面向韧性智慧城市与关键基础设施系统的塞浦路斯数字孪生架构研究

《Internet of Things》：The Cyprus Digital Twin architecture for resilient smart cities and critical infrastructure systems

　　

数字孪生（Digital Twin，DT）正日益广泛地用于支撑城市基础设施的监测与管理，但其在灾害备灾和关键基础设施韧性方面的应用仍分散于各类单一灾害类型与基础设施部门之中。本文介绍了塞浦路斯数字孪生（Cyprus Digital Twin，CyDT），一个模块化的、情景驱动的平台，旨在将异构数据、基础设施模型、仿真工具及面向利益相关方的服务集成于一个共同的数字环境之中。CyDT融合了地理空间、历史、人口统计与流式数据，并支持分布式工作流执行、领域专用仿真器、交互式可视化、应用程序编程接口（API）以及对公开与保密数据集的可控访问。该平台通过四个情景加以验证，分别涉及废水对饮用水管网造成的污染、工业区爆炸冲击波传播、野火与电力基础设施的相互作用，以及风暴对共址电力与电信资产的影响。这些情景展示了CyDT如何将灾害演化与基础设施暴露度、潜在失效、人口影响及替代性缓解措施相连接。尤其值得注意的是，污染情景量化了管网干预对降低人口暴露度的作用，而风暴情景则表明，暴露于同一灾害下的不同基础设施部门，由于资产分布与脆弱性差异，可能经历显著不同的扰动模式。总体而言，研究结果展示了可复用数字孪生架构在探索脆弱性、比较应对策略以及传达扰动事件时空后果方面的价值。研究还指出，模型验证、计算响应性、互操作性、数据治理与组织集成，是从面向研究的情景分析迈向运行化决策支持的关键要求。

一、研究背景与问题

随着城市人口不断增长和城市复杂性日益提升，电力网络、供水管网、交通系统和电信网络等关键基础设施系统（Critical Infrastructure Systems，CIS）的韧性维护与高效运行已成为保障基本服务持续供给的核心议题。数字孪生（Digital Twin，DT）技术通过构建物理资产及其交互关系的动态、数据驱动虚拟表征，为基础设施管理提供了有力支撑。然而，现有数字孪生平台在灾害备灾和基础设施韧性方面的应用仍呈现碎片化特征，多集中于单一灾害类型或单一基础设施部门，缺乏跨部门、多灾种的系统性集成能力。欧洲及国际层面的旗舰项目如欧洲数字孪生海洋（European DTO）、目的地地球（DestinE）及欧洲电网数字孪生（TwinEU）等虽在各自领域取得了进展，但距离支撑复杂社会、环境和经济需求仍存在显著差距。与此同时，相关国际标准如ISO/IEC 30173:2023、ISO/IEC TR 30172:2023及即将发布的ISO/IEC 30188正在逐步成熟，为跨部门互操作性和一致性实施提供了规范框架。在此背景下，塞浦路斯大学KIOS研究与创新卓越中心（KIOS CoE）推出了Cyprus Digital Twin（CyDT）平台，旨在通过模块化、情景驱动的架构，将异构数据、基础设施模型、仿真工具和面向利益相关方的服务集成于统一数字环境，以支持韧性城市和关键基础设施系统的监测、管理与决策。

二、研究内容与结论

CyDT平台采用分层架构设计，涵盖数据源、数据采集、数据仓库、数字孪生引擎、人机界面、应用领域和利益相关方服务等层次。平台集成了地理信息系统（GIS）数据、实时交通数据、封闭数据、研究数据、开放数据及物联网（IoT）传感器数据等多源异构数据，并通过消息队列遥测传输（MQTT）、Apache Kafka及HTTP采集器等机制实现灵活的数据采集。数据仓库由数据管理系统（DMS）协调，采用PostgreSQL、PostGIS、InfluxDB及OpenHistorian等技术支持关系型、地理空间和时间序列数据存储。数字孪生引擎通过RESTful API实现内部组件与外部应用的高效通信，由服务管理系统（SMS）协调分布式任务执行，并配备认证与授权模块保障系统安全。人机界面支持情景创建、配置与运行，以及数据集和结果的数字地图与仪表盘可视化。平台通过四个应用情景验证了其能力：废水污染饮用水管网情景、工业区爆炸情景、野火与电力基础设施相互作用情景，以及风暴对共址电力和电信资产的影响情景。研究结果表明，CyDT能够将灾害演化与基础设施暴露度、潜在失效、人口影响及替代性缓解措施有效连接，其中污染情景量化了管网干预对降低人口暴露度的作用，风暴情景揭示了同一灾害下不同基础设施部门因资产分布和脆弱性差异而产生的不同扰动模式。

