摘要：在教育事业蓬勃发展、校园规模不断扩大的当下，校园楼宇数量激增，传统人工运维弊端尽显，设备管理效率低、能源浪费严重、安全隐患难及时察觉等弊端，严重影响着校园的高效运营和师生的学习生活体验。本文围绕融合物联网与数字孪生技术，探讨校园楼宇智能运维模式的构建路径，以期推动智能运维流程的自动化和管理机制的创新，提升校园楼宇运维的效率与安全性，为智慧校园建设提供技术支撑。

关键词：物联网；数字孪生；校园楼宇；智能运维；智慧校园

随着人工智能的迅猛发展，数字孪生技术逐渐成为推动智慧校园建设的关键技术之一。2024 年世界数字教育大会（WDEC 2024）在上海成功举办，大会以“ 数字教育：应用、共享、 创新” 为主题，展示了我国数字教育领域的最新成果，搭建了一个国际交流合作平台，共同探讨数字教育的实践与创新。

一、相关背景介绍

（-） 校园楼宇运维现状及问题

随着我国教育事业的发展，校园规模越来越大，楼宇越来越多，校园楼宇运维工作面临诸多问题，目前大部分校园楼宇运维还是沿用传统的人员管理方式，存在效率低、成本高、反应慢等弊端。

在设备方面，校园里的电梯，空调，水电表这些设备散布得很广，人工巡查既费时又费力，而且很难彻底了解设备的运作状况。经常会因为巡查不及时，致使设备故障不能被及时察觉并修理，进而干扰正常的教学与生活秩序。像有些教学楼的空调发生故障之后，如果巡查不及时，就会让师生在炎热的天气里忍受痛苦，从而影响到教学质量和学习效率。

能源管理方面，传统管理方式缺少有效的监控与调控手段，能源浪费情况比较严重，校园里的灯光，空调等设备经常处于有人不用却仍然开着的状态。这既加大了学校的能源开支，又不符合当下节能减排的社会发展趋向，有关数据表明，有些校园的能源浪费率甚至达到20%以上，这样的数字让人看了很揪心。

安全管理上，校园楼宇的安全隐患无法做到随时监测。比如火灾隐患，电气故障之类的事情，要是不能马上察觉并加以解决。就有可能产生重大的安全事故，危及到师生的生命财产安全，以往的安全管理大多依靠人工巡逻，查看监控录像这些方法，存在监控盲区，反应迟缓这样的问题。

（二）物联网与数字孪生技术的发展

物联网技术就是把各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等需要的信息，与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。目的是实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。物联网技术在近几年发展迅速，在智能家居、工业监控、智慧城市等方面得到了广泛的应用。物联网技术的发展给校园楼宇运维带来了新的思路和方法，通过在楼宇中安装各种传感器，可以实时获取设备运行数据、环境数据等信息，为智能运维提供数据支持。

数字孪生技术就是充分运用物理模型、传感器更新以及运行历史这些数据，把多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程在虚拟空间里完成映射，进而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生技术可以做到对实体对象实施实时监测、模仿分析并提前预估预警，给决策给予科学支撑，数字孪生技术不断发展起来之后，在建筑，制造这些领域里的应用也变得越发普遍。

（三）融合物联网与数字孪生技术的必要性

物联网技术可以对校园楼宇内的各种设备、环境进行实时的数据采集，但是单靠物联网技术无法对采集到的数据进行深度的分析和应用。数字孪生技术可以对实体对象进行虚拟映射和模拟分析，但是需要大量的实时数据作为支撑。将物联网技术和数字孪生技术结合起来，可以实现优势互补。

通过物联网技术采集实时数据，为数字孪生模型提供数据支持，让数字孪生模型能够真实反映实体楼宇的运行情况。同时数字孪生模型也可以对采集的数据进行分析和处理，可以预测设备的故障，优化能源的消耗等，从而提高校园楼宇运维的智能化水平。融合物联网与数字孪生技术是校园楼宇智能运维的必然趋势，可以解决传统运维模式中的问题。

二、物联网技术在校园楼宇运维中的应用价值

（-） 多源感知与实时监测能力的提升

校园楼宇运维场景里，物联网技术凭借温湿度传感器，烟雾报警器，能耗监测终端，电梯状态感知器，安防摄像头等感知设备的部署，完成对环境，设备和人员行为的即时感知。这些传感器形成全面的数据采集网络，使得管理者可以对楼宇内部的关键状态参数展开 7× 24 小时的持续监视，及时把握能源消耗，设备运作，环境安全等诸多方面的动态状况。通过统一的数据接入平台，各种感知数据得到标准处理，迅速传递，给运维人员赋予精确，全面的数据支持，进而优化运维应对的速度和精确度。

