在污水处理行业如何节约成本并且把握未来的情况预测非常重要，但是通过人为的方式或者是原本的二维数据计算的方式，是很难满足现在人们的要求的。而且二维数据的不可预测性和非直观性也造成了很多非专业人士，没有办法第一时间读懂表格当中的信息，从而造成一定的混乱，这也是为什么在越来越多的污水处理厂当中开始主动应用数字孪生平台建模。
什么是数字孪生呢？
实际上我们没有办法在自己真实的污水处理厂当中进行某一些摸查的全部操作，一方面是因为成本高，第二方面是如果需要进行施工的话，万一这个方案并不行得通，反而会造成对于原本的建筑结构的破坏，从而影响到污水治理的效率，已影响到整个城市的污水处理进展。数字孪生的模式是在收集真实数据的情况下，将所有的数据以点的方式记录在我们的系统当中，并且可以形成一个一模一样的孪生兄弟，在这套系统当中，我们可以拖动鼠标来进行，建筑物的移动管道的搭建，或者是更多新的尝试，从而判断新建设施对于周围环境的影响性。简单来说，在系统当中的一顿操作不会造成额外的成本和对于原有结构的破坏，但是却可以帮助我们分析出新建某一些东西或者去除某一些结构，会对于原有结构造成的影响。
数字孪生的可操作性
污水处理厂数字孪生平台建模在的发展趋势之一就是可操作性越来越高，之前往往是一些高级工程师或者是一些对于程序软件有较高经验的朋友才可以在系统当中进行操作，但是这并不符合污水处理厂的整体管理的要求，因为更多的情况下是由一些普通的工作者来进行污水处理厂的日常工作，所以说现在在放权限的过程当中，可以根据权限大小的不同划分不同的级别，从而让各个等级的工作者都可以获得相应的操作权限。
数据收集以后续的使用
如果想要真正的搭建一个污水处理厂数字孪生平台建模系统的话，往往需要对于污水处理厂原有的三维数据结构进行收集，往往在大量收集数据之后，经过数据清洗会找到真正有效的数据，从而搭建一个真正真实的孪生平台，这个平台必须是1:1，还原我们的污水处理厂结构不能有1%以上的偏差。数据处理完之后并不是一劳永逸的，因为污水处理厂是在实施变动的，所以说该平台也有自动学习的能力，会根据原有的结构进行分析预测，从而为我们后续的污水处理厂的整体治理能力以及相应付出的成本进行不断的分析，而且我们也可以将平台当中的运行数据以实际的数据进行对比，从而分析出自己的污水处理厂每年处理效率的优势和缺点。
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