( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 孪生、感知、决策 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京 根河道 汇流模 型 山 丘 区 河 道 山 丘 反 干 GISTC 工程过 水模拟 模型 、水工 程复杂 调度模 型 型 、二维 水动力 模 型 道模型 、潮位 边界模 型 水文机理模型 四类下 垫面产 流模型 降雨 蒸发 泊 及 蓄 滞 洪 一 平 原 区 河 道 平 原 区

AI和深度学习技术，加速企业智能决策与自主优化 石化行业地质勘探、控制优化等大量过程涉及复杂原理，一些传统机理模型尚不能对过程行为进 行清晰反应。石油石化企业通过引入人工智能和深度学习技术，构建深层神经网络模型，从海量 业务数据中自动提取复杂特征和模式。此类技术能够帮助企业对大量机理未知的过程建模，并利 用计算结果指导决策，优化工艺控制参数、故障预警策略等。例如，深度学习技术已被广泛用于 跨系统的全量数据汇聚。整合生产、设备管理、供应链、服务生态等多类数据源，构建企业 级数据资产目录，特别是支撑海量工业数据的存储、处理与分析。构建数据的批处理和流式 处理引擎，形成可持续发展的一体化整合能力。 智能决策层：以机理与数据为核心，构建覆盖炼化、管道、储运等关键场景的行业算法库， 实现工艺优化、设备预测性维护等功能的实时分析与闭环调控。依托强化学习与智能体，动 态集成生产、市场及供应链等多维信息，自主生成兼顾效率、成本与风险的最优决策方案， 至模型推理全生 命周期。云边端分布式架构实现数据分级治理⸺边缘节点处理实时响应，云端聚焦全局优 化，形成弹性技术支撑体系。 智能决策⸺打造多模态协同控制中枢：深度融合机理模型与数据模型，将炼化反应动力 学、油藏渗流机理等专业知识嵌入AI算法，显著提升复杂工况下的分析精度与可解释性；通 过集成规则引擎、先进过程控制与优化求解器，实现从参数动态调优到资源协同分配的多模 态决策闭环，通过智能

密封油系统 冷端系统 回热系统 550KV&220KV 发变组及中压系 统 数据 采集 数据 清洗 系统 数字 孪生 建模 故障 监督 基于专家经验的机理建模 基于数据挖掘的数理建模 异常 监督 基于机理建模 + 数理建模相 结合的故障诊断 定值报警 速率报警 残差报警 超限预警 系统参数异常监督 高级 应用 设备故障诊断监督 数据采集 数据 P&ID 图集成联动 智能报警：参数报警模型 定值报警 参数超出其安全定 值上下限值 速率报警 参数在一段时间内 的变化速率过块或 过慢 死点报警 参数在一段时间内 保持不变，不符合 设备运行机理或以 往经验 晃动报警 参数在一段时间内 上下晃动频率过大， 晃动幅度过大 偏差报警 一组同类参数，单 个或数个参数偏离 其他大部分参数指 令和反馈偏差报警 残差报警 ( 动态上下限 ) 突发事件：泄露堵塞 • 设备故障、带病运行 系统失稳 损坏设备 机组非停 安全事故 智慧监盘 异常捕获点 第二步：帮助人工分析问题 参数 异常 触发 报警 其他参数 联合分析 专家机理规则 大数据 AI 模 型 AND 给出参 数异常 的原因 第三步：建立专家知识库，给出解决方案 人工监盘 故障捕获点 设备 故障 DCS 高报 点 ① 解决运行人员监盘工作压

发现问题、 优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据 挖掘技术等数学模型方法， 对水安全要素发展趋势做出 不同预见期 ( 短期、 中期、 长期等 ) 的定量或定性分析， 提高预报精度、 及动态可视化模型等方面进行突破。 一是研究流域自然规律， 对降雨 - 产流 - 汇流 - 演进全过程洪水形成演变规律， 河道泥沙演变趋 势及 江湖关系变化机理， 水库群及引调水工程泥沙冲淤规律， 以及大坝渗流及变形的发展规律等进行研究， 研发机理分析模型。努力打造通用的水利专业工程软件包， 用于流域防洪、供水调度、工程安全、泥 沙分析等专业， 同时研发适用于各流域特点的实用模型。 二是创新升级现有模型，

智能感知 生产控制 平台 多源建 模 三维数字 数据清洗 数据存储 数据共享 技术 智能生产 合 数字专家知识库 低代码建模 模型运行引擎 数字孪生、诊断、控制等 图形化的数据建模和机理 海量模型并行驱动能力， 所有知识统一表达和管理， 建模工具 ，让专家自行开 可部署在一区 ，实现基于 知识无限积累 展数据挖掘和知识模型化 模型的闭环控制 智能运行： 将大数据等技术应用到 DCS 故障预警 自决策处理 最佳经济运 行 机、 炉、 电、 化、 热全专业 元数据治理 工况数据治理 边缘数据治理 数据质量分析 大数据 评价寻优 数理 机理 智能运行系统 -“ 模型 +” 运行体系 本质安全 = 故障预警 + 自愈控制→智能巡盘 机组 MFT 后 若设备未停运 ，则 报警提示检查 ，并 下达停运指令 对各系统运行状态 快速扫描

生产场景 3D 可视化、 生 产 调 度计 划 支持 、 设备紧急制动策略 业 务 应 用 服 务 基 础 平 台 服 务 模型库 • 3D 组态模型 • 故障诊断模型 • 设备机理模型 算法库 • 电气信号频谱分析 • 机械信号频谱分析 知识库 • 设备使用手册 • 故障 Q&A • 测量点要求 数据 管理 • 数据存储 • 进度、质量过程监控 • 作业指令垂直下达 5G 全 连 接 生 产 运 营 中 心 ** 5G 全连接平台  基于“人机料法环”生产全要素的泛在感知，积累沉淀生产经验，挖掘潜在机理，科学的变化点管理助力生产的稳定与平顺，实现以数据 驱动为核心的协同化、智能化生产管理 5G 全连接工厂 赋能汽车制造

术能够使设备与感知解耦，避免两者对彼此造成影 响，为建设数字电网提供极大便利，因此是存量输 变电设备数字化建设的重要发展方向。 通过多特征参量微弱信号的高灵敏感知机理 及多参量融合感知技术，包括电、磁、光、机械、 声、热、微量气体等特征参量微弱信号的新型材料 与传感机理，实现多特征参量信号的融合感知[55]。 另外，微电子机械系统(micro electro mechanical system, MEMS)传感技术也在广泛推进。如利用

关键技术 关键技术 4 ：全生命周期管理技 术 在满足国家现行碳核算模型的前提下，基于清华大学康重庆老师的碳流分析模型，从“碳视角”厘清电力系 统 碳排放的产生、计量、转移等全环节的排放特性与减排机理，建立电力系统全环节碳排放计量与分析的基础理 论与方法。 5 关键技术 建立模型 库，动态 配置获取 关键技术 5 ：碳硫分析技 术 表计读取 针对工业园区的电力能源站、 冷热能源站、空压站等能源站从能源管理、