本系列文章将重点介绍智慧水网络论坛（SWAN）发布的《数字孪生准备指南》。SWAN组织于2019年召集汇聚了水务行业全球40多家相关企业和80多名国际专家建立了数字孪生统一架构工作组，该工作组经过70次会议和14场研讨以及大量的文案工作，于2022年发布了《数字孪生准备指南》，旨在使水务行业对数字孪生形成完整且统一的理解并提供一个数字孪生的基本框架和实现路径。
“真正的数字孪生实施是可扩展和迭代的，并且会根据每个公用事业单位的独特需求、预算和起点在多年内分阶段进行。”
一个理想的数字孪生结果，是基于短期需求，有一个清晰简洁的优先事项和目标列表，然后朝着长期目标扩展。
成功的实施始于解决最紧迫的问题，这将带来最大的好处。了解开发数字孪生的动机是成功的关键。
一个好的起点是了解哪些最初的驱动因素对业务的影响最大。例如，初始驱动因素可能是监管的转变、提升服务标准的愿望或增加收入的需要。将这些最初的驱动因素与技术和业务变革的需求相结合也很重要。通常情况下，从数字孪生中获得的快速和简单的成效，可以为公用事业单位的长期成功准备好。例如，可以针对公用事业单位的单个流程或地点开发一个初始的数字孪生，这可以为未来的开发提供指导和基础，然后再逐步将其功能进行拓展，或者将此数字孪生复制到公用事业单位的其它资产中。
了解现有的基础设施、总体实施需求，以及制定实施计划的成本效益分析，以满足你的需求和价值主张。
认识到数字孪生短期和长期的潜在机会是众多的，如果想同时实现所有这些机会，很容易变得不知所措。首先要了解现有的技术基础设施，以及组织如何评估投资回报，然后将这些与你短期和长期目标的优先事项保持一致。在选择了对你的组织有用的结果之后，就知道在短期和长期分别会取得什么样的成果。首先，对照SWAN数字孪生架构，评估你现有的基础设施是否合适。然后，使用数字孪生支柱评估哪些资本预算适合你的组织。
虽然有许多可用的评估框架，但使用数字孪生架构和数字孪生发展的支柱进行简单的SWOT（优势、劣势、机会和威胁）分析，效果良好。
实施数字孪生的一个重要起点是评估你已拥有的基础设施。应该先确定哪些现有的基本组件是可通过的，这将会让我们对尚待开发的内容有更清晰的了解。
评估物理系统状况很重要，这能马上从数字孪生的结合中受益，数字孪生也有助于规划物理系统的升级。该评估的一部分是关于完整性，即拥有的泵、阀门和管道等以及它们的现有状态。评估物理系统的性能以及它的稳定性也很重要，理解物理系统的基础对于理解构建数字孪生的潜在局限具备极其重大作用。
数字孪生受益于物理世界中已发生或正在发生的事情的准确信息。你可能希望数字孪生管理或控制物理系统。因此，了解数字孪生的传感器和控制器非常重要。
记录有哪些传感器和控制装置、它们的工作状态，以及哪些是常常使用的很重要。它们是在现场来控制或感应，还是用户在进行远程操控，或是通过自动远程系统？同样重要的是，要注意传感器和控制器的可靠性，并注意它们的不足之处，以实现你所期望的数字孪生结果。
业务和运营系统包括LIMS、CIS、GIS、CMMS、CAD/BIM和天气预报系统等。了解你的组织已经有哪些数据可以访问，以及如何利用这一些信息，能够在一定程度上促进数字孪生的实施。同样，了解可以从自动化系统（SCADA、遥测等）中提取哪些数据，以及数据是不是可以安全地反馈到这些系统中，也将促进实施过程。了解这些系统，例如业务与运营系统和自动化系统，理解其提供的不同数据，然后与这些数据的质量、可用性和历史进行关联，以全面了解可用的数据和当前的收集方法。
③ 数据整合：随着数字孪生模型的发展和扩展，需要具有处理和关联大量数据的能力。
