CN117150632B - 基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统及方法，属于数字孪生技术领域，其包括数据采集层、数据处理层及功能应用层；数据采集层用于采集并存储机场跑道健康态势感知所需的原始数据；数据处理层用于对原始数据进行处理，按照时间戳进行关联打包存储，并依据触发条件进行仿真计算，将仿真计算结果输出至所述功能应用层；功能应用层包括机场跑道总览模块、实时感知模块、以及监测数据查看及评估模块。所述系统及方法可以降低机场跑道监测的总成本，克服现有技术中存在的不足，满足对机场跑道全方位多维度感知。
Description
技术领域
本发明属于数字孪生技术领域，特别涉及一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统及方法。
背景技术
随着经济建设发展，新机场的建设项目逐年递增。飞机的起降容易受到机场跑道结构健康状态的影响，机场跑道结构的健康状态包括机场跑道的FOD（Foreign ObjectDebris，即可能损伤航空器的某种外来的物质、碎屑或物体）入侵、道面安全状态、地下水位、跑道所在区域的不均匀沉降等方方面面。对上述方面开展监测评估是业界通用需求。
中国专利公开文献CN115993107A“一种机场跑道道面沉降监测系统”，公开了机场跑道沉降的监测系统，其基本原理是在机场跑道附近设置水准点，进行沉降监测，该发明主要是克服常规水准监测中监测点摆放不正而影响到后续水准点的正常使用的问题，方案提到的监测手段尚属于常规的沉降监测手段，并没有克服常规监测手段中仪器设备较为复杂、仪器安装和维护繁琐、成本高、无法远距离传输等主要缺陷。
中国专利CN115587542B“基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法及系统”，公开了一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法及系统，该专利对光纤光栅的布置方法及采集数据的处理进行了描述，主要解决的问题是跑道滑行区域车辆等外部物体入侵的监测、道面错台及飞机位置感知的分析。虽然该方案克服了传统传感器受环境影响大且造价成本过高、无法长距离实施监测的缺陷，但是该专利仅仅解决了对跑道滑行区域车辆等外部物体入侵的监测、道面错台的监测等问题，而未涉及影响机场跑道健康状态其他要素，如地下水水位、道面水膜厚度、飞机位置感知等，且其监测主要是局部点数据，没有利用仿真及数字孪生等手段连点成面地开展全方位分析监测，不足以形成对机场安全态势的整体感知及预测的解决方案。从价值工程角度分析，在完成机场跑道整套光纤光栅整列传感器布设所产生的成本与支持的功能相比，功能性价比偏低。
与此同时，硕士论文《天府新机场建设过程中地下水渗流场变化研究》（吕晶日，2016）及《天府新机场多层地下空间建设对地下水渗流场的影响》（陈丽影，2017）利用计算力学理论，对天府新机场区域地铁车站施工涉及到的各期基坑开挖和回填开展了地下水变化仿真分析，得出机场施工期的结论和建议。但问题在于，两篇论文主要对施工期进行了评价，对于机场跑道运营期的评价过于笼统简单，且缺乏对实时数据的接入分析，方案的实施效果具有一定学术意义，但对解决实际运营期的机场监测问题的效果一般，无法解决运营期机场态势感知的要求。
中国专利CN113486602B“机场飞机跑道管理数字孪生系统仿真方法、系统及装置”，提供了一种机场跑道系统仿真的方法和路径，主要手段是分析机场风速形成契合组信息，建立了飞机起飞的系统仿真模型，主要解决的问题是：评估机场是否有适合起飞的风速，以提高飞机的起飞效率和机场的运行效率。该项专利在一定程度上推进了数字孪生在机场跑道场景的应用，局限在于专利中涉及的数字孪生，仅仅包含飞机起飞环境评估，对于机场跑道安全的运维方面缺乏基于物理仿真引擎的数字孪生的应用。
中国专利CN113251996B“一种智能跑道”，提供了一种从地层监测到道面结构监测的方法，一定程度上实现了地基沉降风险、道面风险、飞机滑水风险的实时监测。该方案提供了仪器布设的一套方法，是一个非常明显的进步，系统提供的方案较全，功能性价比较高；局限在没有解决基于实时数据的评价感知问题，未做到多维度基于仿真手段的数字孪生分析，缺乏跑道安全计算的物理内核驱动；而以上局限在一定程度上影响了监测的有效性和实用性。中国专利公开文献CN116346856A“一种智能跑道多元异构数据集成系统及方法”，在数据集成上提供了一种技术方法，但其局限和上述专利一样，缺乏跑道安全计算的物理内核驱动。
