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    基于數(shù)字孿生的管道數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)要點(diǎn)

    2021-12-06 07:59:28劉銀亮劉晨姚思家解新保
    油氣與新能源 2021年5期
    關(guān)鍵詞:站場(chǎng)管道數(shù)字

    劉銀亮*,劉晨,姚思家,解新保

    (昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司)

    0 引言

    隨著“德國(guó)數(shù)字化戰(zhàn)略2025”“美國(guó)智能制造”等戰(zhàn)略的提出,國(guó)家積極鼓勵(lì)利用新技術(shù)進(jìn)行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行各業(yè)企業(yè)變革的方向,在石油行業(yè)里,“數(shù)字孿生”是管道數(shù)字化技術(shù)的重要應(yīng)用[1]。

    2020年4月7 日,國(guó)家發(fā)改委和中央網(wǎng)信辦聯(lián)合發(fā)布了發(fā)改高技〔2020〕552號(hào)《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》[2],把“數(shù)字孿生”創(chuàng)新計(jì)劃列入其中作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐技術(shù),并提出開(kāi)展數(shù)字孿生創(chuàng)新計(jì)劃的工作舉措。2020年8月,國(guó)資委下發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》,將數(shù)字孿生技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)[3]。2021年4月,工信部發(fā)布了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》(征求意見(jiàn)稿)[4]提出加快創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、開(kāi)展智能制造示范工廠建設(shè)、大力發(fā)展智能制造裝備和深化推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化工作4個(gè)方面,多次涉及數(shù)字孿生體。

    1 數(shù)字孿生體技術(shù)發(fā)展及概念

    1.1 數(shù)字孿生體概念

    數(shù)字孿生由密歇根大學(xué)Grieves教授提出,并且提出DTP(數(shù)字孿生原型)、DTI(數(shù)字孿生實(shí)例)等概念。指出信息鏡像模型,揭示了物理產(chǎn)品和虛擬產(chǎn)品二元性的含義[5]。使用虛擬產(chǎn)品代替物理產(chǎn)品的能力,體現(xiàn)了信息鏡像模型的價(jià)值。數(shù)字孿生技術(shù)在當(dāng)時(shí)主要被應(yīng)用在航天和軍事領(lǐng)域。

    北京航空航天大學(xué)的陶飛團(tuán)隊(duì)提出了數(shù)字孿生通用抽象模型五維模型的概念,強(qiáng)調(diào)了與新技術(shù)結(jié)合、普適工業(yè)互聯(lián)、智能服務(wù)等需求[6]。中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院提出數(shù)字孿生定義,強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)、模型是核心、軟件是載體[7]。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO制定了制造業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn),提出了數(shù)字孿生體定義,強(qiáng)調(diào)數(shù)字孿生體是制造系統(tǒng)元素的數(shù)字表示,并且能夠在制造元素與對(duì)應(yīng)數(shù)字表示之間以合適的速率保持一致[8]。

    1.2 數(shù)字孿生級(jí)別

    數(shù)字孿生級(jí)別是根據(jù)物理實(shí)體與虛擬實(shí)體數(shù)據(jù)的映射情況、模型算法的研發(fā)情況、應(yīng)用服務(wù)業(yè)務(wù)的支持情況而定。安世亞太科技公司提出數(shù)字孿生體的成熟度模型,認(rèn)為數(shù)字孿生經(jīng)過(guò)數(shù)化、互動(dòng)、先知、先覺(jué)和共智等過(guò)程[9]。

    1.3 數(shù)字主線

    數(shù)字孿生體的關(guān)鍵技術(shù)是數(shù)字主線,有學(xué)者也稱數(shù)字線程。USAF(美國(guó)空軍)利用數(shù)字主線技術(shù)(3D數(shù)字化)進(jìn)行戰(zhàn)斗機(jī)數(shù)字化設(shè)計(jì)取代了紙質(zhì)藍(lán)圖,并將設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、工程數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù)直接連接,從而減少了工程變更。

    綜上所述,各家都提出了自己對(duì)數(shù)字孿生體的認(rèn)識(shí),其中共同特點(diǎn)是都有數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用服務(wù),并且需要結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等IT技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

