Y/Z 轴），形成数据点在空间中的分布。如：将设 备高程数据映射到大坝模型内部，更加直观展示的设备的分布情况，以便监管维护。 (4) 密度映射 通过点密度或区域颜色深浅表示数据分布的集中程度。如：通常用热力图表示（红色 高密度，蓝色低密度）人群密度或路网中车辆密度。 微交互反馈 100-200ms 点击/悬停响应（按钮高亮、图标缩放） 点击传感器图标时放大至 110% （200ms） 局部视图切换 300-500ms 弹窗展开、侧边栏滑入、页面切换 从大坝全局视图切换到横缝细节 面板（400ms） 全局视角切换 500-800ms 3D 模型旋转、地图缩放 从城市鸟瞰视角切换到街道级视 图（600ms+缓动跟随） 复杂数据过渡 800-1200ms 要素 设计规则 示例 路径规划 优先走最短球面路径（Spherical Linear Interpolation）， 避免镜头“穿模” 从大坝正面切换到侧面时沿弧线移动 （非直线穿透模型） 焦点锚定 保持核心对象在视口中心（如切换时大坝始终占画面 60%区域） 缩放模型顶部细节时，目标区域自动居 中并微调俯角 数字孪生世界白皮书 7 （二）赋予行业特色属性 在医疗、金

用范围至少包括：光伏（光伏组串和支路、汇流箱、逆变器、箱变、 开关站等）、风电（叶片、传动装置、塔筒、偏航装置、逆变器、 箱变、开关站等）、水电（水轮机、变压器、开关、调速器、励磁、 直流设备、大坝等）的主要设备。 （四）设备状态监测 通过监测和设备运行相关的多种参数，对设备进行状态量监测 和状态评估，实现设备的运行状态进行全方位的分析，及时准确的 掌握设备运行状态，保证设备的安全、可靠和经济运行。 并可通过网络及时将巡检结果自动上传服务器进行长期保存。 （四）基于深度学习的图像识别技术应用 利用基于深度学习的图像识别技术，深入挖掘大坝巡检内容及要 求，设计大坝巡检智能分析模型和算法，提供可直观定位的、量化 的、可比对的图像分析服务，自动识别并处理数字图像中反映大坝 异常的征兆信息和病变特征，通过样本积累自我完善识别模型与算 法，提高判定可靠性，减少巡检人员的工作强度和工作量，提升巡 检工作的准确度和精细度。 本次与上次或历次检查，发现异常迹象给出预警。 （六）智能巡检三维展示 利用可视化技术，通过三维展示巡检系统，直观对比分析不同时 期巡检任务，也可展现巡检异常部位与相关监测项目的关联，及在 厂区/大坝的三维位置，后期更可通过 VR、AR 等技术将异常信息与 实体结构结合，辅助巡检人员检查分析。 （七）巡点检劣化趋势分析 根据历次的巡点检结果的分析，系统可以生成设备劣化趋势分析 图，供设备管理人员分析设备状况。