CN119227553B 基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点ai识别方法及装置 （安创启元(杭州)科技有限公司）

基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾本发明公开了基于数字孪生可计算引擎的所述三维场景基础数据以及水利工程参数建立述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟结果本发明的方法可以解决数字孪生技术在河道防2根据所述三维场景基础数据以及水利工程参数建立物理实体根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟结果进行孪生可利用CREST模型模拟流域的水文和SWAT模型分析土壤水分、径流和侵蚀过程的结果数所述根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟结果进行孪生根据所述模拟结果，利用孪生可计算仿真引擎模拟流域地表降水和结合物理机理算法以及所述局部的径流水流体仿2.根据权利要求1所述的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别方3.根据权利要求1所述的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别方将关联后的所述物理实体模型整合在所述孪生仿真场景内，以得4.根据权利要求1所述的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别方利用AI模型分析所述仿真结果中的河道工程工况参数，以确定侵蚀河段进行危险等35.根据权利要求1所述的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别方建立单元，用于根据所述三维场景基础数据以及水利工程参数建仿真单元，用于根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟利用CREST模型模拟流域的水文和SWAT模型分析土壤水分、径流和侵蚀过程的结果数所述根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟结果进行孪生根据所述模拟结果，利用孪生可计算仿真引擎模拟流域地表降水和结合物理机理算法以及所述局部的径流水流体仿理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所45[0022]使用CREST模型来模拟流域的水文过程，通过其分布式特性，整合产流与径流过[0024]利用CREST模型模拟流域的水文和SWAT模型分析土壤水分、径流和侵蚀过程的结[0028]结合物理机理算法以及所述局部的径流水流体仿真洪水对河道、堤防的冲刷作6[0045]图1为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识[0046]图2为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识[0047]图3为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识[0048]图4为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识[0049]图5为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识[0050]图6为本发明另一实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点[0051]图7为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI模[0052]图8为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI模[0053]图9为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI模[0054]图10为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI7[0055]图11为本发明另一实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险[0061]请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的基于数字孪生可[0064]图2是本发明实施例提供的基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识8流域的三维可计算孪生场景，同时为AI大模型的训练和计算提供强有力的基础数据支持，[0080]这种关联使得物理模型更具实用性，能够在模拟过程中考虑实际的水利工程影9[0086]这种整合确保了物理实体与仿真环境之间的互动，提高了仿真的准确性和有效[0115]S150、根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所述模拟结果进行孪生可计算仿[0158]图6是本发明另一实施例提供的一种基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风[0162]图7是本发明实施例提供的一种基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点子单元3032，用于将所述水利工程参数与所述物理实体模型进行关联；场景构建子单元[0171]图11是本发明另一实施例提供的一种基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾的河道防洪减灾风险点AI模型识别装置是上算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方[0174]上述基于数字孪生可计算引擎的河道防洪减灾风险点AI识别装置300可以实现为[0177]该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序[0184]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述三维场景基础数据以及水利工程[0187]使用CREST模型来模拟流域的水文过程，通过其分布式特性，整合产流与径流过[0188]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述物理实体与孪生仿真场景以及所[0190]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述仿真结果识别流域内河道的风险[0192]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述仿真结果识别流域内河道的风险[0194]应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器微处理器或者该处理器也可以是任何常规的[0195]本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方[0202]使用CREST模型来模拟流域的水文过程，通过其分布式特性，整合产流与径流过[0213]该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独