基于数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理模式创新研究 ​

摘要：在数字化时代不断发展的过程中，大型工程项目的规模呈现出日益庞大的趋势，其系统也变得变得日益复杂起来，传统的全生命周期管理模式在信息整合、实时监控以及精准决策等方面遭遇到了诸多挑战，数字孪生技术作为一种新兴的数字化手段，有对物理实体进行实时映射以及模拟的能力，为解决上述这些问题开拓了新的思路。通过创建与物理实体高度相似的虚拟模型，可实现对工程项目全生命周期的精细化管理，本文旨在探讨基于数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理模式的创新方法，希望可为提升工程项目管理的效率和质量给予理论支持以及实践参考。

关键词：数字孪生技术；大型工程项目；生命周期；管理模式

在当今全球基础设施建设持续稳步推进的大环境下，像桥梁、高铁、水利枢纽这类大型工程项目不断大量涌现出来，它们的规模以及复杂度已然达到了以往从未有过的程度，传统的工程项目管理方式，在遭遇多参与方协同、海量数据处理、实时动态监控等诸多难题的时候，渐渐显现出效率不高、信息传递不通畅等问题。数字孪生技术依靠其对物理对象开展数字化映射以及实时模拟的能力，正在对工程项目管理的格局产生深刻的改变，文章将详细分析基于数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理模式的创新所在，希望可为行业的数字化转型以及管理升级提供一定的帮助。

一、数字孪生技术概述

数字孪生技术作为一种融合了多领域知识的前沿性技术，借助对物理实体展开多维度数据采集，并运用建模、仿真等一系列技术手段，在虚拟空间中构建出与物理实体极为相似的数字化模型，这个模型可实时反映物理实体的状态以及行为，并且可依据历史数据和实时信息实施预测以及优化。在工业制造领域，它可以模拟设备的运行状态，提前察觉故障隐患，在城市规划方面，可构建虚拟城市模型，辅助进行决策，其关键之处在于数据交互以及动态映射，实现虚拟与现实的深度融合，为各个行业的创新发展提供了新的可能性。

二、基于数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理的意义

1.提高管理决策的精准性和科学性

在大型工程项目全生命周期管理中，数字孪生技术可对项目各个阶段所产生的数量众多的数据展开集成和分析工作，通过构建精确的虚拟模型全面地反映出项目的实际状态，为管理者提供直观且详细的信息，在规划设计阶段它可以模拟不同方案实施之后的效果，评估其中潜在的风险，在施工阶段根据实时数据反馈对施工计划做出调整，在运营阶段分析设备运行数据以此预测故障[1]。管理者根据准确的数据作为支撑可以做出更加契合实际情形的决策，防止因为信息不足或者不准确而造成决策失误。

2.增强项目各参与方的协同能力和沟通效率

大型工程项目涉及的参与方数量众多，导致信息沟通以及协同工作面临较大难度，数字孪生技术构建起一个统一的信息共享平台，各个参与方可在虚拟环境里实时获取与项目相关的信息，像设计方、施工方、监理方等可以依据同一数字模型展开交流协作，打破信息壁垒。例如在设计变更的情况下，各方可迅速知晓变更内容以及所产生的影响，及时对工作安排作出调整。在施工过程中，施工进度、质量问题等信息可及时反馈给相关方，可快速解决问题，这种高效的协同与沟通机制，降低了信息传递过程中的误差和延误，提升了项目整体的推进效率。

三、大型工程项目全生命周期管理的现状

1.信息流通存在障碍

在大型工程项目的整个生命周期中，从开始的规划设计一直到最后的运营维护，各个阶段都会产生数量众多的信息数据，可是因为每个阶段参与的主体不一样，所使用的软件工具以及数据标准也存在差别，这就导致信息没办法顺利地流通与共享，就好比规划设计阶段得出的成果数据传递到施工阶段时，有可能因为格式不兼容等问题而没办法被准确理解并应用[2]。不同部门之间的信息沟通并不顺畅，信息传递存在延迟以及失真的情况，使得项目各个阶段之间难以达成无缝对接，对项目管理的效率与质量造成了影响。