综上，机场跑道监测需要考虑影响飞机起降的多方面安全因素，传统的监测手段存在设备运维繁琐、远距离传输难（例如沉降）等问题，运用光栅传感器能够克服传统设备在上述方面的不足。但是，现有技术中采用光纤光栅传感技术对机场跑道进行监测仍存在诸多缺陷，例如监测内容不全面、无法实时对监测数据进行响应等。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统及方法，旨在解决当下智慧机场监测中价值分析偏低、远距离传输困难、缺乏基于物理仿真模型的机理分析模型等问题。
本发明提供一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统，包括数据采集层、数据处理层及功能应用层；其特征在于，
所述数据采集层用于采集并存储所述机场跑道健康态势感知所需的原始数据；
所述数据采集层包括监测仪器设备、数据传输线路、机场塔台数据采集接口、以及数据采集存储介质；
所述原始数据包括所述监测仪器设备采集的监测数据，以及由机场塔台的数据采集接口接入的塔台数据；
所述数据处理层用于对所述原始数据进行处理、按照时间戳进行关联打包存储；处理及打包后，形成结构化数据及非结构化数据；
所述数据处理层还用于依据触发条件进行仿真计算，将仿真计算结果输出至所述功能应用层；
所述功能应用层用于对所述结构化数据进行监控，当监控到有触发实时计算的充分条件时，将计算命令返回给所述数据处理层，并利用所述仿真计算结果对机场跑道的健康状况进行评估，并输出评估结果；
所述功能应用层包括机场跑道总览模块、实时感知模块、以及监测数据查看及评估模块。
进一步地，所述数据处理层包括监测数据处理模块、塔台数据处理模块、以及数字孪生物理内核引擎模块；
所述数字孪生物理内核引擎模块还包括地下水有限元体积法计算代码模块、道面结构状态模块、水膜润滑状态有限元模块、以及飞机起降系统仿真代码模块。
进一步地，所述数字孪生物理内核引擎模块提供运维期的编程接口。
进一步地，所述数字孪生物理内核引擎模块同时部署在本地及远程超算中心。
进一步地，所述触发条件为事先设定的触发条件；或
所述触发条件为：利用AI大模型，基于历史数据设立各维度下的最不利工况组合；所述AI大模型按设定频率提取未来数据，并对各维度的工况组合进行预测，当形成最不利工况组合时，触发实时计算。
进一步地，所述机场跑道总览模块进一步地可分为告警统计处置模块以及跑道切换模块。
本发明提供一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
依据机场实地结构制定机场跑道监测方案，布设监测仪器设备，并采集原始数据；其中，所述原始数据包括所述监测仪器设备采集的监测数据，以及由机场塔台的数据采集接口接入的塔台数据；
所述原始数据进行处理，按照时间戳以一定频率进行打包；处理及打包后，形成结构化数据及非结构化数据；
建立用于仿真计算的数字孪生物理计算模型；
对所述结构化数据进行监控，当监控到有触发实时计算的充分条件时，利用所述数字孪生物理计算模型计算，并获得仿真计算结果；
基于所述仿真计算结果，对机场跑道的健康状况进行评估，并输出评估结果。
进一步地，所述触发条件为事先设定的触发条件；或
所述触发条件为：利用AI大模型，基于历史数据设立各维度下的最不利工况组合；所述AI大模型按设定频率提取未来数据，并对各维度的工况组合进行预测，当形成最不利工况组合时，触发实时计算。
进一步地，所述数字孪生物理计算模型包括地下水有限元体积法模型、道面结构状态模型、水膜润滑状态模型、以及飞机起降系统仿真模型。
采用本发明所述的系统及方法，能够降低机场跑道监测的总成本，克服现有技术中存在的不足，满足对机场跑道全方位多维度感知。具体而言：
本发明采用埋入式光纤光栅技术，在克服传统监测远距离传输问题的同时，提高建设仪器设备的整体可靠性。
集成了机场跑道水文地质安全状态、机场跑道安全状态、机场跑道环境起降适应性三大监测于一体，功能性价比具有明显提升。
系统内拥有基于数字孪生技术的物理计算引擎，实现对于机场跑道安全的运维方面基于物理仿真引擎的数字孪生的应用，用户通过本发明提供的系统能够更加系统的掌握机场跑道的总体态势。特别地，计算内核采用本地及超算中心两个可选的部署方案，极大增加了机场跑道感知实效性、增加了即时响应和快速分析能力。
系统架构简单高效，数据采集层形成含有时间戳的数据包，监控线程按照提前设定的响应条件对数据包监测，一旦发生需要计算的情况启动计算，极大的增加了系统的应变能力及主动感知性，一定程度上实现了数字孪生虚实互动机制。