    2 管輸企業(yè)數(shù)字化情況

    管道是線性方式存在的,它的特點(diǎn)是線長(zhǎng)、點(diǎn)多、環(huán)境復(fù)雜多樣,需要解決的應(yīng)用問(wèn)題、解決方案、支撐的數(shù)據(jù)都有著自身的特性。國(guó)內(nèi)管輸企業(yè)在經(jīng)過(guò)管道數(shù)字化、自動(dòng)化發(fā)展之后,逐步提出了智能化的目標(biāo)。同時(shí)提出了基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新IT技術(shù)的智慧管網(wǎng)頂層設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)管道的可視化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化管理,具有全方位感知、綜合性預(yù)判、一體化管控、自適應(yīng)優(yōu)化的能力[10]。

    在感知層面國(guó)內(nèi)管道按照數(shù)據(jù)傳輸路徑主要分為兩種:一種是從管道伴行光纜上傳數(shù)據(jù)的SCADA(數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng))系統(tǒng),另外一種是利用供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)或衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳的物聯(lián)網(wǎng)采集系統(tǒng)。

    在專業(yè)分析應(yīng)用層面,各企業(yè)按照所轄管道運(yùn)行特點(diǎn)或特定業(yè)務(wù)問(wèn)題,不同程度進(jìn)行了地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、管道智能防腐監(jiān)測(cè)、油氣泄漏檢測(cè)、站場(chǎng)閥室周界防護(hù)、管道挖掘監(jiān)測(cè)、視頻安防監(jiān)控、無(wú)人機(jī)巡檢監(jiān)測(cè)、天氣自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警等系統(tǒng)的應(yīng)用。

    在業(yè)務(wù)管理層面,管輸企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)管理特點(diǎn),先后經(jīng)過(guò)“十二五”“十三五”信息化建設(shè)高峰期,逐步建立了符合自身業(yè)務(wù)管理的信息化系統(tǒng),主要包括:工程建設(shè)管理系統(tǒng)、管道完整性管理系統(tǒng)、管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)、管道ERP(企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng))等[11]。

    3 數(shù)字孿生體設(shè)計(jì)

    參考數(shù)字孿生體技術(shù)發(fā)展,對(duì)管道資產(chǎn)情況進(jìn)行分析。管道資產(chǎn)通常經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)、采辦、建設(shè)、運(yùn)行等階段,不同階段對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生體的類型也不同(見(jiàn)圖1)。

    圖1 數(shù)字孿生體類型與管道資產(chǎn)階段關(guān)系

    通過(guò)對(duì)管道生命周期進(jìn)行分析,不同階段的數(shù)字孿生體特點(diǎn)不同,但在針對(duì)具體業(yè)務(wù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí),需要明確多個(gè)數(shù)字孿生體或不同類型孿生體之間的聚合關(guān)系和孿生體場(chǎng)景。在建設(shè)和運(yùn)行階段形成數(shù)字孿生體的聚合,產(chǎn)生多種聚合關(guān)系類型,如層級(jí)、關(guān)聯(lián)和對(duì)等聚合等。

    3.1 管道孿生聚合關(guān)系

    3.1.1 總體層級(jí)關(guān)系

    結(jié)合管道物理實(shí)體對(duì)象和長(zhǎng)輸管道業(yè)務(wù)現(xiàn)狀,管道實(shí)體按照層級(jí)關(guān)系可劃分為:管網(wǎng)、管道和站場(chǎng)、站場(chǎng)設(shè)備和線路設(shè)施。

    3.1.2 管網(wǎng)孿生體關(guān)系

    管網(wǎng)孿生體的每個(gè)層級(jí)都又有層級(jí)、關(guān)聯(lián)和聚合等關(guān)系。管網(wǎng)孿生體組成主要包括:管網(wǎng)、子管網(wǎng)、管線、站場(chǎng)和管段。其主要關(guān)系是:管網(wǎng)包含管線、管線聚合管段和管段關(guān)聯(lián)站場(chǎng)等(見(jiàn)圖2)。

