一种深海资源开发数字孪生风险预警方法与流程

本发明涉及数字孪生，具体的，涉及一种深海资源开发数字孪生风险预警方法。

背景技术：

1、深海资源开发作为获取海底资源的重要技术手段，其作业系统通常由采集系统、提升系统、海底中继站、母船以及通信网络等多个子系统组成。由于深海环境具有高水压、复杂海底地形、强海流扰动以及远距离通信等特点，资源开发系统运行过程中存在多源异构数据获取困难、装备状态难以直接观测以及系统耦合关系复杂等问题。为提高深海资源开发系统运行过程的可观测性和可控性，数字孪生技术逐渐被应用于深海装备监测、运行分析以及故障诊断等领域。

2、现有数字孪生技术通常采用“物理实体-数据采集-虚拟模型-状态映射”的技术路线，通过在物理装备上布设位置传感器、姿态传感器、压力传感器、流量传感器以及电气监测装置等感知设备，实时采集装备运行状态数据，并通过通信网络传输至数字空间，由虚拟模型实现对物理实体状态的映射、展示与分析。

3、例如公开专利cn115267938a《一种深海采矿装备数字孪生实时监控系统》，构建了由传感器网络组成的物理空间层、用于数据存储与管理的数据空间层、中央监控系统以及孪生系统层，通过物理实体与数字模型之间的数据交互，实现深海采矿装备运行状态监测与可视化管理。为了提高数字孪生模型与真实装备之间的一致性，现有研究进一步引入状态估计与数据融合技术。该类方法通常采用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对系统模型预测结果与实时观测数据进行融合，从而降低测量噪声和模型误差带来的影响。又例如公开专利cn120705999a《一种用于无人艇航行姿态预测的数字孪生方法》，通过实时获取无人艇传感器融合数据，结合改进的无迹卡尔曼滤波算法对数字孪生模型进行动态修正，并利用修正后的模型对未来航行状态进行预测。

4、随着复杂装备数字化技术的发展，联合仿真技术逐渐被应用于数字孪生系统构建过程中。现有研究通常采用fmi或hla等技术标准，将运动学模型、动力学模型、结构模型、液压模型、控制模型以及环境模型进行集成，实现多领域模型协同计算。通过联合仿真能够描述不同子系统之间的耦合关系，提高复杂系统状态分析和预测能力。目前该类方法已在船舶、航空航天、工业装备以及海洋工程等领域得到应用，并逐渐向深海资源开发系统扩展。

5、总体来看，现有技术已经能够实现深海资源开发系统运行状态监测、数据融合分析以及多模型联合仿真，但现有技术采用单时间尺度运行模式，仅支持事后报警，缺少未来工况推演能力，无法提前预判潜在风险；鲜少考虑深海资源开发各子系统数据采样频率、模型计算步长存在差异，叠加通信时延、数据乱序等问题，使得多源数据难以时间对齐，降低数据融合与仿真精度；预测模型保真度固定，多领域耦合仿真计算成本高，长周期预测效率低下，无法兼顾预测精度与实时性。因此，亟需一种能够解决上述问题的深海资源开发数字孪生风险预警方法。

技术实现思路

1、本发明提出一种深海资源开发数字孪生风险预警方法，旨在解决现有多源数据时序不一致、实时仿真与实测数据难以有效同步以及缺乏未来风险预测能力的问题。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种深海资源开发数字孪生风险预警方法，包括以下步骤：

4、s100：建立统一标准时间网格，将多源异构实测数据统一映射至所述统一标准时间网格中，实现多源异构数据的时间对齐；

5、s200：构建实时数字孪生实例和超实时预测实例，实时数字孪生实例用于同步复现当前物理系统运行状态，超实时预测实例用于推演系统未来运行状态，超实时预测实例复制实时数字孪生实例的最新状态作为迭代初始值，滚动推演未来状态序列；

6、s300：基于未来状态序列进行风险识别，生成未来风险时间轴；

7、s400：通过孪生可视化交互界面同步展示当前数字孪生状态、未来预测状态及未来风险演化过程。

8、进一步的，步骤s100中，获取深海采集系统、作业、提升系统、海上作业平台及海洋环境的多类异构运行数据，对原始数据进行时序补全、插值重采样与时间对齐预处理；

9、统一标准时间网格为，

10、式中，为初始时间节点，为第个离散标准时间节点，相邻时间节点间隔为。

11、进一步的，步骤s200中，每一轮联合仿真迭代以当前基准网格时刻  驱动实时数字孪生实例向前推演，计算得到下一仿真网格时刻的仿真预测值，在自适应时延缓冲窗口范围内归集对应时刻实测数据，依据实测数据完整性进行状态融合或补偿状态补齐后完成当前时刻数字孪生状态更新。

12、进一步的，按照步骤s100中的统一标准时间网格升序维护数据队列，根据实时数据流量动态调节缓存容量，并定时清理早于当前运算节点的过期数据；记录实测数据抵达平台的操作系统墙钟时间，计算数据传输时延，汇总所有时延样本形成时延集合，通过时延统计函数自适应计算时延容忍窗口时长；