数字孪生需要通过物理系统中的单个传感器和控制器与物理世界接口，并将这些数据与公用事业单位管理它们的底层业务和操作系统关联起来。数据的频率和准确度取决于开发目标。
在评估数字孪生如何与物理环境对接时，往往无法直接通过SCADA或物联网等系统连接传感器和控制器。可以通过建立一个分配给数字孪生的基础存储和管理系统来实现数据的管理；该系统在数字孪生与底层数据模型之间提供连接、存储和通信。
一些单位有时对其数据整合水平过于乐观。通常，在本地使用未经管理的文件的做法会给数字孪生造成困难。管理良好并不断更新的专业数据管理系统提供了自动化的数据和元数据访问，为数字孪生提供了更好的基础。强烈建议为团队指派一名数据管理专家来记录每个数据源如何管理，它们的底层数据模型如何相互关联或可能相互关联，以及有哪些方法来验证和管理这些数据模型的质量和存储。
通过数据驱动或物理模型或两者协作进行分析可以产生洞察。通常，基于物理的模型，如水力学模型，擅长模拟公用事业的预期设计运行条件，而数据驱动模型模拟实际运行条件下的历史模式。通过结合物理模型和数据驱动模型中的实时数据，可以产生协同作用，以产生更好的洞察，从而实现更好的运营。
你想要的数字孪生结果需要什么样的分析？评估它是否需要数据驱动、物理模型或两者协作。了解你当前的模型是不是能够被利用——它们的更新程度、维护方式以及如何与实时数据连接。
评估你是否有现有的可视化系统可以使用。目前在控制室内可能已经在使用一些可视化系统，例如SCADA、GIS、2D、3D甚至增强或虚拟现实。这些现有系统是可以被利用的。利用现有系统可以节省投资并加快项目实施，但要注意多个可视化系统可能会造成混乱。
了解哪些模拟、决策支持工具和软件的可视化方法最能支持你的数字孪生结果是关键的。这将允许用户进行交互并了解数字孪生的结果。
评估使用数字孪生的不同人员的需求，以改进他们执行任务的方式（例如，场景分析、实时性能和自动控制）。用户可以是操作员、工程师、规划者、管理人员和其他人。不同类型的用户对查看哪些数据以及如何与数字孪生进行交互有不同的需求。量身定制和精简的用户体验对于直观的交互非常重要，这可以提高生产力，并使新用户更容易上手。
每个公用事业单位都将遵循其技术和组织所需的采购流程，财务评估将是采购的一个重要方面。价值可能来自无形利益，如部门之间的合作或提高客户满意度，也可能来自运营、工程或资产管理上节省投资和运行成本的有形改进。了解数字孪生对运营、工程和资产管理带来的价值和预期成果，将有助于对该投资做出强有力的财务分析，也将有助于确定你的核心团队成员。
确定数字孪生的预算来源，包括投资、运营支出、工程项目、研究和创新等也至关重要。同时可以考虑一下你是不是能够利用现有的项目和预算。例如，你可能已经改进了监控和数据通信网络，这些网络也可以提供给数字孪生，或者可能正在进行控制室改进将增强数字孪生的可视化。利用这些现有项目和预算可以加速推动数字孪生的发展。
以一种迭代的方法来开发数字孪生模型，团队也随之逐步构建，并以期望的结果为导向。
团队合作对数字孪生的交付至关重要，多学科团队需要影响力和广泛的技能和经验，包括运营、工程和管理。随着交付项目的推进，它将经历提案、系统开发、实施、推出、运营和扩展等阶段。
如果团队按照阶段发展，并从一开始就采取敏捷方法，那么团队将取得最佳成果，因为这将有利于在不断变化的世界中取得成功并降低风险。数字孪生的实施应该包括一个阶段路线图。应在每个阶段衡量成功与否，未来的每个阶段都应该随着实施的推进而重新评估。提出诸如“总体目标是否发生了变化？我们是否偏离了路线图？根据我们所获得的知识和经验，我们是否应该调整路线图？”之类的问题有助于支持在整个实施过程中进行有控制的重新评估和修改。