    圖2 管道實(shí)體層次劃分

    3.1.3 管道孿生體關(guān)系

    管道孿生體主要包括:管道、站場(chǎng)、線路及附屬設(shè)施、周邊環(huán)境、第三方設(shè)施、安全防護(hù)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。主要關(guān)系包括:站場(chǎng)閥室關(guān)聯(lián)管段、站場(chǎng)包含進(jìn)出站口、站列關(guān)聯(lián)收發(fā)球筒、線路包含附屬設(shè)施、線路關(guān)聯(lián)第三方設(shè)施、線路包含傳跨越等。

    3.1.4 站場(chǎng)孿生體關(guān)系

    站場(chǎng)孿生體主要包括:站場(chǎng)、進(jìn)出站口、管道線路、功能區(qū)、設(shè)備設(shè)施、工藝管段、工藝管段焊口、管道組件等。主要關(guān)系包括:站場(chǎng)包含設(shè)備、站場(chǎng)包含功能區(qū)、站場(chǎng)包含工藝管段等。

    3.1.5 設(shè)備孿生體關(guān)系

    設(shè)備孿生體主要包括:臺(tái)套設(shè)備、單體設(shè)備、零部件、備品備件。主要關(guān)系包括:臺(tái)套設(shè)備包含單體設(shè)備、單體設(shè)備聚合零部件、單體設(shè)備關(guān)聯(lián)備件。

    3.2 數(shù)字孿生體場(chǎng)景

    數(shù)字孿生體場(chǎng)景是指在某一個(gè)階段將多種類型孿生體進(jìn)行組合,形成相互影響和相互作用集合。例如,某天然氣管道首站工藝運(yùn)行場(chǎng)景,主要工藝流程包括:進(jìn)站壓力表和進(jìn)站溫度計(jì)、過(guò)濾分離器、流量計(jì)、壓縮機(jī)、空冷器、出站溫度計(jì)和出站壓力表。對(duì)應(yīng)由各種設(shè)備設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)組成的孿生原型(如:某型號(hào)壓力表),產(chǎn)生孿生實(shí)例(某站進(jìn)站壓力表,表溫度,表型號(hào)等),多個(gè)孿生實(shí)例形成孿生聚合體(如5臺(tái)過(guò)濾分離器聚合體),將主要工藝流程設(shè)備組合形成站場(chǎng)工藝運(yùn)行的孿生環(huán)境,這個(gè)孿生環(huán)境的場(chǎng)景可以服務(wù)于站場(chǎng)生產(chǎn)運(yùn)行等業(yè)務(wù)。

    在數(shù)字孿生體場(chǎng)景下,通過(guò)分析各種算法模型從而解決業(yè)務(wù)需求,達(dá)到預(yù)期效果。例如:在輸氣管道中,壓氣站工作產(chǎn)生的能耗費(fèi)用會(huì)對(duì)整個(gè)管道的能耗費(fèi)用產(chǎn)生直接影響,必須對(duì)壓氣站的能耗進(jìn)行優(yōu)化,從而要求準(zhǔn)確掌握壓氣站中各臺(tái)壓縮機(jī)的特性,建立模型對(duì)壓縮機(jī)的綜合效率進(jìn)行優(yōu)化。從20世紀(jì) 60年代,國(guó)內(nèi)外學(xué)者紛紛提出運(yùn)用變轉(zhuǎn)速二次擬合法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種方法進(jìn)行數(shù)學(xué)和大數(shù)據(jù)算法建模,分析壓縮機(jī)特性曲線的變化規(guī)律。主要模型有利用物理公式和經(jīng)驗(yàn)的機(jī)理模型以及利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)模型,通過(guò)分析模型,達(dá)到對(duì)壓縮機(jī)性能優(yōu)化。

    4 平臺(tái)設(shè)計(jì)

    通過(guò)對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的梳理可知,數(shù)字孿生技術(shù)主要包括三方面:數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用(服務(wù))。

