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桩基码头泥沙回淤数字孪生预警平台构建与实践

2024-11-18 74 上传者：管理员

摘要：沿海桩基码头的结构安全常受泥沙回淤的挑战。全过程、高保真解析桩基码头水动力与泥沙回淤的复杂过程，构建泥沙回淤预警系统，是赋能沿海桩基码头安全运维的重要举措。研究以某港区的桩基码头为对象，基于长期观测的历史数据和实时监测数据，融合Unreal Engine、BIM技术以及Sed-Track模型，构建泥沙回淤数字孪生预警平台，精准追溯泥沙运动轨迹，实时孪生泥沙淤积的时空分布特征，从而实现桩基码头泥沙淤积的态势感知，可为码头清淤策略的快速制定提供技术支撑，提升桩基码头对泥沙淤积的防治能力。

关键词：
态势感知
数字孪生
桩基码头
泥沙回淤
海洋工程设施
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高桩码头是重要的海岸与海洋工程设施，在天津港、上海港等沿海港口得到广泛应用[1-3]。在波浪和潮流的长期作用下，我国沿海重大港口桩基码头存在严重的泥沙回淤问题[4]，码头桩基损伤普遍，直接影响码头安全运行[5-7]。因此，亟待实现桩基码头前、后方及下方回淤情况的实时态势感知和预警，服务于桩基服役寿命提升、码头安全运营和降本增效。

现有的泥沙回淤预测的方法各有优势，但难以实时感知桩基码头前、后及下方泥沙回淤过程，更难以实现泥沙回淤预警。近年来，数字孪生技术在水利、海洋及水运工程领域逐渐发展。蒋云钟等[8]在2011年提出的“智慧流域”概念已具备数字孪生思想；王文明等[9]构建海洋修井数字孪生系统，实现对修井技术过程的虚实交互；乔玥等[10]建立海洋工程地质环境数字孪生模型，实现监测数据的可视化分析；林建喜等[11]研究表明数字孪生技术能有效帮助港口实现整体数字化转型。总体而言，数字孪生技术在水利、海洋及水运工程领域的应用已经有了部分积累。然而，其在数据集成和同步、精度和时效性及可视化模拟方面仍存在挑战。尤其在码头泥沙监测领域，数字孪生实际应用仍是空白。文中旨在利用数字孪生技术对沿海桩基码头泥沙回淤情况进行高精度实时态势感知，解决桩基码头回淤预警难、实时感知慢的问题。

综上，文中以某港区桩基码头为研究对象，采用Unreal Engine、BIM、GIS等前沿技术，搭建桩基码头数字孪生底板，通过Sed-Track模型追溯泥沙运动轨迹和泥沙来源轨迹，实时再现桩基周围的回淤程度，有效克服泥沙淤积溯源机理不清的难题；此外，构建桩基回淤预警集成模型，实现码头桩基水域流速、泥沙淤积态势感知及预警，加强港区内水动力和泥沙回淤情况的快速预报预警能力，避免桩基回淤损坏，从而有效提升我国沿海港口桩基码头服役性能。

一、桩基码头数字孪生平台框架

文中构建了桩基码头回淤数字孪生预警平台，该平台由以下四个关键层面组成。

1．物理层

由码头沿岸海洋环境和桩基码头物理实体构成，为孪生系统的虚拟层提供了模板，同时进行数据监测获取，以便在虚拟环境中创建精确的模型和仿真模拟。

2．传输层

传输层充当桥梁，促进物理层实测数据与孪生系统虚拟层之间的交互，从而强化物理层、虚拟层和应用层间的协同。通过物联网技术将物理层中的实时数据通过HTTP、Web Socket、MQTT传输到上层进行处理，随后将这些分析结果传递到应用层，实现互动式用户体验和辅助决策。

3．虚拟层

虚拟层指数字孪生系统中代表物理实体的虚拟模型和仿真环境，它集成桩基码头的几何构造、物理属性及运作模式，形成全面的多层次仿真体系。文中使用Auto Desk技术构建桩基码头的几何模型，根据实时监测数据构建桩基码头的物理模型，基于泥沙追踪模型构建桩基码头行为模型，同时利用Unreal Engine提升实测数据在虚拟层中的综合展现，构建出具备互动特性的桩基码头泥沙回淤数字孪生预警平台。

4．应用层

应用层是将数字孪生中的数据和模型转化为实用功能和服务的层面，可实现泥沙轨迹追踪、态势感知等功能。

二、多模型融合的虚拟层场景构建

桩基码头虚拟场景构建是数字孪生平台的关键，其构建的质量和细化程度影响虚实映射的质量。文中融合桩基三维模型和虚拟仿真模型构建虚拟场景。

1．桩基码头三维模型构建

基于工程图纸、实地取景收集的外观要素信息，使用Autodesk、Revit构建桩基码头BIM三维模型，随后通过转换模型格式优化缩小模型降低模型复杂度。

图1 虚拟层场景构建流程

2．虚拟仿真模型构建

使用Unreal Engine构建虚拟仿真模型，包括桩基码头建筑模型和码头沿岸海洋环境仿真模型两部分。建筑模型导入Unreal Engine后，根据材质信息设置着色器参数，并添加光源增强显示效果。使用实测地形数据，通过Rhino软件Grasshopper可视化编程创建地形模型，通过Quda Reme sh工具，对地形处理重构，进而实现海底三维地形模型的构建，同时使用HDRI天空球、海洋等动态环境模块表现虚拟码头沿岸海洋环境细节，增强环境真实感。

