摘要：本文聚焦于三维建模与数字孪生技术在水轮机组运维中的创新应用,深入探讨其IT/OT数据交互机制。通过构建精确的水轮机组三维模型,结合数字孪生技术实现对机组实时状态的精准模拟与监测,为运维决策提供直观、可靠的依据。研究IT/OT数据交互机制,能够有效整合信息技术（IT）与运营技术（OT）产生的数据,打破数据壁垒,提升数据利用效率,从而提高水轮机组运维的智能化、精细化水平,保障水轮机组安全、稳定、高效运行,为水电行业的数字化转型提供有力支撑。

　　关键词：水轮机组运维；三维建模；数字孪生；IT/OT数据交互

　　0引言

　　水轮机组作为水电站的核心设备,其运行状态的稳定性与可靠性直接影响着水电站的发电效率与经济效益。传统的水轮机组运维方式主要依赖人工巡检与经验判断,难以满足现代水电行业对设备高效、安全运行的要求。随着信息技术的飞速发展,三维建模与数字孪生技术逐渐被应用于水轮机组运维领域,为解决传统运维难题提供了新的思路与方法。三维建模能够创建水轮机组的高精度虚拟模型,直观展示机组的结构与运行状态；数字孪生则通过实时数据驱动,实现对水轮机组全生命周期的动态模拟与优化。在这一过程中,IT/OT数据交互机制至关重要,它能够促进信息技术系统与运营技术系统之间的数据流通与融合,充分发挥两种技术的优势,提升水轮机组运维的智能化水平[1]。

　　1三维建模、数字孪生技术及IT/OT数据在水轮机组运维中的应用基础

　　1.1三维建模技术基础

　　在水轮机组运维数字化转型中,三维建模技术借助计算机软件,精确构建水轮机组各部件及整体的三维模型。从转轮、蜗壳到导水机构,该技术能直观呈现机组的形状、结构与空间关系。建模时,依据设计图纸、实际尺寸和材料特性等数据,保障模型准确性与真实性。如运用逆向工程技术,对机组实物进行三维扫描获取点云数据,再经专业建模软件转化为三维模型,有效提升建模效率与精度。其为水轮机组可视化运维奠定了基础,助力运维人员直观掌握机组内部结构与运行状态,快速发现潜在问题。

　　1.2数字孪生技术基础

　　数字孪生技术在水轮机组运维领域发挥着重要作用。它以水轮机组为对象,运用先进建模手段,构建出与真实机组高度一致的虚拟数字模型。同时,借助分布于机组各关键部位的传感器,持续、实时采集转速、温度、振动等运行数据,并即刻传输至虚拟模型。通过对这些数据的分析处理,虚拟模型能够精准复刻机组当下的运行状态,实现对机组运行情况的实时仿真与动态监测。

　　1.3 IT数据在水轮机组运维中的作用

　　信息技术（IT）系统在水轮机组运维中负责管理与业务流程、企业资源相关的数据。设备台账数据记录机组基本信息,具有准确性、完整性与相对稳定性；维修工单数据详细记载维修任务、时间、人员等信息,具备及时性、流程性与可追溯性；物资管理数据涉及维修物资采购、库存等,呈现动态性、关联性与成本敏感性；财务数据反映运维成本与收益,具有精确性、综合性与周期性；人力资源数据涵盖运维人员信息,体现个体差异性、组织相关性与发展性。这些IT数据能够为运维管理决策提供支持,帮助企业合理配置资源、控制成本、提升效率。

　　1.4 OT数据在水轮机组运维中的作用

　　运营技术（OT）系统专注于采集与处理与水轮机组运行状态直接相关的数据。传感器实时采集的振动、温度、压力等运行数据具有实时性、连续性与敏感性,能及时反映机组运行状态变化；设备控制系统产生的启停、转速调节等信号具有指令性、逻辑性与可靠性,直接影响机组运行控制；生产过程中的发电功率、发电量等数据具有过程性、累积性与经济性,反映机组生产成果与运行效益。OT数据是掌握机组实时运行状况、保障机组安全稳定运行的关键。