    數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的應(yīng)用關(guān)鍵在于精準(zhǔn)映射,通過(guò)數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)建模,將數(shù)據(jù)與物理實(shí)體之間進(jìn)行映射。模型是核心。面向物理實(shí)體和邏輯對(duì)象建立機(jī)理模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)模型,關(guān)鍵在于利用軟件定義模擬或監(jiān)測(cè)物理空間的真實(shí)狀態(tài)和規(guī)則[7]。應(yīng)用(服務(wù))是數(shù)字孿生體的載體。通過(guò)數(shù)據(jù)流動(dòng)、模型定義,將功能服務(wù)化,實(shí)現(xiàn)物理空間和虛擬空間的狀態(tài)、輔助決策和持續(xù)優(yōu)化等業(yè)務(wù)應(yīng)用功能[7],解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

    4.1 數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)

    若要實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與虛擬實(shí)體一一映射,需要全面的數(shù)據(jù)支撐,要求包括從設(shè)計(jì)、采購(gòu)、建設(shè)各個(gè)階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù),在以上關(guān)系基礎(chǔ)上進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合,作為工程交付內(nèi)容給管道運(yùn)行期應(yīng)用。在運(yùn)行期,物理實(shí)體還會(huì)產(chǎn)生運(yùn)行期動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),主要包括:傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)。

    根據(jù)定義,數(shù)字孿生體可提供對(duì)應(yīng)層級(jí)的數(shù)據(jù)。從管輸企業(yè)對(duì)管道管理的數(shù)據(jù)需求考慮,結(jié)合管道業(yè)務(wù)以及數(shù)字主線概念,管道數(shù)字孿生體的數(shù)字主線主要分為兩個(gè)方面:水平主線和垂直主線。

    水平主線:主要解決從設(shè)計(jì)、施工到運(yùn)維整個(gè)生命周期的數(shù)據(jù)傳遞及共享問(wèn)題。涉及多個(gè)時(shí)間段,需要多階段數(shù)據(jù)整合。這些數(shù)據(jù)主要是靜態(tài)的基礎(chǔ)參數(shù),是隨實(shí)物資產(chǎn)一同交付的數(shù)據(jù)資產(chǎn),主要存在設(shè)計(jì)平臺(tái)或工程施工建設(shè)管理系統(tǒng)中。垂直主線:物理傳感器設(shè)備監(jiān)測(cè)、專業(yè)計(jì)算和業(yè)務(wù)管理等數(shù)據(jù)的結(jié)合,解決運(yùn)行期數(shù)據(jù)上傳匯總,需要多源數(shù)據(jù)集成加載。主要包括:管道實(shí)體的運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、專業(yè)分析計(jì)算數(shù)據(jù)、各種業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是隨著管道運(yùn)營(yíng)期間的生產(chǎn)活動(dòng)實(shí)時(shí)產(chǎn)生。

    兩條主線的數(shù)據(jù)不是相對(duì)獨(dú)立的,對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題需要將水平主線數(shù)據(jù)與垂直主線數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián),并進(jìn)行數(shù)據(jù)的組織管理,體現(xiàn)數(shù)字孿生體層級(jí)和聚合關(guān)系,達(dá)到模型計(jì)算的輸入要求,實(shí)現(xiàn)支撐應(yīng)用的基礎(chǔ)作用。管道數(shù)字孿生體模型信息與數(shù)據(jù)(主要包括資產(chǎn)交付數(shù)據(jù)、運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、專業(yè)分析數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù))要進(jìn)行融合打通,數(shù)據(jù)需要進(jìn)行集成、存儲(chǔ)、管理,并按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)提供接口服務(wù)。

    基于以上分析,在搭建平臺(tái)時(shí)需要考慮:

    一是建立以數(shù)字孿生體為中心的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)從兩個(gè)方向進(jìn)行融合的前提條件是建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立需要以數(shù)字孿生體為中心進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)制定。因此對(duì)物理實(shí)體的數(shù)據(jù)劃分不光需要考慮單個(gè)物理實(shí)體的屬性,更應(yīng)該考慮數(shù)字孿生體的組合關(guān)系,包括:層級(jí)、關(guān)聯(lián)、對(duì)等聚合,從而可以支持上層應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)服務(wù)。

