太浦河樞紐管理所所長、數字孿生太浦閘建設工作專班成員迮振榮介紹，2018年起，從水位流量關系曲線研究開始，到基于BP神經網絡的智能模型引入，再到“四預”（預報、預警、預演、預案）智能業務應用的探索，太浦河樞紐管理所針對太湖流域防洪、供水需求，一直致力于提升太浦閘精細調度運行、安全運行水平，自我加壓開展太浦閘智慧管控建設，為數字孿生太浦閘建設奠定了良好基礎。2021年4月，李國英部長在現場調研時給予充分肯定。

“但離精準調度運行的要求還有差距。”迮振榮解釋，由于受到工程上下游水位、風力風向、黃浦江潮位等影響，工程下泄流量波動明顯，流量精確控制的難度極大。

“以前主要靠經驗，閘門開度調整頻繁，執行精準度卻不穩定。”太浦河樞紐管理所副所長、數字孿生太浦閘建設工作專班成員張石磊說，如何破解這一難題成為數字孿生太浦閘建設的重點之一。

需求牽引，應用至上。在先行先試過程中，太湖流域管理局蘇州管理局立足工程本身，面向太浦河、服務于太湖流域，精準分析實際需求，充分挖掘數字孿生技術在太浦閘運行管理中的實用價值，明確了“1+3+N”的總體框架——“1”是指建成一個孿生平臺，“3”是指建設調度運行、安全運行、工程標準化管理三項業務應用，“N”是指模塊化鏈接太湖流域水災害防御、水資源調配等應用場景。

“在太湖局數字孿生太湖建設工作領導小組統一領導下，專班推進，掛圖作戰，注重實用，做到處處虛實交互，人人使用參與，確保數字孿生太浦閘建設成果實用管用好用。”蘇州局局長、數字孿生太浦閘建設工作專班組長尤林賢說。

數字賦能 提升能力

在調度運行方面，多方案比選影響因子，優化各指標影響權重，針對不同流量進行分級訓練，增加歷史數據和實測數據驗證，建設基于機器學習的水位流量關系模型，實現算出的過閘流量更加準確，做到流量誤差不超過3%，確保在《太湖局直管工程控制運用方案》允許的偏差范圍內。

蘇州局工程管理科副科長、數字孿生太浦閘建設工作專班成員李超介紹：“依托這一模型和流域水量水質模型，實現了過閘流量預報、流量超限及倒流預警、日均流量控制預演、工程控制運行預案等‘四預’功能。”

在安全運行方面，在已有的感知、預報、氣象、視頻等信息基礎上，補充鋼結構啟閉機房和閘墩北斗安全監測、視頻AI（人工智能）識別、閘門金屬結構監測、水下機器人實時檢查等監測手段，充實工程安全運行算據，形成“空天地”一體化監測。

“我們還建立了工程安全評價模型，實現工程總體健康度評價，直觀掌握工程運行狀態。未來3天健康度預報、安全隱患實時預警、安全趨勢預演、安全管控預案等功能的建成，幫助工程管理人員實現應急快速響應。”蘇州局建設與安全科工作人員、數字孿生太浦閘建設工作專班成員陳棨堯說。

一項項成果也在實踐中得到了檢驗——

在“煙花”“燦都”等臺風防御工作中，通過BIM（建筑信息模型）+主體工程監測、金屬結構監測、北斗安全監測等，管理所值班人員及時發現處置了安全隱患；

在2022年“梅花”臺風防御工作中，太浦閘調度運行“四預”功能助力流域多目標統籌調度，準確預報流量變化趨勢，及時發出倒流預警，利用倒流前窗口期開閘放水，保障了下游河網地區水位的精準控制，也有效支撐了太湖流域的防洪工作；