随着城市化进程的加速和全球资源环境的日益压力，城市基础设施的智能、高效管理变得更加重要。在众多基础设施中，水厂对城市的饮水供应和环境保护至关重要。然而，传统的水厂设备维护管理面临着设备种类多、运行环境复杂、维护工作量大、运维成本高昂等问题，这不仅影响了水厂的可靠性和效率，也对城市可持续发展提出了新的挑战。加强使用高新技术，推动水务运营的数字化转型是必然选择。数字孪生水厂通过在虚拟环境中创建物理设备的数字副本，实现对实际物理系统的模拟、监控、优化和预测。结合人工神经网络构建的故障预测模型，能够对水厂设备故障进行提前预知和维护安排，有效改善水资源设施的运维管理问题。
1.数字孪生预测维护
预测性维护是指根据设备的结构和运行特性，将温度分析、振动检测、噪声信号等与故障诊断相结合，基于数据处理和分析的结果，运用 AI 和工业机理融合算法对设备未来可能出现的故障进行预测和诊断，并据此制定相应维护计划，确定维护的时间、内容和方式。预测性维护集设备状态检测、故障诊断、故障预测、维护决策支持和维护活动于一体，是一种新兴的维护方式。数字孪生水厂通过现实与三维模型的实时映射，能够进行状态推演，结合大数据模型，还能做出决策分析，因而在预测性维护领域广受关注。
2.数字孪生水厂系统架构
数字孪生以数字化方式创建映射物理实体的虚拟模型，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，实现对物理实体的赋能。
物理实体包括了现实中的水厂处理设备和传感器等硬件设施，作为数字孪生体的基础设施层，用于收集设备状态的全面信息。虚实交互部分主要利用通讯协议将采集的设备状态数据传输存储至数据库，作为数字孪生体的数据中心。虚拟模型包括了状态监测三维模型和故障预测算法模型，前者将设备三维模型与实时运行数据集成，后者通过数据处理、算法训练、迭代优化建立。智能应用层是通过数字孪生水厂等平台方式将设备状态诊断和预测结果进行分析和展示，助力管理者决策。
3.故障预测模型
故障预测模型的基础是设备状态检测，通过与传感器等物联网设备实时数据源链接，收集设备的运行状态、生产状态和环境参数等。将这些数据整理分析后与BIM模型中的对应元素关联，达成虚实间的映射。
达成故障预测的机理本质在于，虚实映射的数字孪生体和物理实体服从相同的物理规律。因此，根据实体水厂设备的各类数据，以物理演化规律设计模型算法，从而使数字孪生水厂能够自主进行状态推演，获得输出变量的演化轨迹，解释各模型的相互耦合及演化机理，并直观表现为对实体水厂设备的故障预测。
基于数字孪生技术打造三维数字孪生水厂，通过虚实映射的手段达成对水厂设备的故障预测，实现数字孪生预测维护。数字孪生技术在设备预测性维护中的应用和优化，为水厂的可持续发展提供了更加科学和有效的技术支持。
