清洁水系统数字孪生平台利用物联网、云计算、大数据、BIM技术、边缘计算、人工智能等新一代信息技术，对物理水厂全要素进行高精度建模，再集成融合现有的多源异构数据，实现物理水厂与虚拟孪生水厂的空间和事物的精准映射关系，通过传感器实时采集物理水厂的数据，使虚拟环境中的生产仿真与现实中的生产双向无缝融合，实现生产、运行、维护、调度和服务全方位、全过程各环节的高度信息互通、反应快捷、管理有序和高效节能。从而提升清洁水系统运维管控的智能化水平和可靠程度，辅助提升物理水厂的高效、科学决策，进一步达到节约高效、安全稳定供水的目的。
1. 清洁水系统数字孪生平台架构
清洁水系统数字孪生平台主要由物理水厂、虚拟孪生水厂、连接、孪生数据和智能服务五大部分组成。
（1）物理水厂是指“人、机、料、法、环”等客观存在的物理实体资源对象集合，提供物理水厂的运行环境；
（2）虚拟孪生水厂是物理水厂的虚拟映射，对物理空间中的各类生产活动进行仿真分析；（3）连接是物理水厂与虚拟孪生水厂的纽带，实现两者间的双向连接、双向交互、双向驱动；
（4）孪生数据是数字孪生的核心驱动力，包括物理水厂在生产运行过程中所产生的实时数据和虚拟水厂在不同工况下模拟的仿真数据；
（5）智能服务是通过物理水厂与孪生水厂的双向真实映射与实时交互，对净水厂各生产运行环节进行动态预测和优化，以使得其达到最佳的运行状态，如设备状态在线监测、泵组设备故障诊断、设备动态调度优化、工艺参数优化决策、水平衡系统优化等。
2. 清洁水系统数字孪生平台功能
2.1 三维可视化实时监控
清洁水系统数字孪生平台的三维可视化实时监控建立在虚拟水厂同步运行模式的基础上，基于净水厂几何模型和实时数据支撑对数字孪生净水厂制水过程的可视化展示，实现净水厂从进厂水到出厂水的全流程监控。三维可视化监控采用制水工艺层、节点监测层、巡检作业层和可视化监控层４个层次，实现物理水厂与虚拟水厂的模型映射、数据映射和可视化交互，在此基础上实现净水厂整体的运行状态三维直观监控。
（1）制水工艺层
制水工艺层以净水厂制水工艺为基础，根据净水厂几何模型，包括水厂环境模型、人员模型、设备模型、取水单元模型、制水单元模型和供水单元模型，实现物理水厂和虚拟水厂的模型映射。
（２）节点监测层
节点监测层主要实现对净水厂制水工艺节点通信设备或传感器的工作频率、传输速率、运行状态等的监视、管理和数据收集，同时在节点状态异常时能主动进行提示和告警，并对问题进行定位和数据统计。
（３）巡检作业层
巡检作业层主要依据日常维护计划，针对净水厂的重点区域、设备、仪表等进行定期和不定期巡查，采用人工巡检、虚拟现实巡检和虚拟巡检相结合的巡检方法，实现巡检过程的智能化。
（４）可视化监控层
可视化监控层主要针对节点的历史数据和实时数据进行大数据挖掘和分析，实现对故障的诊断、预测和维护，打造智能化的可视化监控决策，保证净水厂的稳定运行和供水安全。
2.2 工艺控制策略与仿真优化
清洁水系统数字孪生平台的工艺控制策略与仿真优化通过选择实时数据和历史数据中相关变量的特征，构建机理模型和智能模型的双模驱动机制，实现监测、诊断、预测和决策全过程控制，形成决策方案，用于指导实际决策，实现“以虚控实”的目的，从而提升服务质量。主要从供取水量预测、加药优化、泵组优化、设备预防性维护等4个方面进行优化决策。
（1）供取水量预测
准确、可靠的供取水量预测为清洁水系统数字孪生平台的运行决策提供了数据支持，其不仅可以降低供水成本，还有助于供水企业稳定满足城市用水需求，降低供水安全风险。由于供取水量的波动性和非线性，清洁水系统数字孪生平台基于深度学习LSTM的供取水量预测模型，考虑气象、日期、节假日、历史水量等因素对模型进行训练，并结合预测样本对未来ｎ天的供取水量进行预测，从而指导生产决策。
（2）泵组优化
清洁水系统数字孪生平台结合水量需求预测和泵组状态监测，利用深度学习预测模型获得水量预测值，并利用智能算法对生产环节。进行调度，以满足生产能耗指标，从而将生产调度环节从原本孤立的人工控制状态整合到整个管理控制系统中，实现生产管理一体化和智能化。
（3）加药优化
加药优化在净水厂加药工艺环节，控制加药量对降低药耗、保证水质安全具有重要意义。絮凝沉淀过程是一个大惯性、大时滞、非线性和时变的难控过程，加药量与水流量、天气、水质等多种因素有关，目前主要基于人工经验，缺乏有效的机理模型对加药量进行准确控制。考虑到影响加药的多因素之间的非线性、季节性等特点，清洁水系统数字孪生平台将深度学习模型应用到加药量控制中，通过实时感知的进水流量、原水浊度、ＰＨ值预测加药量，然后利用边缘设备控制加药变频泵，对加药量进行优化。
（4）设备预防性维护
清洁水系统数字孪生平台以净水厂泵房水泵等关键设备的故障预测为核心，利用传感器智能感知设备温度、振动、电流等数据，并结合使用维护记录，采用人工智能、机理模型等识别净水厂关键设备的早期故障，并预测设备的性能衰退趋势和剩余使用寿命，在此基础上根据维修资源和使用要求进行智能维修决策，提高净水厂供水的安全性，减少维修保障费用。设备预防性维护模型基本流程主要包括多源数据集成、在线监测与报警、专家决策分析、故障诊断与预测、大数据分析和智能维修决策等。
清洁水系统数字孪生平台通过三维可视化监控、工艺控制策略及工艺仿真优化等功能，不仅实现了对净水厂运维管控的动态优化和实时控制，还通过先进的技术手段降低了生产运维成本、提高了系统可靠性、提升了管理层级和管理能力，给企业带来显而易见的收益。
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