建筑技术丨基于数字孪生的智慧城市基础设施建设方法及工程应用

1 工程概况

明珠湾区位于广州市南沙区中心城区的核心区域，如图1所示。该区域是大湾区环内湾都市圈的重要核心，是南沙新区重点打造的粤港澳合作核心区和区域性综合服务中心，集聚高水平对外开放和粤港澳经济深度融合的高端产业和城市功能，面积约54 km²，地处蕉门水道、凫洲水道与龙穴水道的交汇处。

图1 明珠湾区区域示意

明珠湾区由蕉门河口、灵山岛尖、横沥岛尖、慧谷西区、梅糖及亭角区块、灵山岛尖以西区块、横沥岛尖以西区块、珠江东部分区块等8个片区组成。规划定位为重点发展总部经济、高端商务、金融服务、科技创新、教育培训等产业，打造现代金融服务集聚区、总部商务办公区等高端商务功能区，同时依托现有环境资源，配套建设高品质的岭南水乡居住社区，为南沙新区围绕明珠湾起步区打造“广州南部滨海新城”的核心功能区。

2 项目建设的意义及难点

在项目的建设过程中存在多功能智慧杆、平安城市视频监控、车路协同V2X感知系统、网络基础设施等方面的问题。建设过程的具体问题见表1。

表1 建设过程的具体问题

数字孪生在项目建设过程中还存在以下几个方面的问题。

（1）城市管理精细度不高。未建成有效的物联感知网络，城市基础设施的健康运行无法精确把控。各类城市病害信息仍依托传统的作业手段，无法及时、快速地获取有关城市问题信息等。而本项目需要在物联体系的基础上，强化城市部件信息的融合管理和孪生表达，同时支撑城市新基建物联设施设备实时全生命周期管理，提升数据采集深度和广度，构建适应城市运营管理需求的高精度模型。

（2）数据鲜活度不高。智慧城市“数字孪生”特性不凸显，城市运行管理数据缺乏相应的标准规范，且缺乏数据治理管理体系，数据接入与数据更新不及时，缺少基础物联监测数据实时上报以及更新，导致数据鲜活度不高，智慧城市“数字孪生”特性不凸显。本项目需要构建数字孪生数据体系标准规范，明确数据的编码、分类和目录等标准要求，明晰数据更新机制，实现数据质量与数据鲜活度的全面提升。

（3）智慧场景单一。目前“智慧”城市场景应用不突出，只有车路协同的交通场景应用，多城市终端的智能联动场景应用不够丰富，“智慧”城市场景应用不突出。本项目需要基于城市发展需要和业务管理需求，拓展数字孪生专题应用场景，完成湾区明珠、智慧交通、平安城市、城市脉搏等专题建设，增强明珠湾场景应用智能化水平。

3 基于数字孪生的基础设施智能建设方法

针对项目的建设难点，本研究系统地分析数字孪生的应用价值，并提出基于数字孪生的基础设施智能建设方法。在此过程中，首先明确了面向基础设施建设的数字孪生五维模型，基础设施建设全过程实施流程。在此基础上，针对项目特点建立了数字孪生应用功能架构。

3.1 面向基础设施建设的数字孪生五维模型

在智慧城市基础设施建设的背景下，数字孪生技术提供了一种创新性的方法，用以模拟、分析和优化实体基础设施的性能和运作。然而，要实现这一目标，构建一个全面且有效的数字孪生模型至关重要。本研究提出面向基础设施建设的数字孪生五维模型，旨在从多个维度全面解析和构建数字孪生系统，以确保其在智慧城市基础设施建设中的有效性和实用性。五维模型（DTsc）包括数据维度（DD）、模型维度（MD）、交互维度（ID）、优化维度（OD）和安全维度（SD）。

数据维度是数字孪生模型的基础，涉及基础设施全生命周期的数据采集、集成和管理，包括静态的几何信息和动态的运行数据。这些数据是构建数字孪生模型的基础，也是后续分析和优化的依据。

模型维度则关注如何构建数字孪生的虚拟映像，包括物理模型、行为模型和交互模型的构建。物理模型用于描述基础设施的物理特征，行为模型用于模拟其运行过程，而交互模型则用于描述基础设施与其他系统或元素的相互作用。

交互维度强调数字孪生模型与物理基础设施、用户以及其他数字系统之间的实时交互。这包括数据的实时传输、模型的实时更新以及结果的实时反馈，确保数字孪生模型能够实时反映物理基础设施的状态和变化。

