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三峡升船机作为中国首座采用齿轮齿条爬升方式的全平衡大型垂直升船机，是长江水运主通道和三峡水利枢纽至关重要的通航基础设施，具有设施种类繁多、结构复杂、运行环境多变等特点，经过多年的运维实践，积累了大量设备运行、巡检、维护、缺陷处理、故障诊断等核心数据。然而，这些数据往往相互独立、缺乏整合性，且数据标准不统一，导致了“数据孤岛”现象的产生。由于升船机未能实现一体化的数字化能力规划，运维数据的采集方式及设备设施的数字化表达尚不能全面反映升船机的整体运行状态[1]。运维人员从实践中总结的运维规律和故障诊断经验，未能充分转化为客观、系统化的数据处理机制。同时，设备运行和业务流程中存在大量数据分析和挖掘不足的问题。因此，如何结合三峡升船机通航建筑物特征及海量运维数据特点，寻找高效、智能、科学的运维数据结构构建和评价分析方法，实现对升船机运行状态的全面感知和智能分析，是实现升船机运维数字化转型与提质增效的有效途径。

2012年NASA提出了数字孪生的概念：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程。它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。国内外学者们在数字孪生技术的研究与应用方面已取得显著进展，从早期的概念提出，到航空航天、智能制造等领域的初步应用，再到如今在智慧城市、智慧交通等领域的广泛探索，数字孪生技术已逐渐形成了较为完整的技术线路。……