2.各阶段协同管理能力不足

大型工程项目的全生命周期包含多个阶段，每个阶段有着不同的目标与任务，这导致协同管理面临挑战，在实际管理工作中，各阶段一般更关注自身目标的达成，缺少对项目整体的全面考量，规划设计阶段没有充分顾及施工的可行性以及运营维护的便捷程度，施工阶段为了追赶进度可能会忽略对后续运营产生的影响[3]。而且因为欠缺有效的协同机制，各参与方在碰到问题时很难迅速达成一致，协调解决问题的效率不高，无法凝聚管理合力，对项目全生命周期管理目标的实现造成了限制。

四、基于数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理模式创新策略

1.搭建一体化数字孪生管理平台

构建一体化数字孪生管理平台需整合多方面来源的数据，达成项目全生命周期的数据融合，大型工程项目在规划、设计、施工以及运营等不同阶段会产生各类数据，像地理信息数据、工程图纸数据、施工进度数据、设备运行数据等，唯有把这些多方面来源的数据给予有效整合，才可构建出准确且全面的数字孪生模型[4]。比如在建造一座大型跨海大桥时，在规划阶段，利用卫星遥感以及地理信息系统即GIS获取桥梁所在海域的地形地貌、气象水文等地理信息数据；在设计阶段，把桥梁的CAD图纸数据、结构计算数据等纳入平台；施工阶段，利用安装在施工现场的各类传感器，实时采集施工进度、材料使用、设备状态等数据；运营阶段，收集桥梁的健康监测数据、交通流量数据等。将这些不同阶段、不同类型的数据进行格式转换与清洗后，统一存储在管理平台的数据库里，实现数据的无缝融合。

一体化数字孪生管理平台需要打造直观且友好的可视化界面，以此提升项目管理的直观性以及便捷性，可视化界面可把复杂的数据和信息借助图形、图表、动画等形式呈现出来，让管理者可更迅速、精准地知晓项目的实际状况[5]。例如在管理一个大型城市轨道交通工程项目期间，在平台的可视化界面里以三维模型的形式呈现整个轨道交通线路的布局，涉及车站、隧道、轨道等设施。通过点击不同的设施查看其详细信息，像车站的设计参数、设备配置情况，隧道的施工进度、地质条件等。通过动态图表实时展示项目的关键指标，如工程进度的完成百分比、成本的使用情况、质量检测的合格率等，还可依靠动画模拟列车的运行过程，直观地呈现运营调度情况，这样管理者就能更高效地开展项目管理与决策，及时察觉并解决问题。

2.强化人才培养与技术研发

在大型工程项目中，加强人才培养与技术研发，开展有针对性的人才培训是重点，数字孪生技术囊括多学科知识像计算机科学、工程学、数学等，项目团队成员大多时候缺少全面的专业知识，要跟根据不同岗位需求，制定个性化培训方案[6]。比如对于工程项目的设计人员，应着重培训数字孪生建模技术、数据可视化等方面知识，让其能借助数字孪生技术优化设计方案，可邀请行业内专家学者举办专题讲座，系统讲述数字孪生技术的原理和应用案例，同时安排设计人员参与实际的数字孪生项目实践，在实践中学习掌握相关技术。对于施工人员，重点培训如何在施工过程中采集和上传数据，以及怎样利用数字孪生模型指导施工操作，凭借设置实操课程和模拟演练，让施工人员熟悉数字孪生技术在施工中的应用流程。

产学研合作是推动数字孪生技术于大型工程项目里进行研发以及应用的有效办法，高校和科研机构有先进的科研设备，且拥有丰富的理论知识，企业则有着实际工程项目的应用场景以及实践经验，双方开展合作可优势互补，一同突破数字孪生技术在工程项目中的应用瓶颈。例如，在建设大型水利枢纽工程时，企业与相关高校的科研团队展开合作，针对水利工程中数字孪生模型的高精度实时模拟与预测问题着手研究，高校科研团队凭借其在数学建模以及算法优化方面的优势，研发新的模型和算法，企业提供水利工程的实际数据以及现场测试环境，对研发成果给予验证和改进。双方定期举办研讨会，交流研究进展与遇到的问题，共同探讨解决办法，这样可以持续推动数字孪生技术在水利工程领域的创新及应用。