采用AI 分析历史数据及未来数据，生成计算用的预想数据，并输入数字孪生物理引擎开展计算，且针对计算结果制定预案，依据推演丰富预案库，极大提高了系统的超前感知性。
系统提供灵活的模型编程接口，可在后续应用中不断依据已有的资料（例如新发现的水源点），完善和更改物理计算引擎中的模型。
附图说明
为了更完整地理解本发明，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1为本发明基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统构架示意图；
图2为本发明中实时感知模块的逻辑关系示意图；
图3为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中沉降计平面布置图；
图4为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中湿滑状态监测平面布置图；
图5为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中道面应变应力监测断面图；
图6为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中断面仪器布置图；
图7为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中水位渗压计平面布置图；
图8为本发明实施例一中各仪器监测布点方案中钻孔设置方式示意图。
具体实施方式
为说明清楚本发明的目的、技术细节及有效应用，使之便于本领域普通技术人员理解与实施，下面将结合本发明实施例及附图作进一步的详细阐述。显然，此处描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统，所述系统构架如图1所示，包括数据采集层、数据处理层及功能应用层。
其中，所述数据采集层包括针对监测指标而设置的监测仪器设备、数据传输的线路、机场塔台的数据采集接口、以及数据采集存储介质。
以下详细描述所述数据采集层的设置步骤。
本发明所述的系统呈现的功能效果主要在机场跑道的运营期，但数据采集层涉及的所述监测仪器设备的设置贯穿在机场跑道施工期。其中，所述监测仪器设备安装的时间点极为关键，将影响本发明所述系统最终的实施效果。
步骤S101、依据监测指标并结合机场实地结构制定监测方案。
本发明提供的所述系统的设置目的，是保障飞机起降安全和保障机场跑道区域；为此，本发明所述系统的监测指标（Indicators）包括：机场跑道水文地质安全状态z1、机场跑道安全状态z2、机场跑道环境起降适应性z3三个一级指标。
根据需求分设相关二级指标。
一级指标水文地质z1的二级指标包括但不限于地下水水位z1-1、地层沉降z1-2。
一级指标机场跑道状态z2的二级指标包括但不限于道面结构应变z2-1、跑道基层的不均匀沉降z2-2、道面与基层间的土压力z2-3。
一级指标机场跑道环境起降适应性z3的二级指标包括但不限于跑道面的水膜厚度z3-1、跑道区气候z3-2（包括温度及风向）。
所述监测方案应当至少包括：选择合理的监测指标及监测仪器，设计监测布点图。
所述监测布点图包括仪器布设位置，以及钻孔方案。
其中，所述监测仪器设备依据所述监测指标确定，包括但不限于土压力计、应变计、水膜传感器、雨量和风向计温度监测设备等。
其中，所述钻孔方案包括钻孔平面布置方案、仪器在钻孔内的安装位置，以及信号传输线路。
优选地，所述钻孔方案主要考虑水位渗压计及地层沉降计布设要求。在机场跑道两端至少各布设1个钻孔，在跑道两侧每隔＜1km布设1个钻孔。依据勘察资料，在地下水位可能出现异常变化的区域可加密布设钻孔。钻孔主要用于下放水位渗压计及地层沉降计。
所述水膜传感器安装在跑道两侧的地面路灯处。
上述各监测仪器，包括水位渗压计和地层沉降计、道面结构监测中的应变计等都通过光纤光栅线路传输数据。
在施工时，钻孔完毕后下放所述地层沉降计、所述水位渗压计，并封孔保护；留出上述各仪器的数据接线头，接线头可通过保护套管延伸到周边的绿化带中。其中，所述地层沉降计、所述水位渗压计可以安排在同一个钻孔中。
步骤S102、布设监测仪器。
依据步骤S101中确立的所述监测方案，安装监测仪器；仪器安装完后需采取必要的保护措施。
机场施工可变因素复杂，仪器安装时机把握非常关键，为影响本发明所述系统成功实施的关键因素。
机场跑道区域勘察涉及地基处理，完成平整场地5天后，从施工成本及对工期和质量的角度考量，该时间点为开展钻孔作业的最佳时机。依据步骤S101中钻孔方案开展钻孔作业。
