行业背景
我国现有水库9.8万余座，承担着防洪、供水、生态等多重功能。随着"数字中国"战略的深入推进，传统水库管理模式已难以满足现代化工程安全运维、精准调度和应急响应的需求。据2023年水利部统计，全国仍有32%的中小型水库存在监测盲区，溃坝事故中80%与预警滞后直接相关。
基康基于国家"十四五"智慧水利建设要求，创新研发数字孪生水库系统，通过构建与现实水库同步映射的虚拟孪生体，实现工程全要素数字化、管理全流程智能化、风险全周期可控化，推动水库管理从"经验驱动"向"数据驱动"转变。
用户痛点
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“工程安全”监控难
传统大坝安全监测依赖人工定期巡检，难以实现结构变形、渗流压力、裂缝发展等核心指标的实时动态感知，对坝体异常沉降、渗漏破损等安全隐患的发现严重滞后。
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“库区巡查”覆盖难
人工巡查受制于地形条件和天气限制，无法对非法采砂、侵占水域、水体污染等事件做到全库区无死角监管，问题发现依赖被动上报，处置效率低下。
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“灾害预警”研判难
洪水预报依赖历史数据和经验模型，缺乏实时水雨情数据与动态仿真能力，对短时强降雨引发的库区山洪、溃坝风险等突发情景难以精准预演。
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“调度决策”协同难
水资源调度依赖静态预案，无法动态整合来水预测、蓄水量、下游需水等多维数据，导致防洪与兴利目标难以科学平衡，调度方案适应性不足。
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“数据资源”整合难
气象、水文、地质等多源数据分散在各业务系统，缺乏统一时空基准和关联分析能力，形成"信息孤岛"，制约综合管理效能提升。
方案内容
基康数字孪生水库系统以全要素数据底板为基础，融合模型库与知识库，构建“感知-仿真-决策”一体化管理平台。系统通过空-天-地一体化监测网络实时采集大坝安全、雨水情、库区环境等数据，依托机理模型与智能算法实现洪水动态模拟、风险预警及调度预演，实现水库大坝“实时监测、智能诊断、风险预警”全天候在线分析研判；根据物理实体模型建设库区数字化仿真模型，构建“智能预报、动态预警、仿真预演、科学预案”的“四预”应用，全面提升水库智能化运行水平。
