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前言
HT for Web 自主研发了弱小的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰盛的展现成果。在 2D 组态 和 3D 组态 上，Hightopo（以下简称 HT）的 HT for Web 产品有着丰盛的组态可供选择，本文将介绍使用 HT 丰盛的 2/3D 组态 搭建出的一个 地铁数字孪生管理系统。
数字孪生 指事实世界以及利用数字化技术营造的与事实世界对称的数字化镜像，以数字化形式拷贝一个物理对象，模仿对象在事实环境中的行为。数字孪生 的模型概念包含三大因素，即物理世界、虚拟空间以及两者的交互接口。其指标在于精准映射事实空间的物理信息，出现给管理者进行相干决策。
数字孪生的劣势
进步可靠性和可用性。
升高危险。
升高保护老本。
改善生产。
更少的工夫发明更多的价值。
系统结构
地铁数字孪生管理系统，该零碎首先针对地铁车站这一物理对象，以及针对安防、环控等需要来剖析物理对象特色，建设三维虚构模型，并交融设计建造阶段、运维阶段产生的所有信息，借助传感器、设施运行历史等数据构建物理实体和虚拟空间的交互关系，最终为用户提供各类服务利用。该系统结构次要包含以下四个模块。
一、三维建模
须要针对地铁车站该物理实体作一一映射，包含修建构造如墙、天花板、楼板、风机盘管、水管管道等构件，并依据最终服务利用的指标剖析其余物理实体的特色，即地铁屏蔽门、电梯、灯光照明、进出口闸机、消防栓、火灾报警器等设施。三维虚构模型的建设是实现数字孪生零碎的基石，无论是信息交融还是预测剖析都必须基于虚构模型。
1、站台整体概览
2、站厅整体概览
3、主动售票机
4、安检机
5、进出口闸机
二、运维信息
将设计施工阶段、运维阶段产生的所有信息集成至孪生零碎中，比方用户信息、设施信息、洽购信息保修信息和财务信息等。实现模型和信息的一体化，简化业务流程和解决方案，为高效运维提供可能。
三、虚实交互
利用传感器采集实时数据，并依据各个设施的历史运行数据等，实现物理世界与虚拟空间的虚实交互。传感器动静获取的实时数据，联合照明零碎、监控零碎、暧通零碎等零碎的运行历史数据和以后状态，存储入服务器中，为虚拟空间的构建提供必要前提。在虚拟空间中，以三维虚构模型为根底，利用不同计算方法，取得相应的经营策略、环控策略和能耗预测计划。
四、预测剖析
读取服务器中的相干数据，获取地铁进出站客流量的历史数据，根据不同时段，不同星期，不同月份的客流量数据，根据不同权重比，提前计算预测进出站客流量。在此基础上，能够依据预测客流量正当调派地铁工作人员，以及调整地铁进站安检通道，抉择正当的计划以应答地铁站客流高下峰时段，帮忙地铁站安稳经营。
依据服务器中的相干数据，计算在地铁车站上不同地位温湿度、空气质量的三维散布并可视化。在此基础上，能够计算不同立体以及各边界外表的热舒适度，保障地铁环境的热舒适性。同时能对不同的通风、制冷加热计划做能耗剖析，抉择正当计划管制能源消耗，节约运维老本。
总结
对于地铁这样规模宏大且人流密集的重大设施，监测、管制其环境质量，满足乘客的舒适度体验又能在紧急情况下保障乘客的人身安全是十分必要的。传统地铁环境控制系统采纳自动化治理与控制系统，面对获取的大量运行状态监测数据，难以用可视化的形式出现。
将 数字孪生 技术与地铁环控系统相结合，具备以下劣势：
1、三维可视化 。数字孪生突破了通过立体图纸整合修建信息的传统模式，通过 3D 建模技术映射物理事实世界的修建模型。可能真切还原地铁车站的修建构造、管道零碎、通风空调零碎、电梯零碎、平安警报系统等，同时涵盖所有的几何、资料和状态信息。
2、 全生命周期。 数字孪生从规划设计到施工再到运维阶段的信息集成，保障了数据的完整性和一致性，贯通地铁车站全生命周期。改善了传统模式中设计、建造阶段的信息与运维阶段的信息别离贮存的弊病，缩小了保护老本。
3、预测性剖析。 数字孪生技术的引入为预测性决策和剖析提供了根底。利用传感器监测大功率或易燃易爆等危险物品的要害数据；可借助深度学习算法，剖析监控采集的乘客行为图像；依据通风空调零碎的配置和传感器采集的数据等，剖析车站热舒适度，同时预测能耗。
通过多年的积攒，HT 还领有许多其余优良的三维可视化案例。例如 数据中心机房 等，如有趣味，能够查看.
2019 咱们也更新了数百个工业互联网 2D/3D 可视化案例集，在这里你能发现许多离奇的实例，也能发掘出不一样的工业互联网：https：//mp.weixin.qq.com/s/ZbhB6LO2kBRPrRIfHlKGQA
同时，你也能够查看更多案例及成果：https：//www.hightopo.com/demos/index.html