王亞權(quán)，吳思琦，杜燦陽，呂建明,3，張兆波

(1.華南理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，廣州 571000；2.廣東粵海珠三角供水有限公司，廣州 510000；3.華南理工大學(xué)大數(shù)據(jù)與智能機(jī)器人教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 571000)

1 概述

珠江三角洲水資源配置工程是國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的《珠江流域綜合規(guī)劃(2012—2030年)》提出的重要水資源配置工程，也是國(guó)務(wù)院要求加快建設(shè)的全國(guó)172項(xiàng)節(jié)水供水重大水利工程之一。該工程以打造新時(shí)代生態(tài)智慧水利工程為建設(shè)目標(biāo)，優(yōu)化配置珠江三角洲地區(qū)東、西部水資源，從珠江三角洲網(wǎng)河區(qū)西部的西江水系向東引水至珠江三角洲東部，主要供水目標(biāo)是為廣州市南沙區(qū)、深圳市和東莞市的缺水地區(qū)提高供水保證程度，為香港特別行政區(qū)以及廣州省番禺、順德等地區(qū)提供應(yīng)急備用供水條件。工程設(shè)計(jì)取水口引水流量為80 m3/s ，輸水線路總長(zhǎng)度為113.2 km。

工程的輸水線路主要以盾構(gòu)掘進(jìn)方式，全線整個(gè)工程將分為多個(gè)標(biāo)段進(jìn)行分段施工。在工程信息化建設(shè)方面，對(duì)各個(gè)標(biāo)段的工程設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)等方面進(jìn)行全面的信息化管理，遵循中央、水利部、廣東省政府、廣東省水利廳等各級(jí)管理單位對(duì)水利信息化的建設(shè)要求及規(guī)范進(jìn)行實(shí)施，形成統(tǒng)一的信息化建設(shè)規(guī)范對(duì)全線工程的信息化建設(shè)提供指導(dǎo)建議，并按照水利部“智慧水利總體方案”總體指導(dǎo)和要求，開展珠江三角洲水資源配置工程的智慧工程建設(shè)。

針對(duì)大型水利工程項(xiàng)目管理目標(biāo)的復(fù)雜多樣性，該項(xiàng)目以“打造新時(shí)代生態(tài)智慧水利工程標(biāo)桿”為目標(biāo)，綜合運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、BIM及移動(dòng)互聯(lián)等技術(shù)手段，設(shè)計(jì)了兼容生產(chǎn)設(shè)備不同傳感器信號(hào)以及各個(gè)信息管理系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的高效采集方法，提出了基于復(fù)雜多源數(shù)據(jù)的融合挖掘方法，同時(shí)，采用BIM+GIS系統(tǒng)為工程提供全新的態(tài)勢(shì)感知以及三維可視化，智能輔助工程建設(shè)管理決策。該工程項(xiàng)目的信息化建設(shè)方案對(duì)同類型的大型水利工程的信息化系統(tǒng)建設(shè)具有參考價(jià)值。

2 研究現(xiàn)狀

水利部歷來高度重視水利信息化建設(shè)，2017年5月水利部正式印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)水利工程大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見》，該指導(dǎo)意見深入貫徹黨中央提出的國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，旨在水利行業(yè)推進(jìn)數(shù)據(jù)資源共享開放，促進(jìn)水利工程大數(shù)據(jù)發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用[1]。經(jīng)過近20 a的水利信息化建設(shè)，水利綜合信息采集體系初步形成，網(wǎng)絡(luò)通信保障能力明顯提高，初步形成了水利工程智慧化管理體系，利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于工程建設(shè)運(yùn)行管理的自動(dòng)化智能化。具體來說，水利工程智慧化管理方面的研究現(xiàn)狀和實(shí)踐可以分為以下3個(gè)方面。

