数字孪生场景建设需要哪些专业知识？

数字双流域建设，需要水利工程、水建行业数字双流域行业或专业知识支持：数字双流域建设结合水利行业特点，坚持需求牵引、应用第一、数字授权、提高能力的要求，是加强流域管理的关键支持，也是促进新时期水利高质量发展的重要组成部分。

1.1 建模与仿真
建模是建立模型，是对事物的抽象理解，是对事物无歧义的书面描述。建立系统模型的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。所有用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。数字双胞胎的目的或本质是通过数字化和模型化用信息交换能量，消除各种物理实体的不确定性，特别是复杂系统，能量更少。因此，建立物理实体的数字模型或信息建模技术是数字双胞胎的源头和核心技术，也是数字化阶段的核心。
模拟是指利用模型复制实际系统中的基本过程，并通过对系统模型的实验来研究现有或设计中的系统，也称为模拟。这里提到的模型包括物理和数学、静态和动态、连续和离散。还包括电气、机械、化工、水力、热力等系统，以及社会、经济、生态、管理等系统。只要模型正确，并且有完整的输入信息和环境培物理世界的特征和参数就能基本正确地反映出来。
从技术角度来看，建模和模拟是一对伴生体：如果建模是模型人类对物理世界或问题的理解，那么模拟就是验证和确认这种理解的正确性和有效性。因此，数字模型的模拟技术是创建和运行数字双胞胎、确保数字双胞胎和相应物理实体有效闭环的核心技术。
数字孪生建模与仿真
1.2 虚拟现实
虚拟现实(VirtualReality，简称VR)该技术可以将系统的制造、运行和维护状态呈现出超现实的形式，对复杂系统的各个子系统进行多领域、多规模的状态监测和评价，并将智能监测和分析结果附加到系统的各个子系统和部件中，以虚拟映射的形式将数字分析结果叠加到创建的双胞胎系统中，沉浸式虚拟现实体验，从视觉、声觉、触觉等方面实现实时连续的人机交互。
VR该技术可以帮助用户通过数字双胞胎系统快速理解和学习目标系统的原理、结构、特点、变化趋势、健康状户改进目标系统的设计和制造，为优化和创新提供灵感。通过简单的点击和触摸，不同层次的系统结构和状态将呈现给用户，这对于监控和指导复杂设备的制造、安全运行和视觉维护具有重要意义，提供比物理系统更丰富的信息和选择。
目前，许多互联网企业正在不断推出或升级数据呈现的空间或软件包。工业数据分析可以在借鉴或借鉴这些数据呈现技术的基础上，加强数据分析的可视化性能和效果。
在现有的工业数据分析中，数据呈现的研究和应用往往被忽视。随着数据分析任务的日益复杂和高维、高实时的数据建模和分析需求，需要加强对数据呈现技术的关注，这是支持数字双胞胎系统建设的重要环节。

