场景构建复杂
水利系统涉及的地形地貌等空间要素众多、运行状态随时间不断变化,涉及多种技术手段。
- 时空维度分析的难度大
- 专业知识与技术要求高
- 实时性与动态性要求高
数智引航,促进企业转型升级

千桐数字孪生流域构建以数据底板、通用支撑、模型库和知识库为核心的数字孪生平台,以数字化场景、智慧化模拟和精准化决策为核心路径,依托时空数据、数学模型和水利知识,对水利管理的全要素、全过程、全领域进行数字映射、智能模拟和前瞻预演。一图感知真实场景态势,一屏掌控业务管理和指挥调度,即支撑水资源精准化调度,流域内多枢纽联合调度,赋能四预智慧化应用,指导防灾减灾工作,保障流域安全,助力流域管理科学化与高效化,为可持续发展提供有力支持。
全方位赋能,打造数字化生态圈

把握行业需求的脉搏,驱动业务创新
水利系统涉及的地形地貌等空间要素众多、运行状态随时间不断变化,涉及多种技术手段。
多源海量数据的处理能力和标准化难题导致平台运行不流畅,影响模拟仿真效果。
多方参与的兼容性问题和需求理解偏差导致项目实施中的沟通和协作困难。
模型难以适应实际需求,受限于技术手段,难以实现高效更新和维护。
一站式解决方案,助力企业降本增效






需求牵引,数字赋能

结合空间模型的索引信息,实现物联感知数据与三维模型的精确匹配。
利用空间索引技术,将物联感知数据与三维模型进行精确匹配,确保数据在空间上的准确定位。在三维模型中直观展示物联感知数据,例如在地图上显示水位变化、流量分布等。提供交互式查询功能,用户可以通过点击模型中的某个位置,获取该位置的详细数据信息。
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整合来自各种传感器的多维度数据,实现统一管理和分析。
通过部署各类传感器,如水位计、流量计、水质监测仪、气象站等,实时采集流域内的水文、水质、气象等多维度数据。对采集到的原始数据进行预处理,包括去噪、校正、缺失值填补等,确保数据的准确性和一致性。建立统一的数据管理平台,实现数据的集中存储和管理。制定统一的数据格式和标准,确保不同来源的数据可以无缝对接和互操作。
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利用机器学习和人工智能技术,深度挖掘和分析海量数据,提取有价值信息。
从海量数据中提取关键特征,如水位变化趋势、流量峰值、水质污染指标等。通过深度学习技术,识别数据中的隐藏模式和规律,例如季节性变化、周期性波动等。自动检测数据中的异常值和突变事件,如突发洪水、水质超标等,及时发出警报。基于历史数据和模型,进行未来趋势预测,如水位预测、流量预测等,为决策提供科学依据。
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构建数据图谱,关联和整合不同来源的数据,形成完整的数据链路。
将不同来源的数据进行关联,形成数据之间的逻辑关系,例如将水位数据与降雨量数据相关联。利用图数据库技术,构建数据图谱,将各个数据点和数据关系可视化展示。形成完整的数据链路,从数据采集到数据处理再到数据分析,确保数据的完整性和连贯性。通过图谱结构,优化数据查询效率,快速获取所需信息。
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支持实时数据采集和更新,确保模型和数据的时效性。
数据采集后,自动更新到中央数据库和三维模型中,确保模型和数据的一致性,确保所有终端和平台都能访问最新的数据。通过持续监控,及时发现和处理数据异常,确保系统的稳定运行。
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集成多种专业水利模型,支持流域水资源管理、调配、防洪、工程调度等智慧化模拟。
提供模型集成、版本管理等功能,确保模型的高效运行、精确配置和实时监控。针对不同应用场景下的特定需求,模型库允许用户自定义参数设置,可以轻松调整模型参数,从而实现对复杂系统的精细化模拟。
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