数字孪生与机器学习及控制技术在供水系统中的协同作用：关键文献综述

《IEEE Access》：The Synergy Between Digital Twin, Machine Learning, and Control Technologies in Water Supply Systems: A Critical Literature Review

本文针对饮用水管网管理中智能预测数字孪生（Smart Predictive Digital Twin）这一新兴技术范式，开展了系统性文献综述。研究人员分别对数字孪生（Digital Twin）、机器学习（Machine Learning, ML）以及实时控制与决策支持系统（Real-time Control & Decision Support Systems）三大关键技术应用于供水系统（Water Supply System, WSS）的现状进行了梳理。综述揭示了当前该领域缺乏成熟的智能预测数字孪生完整实现，识别了以泄漏检测与定位为代表的研究热点，并指出通信框架构建与模型在真实场景中应用是未来面临的主要挑战。这项工作为整合这些前沿技术以提升供水系统运营效率与可靠性提供了重要的方向指引。

　　

水，生命之源，其稳定供应是现代社会运转的基石。然而，遍布城市地下的庞大供水管网（Water Supply System, WSS）却面临着老化、泄漏、能耗过高以及突发故障等多重挑战。传统的管理方式往往依赖经验与周期性巡检，难以实现精准感知、快速响应和优化运营。随着物联网（Internet of Things, IoT）和传感器技术的发展，供水系统正积累海量数据，但如何将这些数据转化为洞察力和自动化决策能力，成为行业亟待突破的瓶颈。在此背景下，一种集成了虚拟与现实的全新概念——数字孪生（Digital Twin）——应运而生，并因其在工业领域的成功应用而备受关注。那么，将数字孪生技术引入复杂的供水系统，能否像给城市水网装上“数字大脑”一样，实现前所未有的智能化管理？这正是发表于《IEEE Access》的这篇综述文章《The Synergy Between Digital Twin, Machine Learning, and Control Technologies in Water Supply Systems: A Critical Literature Review》试图探索的核心问题。

为了系统回答上述问题，研究人员Tiago C. Pereira等人采用了一种综合而分段的分析方法。他们并未局限于数字孪生本身，而是深入剖析了构成智能预测数字孪生（Smart Predictive Digital Twin）这一更高级范式的三大技术支柱：数字孪生、机器学习（Machine Learning, ML）以及实时控制与决策支持系统（Real-time Control & Decision Support Systems）。研究团队在2023年底从Scopus和IEEE Xplore数据库中检索了大量文献，并经过严格的去重、摘要筛选和人工筛选流程，最终对29篇关于数字孪生、145篇关于机器学习和75篇关于控制/DSS的文献进行了深入分析。这项研究不仅定量地展示了各技术的发展趋势和流行度，还定性地探讨了它们之间的协同潜力，旨在为未来智能水网（Smart Water Grids）的建设指明方向。

主要技术方法概述

本研究主要基于系统性文献综述的方法论。首先，研究者为每个技术主题（数字孪生、机器学习、控制/DSS）设计了特定的检索策略，并从Scopus和IEEE Xplore数据库获取初始文献集合。随后，通过多阶段（去重、摘要筛选、人工详细筛选）过滤流程，确保纳入分析的文献高度相关。研究对筛选后的文献进行了定量（如年度发文量、引文密度）和定性分析（如技术应用分类、模型类型、数据集来源）。特别地，对于数字孪生，还辅以商业案例回顾，通过搜索引擎查询并评估了市面上相关产品的功能宣称，以补充学术研究的不足。

数字孪生技术：从概念到供水系统应用

数字孪生的核心在于构建物理实体（Physical Twin）与其虚拟副本（Digital Model）之间的双向实时通信链路，实现状态的持续同步。文章指出，尽管概念火热，但其在供水系统中的实际应用仍处于早期阶段，多为概念验证（Proof-Of-Concepts），仅有极少数案例（如[34]）实现了包含实时通信的真实场景应用。研究发现在供水系统数字孪生中，EPANET液压模拟器是最主流的数字模型，而基于机器学习（ML）的模型应用相对较少。数字孪生的功能多样，其中最受关注的是泄漏定位，其次是异常与攻击检测、水力状态估计等。值得注意的是，鲜有研究专注于通过控制实现经济效益（如能源成本最小化），更多工作集中于压力调节。商业层面的调查显示，多家公司已推出声称具备运营、决策支持、预测性维护等功能的数字孪生产品或服务，但需警惕其宣传可能存在的夸大成分。