VR虚拟现实技术
1.3 物联网
物联网(InternetofThings，简称IoT)是指通过信息传感设备将任何物品与互联网连接，按照约定的协议进行信息交换和通信，实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。一般来说，物联网是物联网，它包含两层含义：一是物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；二是物联网用户不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品之间的信息交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合应用，具有渗透性强、驱动作用大、综合效益好的特点。它是继计算机、互联网和移动通信网络之后信息产业发展的又一推动者。物联网的应用和发展，有利于促进生产生活和社会管理到智能、精细、网络方向，大大提高社会管理和公共服务水平，产生大量新技术、新产品、新应用、新模式，促进传统产业升级和经济发展，将成为未来经济发展的增长点。
物联网是数字双胞胎的载体，数字双胞胎是物联网的基本逻辑。数字双胞胎和物联网是相互成就的关系。一方面，物联网为数字双胞胎的数据流和信息流提供了参考架构。同时，数字双胞胎是物联网发展和应用的新阶段。数字双胞胎越来越受欢迎，因为它显著降低了物联网生态系统的复杂性，提高了效率。
1.4 云边协同计算
云计算(CloudComputing)它是一种集各种服务器、应用程序、数据等资源于一体的计算资源交付模型，并通过互联网以服务的形式提供这些资源。资源通常是虚拟化的。边缘计算(EdgeComputing)它是一种更接近数据源的分布式处理和存储系统结构。例如，具有视觉处理功能的摄像头、通过蓝牙向手机发送数据的可穿戴医疗设备等。与云计算相比，边缘计算更接近终端，具有许多优良的特点。因此，边缘计算和云计算的混合使用通常被认为是构建企业级物联网解决方案的最佳实践，即云边缘协同计算。
对于边缘计算，不同于云计算平台整合大量资源，边缘云平台是一个分布式平台，因此云协作的特点是边缘计算的主要特点之一，云协作包含各种协议和功能，涉及云计算的各个方面，因此在边缘计算的发展过程中，云协作功能的实现已成为影响边缘计算的重要因素。
共同智慧的目标是实现不同数字双胞胎智慧的交换和共享，其隐含的前提是单个数字双胞胎内部部件的智慧首先是共享。云协同计算为数字双胞胎内部和智能共享提供了可能性。
数字孪生云协同计算技术
1.5 大数据
大数据(BigData)是指以容量大、类型多、访问速度快、应用价值高为特征的数据集合。目前，它正在迅速发展成为一种新一代的信息技术和服务业态，收集、存储和分析大量的数据、分散的来源和式的数据，从而找到新知识，创造新价值，提高新能力。大数据必须采用分布式结构来挖掘海量数据，因此必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据的主要特点是：数据量大，数据类型多，数据流快，数据潜在价值大。
物联网在数字双胞胎中的一个重要作用是收集来自物理世界的数据，它通常具有大数据的特征。数字双胞胎使用这些数据的一种模式是通过机器学习技术预测数字双胞胎的未来状态和行为，当物理机制不清楚，输入数据不完整时，尽管这种预测可能不准确，特别是在数字双胞胎的发展时期，机器学习时间不够。但这种预测仍然很有价值，而不是一无所知。而且随着数字孪生的进化，这种预测将越来越接近现实世界，使数字孪生具有先觉的能力。
1.6 人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)它是一门新的技术科学，用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。工业互联网的各个环节，在工业互联网的各个环节，现人工智能的应用。利用机器学习和预测分析算法，工业大数据可以在预测和维护中产生价值（如制造机器、飞机、汽车、火车、风涡轮机、输油管道等），包括早期产品质量预测和产品质量优化（如钢铁行业）、连续生产过程中的关键情况预测和预防（如化工），产品寿命预测(如汽车发动机、风力涡轮部件、电池等)。)以及能源需求预测、价格预测等。
数字双胞胎与人工智能技术深度结合，促进信息空间与物理空间的实时交互与融合，在信息平台上进行更真实的数字模拟，实现更广泛的应用。将数字双胞胎系统与机器学习框架学习相结合，数字双胞胎系统可以根据多个反馈源数据进行自学，从而几乎实时地呈现数字世界中物理实体的真实情况，并推测和预演即将到来的事件。数字双胞胎系统的自学不仅可以依靠传感器的反馈信息，还可以通过历史数据或集成网络的数据学习。在不断的自学和迭代中，模拟的精度和速度将大大提高。
数字孪生关键技术
1.7 区块链
区块链(Blockchain)该技术是一种全新的分布式基础设施和计算方法，利用块链数据结构验证和存储数据，利用分布式节点共识算法生成和更新数据，利用密码学保证数据传输和访问的安全，利用由自动脚本代码组成的智能合约编程和操作数据。区块链的核心技术包括:(1)点对点分布式技术；(2)共识机制；(3)智能合同；(4)非对称加密技术。
区块链本质上是一种解决信任问题、降低信任成本的信息技术解决方案。区块链技术的应用可以禁止传统的信任中介，颠覆数千年的传统集中模式。解决陌生人的信任问题，大大降低信任成本，无需集中信任中介。数字孪生是典型的数字资产。在众多数字孪生共智的过程中，数字资产的交易必然存在。区块链提供的分散交易机制可以很好地支持分布、实时和精细的数字资产交易，成为数字双胞胎最好的资产交易媒介。同时，它还可以引入信任，保持透明度，支持数字资产交易生态系统的参与者，包括数字资产收集、存储、交易、分发和服务的参与者。最后，分散的数据交易网络还需要在可扩展性、交易成本和交易速度方面取得突破，以加快数字资产的商业化。
1.8 第五代移动信技术
第五代移动通信技术thGeneration Mobile Communication Technology，简称5G)高速率 新一代宽带移动通信技术具有低延迟和大连接的特点，是实现人机物互联的网络基础设施。
5G作为一种新型的移动通信网络，不仅要解决人与人之间的通信问题，为用户提供更身临其境的终极业务体验，如增强现实、虚拟现实、超高清视频等，还要解决人与物、物与物的通信问题，满足移动医疗、车联网、智能家居、工业控制、环境监测等物联网应用需求。最终，5G 成为支持经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新基础设施。