智能水资源管理的数字孪生模型构建方法技术

本发明专利技术涉及水资源管理技术领域，具体涉及智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，包括以下步骤：S1，数据收集：收集监测数据；S2，数据整合与预处理：将收集到的监测整合成一致的数据格式；S3，监测数据分析与边缘计算应用：构建数字孪生模型；S4，同化技术的应用与模型校准：应用数据同化技术；S5，预测与模拟：进行水资源状态的未来趋势预测和发生情况的模拟；S6，可视化输出与决策支持：通过图形用户界面呈现；S7，持续更新与优化：更新和优化数字孪生模型。本发明专利技术，确保了模型随着环境变化和新数据的持续适应和更新，提升了决策的准确性，使管理措施更加精准有效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水资源管理，尤其涉及智能水资源管理的数字孪生模型构建方法。

技术介绍

1、在水资源管理领域，准确监测和预测水资源系统的状态对于制定有效的管理策略至关重要，随着技术的进步，尤其是信息技术和计算机科学的发展，水资源管理系统越来越依赖于先进的数据收集设备和分析方法来优化操作和提升决策质量，传统的水资源管理方法往往依赖于间歇性的数据收集和静态的模型分析，这在处理动态变化和应对紧急情况时常常显得不够及时和精确。

2、此外，现有的水资源管理模型往往未能充分利用实时数据，导致模型预测与实际情况存在偏差，无法实时反映环境变化和用户需求的变动，这种延迟和不准确性可能导致资源分配不当、响应措施延迟以及对环境变化的不适应，从而增加了资源浪费和潜在的环境风险。

3、近年来，随着边缘计算和数据同化技术的发展，提供了新的解决方案来优化数据处理流程和增强模型的实时性与准确性，边缘计算可以在数据生成地点近旁进行数据处理，显著降低了数据传输时间和响应延迟，数据同化技术则能将实时监测数据与模型预测有效结合，实时校准模型以提高预测的准确性，然而，如何有效整本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述S1中的数据收集包括：

3.根据权利要求2所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述S3中的监测数据分析与边缘计算应用包括：

4.根据权利要求3所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述S32中的实时监测数据的收集与分析包括：

5.根据权利要求4所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括：

6.根据权利要求5所述的...

【技术特征摘要】

1.智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述s1中的数据收集包括：

3.根据权利要求2所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述s3中的监测数据分析与边缘计算应用包括：

4.根据权利要求3所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述s32中的实时监测数据的收集与分析包括：

5.根据权利要求4所述的智能水资源管理的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括：

6.根据权利要求5所述的智能水资...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鸿君，王跃军，文凯，郑益红，李鹏辉，欧阳晴雯，
申请(专利权)人：汇杰设计集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：