课题组于12月13日下午在线上举办了第十三期“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，邀请了南京航空航天大学的杨一帆博士围绕“集成物理建模与数据驱动的关联基础设施韧性智能化评估方法”进行主题报告。本次报告吸引了来自清华大学、上海交通大学、拉夫堡大学等多所国内外高校的20多位师生在线参与。
杨一帆博士指出，学术界对韧性概念已经进行了广泛而深入的研究，但在将韧性概念、理论和原则转化为可操作的工程实践过程中，存在碎片化的韧性概念和框架、不一致的韧性指标、海量异构数据带来的数据和技术障碍等挑战。这些挑战阻碍了基础设施系统性的时空演变特征识别、多类别基础设施集群中的依赖性建模等问题的研究。
图 1 韧性研究存在的挑战
面对以上挑战，韧性研究领域内众多学者提出了自己的解决方案。杨一帆博士将其总结为以下三点：从众多韧性概念中提炼具有操作性的范式、将韧性评估从单体推广到大规模基础设施系统、在韧性评估中考虑基础设施系统中的关联性影响。
图 2 韧性领域的研究现状
针对韧性领域存在的挑战，杨一帆博士构建了集成物理建模与数据驱动的关联基础设施韧性智能化评估的研究。杨一帆博士首先讲解了研究的第一部分：理论基础。研究对基础设施运维管理和系统韧性分析框架的内涵及特征进行了挖掘与归纳总结，并对韧性与其他相关概念的相似性及差异性进行了比较，先后构建了不同类别灾害影响下和融合管理因素的关联基础设施韧性分析框架。
图 3融合管理因素的关联基础设施韧性分析框架
研究的第二部分主要围绕建模的方法构建展开。杨一帆博士首先介绍了物理建模和数据驱动的概念，并对其适用范围进行了总结。融合数据驱动和物理建模具有多方面的优势：能够提高建模效率，节省时间和成本；能够提高建模的准确性和可靠性；能够对基础设施运维数据的缺失和尚不明确的运行物理规律进行补充。接着，杨一帆博士以香港的城市内涝灾害为例，阐述了特定灾害条件下融合数据驱动和物理建模在基础设施系统关联识别和关联基础设施系统耦合机制模拟上的应用，并在社会-技术视角下对关联基础设施韧性进行了评估。
图 4 结合数据驱动与物理建模的流程
接着，杨一帆博士向与会师生介绍了研究的第三部分——应用支撑，即关联基础设施韧性智能化决策支持系统。这一系统以语义技术为辅助，集成了建筑信息模型、地理信息系统和专业模拟引擎等多项应用，能够构建本体并对本体进行实例化，最终对关联基础设施系统实现智能化的评估与决策。系统还能够通过高精度建筑信息和GIS系统数据，结合专业化模拟引擎实现关联基础设施系统的脆弱节点识别、灾后功能评估等功能。
图 5 语义技术辅助的关联基础设施韧性智能化评估框架
报告的最后设置了交流环节，针对专业领域知识库的适用性、灾害模拟中如何考虑时间维度的影响、如何将数据驱动识别出的关联性质进行物理验证等问题，师生们和杨一帆博士进行了深入探讨与热烈交流。在分享完自己的研究成果之后，杨一帆博士还与同学们交流做学术过程中的心得，回忆了自己从读博到工作的过程中，是如何转变研究方向并逐步调整心态的。会议的最后，杨一帆博士勉励同学们，在研究生阶段可以与其他学科背景的学者多交流，努力培养自己的多学科交叉背景。