优选地，道面结构监测中土压力计安装应在道面下基层施工完毕后进行。
优选地，应变计安装应在上基层施工完成后浇筑道面混凝土或沥青（情况少）时进行。
优选地，在道面结构施工完成后安装水膜传感器。
优选地，雨量和风向计温度监测设备安装在道面施工完毕后完成安装。
所述监测仪器完成位置安装后需要开展必要测试并保护，每道工序经验收后方可进行下一道工序；特别时期，例如道面基层浇筑期，需考虑人工值守。
具体而言，所述水位渗压计及所述地层沉降计下放后需要进行数据采集测试，成功后再进行封井；所述道面结构应变计、所述土压力计绑定在混凝土钢筋笼上的光纤线路经过解调仪测试后，方可进行道面混凝土浇筑。
步骤S103、搭建仪器原始数据接收、调试及存储平台。
将前面两个步骤布置的所述监测仪器采集的数据分别接入到所述数据采集存储介质中的监测数据采集接口，包括动态光纤光栅采集仪、柜式光纤光栅采集仪、湿滑状态采集分析仪及光栅阵列数据处理单元中，并将以上单元解析的数据集成存储在所述数据采集存储介质指定的服务器中，也即原始数据集成平台中。为保证数据存储的可靠性，服务器镜像数量不少于3台。在此过程中如果发现了异常的数据则需要进行进一步调试解调。
与此同时，利用所述机场塔台的数据采集接口接入塔台数据，和所述监测仪器采集的数据一道存储在所述数据采集存储介质指定的服务器中，构成原始数据。
所述数据处理层包括监测数据处理模块、塔台数据处理模块、以及数字孪生物理内核引擎模块。
其中，所述监测数据处理模块中的所述监测数据、所述塔台数据处理模块中的所述塔台数据来自于所述数据采集层。
其中，所述监测数据处理模块及所述塔台数据处理模块能够将转换后的数据按时间戳做出关联打包存储。
其中，所述数字孪生物理内核引擎模块进一步包括地下水有限元体积法计算代码模块、道面结构状态模块、水膜润滑状态有限元模块、以及飞机起降系统仿真代码模块。
以下详细描述所述数据处理层的设置步骤。
所述数据处理层主要完成对数据打包应用、支撑数据应用层等功能。
所述数据处理层能对监测数据及塔台数据进行处理、完成数据的清洗过滤、特征值的提取及存储入库。所述数据处理层最终形成按照指标处理而形成的数据列表，具体过程为：
步骤S201、所述监测数据处理模块将步骤S103中存储的所述原始数据进行解析、清洗、过滤，提取时段监测数据的特征值，并按时间戳以一定频率打包（＞1min/组）形成数据列表。以上数据构成结构化数据。
优选地，对于仪器采集频率小于数据打包频率的情况，可以以临近时间段采集的数据为代表；对于采集仪器采集频率大于数据打包频率的，以该段时间内特征值（可以是均值）为取值。
步骤S202、所述塔台数据处理模块从预留的接口接收塔台数据，并进行处理后按照时间戳进行打包。
其中，所述塔台数据包括当下备降飞机类型、飞机速度、飞机方位、飞机预计降落时间、飞机的轨迹及影像资料、起降音频资料等；其中飞机类型等固定属性数据可以以方便查阅的方式提前存储（类似如Python中的字典类型数据）。所述塔台数据可以处理成结构化数据及非结构化数据，其中，所述非结构化数据主要包括飞机的轨迹及影像资料、起降音频资料等，用来显示及调用，支持功能应用层与视觉有关的模块；其余数据通过所述塔台数据处理模块处理后同样按照时间戳进行打包，形成结构化数据。
所述监测数据处理模块与所述塔台数据处理模块形成的时间戳数据，构成机场跑道数字孪生本体数据集，根据所述功能应用层必要的时间节点，通过关联相关的时间戳，选择性提取所述机场跑道数字孪生本体数据集中的相关数据，通过所述数字孪生计算内核提供接口输入数据（边界条件、特征参数、荷载）并触发运算，后将计算结果输入到所述功能应用层备用。
所述数据处理层除支持基于所述数字孪生体本体数据集展开的实时计算以外，还支持利用AI手段监控各类时间戳下各维度的不利工况，组成预想的不利工况组合，并结合未来可能的数据（例如未来三天的降雨）形成预想工况的数据集。
进一步地，通过所述数字孪生物理内核引擎模块另一个接口接入数据，可将计算多种结果同步到所述功能应用层，根据计算结果设计各种情况的应急预案（人工设定各类预案并上传），形成预案库供应用端调用。
优选地，考虑到仿真计算模型精确性问题，所述数字孪生物理内核引擎模块提供运维期的编程接口及备份；根据不同时间验证效果，可形成多套数字孪生计算内核，根据所在机场跑道月份的特征择优匹配或替换。采取这样的方式，能够最大程度地提高数字孪生计算结果的准确性，使系统具有可调节自优化的能力。
所述数字孪生物理内核引擎模块用于进行仿真计算，包括几何模型、网格剖分模型、仿真计算求解器、以及云图可视化展示模型等。