机器学习赋能供水系统运维

机器学习在供水系统中的应用呈现出爆炸式增长，尤其在泄漏检测与定位（Leak detection and localization）和故障预测（Fault prediction）领域。泄漏检测方法主要分为基于专用传感器（如声学信号）和基于水力建模（利用压力/流量数据）两类，后者因成本效益更高而更受青睐。神经网络（Neural Network, NN）等深度学习（Deep Learning, DL）方法近年来迅速崛起，逐渐超越传统的树基方法（Tree based methods）和替代核函数逼近法（Alternative kernel function approximators）。然而，在最具潜力的领域之一——水力行为模拟（即作为水力模拟器的替代模型或元模型）方面，机器学习模型的应用尚未成为主流，目前仍高度依赖EPANET等传统模拟器生成的合成数据。研究还发现，图神经网络（Graph Neural Network, GNN）等新技术开始被用于更好地捕捉管网拓扑结构以进行状态估计。在水需求预测（Water consumption forecast）方面，机器学习模型结合历史用水量、天气和时间特征展现了良好性能。

实时控制与决策支持系统的优化策略

供水系统的运营控制目标可大致分为保障系统可靠性（如压力调节）和提升经济性（如成本最小化）。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是经济性优化中最常用的方法，它通过预测未来状态（如水需求、水力条件）来求解最优泵调度（Pump Scheduling Problem, PSP）。然而，MPC中使用的预测模型大多基于方程表述或EPANET模拟，机器学习模型的应用依然有限。相比之下，压力调节更常采用传统的常规控制（Conventional Control）算法（如PID控制器），因其简单可靠，适合需要快速响应的场景。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种新兴控制方法，开始受到关注，但其应用仍处于探索阶段。研究指出，控制算法领域的出版物增长近年来有放缓迹象。

协同集成：迈向智能预测数字孪生

文章的核心贡献在于探讨了三大技术之间的协同作用。真正的智能预测数字孪生需要一个强大的实时通信框架，以支持数据在物理实体、数字模型及各分析服务（如ML模型、控制算法）间的无缝流动。这种模块化设计也带来了数据安全与系统可靠性的挑战，一种可行的解决方案是将数字孪生作为网络物理系统（Cyber-Physical System, CPS）中的一个监督组件，增强安全性。预测性数字孪生的关键在于其数字模型的准确性和适应性。尽管机器学习模型在模拟复杂水力行为方面潜力巨大，但其在真实世界数据上的应用和应对概念漂移（Concept drift）的能力仍需加强。最终，智能能力体现在决策支持系统（Decision Support System, DSS）上，它需要整合实时监测数据、预测结果和优化算法，形成一个分层的运营管理策略：底层是快速响应的压力控制，上层是集中式的、基于MPC的经济优化。

研究结论与意义

本综述通过回答三个关键研究问题，清晰地勾勒出智能预测数字孪生在供水系统领域的现状与未来。首先，在学术文献中，尚未发现完全符合定义的智能预测数字孪生完整实现，尽管商业领域存在相关宣称。其次，泄漏检测与定位是当前最突出的新兴应用趋势，神经网络是增长最快的机器学习技术。最后，实际应用的主要挑战在于构建稳健的通信系统以及确保关键基础设施自主运行的安全性与合规性。

这项研究的意义重大。它首次通过系统性的、多技术视角的文献回顾，揭示了数字孪生、机器学习和控制技术在供水系统管理中融合的巨大潜力和现实差距。它不仅为学术界指明了未来的研究方向（如开发基于机器学习的真实水力模拟器、解决概念漂移问题、探索安全控制框架），也为水务行业提供了实践指南，强调了数据基础设施投入和跨领域合作的重要性。随着技术的不断成熟和集成度的提高，智能预测数字孪生有望成为解决全球水资源管理挑战、构建可持续和韧性城市水资源基础设施的关键利器。