实现“全局一盘棋”的智慧水利综合管理，通过“一图、一库、一平台”结合水利大数据、数字孪生与人工智能，为水利工作提供有力的管理抓手，对水利行业各项业务均衡发展进行科学、先发、智能的管控与决策。
数字孪生平台主要包括数据底板、模型库、知识库、孪生引擎等构成 ，支撑防洪四预、城市防洪、水资源调度、河道监管、视频监控、河长管理等业务智能应用运行，持续推进模型耦合、校准调优，为智慧水利建设好大脑。
数据底板为智慧水利提供“算据”， 包括基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据、地理空间数 据以及多维多时空尺度数据模型。主要是在全国水利一张图的基础上扩展升级， 为各级水利部门提供统一的时空 数据基础， 细分为3级数据底板。
模型平台为智慧水利提供“算法”， 包括水利专业模型、可视化模型、智能模型和数字模拟仿真引擎。对水利治理管理活动进行智能化模拟， 提供模拟仿真功能， 支撑精准化决策， 主要构建水利专业模型、智能模型、可 视化模型和数字模拟仿真引擎， 实现数字孪生与物理实体实时同步仿真运行。
国外软件使用的基本情况如下： MIKE (郑州、深圳城规院、深圳发展研究中心) 、 ICM (武汉、无锡、扬州)、 TUFLOW (长沙)、 SWMM (各地的海绵城市设计)， 欧洲的伦敦、柏林、汉堡、布鲁塞尔、马德里等城市根据自身的需求采用ICM、 MIKE等软件 开展城市洪涝模拟。北京城市洪涝模型采用了中国水科院的城市洪涝模拟模型，实现了城市降雨产流-坡面汇流-管网汇流-河网汇流-水体调蓄- 防洪排涝工程调度全过程耦合计算，有效解决了国 际主流Mike、ICM、SWMM等商业模型在复杂构筑物、雨篦子物理交换等 方面普遍存 在的过度概化导致的与实际排水运动过程不符、局部计算结果失真的问题。
相关模型-城市洪涝数值模型城市洪涝淹没过程模拟： 采用自主研发的水动力学模拟软件对主要河道和城市洪涝淹没过程进行模拟， 获取各河流洪水流量过程和城区内涝淹没过程及淹没水深。
相关模型-水质模型基于流域洪涝模拟模型，构建污染负荷计算以及管网、箱涵、河流、湖库等水质模型，实现流域水质水量模拟与预测。
相关模型-SWMM模型算法
SWMM模型研究和应用工作：
按照防洪的要求， 通过模拟设计排水系统中的单元尺寸；对于已有的排水系统， 可以通过模拟确定滞留设施的大小 (如蓄水池、 污水或雨水处理设施等) ， 以满足防洪和保护水体水质的目的；模拟自然沟渠系统的洪水淹没过程；设计使得合流制管道系统溢流量最小的控制策略方案；评估城市排水系统溢流对地下水的影响；计算城市非点源污染负荷的大小；评估非点源控制策略 (如： BMPs) 对减少暴雨径流污染的效果。SWMM模型特征：
水文模型特征
水力模型特征
水质模型特征相关模型-MIKE11主要用于河口、河流、灌溉系统和其他内陆水域的水文学、水力学、水质和泥沙传输模拟， 在防汛洪水预报、水资源水量水质管理、水利工程规划设计论证均可得到广泛应用。
相关模型-MIKE21
MIKE21是专业的二维自由水面流动模拟系统工程软件包， 适用于湖泊、河口、海湾和海岸地区的水力及其相关现象的平面二维仿真模拟。 MIKE21采用标准的二维模拟技术为设计者提供独特灵活的仿真模拟环境。主要用于河口、河流、海洋、水库等地表水体流动、波浪、水环境变化、泥沙运移等二维水利专业工程软件。
相关模型-管道胶囊监测
管道检测胶囊随管道内水 (流) 体的流动在管道内运动， 利用高清摄像技术实现管道顶部和两壁图像采集， 同时通过影像序列辅助惯导定位技术实现管道内精确定位， 利用图像分析技术实现管道破损和病害分析。
1、管道定位方案
采用低成本视觉摄像头与低成本MEMS惯导(ARHS航姿参考仪)进行组合定位，可以充分利用视觉与惯导之间的互补性。
2、裂缝破损识别方案
裂缝破损影像几何特征提取算法主要步骤包括：影像灰度校正，裂缝破损检测， 几何参数提取。裂缝破损检测使用多尺度策略裂缝破损检测模型，该模型将影像 分成三个级别分别为像素级影像、单元级影像和块级影像，并通过两次计算过程 对影像进行分割。计算可能包含裂缝的像素范围。
数字孪生平台-知识平台
知识平台包括水利知识和水利智能引擎。水利知识包括知识图谱、历史场景模式、业务规则、专家 经验等， 智能引擎主要是管理和驱动水利知识， 包括知识表示、机器推理和机器学习等功能。
数字孪生平台-知识平台平台提供一条面向业务人员的、完整的知识获取- >构建- >管理- >运维工具链，知识沉淀更加高效、规范。
数字孪生平台-知识平台
利用机器学习等技术感知水利对象和认知水利规律， 建设水利知识平台， 为数字孪生提供智能内核， 支撑事件 正向智能推理和反向溯因分析， 满足数据分析、专业模型、机器视觉、学习算法等不同应用场景需求， 支撑水利业务应用创新。
STEP1：水利知识库
建设知识图谱。完成水利知识表示、抽取、融合、推理 以及知识存储等建设。 建设业务规则库。完成规则抽取、规则表示、规则管理 等建设。
建设历史场景模式库。包括调度执行方案数字化和暴雨 洪水特征挖掘等。
建设专家经验库。包括重点流域历史场景预报调度经验 挖掘、过程再现、经验验证、经验修正等。
STEP2：水利知识引擎
建设具有水利知识表示、水利知识抽取、水利知识融合、水利 知识推理、水利知识存储功能的水利知识引擎。
构建水利领域基础本体和业务本体， 实现陈述性和过程性知 识表示；
构建实体—关系—属性三元组知识， 完成水利知识抽取过程；
构建实体连接、属性映射、关系映射等融合能力， 实现不同 知识的融合
构建水利推理性知识
实现超大规模数据存储， 对接上层业务应用。数字孪生业务赋能-总体规划
