数字孪生技术在环境治理上的应用分析

通过数字孪生技术可以快速、有效的实现对物理世界的模拟、分析和预测,准确进行空气动力学、流体力学、景观生态学、环境生态科学、生命科学、地球地理学等方面的分析和仿真。

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随着环保信息化管理工作的大力开展,各级环保管理部门的环境生态数据成指数级的速度增加,数据产生的范围也逐步扩大,这些数据涵盖了环境保护科学、环境监测数据、生态环境数据和地理信息数据等,这些数据的产生对环境保护管理部门的决策至关重要,但大部分时间这些数据都是以最原始的状态存在,数据的来源格式多样,数据之间也缺乏共享机制。

1数字孪生技术

数字孪生,是通过对物理世界的人、物、事件、环境等所有现实世界的各种要素数字化,在网络空间映射出一个“虚拟世界”,再造一个与之对应的“虚拟世界”,形成物理维度上的实体世界和信息维度上的虚拟世界同生共存、虚实交融、数据交互的格局。其充分利用物理模型、数学模型、物联网、大数据、人工智能、VR等多种技术手段,集成多学科、多理论、多维度的仿真过程。其创造了一个与现实世界同生共存的平行世界,完整的映射现实世界的全生命周期,模拟现实世界的各种行为,在网络虚拟环境中创造出一个数字版的克隆体。

通过数字孪生技术可以快速、有效的实现对物理世界的模拟、分析和预测,准确进行空气动力学、流体力学、景观生态学、环境生态科学、生命科学、地球地理学等方面的分析和仿真。

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2环境保护信息系统管理现状

环境保护管理系统监测中的重点包括:重点污染源监控、环境质量监控、工况在线监控等,在业务管理的应用包括重点污染物总量控制、排污管理、环境质量管理、环境应急管理等。

现有的信息化系统手段的不足,需要在以下方面进行改造和能力提升:

1、对环境质量数据实现实时动态的管理,实现远程对大气环境、地表水环境、地下水环境、生态环境、土壤环境、声环境、环境辐射、振动等监测数据实现全要素环境动态监测、动态分析。通过数字孪生技术,实现环境质量变化与污染物排放量之间的动态关联。定量分析和预测排污情况变化对环境质量变化的影响,通过信息化手段对区域环境质量达标规划和污染物总量控制做出明确的要求。

2、对环境管理的海量监控数据进行关联分析、深度解析,为科学决策和智慧化管理提供依据。引进先进的数学模型,物理模型对大气、水、土壤、声、生态环境质量及污染物扩散等变化趋势进行精准的模拟、分析和预测。改变现有简单分析和人为经验预测的方式,通过数学、物理模型对重大环境污染事件进行分析研判,有效的预测、管控、处置和应急管理。

3数字孪生技术在环境管理中的应用

3.1建立数据驱动的共享能力

数字孪生的本质是以数据的流动实现数据驱动和物理世界的资源优化,因此通过感知设备采集到的各类环境数据,包括污染源数据、气象数据、环境数据等各类真实世界的环境数据,可以利用数字孪生对环保管理的实体各要素进行动态监测、动态描述、动态预测。

3.2建立环境治理数学模型支撑

数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立数学模型或数据驱动模型,通过模型支撑从而形成物理空间在模拟空间的虚实交互,通过这些方法可以清晰的描述环境污染过程中的内在关系和规律,可以在大范围内对区域、流域、空间环境进行数学模型模拟,并在此过程中对环境变量、干扰和决策变量进行准确的描述。例如,可以利用数字孪生技术建立如下模型推测污染物在环境介质中的传输和稀释扩散特征:

1)推流迁移模型:污染物会随介质运动而发生的位置变化,在不改变环境介质中污染物的浓度的情况下,通过某断面单位面积的污染物通量f,利用

,分解到三个坐标轴,则有,,,公式中,u为该处环境介质流速,C为该处污染物浓度。

2)扩散作用预测

污染物在湍流流动的介质中,在浓度梯度作用下主要存在三种扩散作用:分子扩散作用、剪切离散作用和紊流扩散作用。通过分析分子扩散,对分子的随机运动引起的分散现象进行预测,扩散过程服从费克(Fick)定律第一扩散定律,即在单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面积的扩散物质流量与该截面处的浓度梯度成正比,也就是说,浓度梯度越大,扩散通量越大。因此对于这三个坐标轴,有如下公式可以计算:

其中,EM为分子扩散系数。

3)紊流扩散预测。紊流扩散是紊流流场中质点随机运动引起的一种分散现象。当质点的随机运动是稳定的条件下,其系数是紊流扩散系数,和分子扩散系数不同,紊流扩散系数往往是各向异性的,其数学模型公式如下:,,,其中C为一定时间周期内的平均浓度;

3.3建立预测预警机制

利用数字孪生建立的数学模型预测环境量变化的可能性,在分析过去和预测未来的基础上,对环境保护管理的行为进行监督、指导和决策。

数字孪生系统利用分析预测模型进行层次分析并解决问题,最突出的特点是分层比较,综合优化,在计算制定计划,资源分配,排序,政策分析,决策预报等领域都可以广泛应用。同时模型还可以依据目前已有的数据对未来的发展趋势作出预测,通过选取平均值作为计算的关键量,充分考虑空气质量的人为因素影响,运用平均值预测抵消极端情况,从而预测出空气质量等级分布。

其次还可以运用优势分析的方法,全面地比较所有可能模型,增强预测变量解释或预测标准变量的相对重要性。数字孪生系统运用这种方法,为分析和比较环境保护管理中对特定环境变量的预测里提供了全新途径,比传统数据分析和模拟仿真的方法更加谨慎和可信。

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通过数字孪生技术及其数学建模的能力,可以把环境数据的使用率得到不断提升。鉴于环境数据的不确定性,数字孪生技术比传统的建模仿真更适用解决环境治理中,传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题。数字孪生技术与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统,对于环境变量中无法进行有效建模的干扰、非线性提出了有效控制方法,通过发现系统回归特性或关联关系,极大了提升了信息化手段在环境保护管理中的作用和价值。

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