　　1.5技术与数据的关联

　　三维建模与数字孪生技术在水轮机组运维中的应用本质上是对IT/OT数据的深度挖掘与利用。三维建模的构建离不开IT系统中的设计图纸、设备参数等数据,这些数据为建模提供了必要的信息与依据,确保模型能够真实地反映机组的结构与性能。而数字孪生技术则高度依赖OT系统实时采集的运行数据,这些数据赋予了虚拟模型“生命”,使其能够实时模拟机组的运行状态,实现动态监测与预测。

　　2三维建模与数字孪生在水轮机组运维中的应用

　　2.1基于三维建模与数字孪生的水轮机组状态监测

　　在水轮机组关键部位安装各类传感器,实时采集机组的振动、温度、压力等运行数据,并将这些数据传输至数字孪生模型中。传感器的布局充分考虑到水轮机组结构特性与故障易发区域,如在转轮叶片根部、轴承座、蜗壳进出口等部位部署高精度振动加速度传感器、红外温度传感器和压力变送器,确保能够全面捕捉机组运行的细微变化。采集的数据经工业以太网、5G等高速传输网络,以毫秒级的响应速度,通过OPC UA、MQTT等标准化协议,稳定可靠地传输至数字孪生模型的核心数据库。

　　数字孪生模型结合三维建模构建的机组虚拟模型,对采集到的数据进行实时分析与处理,以直观的方式展示水轮机组的运行状态。模型内部集成了机器学习算法和流体动力学仿真引擎,对温度、压力、振动等多维数据进行融合分析。例如,在三维模型中,通过不同颜色、闪烁效果等方式直观显示机组各部件的温度分布情况,当某个部位温度超过正常阈值时,系统自动发出警报,提示运维人员及时关注[2]。

　　2.2故障诊断与预测性维护

　　当水轮机组出现异常运行数据时,三维建模与数字孪生系统可利用故障诊断算法对数据进行深入分析,结合三维模型中机组的结构特点,快速定位故障发生的部位与原因。例如,通过对比正常运行状态与故障状态下机组振动数据的频谱特征,结合三维模型中各部件的振动传递路径,判断是哪个部件出现故障。同时,基于数字孪生模型对大量历史运行数据的学习与分析,建立故障预测模型,预测水轮机组各部件的剩余使用寿命,提前制定维护计划,实现预测性维护。这样可避免设备突发故障导致的停机损失,降低维护成本,提高水轮机组的可靠性与可用性。

　　2.3运维决策支持

　　在现代水力发电领域,三维建模与数字孪生技术已成为水轮机组运维决策的核心支撑。这两项技术通过构建与实体水轮机组高度一致的虚拟模型,将机组运行数据、结构参数等信息深度融合,为运维人员打造出可视化的数字操作平台。

　　运维人员能够借助数字孪生模型,模拟不同运维方案下的机组运行状态。通过设定参数,动态展示各方案在不同时间节点对机组性能的影响,如在模拟优化运行策略时,直观呈现调整导叶开度、转速等操作对发电效率的提升效果,同时对比分析各方案在能耗、设备损耗方面的差异,从而精准选择最优策略。在检修计划制定环节,数字孪生模型可模拟不同检修时间窗口、检修内容,量化评估其对机组发电效率、设备寿命及维护成本的影响,为科学安排检修周期和内容提供数据支撑。