为了保证实时计算速度，所述数字孪生物理内核引擎模块同时部署在本地及远程超算中心，根据实时计算要求择机选择计算平台（本地或超算中心）；若选择超算中心计算时，计算结果通过网络相互传送本地服务器；具体而言，计算结果通过网络回传到所述功能应用层的云端服务器。
所述功能应用层包括系统前端界面在内的机场跑道总览、实时感知模块、监测数据查看及评估等模块。所述功能应用层保留进一步拓展的接口。
其中，所述机场跑道总览进一步地可分为告警统计处置以及跑道切换。
以下详细描述所述功能应用层的设置方式。
所述机场跑道总览用于显示机场跑道的总体情况、健康评估结果及安全等级。
具体而言，所述机场跑道总览采用一个GIS窗口，提供机场不同跑道的切换按钮，以及切换后显示的对应机场的设备在线率，风向、温度及健康评估，备降、待降飞机详情（航班号、飞机型号、长和宽）；并可依据选择显示各跑道的健康得分及安全等级。
其中，所述健康得分来自于地层得分、道面得分、起降适应性三大得分组合。所述安全等级可氛围红、绿、黄、红四个等级，四个等级的阈值可以提前设置。
所述实时感知模块具有两种感知模式，其一为基于监测数据进行阈值报警；其二为利用当下实时数据、历史数据及未来数据，基于数字孪生物理计算引擎进行整体物理场感知。
所述实时感知模块的计算过程为：系统设置监控线程，监控线程监控实时产生的、按一定频率打包形成的、含有时间戳的监测数据（监控线程和数据打包并行），当所述监控线程从所述监测数据中监控到有触发实时计算的充分条件（ifyes）后，系统触发计算；所述计算主要包括基于当下数据开展实时计算，以及基于历史数据开展AI提取历史数据及未来数据所形成的不利工况计算，并将计算结果通过系统实时感知模块呈现给用户。
其中，所述历史数据可以来源于所述监测数据，或者其他相关历史数据。
进一步地，所述实时感知模块在触发实时计算的充分条件（ifyes）时能够为用户提供编程接口。
参见图2，图2中以是否发生飞机起降活动为触发实时计算的充分条件（ifyes）为例对所述实时感知模块的逻辑关系进行了说明。
依据实际运营需求，本发明的所述系统应定期更新维护。重点关注的两个方面是系统硬件（主要地上部分），及数字孪生物理内核引擎模块中的各计算模型。
与本发明所述感知系统相对应的，本发明提供一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知方法，具体包括以下步骤：
步骤S100、依据机场实地结构制定机场跑道监测方案，布设监测仪器设备，并采集原始数据；其中，所述原始数据包括所述监测仪器设备采集的监测数据，以及由机场塔台的数据采集接口接入的塔台数据。
具体而言，包括步骤：
步骤S101、依据监测指标并结合机场实地结构制定监测方案。
本发明提供的所述方法的目的，是保障飞机起降安全和保障机场跑道区域；为此，所述监测指标（Indicators）包括：机场跑道水文地质安全状态z1、机场跑道安全状态z2、机场跑道环境起降适应性z3三个一级指标。
根据需求分设相关二级指标。
一级指标水文地质z1的二级指标包括但不限于地下水水位z1-1、地层沉降z1-2。
一级指标机场跑道状态z2的二级指标包括但不限于道面结构应变z2-1、跑道基层的不均匀沉降z2-2、道面与基层间的土压力z2-3。
一级指标机场跑道环境起降适应性z3的二级指标包括但不限于跑道面的水膜厚度z3-1、跑道区气候z3-2（包括温度及风向）。
所述监测方案应当至少包括：选择合理的监测指标及监测仪器，设计监测布点图。
所述监测布点图包括仪器布设位置，以及钻孔方案。
其中，所述监测仪器设备依据所述监测指标确定，包括但不限于土压力计、应变计、水膜传感器、雨量和风向计温度监测设备等。
其中，所述钻孔方案包括钻孔平面布置方案、仪器在钻孔内的安装位置，以及信号传输线路。
优选地，所述钻孔方案主要考虑水位渗压计及地层沉降计布设要求。在机场跑道两端至少各布设1个钻孔，在跑道两侧每隔＜1km布设1个钻孔。依据勘察资料，在地下水位可能出现异常变化的区域可加密布设钻孔。钻孔主要用于下放水位渗压计及地层沉降计。
所述水膜传感器安装在跑道两侧的地面路灯处。
上述各监测仪器，包括水位渗压计和地层沉降计、道面结构监测中的应变计等都通过光纤光栅线路传输数据。
在施工时，钻孔完毕后下放所述地层沉降计、所述水位渗压计，并封孔保护；留出上述各仪器的数据接线头，接线头可通过保护套管延伸到周边的绿化带中。其中，所述地层沉降计、所述水位渗压计可以安排在同一个钻孔中。
步骤S102、布设监测仪器。
依据步骤S101中确立的所述监测方案，安装监测仪器；仪器安装完后需采取必要的保护措施。