2.1 工程數(shù)據(jù)的分類

工程數(shù)據(jù)的采集和集成是水利工程管理分析的基礎(chǔ)。張建新和蔡陽[2]將水利工程大數(shù)據(jù)來源分為江河湖泊水系、水利工程設(shè)施和管理活動(dòng)。陳逸恒等[3]將水利工程大數(shù)據(jù)來源分為自然、社會(huì)、業(yè)務(wù)三個(gè)維度。程益聯(lián)和付靜[4]將水利工程對(duì)象分為自然類和非自然類兩個(gè)大類。綜合上述研究成果，大致可以將水利大數(shù)據(jù)來源歸結(jié)為自然環(huán)境類、社會(huì)活動(dòng)類、工程設(shè)施類、業(yè)務(wù)管理類等四個(gè)維度。為獲取上述4類對(duì)象的信息內(nèi)容，采集手段分為地面監(jiān)測(cè)、衛(wèi)星遙感、航空遙感、互聯(lián)網(wǎng)采集及模型模擬(再分析)等5類[5-7]，構(gòu)成了立體監(jiān)測(cè)體系，形成對(duì)水利信息感知的“天羅地網(wǎng)”。

2.2 工程數(shù)據(jù)立體感知

實(shí)現(xiàn)工程數(shù)據(jù)立體智能感知需要借助BIM、GIS、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G的綜合集成應(yīng)用，在工程建設(shè)中實(shí)現(xiàn)對(duì)海量工程數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、整理與挖掘。具體而言，智能感知體系通常可以分為5層：感知層、存儲(chǔ)層、模型層、處理層和應(yīng)用層[8-12]。感知層主要負(fù)責(zé)工程數(shù)據(jù)的采集，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和5G的應(yīng)用和集成為利用各類感知儀器自動(dòng)、實(shí)時(shí)采集海量工程數(shù)據(jù)奠定了基礎(chǔ)，有效提高了數(shù)據(jù)的完整性、實(shí)時(shí)性、可靠性；存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與管理；以BIM與GIS技術(shù)為核心的模型層通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)組織、描述與建模方法，解決建設(shè)項(xiàng)目全生命期工程特性、建設(shè)過程與決策方式的建模問題；處理層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理；應(yīng)用層是與用戶的接口，通過可視化交互式方式，面向不同用戶提供平臺(tái)的各類應(yīng)用功能，是其他幾層具體功能及價(jià)值的外在體現(xiàn)。

2.3 工程數(shù)據(jù)分析挖掘方面的工作

水利工程大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最重要階段就是數(shù)據(jù)分析，其目標(biāo)是從和主題相關(guān)的數(shù)據(jù)中提取盡可能多的信息。根據(jù)數(shù)據(jù)分析深度，可以將數(shù)據(jù)分析分為描述性分析、預(yù)測(cè)性分析和規(guī)則性分析3個(gè)層次[8]。根據(jù)工程科學(xué)研究和業(yè)務(wù)管理特點(diǎn)，依據(jù)工程決策流程，將數(shù)據(jù)分析類型分為規(guī)律解析、態(tài)勢(shì)研判、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和決策優(yōu)化4個(gè)層次[6]。朱躍龍等[13]提出一種基于語義相似的水文時(shí)間序列相似性數(shù)據(jù)挖掘方法。艾萍[14]等基于在線事務(wù)處理和在線數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建了工程數(shù)據(jù)在線分析和知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)模型。韓紅旗[15]提出基于OLAP和OLAM的探查性水利工程數(shù)據(jù)挖掘模型。謝敦禮[16]等提出了基于GIS的城市供水工程數(shù)據(jù)挖掘方法。涵蓋的數(shù)據(jù)分析方法包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘、深度學(xué)習(xí)等，利用大數(shù)據(jù)分析方法建立模型，實(shí)現(xiàn)工程大數(shù)據(jù)的分析挖掘，為決策提供輔助和支持。

3 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 主要挑戰(zhàn)

大型水資源配置工程建設(shè)的信息化管理，面臨下述重要挑戰(zhàn)：

1)如何實(shí)現(xiàn)多源、異構(gòu)、巨量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)融合匯聚和融合。由于大型水資源配置工程建設(shè)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，期間涉及到來自不同地域、不同機(jī)構(gòu)、不同實(shí)體的海量信息，其中包括安全監(jiān)測(cè)信息、質(zhì)量檢測(cè)信息、施工現(xiàn)場(chǎng)信息、工程進(jìn)度信息、資金信息、環(huán)境信息、工程模型信息等。信息是管理的根本，如何對(duì)來源、形態(tài)各異的巨量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、管理、和融合，以支持高效、靈活的運(yùn)用，是大型水資源配置工程建設(shè)所需要解決的重要挑戰(zhàn)。