　　3 IT/OT数据交互机制设计

　　3.1数据交互架构

　　构建一个分层分布式的数据交互架构,以实现IT/OT数据的高效流通与融合。该架构主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层与应用层。在数据采集层,通过各类传感器采集水轮机组的OT数据,同时从IT系统的数据库中获取相关的设备台账、维修工单等IT数据。数据传输层采用工业以太网、无线通信等技术,将采集到的数据安全、快速地传输至数据处理层。数据处理层利用数据清洗、转换、集成等技术,对IT/OT数据进行预处理,消除数据格式不一致、数据冗余等问题,然后将处理后的数据存储到统一的数据仓库中。应用层通过数据接口从数据仓库中获取所需数据,为三维建模与数字孪生系统以及其他运维应用提供数据支持,实现数据的可视化展示、分析与决策应用。

　　3.2数据交互流程

　　制定规范的数据交互流程,确保IT/OT数据在不同系统与环节之间有序流动。当水轮机组运行时,传感器实时采集OT数据,并按照设定的时间间隔将数据发送至数据传输层。同时,IT系统定时将更新后的设备台账、维修工单等数据推送至数据传输层。数据传输层将接收到的IT/OT数据传输至数据处理层,数据处理层首先对数据进行清洗,去除噪声数据与异常值,然后根据数据的类型与用途进行转换与集成。例如,将传感器采集的模拟量数据转换为数字量数据,并与设备台账中的相关信息进行关联。处理后的数据存储到数据仓库中,应用层根据业务需求从数据仓库中查询、获取数据,并将数据应用于三维建模与数字孪生系统的状态监测、故障诊断、运维决策等功能模块中。在数据交互过程中,建立数据反馈机制,将应用层产生的运维决策结果（如维修指令、设备调整参数等）反馈至OT系统,实现对水轮机组运行的闭环控制。

　　3.3数据交互标准与协议

　　为保证IT/OT数据交互的准确性与兼容性,制定统一的数据交互标准与协议。在数据格式方面,规定IT/OT数据统一采用JSON、XML等通用的数据格式进行存储与传输,确保不同系统之间能够正确解析与处理数据。在数据接口方面,定义标准化的数据接口规范,包括接口的名称、参数、返回值等,使IT系统与OT系统能够通过标准接口实现数据的交互。在通信协议方面,采用MQTT、OPCUA等工业领域常用的通信协议,这些协议具有可靠性高、实时性强、安全性好等特点,能够满足水轮机组运维中IT/OT数据交互的需求。

　　4结论与展望

　　4.1研究结论

　　本文通过对三维建模与数字孪生技术在水轮机组运维中的应用以及IT/OT数据交互机制的研究,得出以下结论：三维建模与数字孪生技术能够为水轮机组运维提供直观、精准的设备状态监测、故障诊断与运维决策支持,有效提升运维效率与质量。IT/OT数据交互机制是实现两种技术优势融合的关键,构建合理的数据交互架构、规范的数据交互流程以及统一的数据交互标准与协议,能够实现IT/OT数据的高效流通与融合,为水轮机组的智能化运维提供有力的数据支撑。

　　4.2未来展望

　　随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展,未来三维建模与数字孪生技术在水轮机组运维中的应用将更加深入与广泛。在技术发展趋势方面,人工智能技术将进一步提升数字孪生模型的智能分析与决策能力,使其能够自动学习与识别水轮机组的运行模式与故障特征,实现更加精准的故障预测与诊断。大数据技术将为IT/OT数据的存储、管理与分析提供更强大的支持,使其能够处理海量、复杂的数据,挖掘数据背后的潜在价值。物联网技术将实现水轮机组设备之间以及设备与系统之间更广泛、更深入的互联互通,为数据的实时采集与交互提供更便捷的渠道。在应用拓展方向上,三维建模与数字孪生技术将从水轮机组运维领域向水电站的全生命周期管理拓展,涵盖设计、建设、运行、维护、退役等各个阶段,实现水电站的数字化、智能化管理。

参考文献

　　[1]刘金剑,石丽雯,张静,等.基于冲突解决理论的水轮机组智能交互系统设计研究[J].机械设计,2024,41(S2):210-213.

　　[2]赵呈跃.大型水电站水轮机组状态监测与故障诊断技术研究[J].水上安全,2025(5):79-81.