（二）智能告警与远程控制功能的实现

依靠物联网平台的智能分析以及规则引擎，校园楼宇管理系统能够根据设备的运行状况。历史故障数据和阈值设置，来对异常状态实行自动识别并发出警报，例如空调系统的温度出现异常情况。电力系统的电压发生波动，门禁系统存在异常开启现象等等，这些情况都能够被规则触发机制所触发。从而实施及时告警，并且同步推送到管理人员的终端设备上，远程控制功能也是物联网技术在运维管理当中的一大重要价值体现，运维人员可以在平台界面直接对照明系统的开关执行控制。对出现故障的设备进行远程重启操作，临时关闭管道阀门等动作，这在很大程度上削减了以往人工巡检所耗费的时间以及人力成本。

（≡） 物联网平台对能耗与安全管理的支撑

能耗管理上，物联网技术能够针对空调，照明，电梯，电力等各类用能设备开展分项计量，并借助对比分析以及时段统计来找出能耗异常情况和浪费行为。像智能照明系统依靠教室使用状况来判断是否开灯，仅在上课时间开启灯光，从而做到节能，安全管理方面，物联网技术凭借视频监控，入侵检测，人员识别等技术手段。可以对楼宇外来人员，火灾隐患，水电气泄漏等事件展开联动监测并立即响应，给师生营造安全的学习环境和生活环境。

三、数字孪生技术赋能智能运维的路径探索

（一）构建虚实映射的三维楼宇模型

数字孪生技术依托 BIM（建筑信息模型）创建校园楼宇的三维数字模型，与物理楼宇形成一对一对应关系。该模型除了展现楼宇的结构形态，功能区域划分以及设备分布状况，还融入了即时动态数据，使楼宇变得“ 可视化”“ 动态化”“ 互动化”。运维人员通过数字孪生系统，可以在数字空间里直接查看设备运作情况，管网线路走向以及故障所在之处，从而加快信息获取速度，虚实融合的空间场景给精确定位问题，模仿运维计划并改良调配资源给予支持。

（二）实现动态数据的实时同步与可视化

数字孪生系统依靠物联网平台抓取的实时数据流，不断同三维模型里的设备节点开展动态映射与同步。不管是温度变动，用电负载，还是水压，电梯运行轨迹等，都能在数字模型里以动态图表，热力图，状态图标等直观形式表现出来。运维人员不再依靠繁杂的数据表格，而是在一张“ 数字地图” 上掌握楼宇运行状况。从而提升对复杂信息的处理能力，而且，数据的实时可视化也方便及时察觉运行瓶颈和潜在风险。

（三）预测性维护与仿真优化的应用场景

数字孪生平台能够依托历史数据，运行规律以及算法模型展开预测性分析。拿空调系统来说，它运行时长同压缩机振动数据结合之后，可以预估其可能出现故障的时间，这样就可以提前安排检修工作，再比如对楼宇能耗执行模拟仿真，评判不同节能策略的实际成效，进而给运维改良给予依照。而且，通过创建起虚拟的测试环境，便能在不干扰楼宇正常运行的情况下，开展设备替换，网络调节，应急演习之类的仿真实验，从而加强系统的调整安全度和科学度。

（四）多系统协同下的运维决策支持机制

数字孪生平台不只是包含物联网子系统（安防，能源，消防，照明等），还能对接智慧校园管理系统，做到数据流通，业务协同。在这一体系当中，各个系统之间可以达成信息共享和逻辑联动，教务系统与能源系统联动，就可以做到根据课表来执行节能控制策略，学生行为系统和门禁系统联动，就能做到识别预警异常出入。而且，数字孪生平台融合多维度数据，通过AI 算法生成智能报表，给决策层给予依照数据作出的精准提议，从而支撑资源优化调配，运维策略改进，促使校园管理从依靠经验转变为依靠数据。

四、融合物联网与数字孪生的智能运维模式构建

（一） 一体化技术框架设计

融合物联网和数字孪生的校园楼宇智能运维模式总体架构分为感知层、传输层、数据层、模型层和应用层。

感知层主要是各种传感器、智能仪表等设备，采集校园楼宇内设备运行数据、环境数据、人员流动数据等。例梯内安装振动传感器、位移传感器等，采集电梯运行状态数据；在走廊、教室安装人体红外传感器，采集人员流动数据。传输层负责把感知层收集的数据传送到数据层，传输层主要用的是有线网络和无线网络，传输层要保证数据传输的及时性，可靠性和安全性，所以一般会采用加密技术，认证技术等来保障数据传输的安全。