2)如何實(shí)現(xiàn)多層面、多尺度、全方位立體感知工程建設(shè)情況，進(jìn)而全面提升指揮調(diào)度效率。高質(zhì)量、有序、安全地建設(shè)大型水資源配置工程，需要對(duì)工程建設(shè)情況實(shí)施全方位立體感知，全面把握與建設(shè)息息相關(guān)的質(zhì)量態(tài)勢(shì)、安全態(tài)勢(shì)、進(jìn)度態(tài)勢(shì)、和資金態(tài)勢(shì)。

3)如何最大化數(shù)據(jù)效用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能分析與決策。隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，各種來源的數(shù)據(jù)將累計(jì)達(dá)到空前規(guī)模，如何充分利用積累的歷史數(shù)據(jù)，挖掘關(guān)聯(lián)模式，對(duì)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行分析、預(yù)警和輔助決策，是亟待解決的難題。

3.2 總體結(jié)構(gòu)

基于上述挑戰(zhàn)性問題，智慧化管理平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)包含以下4個(gè)層面(如圖1所示)。

圖1 總體結(jié)構(gòu)示意

1)多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚層。在整個(gè)工程實(shí)施過程中，將用戶管理數(shù)據(jù)、工程項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)、安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、征地移民數(shù)據(jù)、施工監(jiān)管數(shù)據(jù)、環(huán)境保護(hù)數(shù)據(jù)、水土保持?jǐn)?shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、BIM數(shù)據(jù)等進(jìn)行匯集、治理、模型構(gòu)建，整合形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源池，構(gòu)建數(shù)據(jù)訪問、分析服務(wù)中心。

2)立體感知層。通過BIM+GIS手段，多尺度、多視角、直觀呈現(xiàn)工程建設(shè)實(shí)時(shí)情況。宏觀層面上，將全面把握與建設(shè)息息相關(guān)的質(zhì)量態(tài)勢(shì)、安全態(tài)勢(shì)、進(jìn)度態(tài)勢(shì)和資金態(tài)勢(shì)；微觀層面上，直觀展示施工人員狀況、施工現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備狀況、現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等“人機(jī)料法環(huán)”關(guān)鍵要素。

3)智能分析層。通過關(guān)聯(lián)分析、時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、多尺度異常檢測(cè)等手段，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目實(shí)施過程中各類風(fēng)險(xiǎn)；通過三維數(shù)據(jù)可視化的手段，支持快速直觀的智能決策。

4)平臺(tái)展示層。通過制定統(tǒng)一的應(yīng)用服務(wù)接口，實(shí)施跨平臺(tái)多終端融合展示(其中包括移動(dòng)終端、PC終端、工業(yè)電視及VR系統(tǒng))，全方位、實(shí)時(shí)展現(xiàn)項(xiàng)目推進(jìn)的細(xì)節(jié)以及智能分析的結(jié)果。

3.3 多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚

在整個(gè)水利工程的實(shí)施過程中，所涉及的數(shù)據(jù)分為施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)兩類。其中施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)包括：施工關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)(如盾構(gòu)機(jī)、塔吊等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù))；施工人員監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)(如單兵系統(tǒng)的視頻通信數(shù)據(jù)，智能安全帽感知的位置數(shù)據(jù)，視頻監(jiān)控平臺(tái)感知的施工人員行為數(shù)據(jù)等)；環(huán)境監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)(如揚(yáng)塵監(jiān)控、噪音監(jiān)控)等。而項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)則包括在項(xiàng)目實(shí)施過程中的人員信息、物資管理信息、進(jìn)度信息、質(zhì)量控制信息、投資信息以及各類項(xiàng)目文檔。數(shù)據(jù)類型具有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合、多種模態(tài)并存、時(shí)空相關(guān)等顯著特點(diǎn)。

