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數字孿生技術如何助力抗洪救災?

物聯網
數字孿生超越了以往各類傳統工具,真正把種種難以捕捉的指標融入到抗災工具當中。

Endeavour公司與基礎設施專業服務商Neara合作構建,并托管在AWS之上的數字孿生,正幫助Endearvor Energy公司重塑對未來洪水等災害事件的響應方案。

Endeavour公司首席資產與運營官Scott Ryan在采訪中表示,“從當初入行到現在,我已經親眼見證了一系列技術變革。每過五到十年,我就會回顧自己的職業生涯,思考「我們之前是怎么處理現在這些工作的?」”

隨著行業用例的持續涌現,Ryan認為數字孿生技術正在掀起一波深遠影響。

Ryan以洪水為例,他表示“我們建立起了映射網絡,而且借助激光雷達獲取現場圖像。”

此外,Endeavour的系統還能捕捉設施網絡的結構完整性。

通過將洪水水位疊加在數字孿生之上,“我們就能看到網絡中哪些部分會被洪水吞沒,哪些房屋沉入水中,我們又該如何指導員工協助抗洪。”

自今年早些時候西悉尼地區發生洪災以來,數字創新經理Edmund Li就一直努力使用數字孿生技術進行抗洪救災。

Li解釋道,“我們知道洪水的烈度,也知道百年一遇的洪峰會達到怎樣的水位。”

“在著手設計抗洪方案時……我們會以更具彈性的抗洪網絡為基礎,思考如何適應更多不同場景,其中哪些部分仍會在災害中受到影響。”

“這樣,我們就能明確要在設計中再做些什么,才能讓客戶在洪災之下繼續保持正常運行。對于客戶確實受到影響的區域,我們會考慮要如何縮短中斷時間,幫助他們在更短的周期之內降低損失。”

Li還提到,數字孿生超越了以往各類傳統工具,例如地理信息系統、數字標高模型和資產位置地圖,真正把種種難以捕捉的指標融入到抗災工具當中。

例如,數字孿生可以捕捉基礎設施的工程特性——一座塔樓可能經得起8米洪峰的沖擊,但在14米洪峰中則會轟然倒塌。

更重要的是,數字孿生在充實指標信息的同時,還削減了工具的總體數量。“數字孿生的妙處,就在于它能歸于單一實現平臺,我們可以在這里模擬一切并輕松獲取洞察見解。”

另外,數字孿生讓研究人員得以輕松對環境溫度、風速等指標進行建模,由此“更好地了解低檢測桿該如何抵御風暴等極端天氣。”

Ryan也提到,他們使用的設計工具和數字孿生方案出自Neara之手。

“我們可以借此查看特定資產的結構完整性,比如檢測桿的強度如何、已經部署了多久,信息饋送與桿間跨度可以怎樣調整,線路能否再延伸10米或30米,額外載重是否會令桿體彎曲等。”

Ryan補充道,“為了實現這么多額外功能,我們決定轉向Neara模型。之所以沒有選擇其他數字孿生方案,是因為Neara能夠將結構與物理孿生緊密結合起來。”

另外,由于Neara公司同樣位于悉尼,因此Endeavor Energy“可以根據需求,與對方面對面交換意見。”這一點同樣非常重要。

Endeavor Energy目前也在研究要如何將其他數據集成至數字孿生當中。

Li指出,“考慮到數字孿生的后續發展,Endeavor也許有機會同城市供水或其他公共事業企業合作,將各方的數字孿生對接起來。”

“如此一來,當我們設計未來網絡時,就能更好地同其他合作伙伴或公共事業公司開展合作。”

舉例來說,對接悉尼水務公司的數字孿生,就有助于簡化新的網絡設計方案。

Li表示,“在設計自身網絡的過程中,我們也希望了解各合作方的資產部署在哪里,這樣最終網絡設計方案就不會引發各種直接或間接的沖突。”

“這實際上要求我們對各類不同資產進行一番集中檢查,這是傳統方法根本不可能實現的……我們必須在設計階段,就明確各項資產元素究竟身在何處。”

所有這一切,都對數據質量提出了很高的要求。雖然目前大部分網絡都在激光雷達的支持下實現了“良好映射”,但Ryan承認“還有很多半個世紀前的遺留資產需要清點。”

“很明顯,五十年前、三十年前或者十年前的工程師們,根本想不到現在的我們會掌握數字孿生這樣的工具。我們目前在做的就是啟動一項實地勘測計劃,排查一條條街道來統一數字與物理網絡之間的差異。”

Ryan指出,現階段的目標就是“在接下來的12個月左右……將我們的數字孿生從90%準確提升至100%完美映射版本。”

通過將數字孿生模型托管在AWS云實例上,Endeavor得以擺脫由基礎設施需求帶來的負擔。Li稱贊道,“Neara公司不愧是基礎設施與軟件管理領域的專家。”

“這一切都托管在澳大利亞的AWS云環境當中,這樣我們就能與Neara一道根據需求,靈活提高和降低資源利用率。”

“如此一來,當我們需要進行某些高強度的高級分析、運行和建模操作時,就可以隨時與Neara開展合作。”

“如果我們希望加快完成工作的節奏,也可以判斷是否要增加資源,并在任務結束后再下調資源配額。所以從成本效率的角度來看,云計算實際是同時優化了我們的靈活度和運營開銷。”

責任編輯:姜華 來源: 至頂網
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