三、关键技术方法

研究人员采用了多项关键技术方法构建CyDT平台。在数据管理方面，采用PostgreSQL、PostGIS和InfluxDB分别支持关系型、地理空间和时间序列数据存储，并通过GeoServer实现空间信息的可视化与处理。在工作流编排方面，采用Node-RED流式设计工具实现情景工作流的可视化构建，结合Celery Orchestrator、RabbitMQ消息队列和Celery Workers实现分布式任务执行。在仿真工具方面，集成了EPANET用于饮用水分配系统建模、SUMO用于城市交通模拟、FlamMap/FARSITE和自研PROPAGATOR及HEPHAESTUS用于野火传播模拟、HEC-RAS和SWIM用于洪水模拟、TNT爆炸模拟器及基于OpenFOAM的计算流体动力学（CFD）爆炸模拟器，以及Wind Generator和WindNinja用于风暴与风场模拟。在数据查询方面，采用GraphQL优化数据检索效率，并通过RESTful API支持外部系统交互。在访问控制方面，实施基于申请审批的数据访问机制和用户所有权管理功能。

四、研究结果

1. 1.
   情景一：饮用水网络对废水污染事件的韧性探索

该情景模拟了污水管网溢流或管道破裂导致废水渗入饮用水网络的事件。研究人员通过EPANET-Python工具包（EPyT）执行水力与水质模型，模拟污染物传播过程，并利用状态估计算法校准网络模型。情景输入参数包括注入节点（钻孔Y15）、病原体类型（隐孢子虫）、病原体浓度（1,000,000卵囊/升）及模拟时长（1天）。输出包括污染演化动画地图和影响评估表。结果显示，无干预情况下，污染事件开始后20小时受影响人口比例达95%；当操作员在09:00关闭Link 237阀门后，15小时后受影响人口比例从78%降至52%，20小时维持在52%，显著降低了人口暴露度。该情景平均端到端执行时间为29.85秒，标准差4.77秒。

1. 2.
   情景二：工业场所爆炸韧性探索

该情景模拟了密集工业区发生的灾难性爆炸事件，重点评估爆炸波峰值超压的空间分布。研究人员采用结合TNT自由场模型与几何遮蔽效应的爆炸预测器，基于共配准的数字表面模型（DSM）和数字地形模型（DTM）将区域划分为公共栅格网格，计算每个栅格单元的间距距离R并评估超压分布。该情景帮助利益相关方理解潜在破坏区域，评估邻近设施和关键基础设施的结构脆弱性，并为应急响应和安全措施提供信息支持。

1. 3.
   情景三：野火与电力基础设施相互作用

该情景利用FlamMap/FARSITE及自研的PROPAGATOR和HEPHAESTUS野火传播模拟器，模拟野火与电力基础设施的相互作用。通过集成地理空间数据、地形数据和气象数据，模拟野火蔓延过程及其对电力线路和变电站的潜在影响，评估基础设施暴露度和失效风险。

1. 4.
   情景四：风暴对共址电力和电信资产的影响

该情景利用Wind Generator模拟风暴的时空演化，生成时间步进路径并根据局部地形特征动态调整速度和半径，通过归一化严重性指数生成高分辨率热力图。同时结合WindNinja大气建模工具，利用计算流体动力学将粗粒度气象数据降尺度为高分辨率、地形驱动的风场模拟。研究结果表明，暴露于同一风暴下的电力和电信基础设施部门，由于资产分布和脆弱性差异，经历了显著不同的扰动模式。

五、讨论与结论

研究讨论指出，CyDT平台在模型验证、计算响应性、互操作性、数据治理和组织集成方面仍面临关键挑战，这些是从研究导向的情景分析迈向运行化决策支持的必要条件。平台目前支持选定传感器流的实时数据摄取与可视化，但基于物理的灾害模拟以情景依赖的速度运行，当前主要用于备灾、预报和快速what-if评估，而非闭环运行控制。研究结论指出，CyDT通过可复用的数字孪生架构，展示了探索脆弱性、比较应对策略以及传达扰动事件时空后果的价值。四个情景共同验证了平台在连接灾害演化与基础设施暴露度、潜在失效、人口影响及替代性缓解措施方面的能力。未来研究方向包括进一步推进模型验证、增强计算响应性、提升跨平台互操作性、完善数据治理机制以及深化组织集成，以支持从研究分析向实际运行决策支持的过渡。