课题组于11月5日下午举办了第十二期“李楠研究小组系列学术邀请报告”。本次活动由李楠老师主持，邀请了英国伦敦大学学院的吕秋晨博士围绕“建成环境中的数字孪生：原理与实施”进行主题报告。本次报告共吸引了来自清华大学、上海交通大学、南京航空航天大学、长安大学、深圳大学等高校的50余位师生在线参与。
吕秋晨博士围绕如何创建建成环境数字孪生和数字孪生在建筑和城市层级上的应用开展了主题报告。报告分为三个部分，第一部分主要介绍如何利用CAD图纸和建筑图片数据来高效地创建数字孪生几何模型；第二部分主要介绍了数字孪生的多层架构和数据格式创建，并展示了剑桥大学西剑桥区域的多层级数字孪生实现实例。第三部分主要介绍数字孪生结合其他技术在建筑系统和医疗系统的应用案例。
报告第一部分介绍如何高效地创建数字孪生几何模型。具体而言，首先，收集不同建筑构件的CAD图纸和建筑图片数据，利用物体识别启发式算法和神经网络方法来识别CAD图纸梁板柱等构件，再使用建筑图片数据来补全构件的位置信息，最后，基于IFC标准融合CAD图纸和建筑图片数据来创建数字孪生几何模型。
图1 数字孪生创建
报告第二部分以剑桥大学西剑桥区域为例，介绍数字孪生的多层结构、数据格式创建及其数字孪生具体实现。吕秋晨博士团队提出了数字孪生的多层架构，即数据获取层、数据传输层、数据建模层、数据融合层以及应用层。这个多层架构适用于建筑子系统、单体建筑和城市多层级的数字孪生创建。随后，还介绍了如何基于IFC格式集成多源异构数据创建数字孪生的数据结构，以实现高效的数据查询和分析。最后，吕秋晨博士还详细展示了剑桥大学西剑桥区域多层级数字孪生创建过程。具体而言，建筑子系统层级创建了高精度（LoD 4/5）的机房BIM模型、单体建筑层级创建了中等精度（LoD 2/3）制造研究所的BIM模型，城市层级使用无人机和车载激光扫描仪采集的数据依次生成点云模型、网格模型和基于面向对象的数字孪生几何模型。吕秋晨博士团队不仅独立研发了一个数字孪生科研平台，还和Bentley公司合作开发一个数字孪生商用平台。平台可用于建筑构件失效监测、能耗模拟、城市交通预测、基础设施运维优化等。
图2 数字孪生数据格式
图3剑桥大学西剑桥区域的多层级数字孪生实现实例
报告第三部分介绍数字孪生技术和其他技术结合的应用实例。吕秋晨博士介绍了如何将数字孪生和虚拟现实技术融合，利用机器学习的方法来对建筑运维阶段的构件失效情况进行监测。此外，吕秋晨博士还以英国的医疗系统为例，介绍了新冠疫情期间，如何结合数字孪生和区块链技术，帮助医疗系统应对医疗资源短缺，实现有限医疗资源在不同医院之间的优化分配
图4 基于数字孪生和区块链技术优化医疗资源分配
报告结束后，吕秋晨博士与在线参加讲座的老师和同学就报告内容进行了充分地交流。老师们就如何看待不同学科领域对数字孪生的理解，如何依托数字孪生技术凝练申请基金项目的科学问题和创新点，如何降低高铁和路网等大跨度基础设施数字化成本等问题与吕秋晨博士展开了深入的探讨。与此同时，同学们针对如何采集和融合大规模的城市数据，如何推动数字孪生技术的市场应用提出了自己的见解和疑问，吕秋晨博士也一一为同学们解答，整个讨论过程气氛十分活跃。最后，吕秋晨博士还鼓励同学们在博士阶段可以主动关注市场需求，并利用市场需求指导和改进自己的研究；未来迈入青年学者阶段要学会建立不同部分研究之间的联系，形成个人研究体系。
