数字双胞胎如何实现优化

数字孪生洞察

• 数字双胞胎应该提供物理资产、流程和控制系统的准确数字表示，并提供可操作的见解。
• 数字双胞胎也可以作为瞬态工程研究、程序开发等的工具。
• 数字双胞胎还可用于将实时数据转换为不同指标的关键绩效指标(KPI)。

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数字双胞胎这个术语被广泛使用，有各种各样的解释。对于流程行业，数字双胞胎应该提供物理资产、流程以及将数据转换为可操作见解的控制和自动化系统的准确数字表示。他们应该在整个项目或工厂生命周期中提供分析和决策能力。

数字双胞胎包括基于第一原理的流程模拟、数据驱动的ML模型、资产模型以及与现实世界数据的连接，这些数据从多个来源同步，包括运营数据、工程数据、维护数据和财务信息。

数字双胞胎可以应用于上下游石油和天然气、液化天然气、炼油、石化、MMM(金属、采矿和矿产)以及新兴的可持续发展领域。它们可以在整个工厂的设计、调试和启动、运营和维护等生命周期中提供价值，减少设计所需的时间，提高运营效率、敏捷性和可靠性，并降低运营成本。

几十年来，过程数字双胞胎一直是过程工业的关键工具。到目前为止，在初始机会分析和技术选择阶段以及前端工程设计(FEED)阶段的使用已被大多数项目很好地接受和执行。流程的设计通常在稳态模型中建模，以审查不同的流程设计和配置选项。然后用户可以选择一个良好的设计基础，并支持工艺流程图的发展，热量和物料平衡，工程研究和关键工艺设备的选择和尺寸。

基于动态仿真的数字双胞胎是培训计划的基础，其中包括第一性原理过程模型、控制和安全配置的复制以及人机界面(HMI)。这种方法可以为操作人员提供一个安全、可重复和交互式的环境，让他们“边做边学”。

除了操作员培训的主要应用外，基于动态仿真的数字双胞胎也可以作为瞬态工程研究、程序开发、控制和安全系统测试、验证以及提供安全启动和调试的工具。动态仿真在项目执行过程中可以有多种用途，因此，术语多用途动态仿真(MPDS)已经进入过程工业。

将流程数据转换为kpi

在运行和维护阶段，工厂数字双胞胎可用于将实时数据转换为关键性能指标(KPI)，如催化剂活性、压缩机效率和传热系数。这些可以用于性能监视，可以检测早期性能恶化，从而进行预防性维护，识别约束，并运行假设分析以进行明智的决策。

数字双胞胎通过为计划和调度工具生成LP向量，实现了端到端优化和自主操作。它们还可以为APC应用提供重要的增益/约束更新，使APC能够准确地处理非线性过程。它们还可以用于生成开发AI/ML模型的合成数据。

数字双胞胎在设计阶段已经取得了成功，但一个迅速出现并具有更广泛应用的领域正处于长期的操作和维护阶段。在此阶段，数字孪生应用的挑战包括从设计阶段到运行阶段的平稳模型转换，随着工厂运行的发展和新数据的可用，持续的模型性能监测和维护。其他挑战包括与其他软件解决方案的兼容性，以及处理实时数据的快速模型执行。

这些挑战可以通过利用在相同环境下同时具有稳态和动态建模的仿真平台来克服。这种建模可以在模式、面向方程的建模(健壮性和速度)和可扩展能力之间轻松转换。可扩展性使最终用户能够开发和部署从简单模型到复杂模型的特定和专有建模应用程序，而不需要专门的编程技能。

最终用户可以实现模型和数据的平滑集成，以及与第三方技术(包括标准和可重用资产模型)的互操作性。云托管部署可以增强数据流和远程跨功能协作的可访问性。AI/ML混合模型和降阶模型是开发适合目标的模型的选项，以实现更快的模型执行和可管理的模型维护。

-这最初出现在欧洲控制工程网站．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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