....... 7 （一）工业互联网平台七大核心技术交织融合 ............. 7 （二）平台架构，PaaS 以其开放灵活特性成为主流选择 .... 11 （三）应用创新，工业机理与数据科学走向融合 .......... 13 （四）功能下沉，边缘与云端协同成为平台重要发展方向 .. 15 （五）开发框架，微服务等新型架构大幅降低开发难度与创新 成本 ....... 数据向云端平 台的集成。 第二层是平台，基于通用 PaaS 叠加大数据处理、工业数据 分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。 一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助 制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技 术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件 库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和 5 网平台的四大特征。一是泛在连接，具备对设备、软件、人员等 各类生产要素数据的全面采集能力。二是云化服务，实现基于云 计算架构的海量数据存储、管理和计算。三是知识积累，能够提 供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累 和复用。四是应用创新，能够调用平台功能及资源，提供开放的 工业 APP 开发环境，实现工业 APP 创新应用。 （三）工业互联网平台核心作用

全面融入北控水务在运营管理上的成熟理念和丰富经验，利用人工智能和大数据、 云平台等先进技术，配套建设、应用集智能感知、智能预警、智能调度、智能处 置和智能服务等智慧化功能于一体智慧水务运管系统；通过将水务机理模型和大 数据科学相结合，深入发掘海量工业数据，揭示传统技术方式难以展现的关联关 系，提升整体数据分析能力，为有效处理复杂运管问题提供新的手段，实现水厂 智能预测和决策支持、工艺优化、精确控制、无人值守等功能提供平台支撑。 层之上叠加工业模型、数据管理、大数据处理、 工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。工 业 PaaS 层主要有以下三个功能：一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工 业机理结合，帮助水务企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是 将大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、 模型化，封装成为微服务组件，可重复使用；三是构建应用开发环境，借助微 生产数据质量判别统计分析 （3）基于平台，整合数据、模型、工具，开发实现污水厂数字双胞胎 作为北控水务集团卓越运行“智慧大脑”的核心模块，数字双胞胎其实质 是通过 BECloudTM 将水厂实时数据、静态数据与机理模型、BIM 模型进行整合 开发，实现物理资产及其运营状态的数字全方位透彻可感知的呈现。结合水厂 业务和大数据分析技术，通过建模和数据挖掘，将水厂的数据分析、水质预 测、生化分析、控制参数优化

建已建设微藻固碳科技项目 地质利用与封存： CO₂强化驱油和海底咸水 层地质封存技术较为成熟 零碳园区运行调度 园区运行调度需考虑多种因素的协同优化，实现零碳目标与经济效益的平衡 14 / 18 减碳设备运行机理 灵活运行的碳捕集电厂(FCCPP)：具有下 调峰能力，但上旋备用不足 电转气技术(P2G)：可在可再生能源高峰期 将多余电量转化为甲烷 两阶段P2G模型：直接利用氢气燃烧供电供 热，提高减排潜力 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机 理，在保证经济发展和践行"双碳"的前提下，实现科学发展、绿色发 展与可持续发展的平衡 这是突破零碳园区形态模式、路径优化和关键技术需解决的首要问题 2 多能流-碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流-碳平衡 机制与全生命周期碳循环机理，研究多主体联合和多环节融合形态下 转化为经济效益 激励机制：设计有效的碳减排激励政策，提高各方参与积极性 总结与思考 未来研究思考 科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 多主体联合和多环节融合形态下园区多能流-碳平衡机制与全生命周 期碳循环机理 技术问题 多时空碳排放流建模方法与计量工具 零碳园区分层控制架构体系 面向"双碳"目标的多市场耦合机制 政策视角 广义需求侧响应的集成技术研究

实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实 ............................................32 （二） 机理模型与数据驱动模型............................................................................38 1、 机理模型应用................................................ 数据驱动模型应用..................................................................................... 49 3、 机理模型与数据驱动模型的协同应用........................................................ 54 （三） 超大体量数据处理与实时渲染.......

检测、石墨烯 CVD 检测等领域发挥越来越 重要的作用，成为推动工业精密检测和科学研究的重要工具。 （8）基于混合建模的数字孪生系统 基于混合建模的数字孪生系统是指结合数据驱动和物理机理的建模，充分发挥机理仿真的可解释性和 泛化能力以及数据驱动模型的灵活性和可学习性，创建一个与物理实体或系统相映射的数字化镜像。这种 系统能够实时更新，反映物理实体的全生命周期过程，并支持物理对象生命周期各项活动的决策。 ，结合知识图谱和 AI 算法，实现数据与物理机理之间的语义关联；② 嵌入物理机理的生成式模型增强——研究融合物理对象运 行机理的 AI 算法，通过生成符合真实物理信息的数据填补数据缺口，提升数字孪生系统的泛化能力和模 拟质量；③ 跨模态、尺度模型融合技术——整合多要素、多维度、多领域机理生成数据及 AI 生成数据， 融合微观和宏观的多方面机理模型，打造复杂系统级数字孪生体，推动数字孪生体由静态描述向动态分析 静态描述向动态分析 演进；④ 模型修正技术——基于实际运行数据持续修正模型参数，涵盖数据模型实时修正、机理模型实时 修正技术，确保数字孪生模型的精度和迭代优化。 从大方向上看，以下几个方面有待进一步探索：① 自主式智能——数字孪生体可以通过孪生体间的 连接主动从相关孪生节点获取有价值信息，以进行智能决策，而无须通知其物理实体；② 集成化与协同 化——数字孪生系统将从单一领域向多领域集成方

业财一体化能力 数联能力 数据治理 数据集数量 主数据管理能力 数据管理成熟度评价 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 机理模型/数据模型数量 高级数据分析（机器学习、神经网络等）比例 智联能力 智能决策 领域知识图谱数量 智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效 技术管理绩效 数联能力 数据治理 高质量数据集数量 主数据管理能力 数据质量 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 智联能力 数据开发 机理模型/数据模型数量 高级统计分析比例 预测分析比例 机器学习(深度学习)比例 智能决策 领域知识图谱数量 工业智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 智联能力 数据开发 进出用能单位/进出主要次级用能单位/ 主要用能单位在线数据分析能力 机理模型/数据模型数量 高级统计分析比例 预测分析比例 机器学习(深度学习)比例 智能决策 领域知识图谱数量 工业智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效