    二是以數(shù)字孿生體為中心的多階段數(shù)據(jù)整合與管理。針對(duì)設(shè)計(jì)、采辦、施工逐個(gè)階段進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,需要針對(duì)相同實(shí)體對(duì)各階段數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性對(duì)齊更新和屬性整合,最終能夠達(dá)到準(zhǔn)確的實(shí)體交付數(shù)據(jù)。

    三是數(shù)字孿生體運(yùn)行涉及多源數(shù)據(jù)集成。如物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)備的采集系統(tǒng)、自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、多個(gè)信息管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù)。因此,受到通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式、編碼等因素的影響,需要多系統(tǒng)與移交的實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行集成關(guān)聯(lián),形成以統(tǒng)一孿生體實(shí)體為中心的運(yùn)行期多業(yè)務(wù)、多源數(shù)據(jù)的集成。

    4.2 模型是核心

    模型定義了物理實(shí)體中各種運(yùn)行、管理等規(guī)則。模型并非是將所有物理世界的規(guī)則一次性的全部建立,而是一個(gè)逐步完善的過(guò)程,要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行逐步建模分析處理。通常依靠對(duì)管道業(yè)務(wù)及油氣儲(chǔ)運(yùn)專業(yè)知識(shí)的研究和積累,利用已知的數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等機(jī)理公式針對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行建模分析。例如在設(shè)備故障診斷的場(chǎng)景中,壓縮機(jī)故障診斷需要利用幅值域分析、時(shí)域分析、頻域分析等分析方法,對(duì)壓縮機(jī)系統(tǒng)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行分析[12]。這些方法都是基于對(duì)設(shè)備運(yùn)行原理的了解和長(zhǎng)期運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)積累。這種建模方法的特點(diǎn)是利用已知的知識(shí)進(jìn)行分析預(yù)測(cè),結(jié)果是可解釋的。

    另外,隨著各種傳感器檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展使數(shù)據(jù)類型更加多樣化,對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理分析技術(shù)也突飛猛進(jìn),使利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行建模分析成為可能。因此出現(xiàn)了利用基于大數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)建模分析算法。例如在設(shè)備故障診斷的場(chǎng)景中,國(guó)內(nèi)外學(xué)者多次提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能算法對(duì)閥門故障及壓縮機(jī)性能進(jìn)行診斷識(shí)別[13-15]。采用這種方法的前提是采集足夠多的樣本數(shù)據(jù),以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行模擬預(yù)測(cè),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法內(nèi)部為“黑盒”,對(duì)分析結(jié)果的成因解釋便成為難題。

    以上兩種建模方法均有優(yōu)缺點(diǎn),有學(xué)者提出將大數(shù)據(jù)、機(jī)理模型和人工分析相結(jié)合的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模方法。這種方法比較復(fù)雜,需要對(duì)具體問(wèn)題結(jié)合大數(shù)據(jù)算法,對(duì)過(guò)程機(jī)理進(jìn)行逐個(gè)影響因素分析,建立多個(gè)子模型,對(duì)不同子模型選取適合的模型進(jìn)行分析(見(jiàn)圖3)。

    圖3 復(fù)雜設(shè)備診斷問(wèn)題

    模型不僅需要數(shù)據(jù)作為輸入,同時(shí)還需要結(jié)合模型開(kāi)發(fā)技術(shù)。模型算法技術(shù)中包括知識(shí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)模型。對(duì)于大數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用可以考慮利用開(kāi)源框架(如 TensorFlow、百度飛槳等)的基礎(chǔ)算法,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合業(yè)務(wù)特征。另外,對(duì)于算法和業(yè)務(wù)結(jié)合,逐步建立典型案例,需要對(duì)案例信息進(jìn)行知識(shí)提煉,利用知識(shí)管理技術(shù)逐步進(jìn)行知識(shí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)理模型庫(kù)的建立。因此需要從平臺(tái)角度考慮對(duì)算法框架、知識(shí)管理等功能的支撐。

    基于以上分析,在搭建平臺(tái)時(shí)需要考慮:

    1)通用基礎(chǔ)算法框架

    數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)模型、機(jī)理模型兩種建模模型方式,為了提高解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題的效率和效果,可以在通用的、成熟的基礎(chǔ)框架上進(jìn)行業(yè)務(wù)問(wèn)題算法研發(fā)。因此管道數(shù)字化平臺(tái)搭建時(shí)可以考慮集成多個(gè)基礎(chǔ)模型算法框架,為業(yè)務(wù)算法研發(fā)提供支撐。

    2)建立解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的算法模型知識(shí)庫(kù)

    在形成大數(shù)據(jù)和機(jī)理模型后,需要及時(shí)總結(jié)業(yè)務(wù)場(chǎng)景及算法模型,作為案例進(jìn)行信息提煉形成知識(shí),逐步建立算法模型知識(shí)庫(kù)。

    4.3 應(yīng)用(服務(wù))是載體

    應(yīng)用(服務(wù))在宏觀戰(zhàn)略層面是以管輸企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃,支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在戰(zhàn)略目標(biāo)的規(guī)劃下,解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題。業(yè)務(wù)問(wèn)題的提出,需要對(duì)應(yīng)層級(jí)數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)(包括水平主線移交數(shù)據(jù)和垂直主線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù))和對(duì)應(yīng)問(wèn)題的分析模型算法結(jié)合形成對(duì)應(yīng)的應(yīng)用進(jìn)行支持。對(duì)于復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題需要進(jìn)行分解,并且確定他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。最終利用各種建模技術(shù)建立模型,輸入數(shù)據(jù),輸出分析結(jié)果。

    管輸企業(yè)提出了本質(zhì)安全、高效運(yùn)營(yíng)的戰(zhàn)略目標(biāo)。針對(duì)本質(zhì)安全的戰(zhàn)略目標(biāo),提出了線路本體腐蝕預(yù)測(cè)、地災(zāi)監(jiān)測(cè)等業(yè)務(wù)問(wèn)題。針對(duì)高效運(yùn)營(yíng)目標(biāo),提出了針對(duì)設(shè)備運(yùn)行效率優(yōu)化等業(yè)務(wù)問(wèn)題。在開(kāi)發(fā)應(yīng)用的過(guò)程中參考相應(yīng)階段,結(jié)合數(shù)據(jù)與模型分析解決業(yè)務(wù)問(wèn)題,梳理、明確數(shù)字孿生體應(yīng)用場(chǎng)景以及應(yīng)用功能設(shè)計(jì)。并利用分析結(jié)果對(duì)實(shí)際物理實(shí)體進(jìn)行優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體的業(yè)務(wù)價(jià)值。逐步完善多層級(jí)、多種組合關(guān)系的孿生應(yīng)用,最終形成孿生業(yè)務(wù)生態(tài)。

    基于以上分析,在搭建平臺(tái)時(shí)需要考慮:

    1)應(yīng)用統(tǒng)一規(guī)劃,逐步開(kāi)發(fā)實(shí)施

    從業(yè)務(wù)角度對(duì)應(yīng)用進(jìn)行整體規(guī)劃,按照企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行業(yè)務(wù)問(wèn)題的優(yōu)先級(jí)劃分,整合后臺(tái)數(shù)據(jù),按照優(yōu)先級(jí)進(jìn)行業(yè)務(wù)問(wèn)題研究及模型建立,逐步進(jìn)行應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和實(shí)施。

    2)業(yè)務(wù)應(yīng)用具備敏捷開(kāi)發(fā)模式,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)問(wèn)題

    業(yè)務(wù)問(wèn)題是按照企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)和優(yōu)先級(jí)進(jìn)行解決,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行逐步建模分析處理。同時(shí)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用也是逐步建立,并隨著戰(zhàn)略目標(biāo)的變化進(jìn)行維護(hù)更新。需要平臺(tái)具備敏捷開(kāi)發(fā)模式迭代更新的能力,進(jìn)行快速發(fā)布部署,最終達(dá)到與業(yè)務(wù)需求相匹配的應(yīng)用模式。

    5 管道數(shù)字化平臺(tái)框架

    5.1 功能框架

    通過(guò)對(duì)數(shù)字孿生體技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析,對(duì)數(shù)字孿生體概念理解提出平臺(tái)設(shè)計(jì)思路,在此基礎(chǔ)上提出功能框架,主要包括:數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用(服務(wù))。