机场施工可变因素复杂，仪器安装时机把握非常关键，为影响本发明所述系统成功实施的关键因素。
机场跑道区域勘察涉及地基处理，完成平整场地5天后，从施工成本及对工期和质量的角度考量，该时间点为开展钻孔作业的最佳时机。依据步骤S101中钻孔方案开展钻孔作业。
优选地，道面结构监测中土压力计安装应在道面下基层施工完毕后进行。
优选地，应变计安装应在上基层施工完成后浇筑道面混凝土或沥青（情况少）时进行。
优选地，在道面结构施工完成后安装水膜传感器。
优选地，雨量和风向计温度监测设备安装在道面施工完毕后完成安装。
所述监测仪器完成位置安装后需要开展必要测试并保护，每道工序经验收后方可进行下一道工序；特别时期，例如道面基层浇筑期，需考虑人工值守。
具体而言，所述水位渗压计及所述地层沉降计下放后需要进行数据采集测试，成功后再进行封井；所述道面结构应变计、所述土压力计绑定在混凝土钢筋笼上的光纤线路经过解调仪测试后，方可进行道面混凝土浇筑。
步骤S103、搭建仪器原始数据接收、调试及存储平台，采集原始数据。
将依据步骤S101、S102布置的所述监测仪器采集的数据分别接入到所述数据采集存储介质中的监测数据采集接口，包括动态光纤光栅采集仪、柜式光纤光栅采集仪、湿滑状态采集分析仪及光栅阵列数据处理单元中，并将以上单元解析的数据集成存储在所述数据采集存储介质指定的服务器中，也即原始数据集成平台中。为保证数据存储的可靠性，服务器镜像数量不少于3台。在此过程中如果发现了异常的数据则需要进行进一步调试解调。
与此同时，利用所述机场塔台的数据采集接口接入塔台数据，和所述监测仪器采集的数据一道存储在所述数据采集存储介质指定的服务器中，构成原始数据。
步骤S200、对步骤S100中的所述原始数据进行处理，按照时间戳以一定频率进行打包，形成结构化数据及非结构化数据。
具体而言，对步骤S100中采集的所述监测数据及所述塔台数据进行处理、完成数据的清洗过滤、特征值的提取及存储入库，最终形成与所述监测指标相对应的、满足所述监测指标处理要求的数据列表。具体过程为：
步骤S201、对所述监测数据进行解析、清洗、过滤，提取时段监测数据的特征值，并按时间戳以一定频率打包（＞1min/组）形成数据列表。以上数据构成结构化数据。
优选地，对于仪器采集频率小于数据打包频率的情况，可以以临近时间段采集的数据为代表；对于采集仪器采集频率远大于数据打包频率的，以该段时间内特征值（可以是均值）为取值。
步骤S202、所述塔台数据处理模块从预留的接口接收塔台数据，并进行处理后按照时间戳进行打包。
其中，所述塔台数据包括当下备降飞机类型、飞机速度、飞机方位、飞机预计降落时间、飞机的轨迹及影像资料、起降音频资料等；其中飞机类型等固定属性数据可以以方便查阅的方式提前存储（类似如Python中的字典类型数据）。所述塔台数据可以处理成结构化数据及非结构化数据，其中，所述非结构化数据主要包括飞机的轨迹及影像资料、起降音频资料等，用来显示及调用，支持功能应用层与视觉有关的模块；其余数据通过所述塔台数据处理模块处理后同样按照时间戳进行打包，形成结构化数据。
步骤S300、建立用于仿真计算的数字孪生物理计算模型。
所述数字孪生物理计算模型包括几何模型、网格剖分模型、仿真计算求解器、以及云图可视化展示模型，用以满足各类仿真计算需求。
并且，依据机场跑道监测的需求，所述数字孪生物理计算模型具体的可包括地下水有限元体积法计算代码模块、道面结构状态模块、水膜润滑状态有限元模块、以及飞机起降系统仿真代码模块。
步骤S400、对步骤S200中的所述结构化数据进行监控，当监控到有触发实时计算的充分条件（ifyes）时，利用步骤S300中建立的所述数字孪生物理计算模型计算，并获得仿真计算结果。
其中，所述触发实时计算的充分条件（ifyes）可包括两种情况：
基于事先设定的触发条件。例如，可将飞机起降活动为触发实时计算的充分条件；飞机发生起降活动时，基于当下时刻的、所述步骤S200中的所述结构化数据，利用所述数字孪生物理计算模型计算，获得针对所述监测指标的相关数据计算结果。
在满足所述事先设定的触发条件时，通过关联相关的时间戳，选择性提取结构化数据等相关数据，包括边界条件、特征参数、荷载等，并利用所述数字孪生物理计算模型进行计算。
（2）利用AI大模型，基于历史数据设立各维度下的最不利工况组合；AI大模型按设定频率提取未来数据，并对各维度的工况组合进行预测，当形成最不利工况组合时，触发实时计算。
建立AI大模型，利用所述AI大模型基于历史数据，形成针对各种监测指标的最不利工况组合。利用所述AI大模型，监控各时间戳下的实时监测数据，并结合未来可能的数据（例如未来三天的降雨）形成预想工况；当所述预想工况符合最不利工况组合时，将所述预想工况输入所述数字孪生物理计算模型计算，获得针对所述监测指标的相关数据计算结果。