优化维度是数字孪生模型的核心价值所在，旨在通过模拟、分析和预测，提出基础设施优化方案，包括性能优化、资源优化和成本优化等。这些优化方案基于数据维度的信息和模型维度的模拟结果，通过交互维度实现与物理基础设施的实时互动。

安全维度则关注数字孪生模型在构建和应用过程中的安全性，包括数据的安全传输、存储和处理，模型的防篡改和防攻击，以及系统的故障恢复和灾难恢复能力。

面向基础设施建设的数字孪生五维模型提供了一个全面且系统的框架，用于构建和优化数字孪生系统。这一模型不仅有助于提升智慧城市基础设施建设的效率和效果，也为数字孪生技术在其他领域的应用提供了有益的参考。

3.2 基础设施建设全过程实施流程

在智慧城市基础设施建设的背景下，基于数字孪生五维模型的全过程实施流程成为一种高效且创新的方法。这一流程涵盖了从规划、设计、建设到运维的全生命周期，确保了基础设施建设的科学性、系统性和可持续性。

（1）规划阶段。数据维度发挥至关重要的作用。通过全面收集和分析基础设施所在区域的历史数据、现状数据以及未来发展趋势数据，为规划提供了坚实的基础。同时，模型维度开始构建初步的数字孪生模型，用于模拟和预测不同规划方案的效果，为规划决策提供依据。

（2）设计阶段。模型维度进一步细化，构建出更加精确的数字孪生模型。这一模型不仅包含了基础设施的物理特征，还模拟了其运行过程和交互关系。交互维度在设计阶段也开始发挥作用，设计师可以通过数字孪生模型进行虚拟仿真，实时查看设计效果，并根据反馈进行调整和优化。

（3）建设阶段。数据维度继续收集建设过程中的实时数据，用于监控建设进度和质量。同时，模型维度根据建设过程中的实际情况进行动态更新，确保数字孪生模型与物理基础设施保持一致。优化维度在这一阶段开始发挥作用，通过模拟和分析，提出建设过程中的优化方案，如资源调配、成本控制等。

（4）运维阶段。数字孪生模型成为运维管理的重要工具。数据维度实时收集基础设施的运行数据，用于监测和预警潜在问题。模型维度通过模拟和分析，提出运维优化方案，如设备维护、能耗管理等。交互维度使得运维人员可以远程监控和管理基础设施，提高了运维效率和安全性。安全维度则确保数字孪生模型在运维过程中的安全性和可靠性，防止数据泄露和系统故障。

3.3 数字孪生应用功能架构

数字孪生基础设施建设的功能架构主要分为数据采集层、模型构建层、仿真分析层和应用服务层。数字孪生基础设施建设的功能架构呈现为层次分明、相互依存的体系，其核心主要包含数据采集层、模型构建层、仿真分析层及应用服务层。

数据采集层为基石，负责信息获取；模型构建层在此基础上构建精准虚拟映射；仿真分析层实现系统行为的预测与优化；应用服务层则面向用户需求，提供多样化服务。各层级间紧密协作，共同支撑数字孪生体的全生命周期管理。

数据采集层通过物联网、传感器等技术，实时采集物理基础设施的各类数据，如温度、湿度、压力等，为后续分析提供基础。模型构建层基于采集的数据，利用大数据和云计算技术，构建物理基础设施的高保真数字模型，确保模型与物理实体的一致性、真实性和可靠性。

仿真分析层是数字孪生技术的核心，通过模拟物理基础设施的运行状态，预测其未来发展趋势和潜在问题。这一层利用先进的仿真软件和算法，对数字模型进行多尺度、多物理量的仿真分析，为基础设施的优化和管理提供科学依据。

应用服务层则是数字孪生技术与实际应用的结合点，通过可视化渲染引擎、分析和仿真引擎等平台，将仿真分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户，辅助决策和管理。

例如，在城市基础设施管理中，应用服务层可以实时监测交通流量、能源消耗等数据，优化城市管理决策，提高资源利用效率。

数字孪生在基础设施建设中的应用功能架构涵盖了数据采集、模型构建、仿真分析和应用服务等多个层面，为基础设施的智能化、高效化管理提供了坚实的技术基础。未来，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，数字孪生技术将在更多领域发挥重要作用。

