行业痛点

• 　　传统水利工程问题凸显

　　我国水利工程点多、面广、量大、类型复杂，随着时间推移，大量工程处于病险状态，设备老化严重，预报预警不够及时准确等问题逐步显现。传统水利工程难以充分满足新时期专业化、精细化、智能化的管理要求。

• 　　水利数据管理难度较大

　　水利数据量巨大，类型众多。数字孪生水利项目建设过程中往往存在一数多源、权责不清、质量不高、标准不统一、无法有效关联等现象，“数据底板”不牢固导致“假象孪生”问题是业内普遍痛点。

• 　　水利知识缺少有效整合

　　水利行业涉及面广，知识来源多样分散，现阶段缺乏有效的整合和共享机制，造成知识资源难以被充分利用。同时水利理论和技术在不断更新，但实际工作中很多人员掌握的知识往往陈旧落后，难以跟上前沿发展动态，容易导致工作或决策失误。

• 　　水利智能模型建设复杂

　　水利系统涉及大量异构数据，包括水文气象、工程设施、环境监测等多源数据，这些数据具有时空分布特征、多维度、多尺度、异构等特点，给数据融合和模型训练带来极大挑战。

　　数字孪生水利解决方案

　　方案优势

• 　　支撑国产化数字孪生平台底座建设

　　星环科技基于自身国产基础平台软件供应商战略定位，提供从底层数据库系统、大数据基础平台、数据中台到智能分析与建模工具等全链路的国产化替换解决方案,全面满足水利信息化、数字化、智能化建设过程中对于国产软件的需求。

• 　　实现水利多模异勾数据的统一管理

　　提供统一计算存储的大数据平台，满足IoT、GIS、BIM以及二三维数据统一接入需求，实现水利多模异构数据的统一存储、统一管控。

• 　　一站式实现数据的全生命周期开发

　　星环科技围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期提供基础软件与服务，帮助用户构建多模数据计算存储开发平台和人工智能建模引擎，支撑水利重点业务应用。

• 　　数字孪生时空数据库数算一体引擎

　　针对数字孪生行业所产生的海量空间数据提供时空数据库Spacture，支持原生的时空数据类型和矢量数据，可以有效反映移动对象的运动过程。天然分布式架构支撑横向线性扩展，比开源具备更强的时空分析能力。

　　应用场景/案例

• 　　水利数据底板建设

　　为水利数据提供统一的汇聚、开发、治理、挖掘、服务平台，融合结构化、半结构化与非结构化数据，汇聚水利基础数据、监测数据、业务数据，构建L1-L3级数据底板，为精准定位及规划、位置位移计算、图层要素标注、时空要素渲染、空间数据分析、三维地图展示等提供基础。

• 　　水利知识平台建设

　　星环知识中台产品涵盖了知识接入、清洗、抽取、融合、构建与应用等功能，结合防洪、水利工程安全生产等专家经验,流域洪水防御、防洪调度、水量调度方案等业务规则，历史大洪水、历史台风等历史场景，为数字孪生水利知识库建设提供国产化能力支撑。

• 　　水利智能模型建设

　　基于数据底板建设，结合星环智能分析工具可建设自然背景、流场动态、水利工程、水利机电设备、“四预”过程5大类可视化模型,支撑预警预测、智能识别、辅助决策等场景应用。