数据层是数据的存放地，它负责把传输层传来的数据进行存储、处理和管理，数据库、数据仓库这些都属于数据层，数据层要对数据执行清洗、转换和整合，保证数据质量并且保持一致，还要给数据做备份，防止数据丢失。

模型层是搭建数字孪生模型的关键，根据数据层提供的数据在虚拟空间内构建校园楼宇的数字孪生模型，模型层要实现虚拟模型与物理实体的实时映射，能够根据物理实体的变化实时更新虚拟模型。比如楼宇内的设备位置发生变化，虚拟模型也要实时更新设备的位置。

应用层是智能运维模式的具体应用，以模型层的数字孪生模型为基础，实现对设备管理、能源管理、安全管理、环境管理等。应用层以人机交互界面为管理人员提供可视化操作界面，方便管理人员进行运维管理。

设备：传感都、智能仪表等作用：采集设备运行，环境、人员流动等数据方式：有线+无线网络传轴一体化技术框架设计 数据层 组成：数据库、数据仓库等模型 作用：实现虚拟与物实时映射、同步更断功能：设备能源/安全/环境管理等

（二）系统集成平台的架构与功能构成

系统平台是融合运维的中枢，要高度集成、模块化，底层的物联网感知层数据采集网络，包含温湿度、压力、振动、能耗等多种传感器，智能门禁、监控摄像头等终端设备，形成全域感知网络。这些设备通过边缘计算节点执行本地数据预处理，过滤掉无用信息后再上传，减轻后续传输与处理的压力，中间以数据中台为中心的计算、存储层，采用分布式存储架构，可弹性扩展存储空间，满足海量运维数据长时间保存的需求，搭载云计算引擎与 AI 算法库，可以做到实时数据运算与深度挖掘。顶层的数字孪生平台有着高精度的三维建模能力，可以动态地反映楼宇结构，设备布局以及运行状况。做到多视角漫游和细节缩放，运维管理系统给予标准接口，达成同学校OA 系统，财务系统等跨平台的数据互通。

功能模块，设备监控模块可以随时查看设备运转参数、历史曲线以及设备异动，并且能够对电梯、空调等重要设备进行远程控制。告警联动模块可针对设置好的预警阈值进行多级报警，通过手机短消息或者APP 推送的形式发送给相应的人群并且联动摄像头调取现场画面，能耗管理模块可以对楼宇、地区、设备类型进行能耗数据分析，形成能耗数据报表和节能优化建议。维护排程模块可以结合设备的保修期限、使用情况、维修人员技术等级，智能化生成最优的维护安排。仿真分析模块通过数字双胞胎技术，模拟设备老化、负载变化等情况对系统的影响，为改造升级提供依据。平台通过各个功能模块的使用可以达到设备全息映射、数据引领运维、运维数据留痕、智能预判问题等，是数据的处理中心和管理决策的赋能器。

（三） 智能运维流程的优化与自动化重构

借助物联网和数字孪生结合起来，可以把传统的“ 人找问题” 被动应付转变成“ 系统找问题” 主动预判。系统凭借物联网传感器随时搜集设备振动频率，温度变动，能耗波动之类的微观数据，再加上数字孪生模型塑造的设备健康度评价体系。一旦某个参数脱离正常范畴，就会自动标注风险等级并找到隐患所在，就像变压器温度一直上涨又超出警戒线，系统就会马上分析它以前的工作数据和同类型设备的故障事例，从而推测大概的故障种类（线圈短路，冷却系统失灵等等）。

在此基础上，系统自动生成带有故障描述，处理方案，备件信息的维修任务单，根据维修人员所在地点，技能匹配度以及当前工单情况智能指派最优人选，任务下达之后，运维人员使用移动端APP 接收工单，查看数字孪生模型上标注的故障点三维坐标和周边设备关联图。完成维修后上传现场照片和处理过程，系统自动更新设备状态，关闭工单，实现了故障预判，维修闭环，流程留痕的全部自动化。整个运维流程不用人工巡检，系统按照设备运行负荷自动调节数据采集频率和预警灵敏度，像考试期间加密教学楼供电系统监测，寒暑假降低闲置楼宇的采样频次。这种动态调度加快了响应速度（平均故障响应时间缩短50%以上），改善了维护效率（维修完成率提高到 98%），还缩减了人力开支（巡检人员数量减少60%）和经营风险（重大故障发生率下降70%）。