数字孪生应用需要在智慧城市信息平台的基础上完成升级、拓展，主要包括高逼真可视化基础应用、高逼真可视化专题应用、数字孪生应用维护管理和孪生移动端应用等内容。

同时在已有相关规范标准体系下，完善数字孪生数据体系标准规范，并根据城市发展和运营管理需要，进一步完成数据的采集、建库、建模、融合和处理。面向项目的建设过程，建立了数字孪生应用功能架构。

4 工程应用

通过分析数字孪生在项目建设中的应用理论方法，面向车路协同场景建立了数字孪生平台。

4.1 数字孪生平台的功能模块

数字孪生高逼真可视化专题场景应用是在数字孪生支撑平台的基础上，搭建的用于真实反映明珠湾灵山岛尖城市运行各类专题信息的综合信息可视化应用系统，系统需要通过孪生支撑平台的服务资源管理，获取实时数据，并将实时数据与孪生模型资源进行编码关联，最终呈现在孪生城市各个系统信息集成的效果里，分析数据与数据之间的关联关系，挖掘动态数据与物理空间内在价值，辅助管理者提高城市的管理与服务水平。

本期项目在南沙明珠湾灵山岛尖建设一套车路协同应用，形成交通态势感知可视化能力，以数字孪生的方式展示车路协同业务场景，支持车路协同业务运营管理。

平台功能设计包括：智慧城市车路监管子平台、车路协同服务子平台、安全管理子平台。

4.2 建设全过程的应用

以车路协同为例，研发了数字孪生控制平台。为了提高研究的理论性，系统地分析了平台中各个子平台的构成的应用流程。

（1）智慧城市车路监管子平台（图2）能够满足政府部门的监管需求，以及满足使用便捷、可视化交互、仿真呈现的需求。数据接入需要完成数据对接、数据标准化、数据统计分析等功能。

图2 智慧城市车路监管子平台架构

（2）车路协同服务子平台（图3）由车载单元、路侧单元、通信平台（网络）共同组成，三者共同构成智慧交通场景下的协同感知和决策闭环。其中，路侧单元负责边缘计算、感知和附近云运算能力部署；车载单元负责车载数据的实时处理、数据接收及部分云端数据融合；通信平台负责车–车、车–路实时传输信息，确保低时延、高效率的信息共享。

图3 车路协同服务子平台架构

（3）根据系统架构的设计模式，由探针采集主机数据、网络数据，由可信计算、访问控制、入侵检测、V2X证书管理等模块生成安全日志后通过车路协同平台内网上报至数据仓库，安全管理子平台（图4）中的态势中心、安全业务应用消费这些数据并提供对应的安全功能。主要包含可信计算、访问控制、入侵检测、V2X证书管理、安全业务应用、态势中心等6大模块。

图4 安全管理子平台系统架构

围绕明珠湾智慧城市的建设目标，以明珠湾智慧城市总体蓝图框架为导向，通过建立数字孪生平台，全面贯彻了“低碳节能、绿色生态、智慧城市、岭南特色”的设计理念和建设技术标准。

5 结论

为了高效进行基础设施建设，打造智慧城市理念，本研究以明珠湾区智慧城市建设项目为案例，分析了数字孪生的应用流程。

（1）系统地分析项目的地区特点。总结项目建设过程的难点及建设意义。在此基础上进一步明确了数字孪生的应用价值。

（2）针对项目的建设难点，本研究系统地分析数字孪生的应用价值，并提出基于数字孪生的基础设施智能建设方法。在此过程中，首先明确了面向基础设施建设的数字孪生五维模型，基础设施建设全过程实施流程。在此基础上，针对项目特点建立了数字孪生应用功能架构。

（3）面向车路协场景建立了数字孪生平台。该平台中包含了智慧城市车路监管子平台、车路协同服务子平台、安全管理子平台3个重要模块。

本研究通过探索数字孪生基础方法和孪生平台研发与应用流程，为智慧城市的建设与发展提供了新的思路与技术支撑。

未来，基于数字孪生的智慧城市基础设施建设研究将聚焦于深化数据融合与处理技术，提升模型精度与实时性，强化人工智能在仿真预测中的应用，以及探索跨域数字孪生系统的互操作性。

此外，隐私保护与数据安全问题，以及数字孪生平台的标准化与模块化设计，将成为重要的研究方向，推动智慧城市建设的可持续发展与创新。