其中，所述历史数据可以来源于所述监测数据，或者其他相关历史数据；所述历史数据会随着监测数据的采集而不断增加。
所述各维度依据所述监测指标确定，例如可包括：机场跑道水文地质安全状态z1、机场跑道安全状态z2、机场跑道环境起降适应性z3等，并可包含更加细化的维度。
步骤S500、基于步骤S400获得的所述仿真计算结果，对机场跑道的健康状况进行评估，并输出评估结果。
为更好地理解与说明本发明所述的系统，便于顺利实施本发明所述系统的各项技术细节及要点，以下提供实际工程实施例。需要说明的是，该实施例不构成对本发明所述系统保护范围的限定。
实施例
某机场位于东南沿海填海造陆区，区域地质条件复杂，地下水容易受到潮汐及降雨影响，填海造陆跑道区域的地基存在不均匀沉降的可能。机场分布有南北各一条跑道，跑道长度3800m，宽度45m。经过分析，上述基本情况符合使用本发明所述系统解决机场监测问题的基本条件。
依据本发明所述的系统，具体实施步骤如下：
步骤S01、制定监测方案。
依据监测方案确定监测指标及仪器如下表（北1跑道）：
确立各仪器监测布点方案如图3所示。
其中，图3为沉降计平面布置图。如图，布设26个沉降计。
图4为湿滑状态监测平面布置图。布设6道湿滑状态监测断面，每个断面两侧布设水膜传感器，一共16个。
图5为道面应变应力监测断面图。共6个断面。
如图6所示，每个断面布设24个动态应变计，8个温度计，4个静态应变计，16个土压力盒。该跑道累计布设。累计布设144个动态应变计，48个温度计，24个静态应变计，96个图压力盒。
图7为水位渗压计平面布置图。布设7个钻孔，下放所述水位渗压计。所述钻孔的设置方式如图8所示。
步骤S02、布设监测仪器。
跑道区域整平场地5天后，开启钻孔作业，下放水位渗压计及沉降计到预定位置并且固定，用PVC管将接线头引出到旁边的绿化带上，做好标记及保护。
道面结构监测中土压力计安装应在道面下基层施工完毕后，上基层施工完毕后在进行道面施工时，安装多点沉降计及应力应变计。道面结构施工完成后进行水膜传感器的安装，水膜传感器安装在跑道落地灯带处。最后进行降雨量监测仪及风向风速度仪器监测仪器的安装。以上仪器全部安装完毕后需要做好相关的保护措施。
步骤S03、搭建仪器原始数据接收、调试及存储平台。
将前面两个步骤布置的仪器采集的数据分别接入到动态光纤光栅采集仪、柜式光纤光栅采集仪、湿滑状态采集分析仪、光纤振动采集仪及光栅阵列数据处理单元中。并将以上单元解析的数据集成存储在指定的服务器中（服务器镜像数量不少于3台）。在本实施例中，根据需求分析确立存储平台的配置如下：
主服务器：选用具有8处理器核心、大容量内存（不小于128GB）和高可用性功能的服务器。
存储节点：选择配置SSD，＞16GB内存，支持RAID等。
硬盘阵列：戴尔EMC Unity。
交换机：惠普Aruba系列。
网络适配器：英特尔、博通等，支持高速网络连接。
服务器冗余：热备份服务器戴尔PowerEdge R720xd等。
硬盘阵列冗余：RAID控制器、热备份硬盘。
磁带库：IBM TS2900，用于离线备份。
步骤S04、构建数据处理层。
数据处理层cl主要完成对数据打包应用，支撑数据应用层gy等功能。数据处理层cl包括监测数据处理模块、塔台数据处理模块、数字孪生物理内核引擎模块（包括地下水有限元体积法计算代码模块、道面水膜计算有限元代码模块、飞机起降系统仿真代码模块）。
步骤S05、构建功能应用层。
总览提供机场不同跑道的切换按钮，以及切换后显示的对应机场的设备在线率，风向、温度及健康评估，备降、待降飞机详情（航班号、飞机型号、长和宽），点击健康评估后将出来各跑道的健康得分及安全等级（红、绿、黄、红四个等级，四个等级的阈值可以提前设置），健康得分来自于地层得分、道面得分、起降适应性三大得分组合。
实时感知模块利用当下实时数据、历史数据及未来数据，基于数字孪生物理计算引擎的整体物理场感知。包括地下水计算感知、地面湿滑状态计算感知、地层沉降感知。
监测历史数据查看勾选监测设备，可以查看该设备的历史监测数据并能导出。
步骤S06、定期优化及运维。
经过运行分析发现该机场东北方向新发现一个新的水源补给点，可更新地下水计算模型及边界条件。
Claims (7)
1.一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知系统，包括数据采集层、数据处理层及功能应用层；其特征在于，