如圖2所示，多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚的目標(biāo)是構(gòu)建支持珠江三角洲水資源配置工程建設(shè)的數(shù)據(jù)資源池，以智慧建管、智慧監(jiān)管、智慧生態(tài)、綜合辦公等應(yīng)用為導(dǎo)向，匯總梳理水利數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀，建立標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源目錄。按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，開展多源數(shù)據(jù)抽取、清洗、比對(duì)、轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)整合治理，形成具有權(quán)威性、完整性、準(zhǔn)確性、現(xiàn)勢(shì)性的水利數(shù)據(jù)核心資源，經(jīng)過多源數(shù)據(jù)融合、多業(yè)務(wù)主題的加工制作，形成滿足不同業(yè)務(wù)需求的服務(wù)數(shù)據(jù)。

圖2 數(shù)據(jù)資源池示意

數(shù)據(jù)資源池的構(gòu)建過程如圖3所示，從珠江三角洲水資源配置工程各業(yè)務(wù)對(duì)水利數(shù)據(jù)資源的需求出發(fā)，依據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍和關(guān)聯(lián)關(guān)系，基于現(xiàn)有面向業(yè)務(wù)視圖建模、語義空間不一致的數(shù)據(jù)資源，利用數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)技術(shù)、ETL數(shù)據(jù)技術(shù)、質(zhì)量控制技術(shù)等數(shù)據(jù)治理技術(shù)，完成數(shù)據(jù)歸一化處理，整合形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源池，為數(shù)據(jù)分析、信息共享、信息服務(wù)和支持決策提供基礎(chǔ)。

圖3 數(shù)據(jù)資源采集治理流程示意

3.4 立體感知和多視角呈現(xiàn)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)工程建設(shè)的多層面、多尺度、全方位立體感知，珠江三角洲水資源配置工程建立符合行業(yè)目前發(fā)展需要的工程建設(shè)數(shù)字孿生。實(shí)現(xiàn)物理世界信號(hào)的智能感知，并在虛擬世界中的疊加和直觀呈現(xiàn)，從而方便管理者第一時(shí)間、多尺度、多視角把握項(xiàng)目實(shí)施情況。所采用的核心技術(shù)包括：

1)基于AI算法的智能感知。面向工程建設(shè)數(shù)據(jù)的智能分析算法，從海量數(shù)據(jù)抽取重要事件，感知事態(tài)變化。

2)BIM+GIS智能展示。通過自主開發(fā)的基于瀏覽器的BIM輕量化引擎、GIS引擎，以及基于Unity 3D深度定制的VR引擎直接加載中間格式文件，滿足同一模型格式支持多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“一模多用”。

3)物聯(lián)網(wǎng)。將盾構(gòu)機(jī)、配電箱、龍門吊、塔吊、升降機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備按約定的協(xié)議與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)互聯(lián)，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。

4)5G技術(shù)。在遠(yuǎn)距離遙操作任務(wù)中通過5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)低延遲感知和操作，通過BIM+GIS體系中的感知層實(shí)現(xiàn)精確控制，同時(shí)利用VR技術(shù)，可以保證遠(yuǎn)端真實(shí)作業(yè)與本地虛擬環(huán)境的一致性。

具體而言，在工程數(shù)據(jù)智能分析方面，將工程建設(shè)數(shù)據(jù)歸納為可供智能分析的4類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：工程建設(shè)時(shí)序數(shù)據(jù)，工程建設(shè)視頻、圖像數(shù)據(jù)，工程建設(shè)時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)，工程建設(shè)文本及表格。針對(duì)工程建設(shè)中的關(guān)鍵設(shè)備、物料中心、質(zhì)量檢測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等時(shí)序信息，綜合運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，融合安全監(jiān)測(cè)理論方法，構(gòu)建如圖4a所示的安全監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為工程安全監(jiān)測(cè)采集、管理、分析、決策提供重要支撐；同時(shí)，利用工地現(xiàn)場(chǎng)的視頻圖像、運(yùn)輸車輛視頻監(jiān)控等視頻數(shù)據(jù)，采用YOLO等人工智能視頻分析技術(shù)，構(gòu)建了如圖4b所示的工地狀態(tài)和運(yùn)輸車輛狀態(tài)智能監(jiān)控系統(tǒng)。通過施工區(qū)安裝的球形或槍形監(jiān)控及車載監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人員身份辨識(shí)、禁區(qū)識(shí)別、安全帽識(shí)別、異常事件監(jiān)測(cè)、違規(guī)抓拍等功能；對(duì)于車輛及人員的軌跡信息，通過如圖4c所示的GPS定位系統(tǒng)對(duì)運(yùn)輸車輛及施工人員的軌跡進(jìn)行分析，使管理人員能夠掌握人員車輛分布情況，便于合理調(diào)度，同時(shí)能夠根據(jù)軌跡信息進(jìn)行事前預(yù)警和事后分析；為工程建設(shè)推進(jìn)過程中的非結(jié)構(gòu)文本信息和結(jié)構(gòu)化表格信息構(gòu)建專用數(shù)據(jù)庫(kù)，通過自然語言理解分析，抽取關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行文本結(jié)構(gòu)化處理并進(jìn)行存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)關(guān)系查詢、全文信息檢索、智能問答等。

