Введение

Тема цифровых двойников в последнее время стала настолько популярной, что само это словосочетание начало стремительно терять какой-то понятный, четкий смысл. Под цифровым двойником сегодня нередко понимают почти любую цифровую модель, эффектную визуализацию или пространственную базу данных, хотя в действительности между этими сущностями лежат принципиальные различия.

Для природно-технических систем эта проблема особенно существенна. Если речь идет о городе, промышленной площадке или инженерном сооружении, то объектом моделирования становится не только техническая часть, но и среда, в которой она существует и развивается. А значит, цифровой двойник в таком случае должен рассматриваться как модель взаимодействующей системы, а не как цифровой образ одного лишь сооружения.

Модель, тень и двойник

Прежде всего важно развести три понятия, которые слишком часто смешиваются: цифровую модель, цифровую тень и цифровой двойник. Цифровая модель – это, по сути, слепок объекта на определенный момент времени, статическое или периодически обновляемое представление, связь которого с физическим миром остается ручной и нерегулярной.

Следующий шаг – цифровая тень. В этом случае данные из физического объекта уже автоматически поступают в цифровую среду, и модель начинает меняться вслед за объектом. Но обратного контура, то есть автоматизированного или полуавтоматизированного влияния цифровой системы на физическую, здесь либо нет вовсе, либо он крайне ограничен.

И только там, где появляется двунаправленный обмен данными, прогностическая функция и возможность управления, можно говорить о цифровом двойнике в строгом смысле слова. Именно это различие принципиально. Цифровой двойник – не просто трехмерная картинка и не просто обновляемая база данных. Это динамическая система, в которой цифровое представление связано с физическим объектом настолько тесно, что становится инструментом прогноза и принятия решений.

Рис. 1. Цифровая модель. Цифровая тень. Цифровой двойник

Что такое природно-техническая система

Если перейти от общего понятия цифрового двойника к инженерной геологии, становится очевидно, что здесь объектом анализа должен быть не отдельный технический элемент сам по себе, а природно-техническая система. Такая система включает техническую подсистему – здания, сооружения, коммуникации – и природные компоненты: литосферу, гидросферу, атмосферу и биосферу.

Смысл этого подхода состоит не в том, чтобы пытаться смоделировать все без исключения элементы окружающей среды, а в том, чтобы правильно определить круг факторов, реально влияющих на поведение системы. В ряде задач этого нельзя сделать, если ограничиться только литосферой и взаимодействующим с ним сооружением (или их комплексом). Предсказательные механизмы могут включать, например, погодные условия, гидрометеорологические факторы и другие внешние воздействия, без которых модель окажется неполной.

Природно-техническая система поэтому всегда остается многокомпонентной, динамичной и сложной по характеру внутренних и внешних воздействий. Но важнее всего другое: ее фундаментальным свойством является неопределенность. Эта неопределенность возникает не только из-за сложности самой среды, но и из-за ограниченности наших методов познания, неполноты наблюдений и неизбежной неоднозначности интерпретации.

Иерархия масштабов

Цифровые двойники природно-технических систем нельзя обсуждать вне масштаба. Для таких систем существует иерархия уровней – от элементарного до глобального, – и каждому уровню соответствуют свои задачи, свой тип данных и своя архитектура цифровой системы.

На элементарном уровне объектом выступает отдельное сооружение: здание, мост, дамба. Здесь на первый план выходят диагностика состояния, оценка деградации, прогноз остаточного ресурса и детальное моделирование основания и массива. Именно на этом уровне особенно востребованы точные трехмерные и четырехмерные модели, инженерно-геологические данные и ряды наблюдений.

Локальный уровень – это уже городской участок, комплекс сооружений или урбанизированная территория. Здесь задачи иные: управление развитием литотехнической системы, оценка уязвимости инфраструктуры, организация мониторинга и поддержка проектных решений. Региональный уровень требует еще более обобщенных моделей, а национальный и глобальный уровни предполагают переход к пространственно-временным платформам, сценарному моделированию и крупномасштабным GIS-слоям.

