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数字孪生水利

数字孪生水利
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时空数据库
行业痛点
传统水利工程问题凸显
我国水利工程点多、面广、量大、类型复杂,随着时间推移,大量工程处于病险状态,设备老化严重,预报预警不够及时准确等问题逐步显现。传统水利工程难以充分满足新时期专业化、精细化、智能化的管理要求。
水利数据管理难度较大
水利数据量巨大,类型众多。数字孪生水利项目建设过程中往往存在一数多源、权责不清、质量不高、标准不统一、无法有效关联等现象,“数据底板”不牢固导致“假象孪生”问题是业内普遍痛点。
水利知识缺少有效整合
水利行业涉及面广,知识来源多样分散,现阶段缺乏有效的整合和共享机制,造成知识资源难以被充分利用。同时水利理论和技术在不断更新,但实际工作中很多人员掌握的知识往往陈旧落后,难以跟上前沿发展动态,容易导致工作或决策失误。
水利智能模型建设复杂
水利系统涉及大量异构数据,包括水文气象、工程设施、环境监测等多源数据,这些数据具有时空分布特征、多维度、多尺度、异构等特点,给数据融合和模型训练带来极大挑战。
数字孪生水利解决方案
方案优势
支撑国产化数字孪生平台底座建设
星环科技基于自身国产基础平台软件供应商战略定位,提供从底层数据库系统、大数据基础平台、数据中台到智能分析与建模工具等全链路的国产化替换解决方案,全面满足水利信息化、数字化、智能化建设过程中对于国产软件的需求。
实现水利多模异构数据的统一管理
提供统一计算存储的大数据平台,满足IoT、GIS、BIM以及二三维数据统一接入需求,实现水利多模异构数据的统一存储、统一管控。
一站式实现数据的全生命周期开发
星环科技围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期提供基础软件与服务,帮助用户构建多模数据计算存储开发平台和人工智能建模引擎,支撑水利重点业务应用。
数字孪生时空数据库数算一体引擎
针对数字孪生行业所产生的海量空间数据提供时空数据库Spacture,支持原生的时空数据类型和矢量数据,可以有效反映移动对象的运动过程。天然分布式架构支撑横向线性扩展,比开源具备更强的时空分析能力。
应用场景/案例
  • 水利数据底板建设
  • 水利知识平台建设
  • 水利智能模型建设
水利数据底板建设
为水利数据提供统一的汇聚、开发、治理、挖掘、服务平台,融合结构化、半结构化与非结构化数据,汇聚水利基础数据、监测数据、业务数据,构建L1-L3级数据底板,为精准定位及规划、位置位移计算、图层要素标注、时空要素渲染、空间数据分析、三维地图展示等提供基础。
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