圖4 智能分析應(yīng)用示意

在BIM+GIS系統(tǒng)平臺(tái)的集成方面，考慮GIS和BIM的配合使用(如圖5所示)，首先，GIS服務(wù)器選擇超圖GIS底層，實(shí)現(xiàn)按各業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用需求靈活定義的GIS應(yīng)用服務(wù)，可支持將矢量、柵格及目前流行的傾斜攝影及點(diǎn)云數(shù)據(jù)集成。其次，開發(fā)面向BIM數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)匹配及調(diào)度服務(wù)，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的空間信息、模型信息以及相關(guān)工程數(shù)據(jù)的集成。形成承載并管理引水工程的空間和引調(diào)水設(shè)施全要素全過程信息的基礎(chǔ)平臺(tái)，以結(jié)構(gòu)化和輕量化后的BIM數(shù)據(jù)為核心，建立與GIS、二維、文檔及業(yè)務(wù)系統(tǒng)的多維度數(shù)據(jù)的融合；在統(tǒng)一編碼的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)BIM幾何信息、屬性信息和過程信息的動(dòng)態(tài)管理的能力。

圖5 BIM+GIS系統(tǒng)平臺(tái)示意

通過綜合采用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、5G技術(shù)、BIM技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)工程建設(shè)現(xiàn)場(chǎng)的第一人稱視角的逼真呈現(xiàn)。實(shí)施的過程中，利用現(xiàn)場(chǎng)傾斜攝影、BIM+GIS等技術(shù)，施工單位制作如圖6所示的三維全景電子模型，支持在模型中查看項(xiàng)目情況，了解工程區(qū)域地形地貌、工地建設(shè)面貌等信息，并通過關(guān)聯(lián)GIS進(jìn)行直觀展示。在BIM+GIS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，基于虛擬現(xiàn)實(shí)的遙操作系統(tǒng)，利用交互設(shè)備操作虛擬設(shè)備和遠(yuǎn)端設(shè)備，通過相關(guān)程序?qū)μ摂M設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，并顯示給操作人員，使操作人員能夠直觀、高效地完成遠(yuǎn)程作業(yè)任務(wù)。在遠(yuǎn)距離遙操作任務(wù)中通過5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)低延遲感知和操作，通過BIM+GIS體系中的感知層實(shí)現(xiàn)精確控制，同時(shí)利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，可以保證遠(yuǎn)端作業(yè)真實(shí)作業(yè)與本地虛擬環(huán)境的一致性。

圖6 三維電子沙盤示意

具體應(yīng)用架構(gòu)如圖7所示。珠江三角洲水資源配置工程數(shù)據(jù)平臺(tái)可以分為4個(gè)部分：其中服務(wù)組件向下通過數(shù)據(jù)資源池及BIM+GIS支撐平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，向上為功能層提供數(shù)據(jù)；功能層和集成層負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，通過集成不同系統(tǒng)的信息，做到多層面、多尺度感知，全方位立體感知，最后通過展示層將各系統(tǒng)及功能信息進(jìn)行全方位展示，輔助工程全階段的管理和監(jiān)測(cè)。