3.建立全生命周期协同机制

构建全生命周期协同机制，首要之事便是明确各参与方的职责与权利，鉴于工程项目涉及业主、设计单位、施工单位、监理单位、运营维护单位等诸多主体，要是职责不明晰，就很容易致使协同陷入混乱[7]。例如，在建造一座大型综合商业体时，在项目启动之前业主应当组织各方召开协调会议，通过签订详尽的合同与协议，明确各方在项目不同阶段的具体任务，设计单位负责依照业主需求以及相关规范开展方案设计，并且为施工单位给予详细的技术交底，施工单位需严格依据设计图纸和施工标准进行施工，保证工程质量与进度，还要及时向监理单位汇报施工状况，监理单位负责对施工过程实施全面监督，保证施工符合规范以及设计要求，运营维护单位则提前介入，从运营层面提出对于设施设备选型、布局等建议，并且在项目交付之后承担起维护管理职责。

搭建一个能实现信息实时共享的平台，以此推动各阶段达成有效的沟通，大型工程项目全生命周期各个阶段会产生数量众多的信息，要是这些信息无法及时进行共享，那么协同效率将会受到严重的影响。比如在建设一条城市地铁线路时，团队要构建一个统一的信息平台，把规划阶段的线路走向、站点布局等信息，设计阶段的工程图纸、技术参数等信息，施工阶段的进度报告、质量检测数据以及运营阶段的设备运行状态、客流量等信息统统整合到这个平台上。各方依据权限可随时对相关信息进行访问以及更新，当施工单位在施工期间发现地质条件和前期勘察不一致时，可以马上把这种情况上传到平台，设计单位可及时获取该信息并对设计方案作出调整，监理单位也可实时监督变更的过程，运营单位可依据施工阶段的信息提前做好运营筹备工作。

4.完善风险预警与应对体系

在运用数字孪生技术的大型工程项目全生命周期管理中，要完善风险预警与应对体系，就需要构建多维度的风险监测指标体系，大型工程项目面临着像技术风险、安全风险、进度风险、成本风险等多种风险，单一指标没办法全面反映项目的风险状况[8]。比如在建造一座超高层摩天大楼时，针对技术风险，能设置结构设计合理性指标、新技术应用成熟度指标等；对于安全风险，设置施工设备安全系数指标、工人安全培训合格率指标等；在进度风险方面，设定关键节点按时完成率指标、实际进度与计划进度偏差率指标，成本风险则设置预算执行偏差率指标、变更费用占比指标等。根据实时采集这些多维度指标数据，再输入到数字孪生模型中，运用数据分析算法对风险展开评估和预警，当某个指标超过预设阈值时，系统会自动发出警报，提醒管理人员及时留意并采取措施。

要制定动态化的风险应对预案，以此来提升应急处理能力，工程项目在其全生命周期里持续变化，风险状况也会跟着改变，风险应对预案不能一直保持不变。以建设一个大型水利灌溉工程来说，在项目规划阶段，团队要对可能遭遇的洪水、干旱等自然灾害以及施工过程中的技术难题制定初步的风险应对预案，随着项目不断推进，按照实时监测到的风险信息以及项目实际进展状况展开动态调整。在施工过程中要是发现某段渠道地基土质和勘察报告不一样，这可能会让渠道渗漏风险增加，这时马上对原有的防渗处理预案进行修改，添加更有效的防渗措施。当工程进入运营阶段，团队要根据设备运行数据和周边环境变化，完善针对设备故障、水质污染等风险的应对预案。

数字孪生技术给大型工程项目全生命周期管带来了全新的契机以及模式变革，其可有效地整合项目各个阶段的数据，实现信息共享以及高效协同，让决策的科学性与精准性得以提升，通过构建虚拟模型来模拟真实场景，可以提前对风险发出预警并且制定应对策略，提高项目的抗风险能力。在实际应用过程中，虽然面临着技术难题、人才短缺等挑战，不过随着技术的发展以及应用的深入，数字孪生技术必定会在大型工程项目管理里发挥出更大的作用，未来需要持续进行探索创新，强化技术研发以及人才培养，推动数字孪生技术在工程领域广泛应用。

参考文献：

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[3]严春燕潘春茹江卓丽.基于数字孪生技术的乐安河流域"四预"能力建设研究[J].科技创新与应用,2024,14(30):91-94.

[4]姜震宇,田菁,郭殷奇,等.数字孪生技术在水利设备全生命周期管理中的应用[J].设备管理与维修,2023(17):154-155.

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[8]邢立军.基于数字孪生的地铁工程施工管理研究[J].智能城市,2024,10(5):81-83.