所述系统的监测指标包括：机场跑道水文地质安全状态、机场跑道安全状态、以及机场跑道环境起降适应性三个一级指标；所述机场跑道水文地质安全状态一级指标的二级指标包括地下水水位、以及地层沉降；所述机场跑道安全状态一级指标的二级指标包括道面结构应变、跑道基层的不均匀沉降、以及道面与基层间的土压力；所述机场跑道环境起降适应性一级指标的二级指标包括跑道面的水膜厚度、以及跑道区气候；
所述数据采集层用于采集并存储所述机场跑道健康态势感知所需的原始数据；
所述数据采集层包括监测仪器设备、数据传输线路、机场塔台数据采集接口、以及数据采集存储介质；
所述原始数据包括所述监测仪器设备采集的监测数据，以及由机场塔台的数据采集接口接入的塔台数据；
所述数据处理层用于对所述原始数据进行处理、按照时间戳进行关联打包存储；处理及打包后，形成结构化数据及非结构化数据；
所述数据处理层还用于依据触发条件进行仿真计算，将仿真计算结果输出至所述功能应用层；
所述数据处理层包括监测数据处理模块、塔台数据处理模块、以及数字孪生物理内核引擎模块；所述数字孪生物理内核引擎模块用于进行仿真计算，包括几何模型、网格剖分模型、仿真计算求解器、以及云图可视化展示模型；所述数字孪生物理内核引擎模块还包括地下水有限元体积法计算代码模块、道面结构状态模块、水膜润滑状态有限元模块、以及飞机起降系统仿真代码模块；
所述功能应用层用于对所述结构化数据进行监控，当监控到有触发实时计算的充分条件时，将计算命令返回给所述数据处理层，并利用所述仿真计算结果对机场跑道的健康状况进行评估，并输出评估结果；
所述功能应用层包括机场跑道总览模块、实时感知模块、以及监测数据查看及评估模块。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述数字孪生物理内核引擎模块提供运维期的编程接口。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述数字孪生物理内核引擎模块同时部署在本地及远程超算中心。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述触发条件为事先设定的触发条件；或
所述触发条件为：利用AI大模型，基于历史数据设立各维度下的最不利工况组合；所述AI大模型按设定频率提取未来数据，并对各维度的工况组合进行预测，当形成最不利工况组合时，触发实时计算。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述机场跑道总览模块进一步地可分为告警统计处置模块以及跑道切换模块。
6.一种基于数字孪生技术的机场跑道健康态势感知方法，其特征在于，
所述健康态势感知的监测指标包括：机场跑道水文地质安全状态、机场跑道安全状态、以及机场跑道环境起降适应性三个一级指标；所述机场跑道水文地质安全状态一级指标的二级指标包括地下水水位、以及地层沉降；所述机场跑道安全状态一级指标的二级指标包括道面结构应变、跑道基层的不均匀沉降、以及道面与基层间的土压力；所述机场跑道环境起降适应性一级指标的二级指标包括跑道面的水膜厚度、以及跑道区气候；
所述方法包括以下步骤：
依据机场实地结构制定机场跑道监测方案，布设监测仪器设备，并采集原始数据；其中，所述原始数据包括所述监测仪器设备采集的监测数据，以及由机场塔台的数据采集接口接入的塔台数据；
在数据处理层对所述原始数据进行处理，按照时间戳以一定频率进行打包；处理及打包后，形成结构化数据及非结构化数据；
建立用于仿真计算的数字孪生物理计算模型；
所述数据处理层包括监测数据处理模块、塔台数据处理模块、以及数字孪生物理内核引擎模块；所述数字孪生物理内核引擎模块用于进行仿真计算，包括几何模型、网格剖分模型、仿真计算求解器、以及云图可视化展示模型；
所述数字孪生物理计算模型包括地下水有限元体积法模型、道面结构状态模型、水膜润滑状态模型、以及飞机起降系统仿真模型；
对所述结构化数据进行监控，当监控到有触发实时计算的充分条件时，利用所述数字孪生物理计算模型计算，并获得仿真计算结果；
基于所述仿真计算结果，对机场跑道的健康状况进行评估，并输出评估结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述触发条件为事先设定的触发条件；或
所述触发条件为：利用AI大模型，基于历史数据设立各维度下的最不利工况组合；所述AI大模型按设定频率提取未来数据，并对各维度的工况组合进行预测，当形成最不利工况组合时，触发实时计算。
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