圖7 應(yīng)用架構(gòu)示意

3.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能分析與決策

隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，大型水資源配置工程建設(shè)所產(chǎn)生的多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)將累計(jì)達(dá)到空前規(guī)模。數(shù)據(jù)形式既包括結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化的視頻、文本數(shù)據(jù)；從數(shù)據(jù)時(shí)空維度上，既包括時(shí)序數(shù)據(jù)，也包括空間相關(guān)數(shù)據(jù)；從數(shù)據(jù)尺度上而言，既包括大范圍的宏觀態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，也包括小范圍的施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)；從所涉及的數(shù)據(jù)對(duì)象，涵蓋了設(shè)備、人員、征地、資金、進(jìn)度、環(huán)境要素等。數(shù)據(jù)的多樣性，一方面增加了協(xié)同處理的難度，另一方面也為融合創(chuàng)新帶來新的機(jī)遇。

為最大化地挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，發(fā)揮數(shù)據(jù)的效用，本項(xiàng)目使用基于事件圖譜的多源信息融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性建模，并發(fā)揮事件發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)推理和輔助決策的作用。具體而言，將大型水資源配置工程建設(shè)管理的過程中所關(guān)注的信息單元?dú)w結(jié)為事件，是在某個(gè)特定的時(shí)間、特定的地點(diǎn)、由若干個(gè)相關(guān)角色參與的一件事情或者一組事情。工程的推進(jìn)可以看出是由一系列的事件構(gòu)成，管理的抓手就是感知、分析、推演事件，并基于此做出進(jìn)一步?jīng)Q策。因此，針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)，采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊、事件抽取、事件關(guān)聯(lián)的過程，實(shí)時(shí)獲取并保存實(shí)時(shí)更新的事件數(shù)據(jù)，構(gòu)成以圖8為例的工程事件圖譜，刻畫事件之間的邏輯關(guān)系，包括時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)系、空間關(guān)聯(lián)、實(shí)體關(guān)聯(lián)等，用于輔助事件分析和決策。

圖8 工程事件圖譜示意

基于該事件圖譜，可實(shí)現(xiàn)如下智能輔助決策功能：

1)基于事件圖譜的多視角異常自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。通過融合多個(gè)信息源，關(guān)聯(lián)分析多個(gè)事件，提供多視角、多尺度的更加全面的異常事件發(fā)現(xiàn)。

2)基于事件圖譜的事件溯因。針對(duì)所發(fā)生的特定事件，可利用事件圖譜迅速獲得事件相關(guān)的實(shí)體和事件，分析事件發(fā)生的潛在原因，自動(dòng)形成事件關(guān)鍵發(fā)展脈絡(luò)，支持多層次、多視角的事件探究，較大提高事件響應(yīng)效率。

3)基于事件圖譜的事件推理。基于事件之間的邏輯關(guān)系以及歷史事件圖譜中所揭露的事件之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，對(duì)當(dāng)前所發(fā)生的事件進(jìn)行合理推理，以達(dá)到輔助決策管理的目的。具體而言，主要包括時(shí)序關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、空間關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、實(shí)體關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、復(fù)合關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)。有效實(shí)時(shí)展示事件的演化、預(yù)警，達(dá)到輔助決策、最大程度降低嚴(yán)重事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)語

本項(xiàng)目以“打造新時(shí)代生態(tài)智慧水利工程標(biāo)桿”為目標(biāo)，針對(duì)大型水資源配置工程建設(shè)案例，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能等技術(shù)，設(shè)計(jì)了針對(duì)工程中復(fù)雜多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、感知、分析、可視化體系結(jié)構(gòu)方案；針對(duì)大量生產(chǎn)設(shè)備傳感器的信號(hào)，提出了高效的多源異構(gòu)信息采集方法，實(shí)現(xiàn)多源信息的實(shí)時(shí)高效融合；結(jié)合BIM+GIS手段多尺度多視角呈現(xiàn)工程的實(shí)施相關(guān)情況，從宏觀和微觀對(duì)項(xiàng)目管理進(jìn)行直觀展現(xiàn)；同時(shí)通過運(yùn)用知識(shí)圖譜，構(gòu)建工程事理圖譜，充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性建模，發(fā)揮事件發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)推理、輔助決策的作用。