Границы между этими уровнями, конечно, условны. Крупный город, например, Москва, может выходить далеко за пределы обычного локального уровня, а уникальное сооружение, например, Крымский мост, по своей значимости, сложности и комплексности инженерно-геологических условий – не укладываться в рамки элементарной системы. Но сама иерархия полезна именно тем, что позволяет не смешивать задачи разных масштабов и не переносить механически один и тот же подход с уровня сооружения на уровень города или страны.

Примеры на разных уровнях

На глобальном уровне одна из наиболее амбициозных идей – создание цифрового представления всей земной системы для анализа климатических сценариев, оценки рисков и поддержки решений в области устойчивого развития. Это направление важно как постановка задачи, хотя степень его практической зрелости пока остается предметом обсуждения. Этот проект реализуется Европейским космическим агентством.

На национальном уровне интересен британский подход, в котором движение идет от разрозненных отраслевых моделей к системе масштаба страны, охватывающей искусственную среду и инженерную инфраструктуру. Важна сама логика: техническая и природная составляющие не противопоставляются друг другу, а связываются в единую природно-техническую систему, ориентированную на практический эффект.

Другой показательный пример – Гонконг, где цифровой двойник ориентирован на прогнозирование и предупреждение опасных геологических процессов, прежде всего оползней. В такой системе объединяются наблюдения из космоса, аэрофотосъемка, наземные данные и материалы, поступающие от пользователей, а цифровая модель позволяет решать задачи, связанные с предупреждением и эвакуацией населения. Это один из наиболее выразительных примеров того, как цифровой двойник может быть встроен в реальный контур управления риском.

Рис. 2. Иерархия ПТС на основе классификации В.Т. Трофимова и Т.И. Аверкиной

Особое значение имеет региональный уровень, и здесь особенно показателен цифровой двойник Москвы, который уже доказал свою полезность для архитектурно-градостроительных задач, поскольку позволяет проектировать городской облик с учетом реальной визуальной среды, времени суток и сезона. Но если говорить именно о природно-технической системе, то ключевым вопросом становится включение в эту архитектуру геологической составляющей.

Здесь важно не ограничиваться визуализацией. Геологическая часть цифрового двойника должна строиться на внимании к данным, постоянном обновлении модели, использовании архивных материалов, интеграции разнородных источников, автоматизации обработки и сочетании геостатистики с методами машинного обучения. Только в этом случае цифровая система перестает быть красивой оболочкой и начинает работать как основание для решений.

При этом постоянное обновление модели не обязательно означает наличие плотного автоматического мониторинга в реальном времени. На практике не менее важен другой тип обновления: уменьшение неопределенности за счет поступления новых инженерно-геологических данных, их валидации и включения в уже существующую модель. Для геологической среды это принципиально, поскольку именно накопление новых сведений постепенно уточняет представление о статической части массива.

На локальном уровне особенно интересны специализированные цифровые двойники, ориентированные на решение конкретной задачи. К таким системам относятся, например, решения для мониторинга засоления подземных вод или для контроля уровня грунтовых вод в городской среде. В последнем случае может объединяться трехмерная геопространственная модель, сеть скважин, данные датчиков, предиктивный алгоритм и связь с исполнительными механизмами, например насосами.

Однако и здесь остается принципиальный вопрос: насколько такие системы связаны с геологической основой. Сами по себе потоки мониторинговых данных еще не образуют полноценный цифровой двойник природно-технической системы, если они оторваны от геологической модели и не позволяют интерпретировать происходящее в контексте строения среды. Для территорий со сложной геологией именно геологическая модель должна задавать входные условия и рамку интерпретации наблюдений.

Рис. 3. Иерархия ПТС: функции цифрового двойника по уровням

На элементарном уровне показателен пример Нотр-Дама, где ранее выполненное лазерное сканирование стало основой последующего восстановления, а цифровой двойник включил сложные модели самого сооружения. В подобных случаях геология, может не выносится на передний план (в данном случае более значим археологический компонент цифрового двойника), но сам пример хорошо показывает, насколько велика роль заранее созданного цифрового образа для анализа и проектных решений.

