数字孪生的兴起与水务公司的决策智能

　　随着新技术和机器学习的发展，水务公司的决策支持系统也在不断演进。本文通过对赛莱默数字解决方案副总裁Luis Montestruque先生的访谈，进一步了解数字孪生技术和决策智能将如何帮助水务公司更好地了解其基础设施，从而作出更明智的决策。

　　随着气候变得愈发不可预测，严重的暴雨会对自来水基础设施系统造成严重破坏，引发溢流、洪水。虽然配有相关的控制措施和应对多雨天气的设施，暴雨仍然以旧有水力模型无法预测的方式袭击城市和供水设施。不过，好消息是，今天的人们已经有了更好的方法来使用数据，以指导系统应对风暴。

　　“五年前，人工智能和机器学习开始作为一种可行的技术用于水务部门，并在此后取得了许多发展。” Montestruque 先生介绍道：“尽管如此，还没有合适的框架来连接这些新技术，使水务公司能够从其全部价值中获益。”

　　Montestruque先生将水务公司决策支持系统的发展演变与汽车智能技术的发展进行了比较。

　　“不久前，GPS辅助导航系统才成为主流，”他说:“现在，没有它几乎不可能买车。事实上，如果你买了一辆中等价位的车，当你偏离正确驾驶路线时，它很可能会把你引回到车道上。许多汽车现在已经完全可以实现自动驾驶，几年之后，这项功能很可能会成为标配。这些系统就属于决策支持系统的范畴。”

　　决策支持系统如何工作

　　决策支持系统（DSS）是一种计算机化的系统，目的是帮助人们作出决策，以实现一定的目标。在某些情况下，决策支持系统能够自动进行决策。这一支持系统之所以有效，是因为它们能够将许多变量纳入考量，并帮助人们以更快的速度、更低的成本实现目标。这是通过使用一个简单的框架⸺感觉预测行为来做到这一点的。

　　首先，DSS利用传感器数据或来自其它系统的数据确定目标系统的当前状态。其次，决策支持系统利用模型来预测各种运行策略下可能的结果。第三，决策支持系统使用分析引擎，搜索实现期望目标的最优策略。

　　Montestruque先生说：“至少在过去十年间，赛莱默的决策支持系统被部署于下水道管理系统中，以避免溢流和洪水；在污水处理厂中实施了决策支持系统，以减少能源消耗；在饮用水网络中实施决策支持系统，以发现泄漏并减少能源消耗。”

　　利用数字孪生了解基础设施

　　“ 然而， 有一种技术真正改变了决策支持系统的实现方式，”Montestruque先生介绍：“它被称为数字孪生，这并不是一项新技术。数字孪生是基础设施的数字化表示，我们早就知道它们是模型。它代表了我们以怎样的方式去理解基础设施的工作原理。”

　　传统上，数字孪生建立在所谓的 “第一性原理”的基础上。这些第一性原理模型利用物理、化学或生物方程式模拟基础设施。建立和校准第一性原理模型可能是一个漫长而昂贵的过程。

　　“尽管基于第一性原理模型的决策支持系统是有效的，但是除非有人校准其模型，否则无法从过去的经验中学习。”Montestruque先生先生继续道： “最近，我们用机器学习增强了数字孪生，使它们能够不断学习。这一点非常重要，因为这些数字孪生可以利用过去的数据并自动‘校准’，以更好地代表基础设施的实际状况。这通常意味着模型构建成本的大幅降低、所得到的数字孪生模型具有高度、连续的精确性。”

　　“现在发生的变化是，新技术有助于降低部署决策支持系统的成本，如， ‘物联网’技术使公司能够在难以到达的地方经济地部署数百个电池驱动的传感器。”

　　决策智能的范式转换

　　表现最佳的数字孪生将第一性原理模型与低不确定性领域如管道液压相结合，并将机器学习与高不确定性领域如下水道系统水文相结合。

　　Montestruque先生认为：“当我们将决策支持系统与数字孪生结合起来时，我们就能得到一些独特的东西，即一个能够学习并不断适应的决策支持系统。”

　　“我们将这种新的范式转变称为 ‘决策智能’。例如，通过决策智能，我们能够在数字孪生系统中综合过去十年的运营历史来运营废水处理厂。而且，每当有新的事件发生时，系统都会学习到更多信息、变得更为准确。现在，当某一场大暴雨尚在地平线上酝酿时，城市决策智能即可以自动搜索数千种可能的策略。它以前可能见过类似的情况。”

　　“如果城市将决策智能用于下水道系统运行，有望减少溢流和洪水，其成本仅为传统解决方案的一小部分，毫无疑问，这将对世界各地的社区产生持久的影响。”Montestruque先生先生评价道。

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