敏捷开发管理过程依赖于频繁、定期、快速的进度评估。这种审查和反馈可以每天一次，也可以每2周进行一次，以便进行更广泛的团队审查。这些审查确定了问题，并强调了可以重复的成功。
监测和审查的重点应始终放在成果上，而不仅仅是计划任务。应将相关利益方纳入审查范围，以评估数字孪生的实施如何越来越接近所选定的结果。如果团队正在努力工作，但偏离了结果，敏捷开发管理流程将有利于确定原因并允许更正。
扩展特性和功能以实现预期成果。添加或连接数字孪生，当数字孪生实施并完成对所取得成果的审查后，接下来有几种途径。
看看其他操作或流程对创建新的数字孪生有什么价值，再从最上面的实施步骤开始。
拓展并完善当前的数字孪生。利用数字孪生架构的评估框架和数字孪生发展支柱，确定差距和机会，并对其进行改进。例如，可以将其它信息系统或数据源进一步集成到“数字孪生”中，使操作更高效、自动化和无缝。
使用相同的框架来识别连接数字孪生的协同作用。这有助于打破组织内部的孤岛，进而提高运营效率。例如，给水数字孪生可以连接到排水数字孪生，来关联进入收集系统的水量与用水量。
数字孪生应该持续使用和维护。定期使用会让你更好地了解哪里有改进的空间，以及数字孪生在哪里工作得最好。这将提高运营商与工程师使用它的信心。另外，还需要定期维护，与任何软件一样，数字孪生是建立在一个或多个不同软件组件之上的，这些组件需要定期更新，以跟上技术进步、漏洞修复和新的安全威胁。新技术也能成为升级硬件或软件的机会，以进一步提升运营效率。
当使用数字孪生时，用户有预期结果，通过在整个使用的过程中跟踪这些预期结果，你可以评估它们的实现情况。此外，数字孪生的复杂性往往会导致意外的结果。这些意想不到的结果与计划的结果同样重要。跟踪计划内和计划外的结果，并将其纳入下一个实施项目，这有助于取得成功和投资回报。
成功使用永远是目标。评估数字孪生的使用或规划是否有改进的空间是取得预期结果的重要的条件。提出诸如“哪些目标我们在实施中没有实现？为什么？我们怎么样改进？”之类的问题对持续的成功很重要。虽然专注于交付是好的，但通过跟踪收益，你将为扩展数字孪生或下一个项目奠定基础。
我们将在下期文章中介绍数字孪生案例研究，并通过阐释这些案例取得成功和效益的方式来展示数字孪生的发展能带来的好处。
迅模Sumo是由法国DYNAMITA公司设计研发的一款污水处理工艺模拟软件。迅模软件是全球唯一的模型开源模拟软件，它同时具备强大的模型库、丰富的处理单元、先进的模拟功能和多元化的模型工具，在新建污水厂设计、提标改造、运行优化和新工艺与设备研发等方面具有广泛应用。
迅模数字孪生工具包（DTT）是面向智慧水务应用场景开发的迅模软件附加套件，可用于构建数字孪生水厂系统和工艺实时模拟仿真。该工具包包括与OPC UA连接的接口，基于python的实时模拟仿真脚本案例和多线程多任务代码脚本案例等模块。
迅模DTT是水务系统数字孪生的一个重要组成部分，它提供了开放API接口，可当作一个技术单元灵活地嵌套到一个完整的数字孪生系统中，具有很强的可拓展性且全部符合敏捷开发逻辑。迅模DTT利用实时传感器数据来进行基于物理模型在线模拟仿真分析，同时为与数据模型的协作提供了开放性，为实现全面可视化提供了数据基础。利用迅模DTT能轻松实现污水处理厂的情景模拟分析、异常检测和工艺参数预测等功能。目前，迅模DTT已成功应用于欧洲、美国、新加坡和中国等多个污水厂以及再生水厂的数字化项目中。