3．泥沙回淤分析模型构建

采用三维泥沙颗粒追踪模型Sed-Track，描述近海泥沙颗粒运移过程。粒子在时间t+Δt的水平位置X可以表示为：

式中，U和Kh分别为水平流速矢量和扩散系数；i和j分别为纬向x和经向y的单位向量；R为每个时间步生成的随机数R∈[-1,1];X(t）是粒子在时间t的原始水平位置；UΔt是平流位移；是水平湍流扩散引起的随机位移。

时间t+Δt的垂直位置Z计算如下：

式中，Z(t）为粒子在时间t的原始垂直位置，w、ws和Kz分别为垂直速度、沉降速度和垂直扩散系数。

三、系统功能

文中设计的数字孪生平台采用多模型融合技术，构建了可视化交互界面，结合MATLAB、Arc GIS数据分析实现模拟仿真、态势感知、预警预报和基础信息管理等功能。

1．模拟仿真

通过整合原位触探装置与定位浮标收集的实测数据，利用Sed-track模型导入目标港区及其辐射范围内的海岸线信息，调整模型相关参数，实时追踪泥沙位置，以此绘制泥沙运动轨迹图，并对淤积泥沙来源进行跟踪，确定泥沙来源。

2．态势感知

桩基码头数字孪生系统通过整合实时监测数据和历史监测数据，将泥沙淤积深度、水文等态势感知数据以及海域的风向、风速等气象数据集中展示在数字孪生系统中。

3．预警预报

预警预报模块涵盖水流流速、泥沙厚度预警等功能。将实时监测的数据与历史数据进行比对和分析，一旦监测数据超过安全阈值，系统将自动触发预警。

4．基础信息管理

基础信息管理模块整合设备管理、信息管理和数据查询功能，实现基础设施实时监测和管理，并结合物联网技术建立多源监测信息数据库，实现数据互联互通。

四、系统应用

1．研究区概括

研究区域码头位于某岛上，周围有岛屿作为天然屏障，受外海波浪影响较小。

2．研究方法

在研究区域码头布设传感器，包括测倾仪、应力片、测速仪、高度计等。测倾仪分别布置在泊位和引桥处，应力片布置在引桥处，获取桩基码头岸坡形变位移、不同深度应力变化及孔隙水压力变化等信息；码头底部竖直放置的高度计测量码头底高程，水平放置的高度计获取码头下方距离桩基的相对位置，后方直接使用GPS定位，前方使用无人船走航，以此获取高程信息；测速仪均匀分布在码头本身及周边位置，获取流速等信息。文中使用数字孪生技术，通过平台将数据可视化分析展示，提供实时可视化分析。

3．泥沙回淤演变模拟仿真

(1）泥沙运动轨迹模拟仿真

利用泥沙淤积数据训练Sed-track模型，并导入实时监测数据，获得泥沙运动轨迹模拟仿真结果。将模拟结果与实际监测数据进行比较，识别预测与实测数据之间的差异，通过数据驱动方法对计算参数进行调整以提高后续模拟精度。根据6次调查发现该码头水交换能力较差，悬浮物易随潮汐做往复运动，细颗粒泥沙更容易被运移到码头附近，总的悬浮泥沙通量表底层均呈现出由北向南的趋势，泥沙淤积厚度约为45～60mm。泥沙运动轨迹如图2(a）所示。

(2）泥沙来源轨迹模拟仿真

系统通过实时监测数据确定泥沙淤积的位置信息和时间信息，以此进行该港区附近淤积泥沙的来源追踪，并确定泥沙来源。泥沙来源轨迹如图2(b）所示。

图2 泥沙回淤演变模拟

4．桩基码头态势感知

(1）回淤深度态势感知

研究区域码头海岸带广泛分布细颗粒粘性泥沙，极易被潮汐波浪等搬运，使泥沙做往复运动，进而影响码头及辐射范围内的落淤程度。平台可实时监测泥沙在桩基周围的沉积情况，实现预测分析泥沙淤积的变化趋势。如图3(a），桩基码头水深实时感知数据通过智能插值转化为可视化地形图，可直观反映桩基码头的回淤深度，随后自动导入孪生系统形成可视化展示，如图3(b）所示。

图3 港区桩基码头水深图

(2）泥沙轨迹态势感知

系统持续监控泥沙含量和水流条件，通过Sed-Track模型进行分析，实现对泥沙运动轨迹和来源轨迹的实时追踪，预测短期内泥沙的沉积或冲刷趋势。平台的可视化界面使操作人员能清晰识别潜在泥沙堆积区，及时采取措施。

(3）流场态势感知

桩基码头数字孪生系统中，在线传感器连续监测水域的流速、流向和水位变化，随后将数据传输至中央处理单元，利用高性能计算资源，与预设的物理模型相融合，即可生成实时流场模拟。流场态势感知展示如图4。

图4 流场态势感知功能展示

(4）桩基水平位移态势感知

桩基码头数字孪生系统依托桩基码头测斜仪传感器数据，实时监测桩基水平位移和桩体变形分析，并通过不同颜色对桩基的安全状况进行可视化预警。

(5）潮汐水位态势感知

桩基码头数字孪生系统实时监测潮汐水位的变化并对未来趋势进行预测，提前预警可能出现的问题。

五、结语

(1）文中创新性地将数字孪生技术运用于桩基码头泥沙回淤监测预警，研发了桩基码头泥沙回淤数字孪生预警平台。基于UE、BIM、GIS多模型融合技术，搭建了桩基码头数字孪生底板，实现了码头实体到虚拟模型的精准映射，为码头清淤策略的快速制定提供技术支撑。