Еще один пример элементарного уровня – система мониторинга аварийного здания, где отслеживаются раскрытие трещин и крен здания в комплексе с положением зеркала грунтовых вод, а получаемая информация используется для принятия оперативных решений, включая эвакуацию. Здесь уже присутствуют и реальные датчики, и контур управления, и трехмерная геологическая модель территории, но пока отсутствует полная интеграция всех этих компонентов в единую цифровую систему. Именно на таком переходе от разрозненных элементов к целостному двойнику сегодня и сосредоточена одна из важнейших практических задач.

Геология как предел достоверности

Какой бы совершенной ни казалась цифровая система, ее возможности в природно-технической среде всегда ограничены качеством геологической модели. Подземная часть системы остается главным источником неопределенности, а значит, именно она задает реальные пределы достоверности цифрового двойника.

Надежность такой модели определяется плотностью данных, качеством инженерно-геологических изысканий, неоднозначностью интерполяции и накопленными ошибками прошлых материалов. Это не временная техническая трудность, которую можно полностью снять ростом объема вычислений или механическим добавлением новых массивов информации. Речь идет о фундаментальном ограничении, связанном с самой природой знания о геологической среде.

Именно поэтому моделирование природно-технической системы невозможно без моделирования геологического массива в той или иной форме. Для локального и особенно элементарного уровня это практически означает необходимость трехмерного геологического моделирования. При этом уменьшать неопределенность приходится сразу несколькими методами – как стохастическими, так и детерминированными.

Перспективы

Сегодня уже существуют зрелые или близкие к зрелости решения почти на всех уровнях – от глобальных платформ до специализированных локальных систем и моделей отдельных сооружений. Но эти решения в основном развиваются как изолированные системы. Между ними не хватает вертикальной связности, то есть согласованного перехода от цифрового двойника сооружения к двойнику городской территории, от него – к региональной и национальной платформе, и далее к более крупным уровням.

Именно в этом, на взгляд автора, и заключается следующий этап развития. Не просто в накоплении новых моделей, а в построении системы, где цифровые двойники разных уровней смогут взаимодействовать друг с другом. Такая связность потребует и единого цифрового геологического пространства, и наличия единых стандартов классификации и обмена данными и более глубокой автоматизации, и полноценной интеграции геостатистики с машинным обучением, и перехода от моделей и теней к двойникам с работающей обратной связью.

Выводы

Цифровой двойник природно-технической системы нельзя понимать как статическую трехмерную модель, поскольку его определяют не только форма представления объекта, но прежде всего двунаправленная связь между физической и цифровой средой, а также прогностические и, в пределе, управляющие функции. При этом сами природно-технические системы существенно сложнее чисто техногенных объектов, потому что включают многокомпонентную природную среду, развиваются во времени под воздействием взаимосвязанных процессов и всегда сохраняют высокую степень неопределенности. Именно поэтому цифровые двойники таких систем неизбежно образуют иерархию: цифровой двойник сооружения, городской территории, региона или страны не может строиться по одной и той же схеме, поскольку на каждом уровне меняются задачи, состав данных, степень обобщения и набор инструментов.

В этой иерархии решающую роль играет геологическая модель, поскольку именно подземная часть природно-технической системы задает основные пределы достоверности любого цифрового двойника. Надежность такой системы всегда ограничена плотностью исходных данных, неоднозначностью интерпретации и накопленными ошибками предшествующих материалов, а значит, речь идет не просто о технической задаче наращивания информации, а о фундаментальном ограничении, с которым необходимо работать методически и последовательно. Поэтому для локального и особенно элементарного уровня моделирование природно-технической среды невозможно без трехмерного геологического моделирования и без сочетания стохастических и детерминированных подходов.

Уже сегодня существуют содержательные примеры цифровых двойников и близких к ним систем на самых разных уровнях – от глобальных и национальных платформ до городских, локальных и объектных решений. Однако главная проблема состоит в том, что эти системы пока развиваются в значительной степени разрозненно и слабо связаны между собой. Поэтому дальнейшее развитие должно быть направлено не только на создание новых моделей, но и на формирование связанной архитектуры, в которой цифровые двойники разных масштабов смогут взаимодействовать друг с другом, опираясь на единое цифровое геологическое пространство, постоянно обновляемые данные, автоматизацию процессов и более глубокую интеграцию геостатистики с методами машинного обучения.