表1 智能运维流程的优化的相关数据

（四）管理机制与人员协同模式的变革路径

智能运维模式推动管理组织结构由“ 分散式” 向“ 集成式” 转变。过去电工、水暖工、空调维修工分别隶属于不同班组，各自承担一项设备，信息传递要经过多级审批，容易产生推诿责任的情况。新架构下设立跨专业的智能运维中心。通过平台随时共享设备数据、工单进度以及资源库存，一旦某个地方出现漏水事故，系统就会立即把该地区水管分布（数字孪生模型）、最近的维修人员所在位置以及备件库的库存同步给运维中心，运维中心可直接安排水电工和管道工共同处理。冲破各个专业岗位的“ 信息孤岛”，做到“ 数据驱动，平台协调，人员联动”。

人员角色由原来的“ 故障修理者” 变成“ 系统改良师” 和“ 数据分析师”，系统改良师关注设备运转规律及保养流程改善。通过分析平台积攒的维修数据，找出常见故障的共同原因，若某品牌水泵经常坏掉，就促使换用更合适的型号；数据分析师挖掘能耗数据同使用习惯之间的联系。比如察觉到实验室空调非工作时间依旧超负荷运转，便制订分时段调温策略，智能平台给予可视化的操作界面，管理者可借助数字孪生模型对整个楼宇的运行情况实施把控，移动端APP 能让运维人员随时接到工单，查阅设备档案，发起跨部门合作请求，即便远在外地也能远端指点现场操作。这种协同模式缩短了跨部门沟通时间，由平均2 小时缩短到 15 分钟，还增强了员工的主动创新意识，促使运维工作由被动补救转为主动优化。

五、应用挑战与展望

（一）应用挑战

技术层面，物联网同数字孪生技术的融合碰上一些技术难题，比如，数据采集的准确度和完整性无法保证，各种类型传感器之间也许会遭遇数据格式不兼容的情况。数字孪生模型的创建要花费许多时间和精力，模型的精确度和即时性难以兼顾，数据传输的时候存在数据安全和隐私保护的麻烦，很容易遭受网络袭击和数据泄漏的危险。

从成本方面来说，基于物联网与数字孪生技术的校园楼宇智能运维模式要耗费许多资金，包含各种传感器，网络设备，服务器之类的硬件设备的购买费用，软件系统的开发费用，软件系统的维持费用等等，对于一些资金短缺的学校来讲，这种模式的推广可能就会被局限起来。

人才方面，需要物联网、数字孪生、数据分析等多学科知识的复合型人才，我国这方面的人才比较缺乏，学校很难招到合适的人才，所以该模式的实施和推广受到了影响。

管理方面，传统校园楼宇运维管理模式形成了一套固定的管理流程和习惯。新智能运维模式的到来，会带来管理体制与管理理念上的挑战，管理人员可能对新出现的技术与管理方法不太熟悉，难以适应智能运维模式，部门间协作可能不够流畅，影响运维效率。

（二）发展展望

技术发展方面，物联网以及数字孪生技术不断发展，数据采集的准确度以及完整性会逐步提升，不同种类传感器之间数据兼容的问题也会被解决。数字孪生模型的创建技术会越来越完善，模型的精确度以及实时性也会得到提高。数据安全以及隐私保护技术会不断改善，从而保证数据安全传输和存储。人工智能、大数据等技术同物联网、数字孪生技术的融合会越发深入，给校园楼宇智能运维赋予更强的技术支撑。

应用推广层面，伴随着技术成熟、成本减少，融合了物联网及数字孪生的校园楼宇智能运维模式将被更多学校所采纳应用，相关政府、教育部门也可以出台政策法规予以支持鼓励学校使用校园楼宇智能运维模式推动校园楼宇运维智能化进程的发展，并且能够提供更多更成熟的解决方案及服务帮助学校进行应用。

人才培养上，高校可加强对相关专业的建设，开设物联网、数字孪生、数据分析等相关专业课程，培养多学科知识的复合型人才。学校还可以与企业进行合作，开展产学研合作项目，为学生提供实践机会。提高学生的实际操作能力。企业也可加强内部员工的培训，提高员工的专业素质，满足智能运维模式对人才的需求。

管理创新上，学校要形成起相应的管理体制与机制，以符合智能运维模式的要求，创建跨部门的合作机制，加大各部门之间的交流与合作。

结论：

把物联网同数字孪生技术融合起来形成的校园楼宇智能运维模式，做到了多源数据即时感知，虚实同步管理以及智能预测维护。从而优化了运维效率，节能水平和安全保障，促使管理机制和人员协同革新，给智慧校园创建给予了有力的技术支持和操作途径。

参考文献：

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[2]孟刚，李昭昶，郭慧，等.大数据与数字孪生驱动的智慧校园集成设计研究[J].包装工程，2023，44（18）：458- 466.