13、时延统计函数采用分位值统计方式，对时延集合按升序排列提取95%分位时延，并结合安全裕度系数计算动态时延缓冲窗口，取值范围为1.1～1.5；

14、系统初始化阶段有效时延样本数量不足预设数量时，采用均值统计方式计算动态时延缓冲窗口；

15、有效样本数量达到预设数量后切换至分位值统计模式，并按照预设更新周期重新统计时延集合动态更新时延缓冲窗口；

16、检测到单个时延样本偏离当前时延分布时，即大于平均时延与三倍标准差之和时，将该样本标记为异常时延样本，不直接参与当前缓冲窗口计算。

17、进一步的，若缓冲窗口时限内观测数据完整，采用扩展卡尔曼滤波完成实测观测值与仿真预测值的融合校正，生成当前时刻完整数字孪生状态；若缓冲窗口到期后仍存在缺失观测量，则依托扩展卡尔曼滤波器对仿真预测值修正后与上一时刻历史融合状态加权构建补偿状态，当前时刻补偿融合后状态，式中、分别为预测状态、历史融合状态对应的加权系数且满足，通过补偿状态补齐缺失观测完成状态更新。

18、进一步的，完成单时刻状态融合后对缓存队列数据时序进行校验，计算仿真时序滞后偏差，式中为队列内时间戳最晚的实测数据对应的标准网格时间，为本轮仿真结束对应的网格时刻，当缓存队列中留存大量时间戳晚于的后续实测数据造成持续增大且时序偏差超出预设阈值时，系统自动切换至超实时追赶模式；

19、追赶模式下加速系数由时序偏差求解函数计算，满足，约束区间为，其中为加速系数求解函数，为系统预设最大加速倍率，仿真单次推演覆盖的真实工况时长保持不变，通过缩短单次仿真计算耗时实现超实时追赶，单次运算实际耗时满足；系统实时根据的缩小幅度动态下调加速系数直至缓存队列数据堆积消除、时序偏差回落至正常区间，随后

k自动重置为1，系统恢复标准实时仿真运行模式。

20、进一步的，超实时预测实例启动滚动预测时复制实时数字孪生实例最新融合状态快照作为迭代初始值，结合系统控制输入、海洋环境扰动输入与选定仿真模型迭代推演未来状态，持续迭代至完整输出预设预测时长对应的全部未来状态序列；当单段预测计算完成后，预测实例立即重新读取实时数字孪生最新状态快照，开启新一轮完整时长推演，持续更新未来工况预测结果。

21、进一步的，综合预设预测时长、工况风险等级、当前计算资源余量三类指标自适应匹配不同保真度仿真模型，模型选择函数表示为；

22、系统内置三级差异化保真模型集合，其中采用降阶多物理场全耦合模型，同时考虑深海资源开发装备运动学、液压动力学、结构应力应变及海洋环境扰动多物理场耦合过程，对高频非关键物理分量进行降阶处理；采用装备运动学与数据驱动代理模型相结合的方法，以装备运动学为主体，根据离线生成的高保真联合仿真样本训练代理模型替代液压系统、结构响应的多物理场求解，保留主要动力学演化特性；采用简化刚体动力学模型，保留装备位置、姿态、速度宏观运动状态，不再进行液压、结构及多物理场耦合计算；

23、系统设置第一预测时长阈值和第二预测时长阈值，其中，根据预测时长初步选择模型：当时采用高保真模型，当时采用中保真模型，当时采用低保真模型；

24、在此基础上，当综合风险等级达到预设风险阈值时系统提升一级模型保真度，当当前计算资源余量低于预设计算资源阈值时在满足预测实时性的前提下自动降低一级模型保真度。

25、进一步的，步骤s300中，读取当前融合数字孪生状态开展实时风险识别，同时读取未来状态时序开展未来风险预警，围绕结构应力、液压载荷、浮体姿态、海洋环境、作业干涉构建多类风险指标并进行综合评价，形成当前时刻或未来时刻的综合风险结果，根据综合风险结果与预设阈值的比较将风险状态划分为安全、关注、预警、危险四级；

26、当输入为当前融合数字孪生状态时输出当前风险等级、风险类型及风险提示，用于实时风险监测；

27、当输入为未来预测状态时序时生成未来风险时序轴，记录未来各时刻的风险等级、风险类型、演化趋势和持续区间，并输出风险曲线，用于实现未来风险预警与提前处置。

28、进一步的，步骤s400中，孪生可视化交互界面支持实时工况监测、未来状态推演、双视窗同步对比三种显示模式的自由切换；

29、其中，实时工况界面用于直观展示各作业装备的实时运行参数与空间状态，未来推演界面动态展示系统未来时序演化曲线及风险变化趋势，双视窗对比界面并行呈现装备当前真实工况与预测未来状态，以不透明虚拟实体表征实时装备状态、透明虚拟实体表征预测状态；还包括时序存储与全局调度，集中存储传感、仿真、预测、风险及历史全量时序数据，提供统一数据访问接口，统筹各模块数据交互与任务调度，以全局统一时间基准保障整套系统稳定协同运行。

30、本发明的有益效果为：

31、1、本发明构建统一时间网格与时延缓冲时序管控体系，配合实时数字孪生实例与超实时预测实例并行仿真架构，解决了多源传感数据异步、乱序及传输延迟问题，实现了现场工况实时复现与未来状态超前推演的统一；同时依托状态快照继承、滚动预测及多保真自适应模型，平衡了预测精度与计算效率。

32、2、本发明基于长时序预测输出量化识别各类运行风险并生成风险时间轴，实现了从事后告警到事前主动预警的转变，大幅提升了深海资源开发作业安全性与风险管控能力。

33、3、本发明通过双视窗对比界面并行呈现装备当前真实工况与预测未来状态，以不透明与透明虚拟实体进行区分，直观展示装备状态及风险演化趋势，降低了操作人员研判难度，提升了现场作业决策智能化水平。

34、综上，本发明能够有效提升深海资源开发数字孪生系统的时序一致性、状态同步能力、未来预测能力以及风险预警能力，具有良好的工程应用价值。本发明的整体技术效果来源于双时间尺度联合仿真机制与各模块的协同运行。