    數(shù)據(jù)主要功能:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、多源數(shù)據(jù)集成、多階段數(shù)據(jù)整合與管理、數(shù)據(jù)服務(wù)。

    模型主要功能:通用算法框架(數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)模型、知識(shí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)理模型)、模型算法知識(shí)庫(kù)、模型算法服務(wù)。

    應(yīng)用(服務(wù))按照企業(yè)總體的戰(zhàn)略目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用,總體分為線路管理應(yīng)用、生產(chǎn)運(yùn)行管理應(yīng)用、設(shè)備管理應(yīng)用。然后根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題逐步確定具體應(yīng)用,是一個(gè)循序漸進(jìn)逐步積累的過(guò)程,最終形成數(shù)字孿生體應(yīng)用生態(tài)(如圖4)。

    圖4 孿生平臺(tái)功能框架

    5.2 技術(shù)框架

    數(shù)字孿生體平臺(tái)的搭建,需要充分利用信息化新技術(shù)的支持,包括:物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、知識(shí)圖譜等技術(shù)。

    首先,數(shù)字孿生體的映射需要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)涉及到集成、存儲(chǔ)、處理等技術(shù)。集成涉及到多類型數(shù)據(jù)源,主要包括:信息系統(tǒng)接口、歷史文件導(dǎo)入、物聯(lián)網(wǎng)消息、自控系統(tǒng)接口、各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接等。對(duì)于管道數(shù)據(jù)的集成主要考慮設(shè)計(jì)成果、工程建設(shè)采集數(shù)據(jù)、線路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、SCADA采集數(shù)據(jù)、生產(chǎn)運(yùn)行設(shè)備等管理數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)涉及分布式文件存儲(chǔ)、分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分布式列示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分布式圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等存儲(chǔ)技術(shù)[16]。處理涉及到批處理、流處理、圖計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、批流混合計(jì)算等技術(shù)[17]。

    其次,數(shù)字孿生體場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)需要發(fā)揮模型的核心作用。模型涉及到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能算法和知識(shí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)理算法。人工智能算法主要包括:回歸與分類、聚類、協(xié)同過(guò)濾、降維、頻繁模式挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法模型[17]。機(jī)理算法主要包括:流體動(dòng)力學(xué)機(jī)理、質(zhì)量守恒、能量守恒、動(dòng)量守恒、物性狀態(tài)方程等。除了模型之外還需要進(jìn)行知識(shí)工程的建設(shè),涉及知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)推理、知識(shí)集成和知識(shí)存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)。

    最后,數(shù)字孿生體場(chǎng)景的應(yīng)用是將數(shù)據(jù)和模型結(jié)合進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)解決問(wèn)題的載體。由于管道業(yè)務(wù)特點(diǎn),針對(duì)具體業(yè)務(wù)問(wèn)題是逐步發(fā)現(xiàn),并建立數(shù)據(jù)和模型的數(shù)字孿生體場(chǎng)景應(yīng)用。因此在技術(shù)支持方面,需要有敏捷開(kāi)發(fā)、微服務(wù)等框架的支持,保證對(duì)數(shù)字孿生體場(chǎng)景的應(yīng)用生命周期管理(如圖5)。

    圖5 孿生平臺(tái)技術(shù)框架

    6 進(jìn)一步研究方向

    本文針對(duì)長(zhǎng)輸管道管網(wǎng)、管線、站場(chǎng)、設(shè)備實(shí)體進(jìn)行數(shù)字孿生關(guān)系分析,提出長(zhǎng)輸管道的水平數(shù)字主線和垂直數(shù)字主線,在通用智能分析算法框架上搭建管道專業(yè)算法并逐步建立算法模型知識(shí)庫(kù),應(yīng)用統(tǒng)一規(guī)劃逐步開(kāi)發(fā)實(shí)施快速響應(yīng)業(yè)務(wù)問(wèn)題的平臺(tái)思路。當(dāng)前,在數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用(服務(wù))仍存在需要進(jìn)一步研究的方向:

    一是數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步細(xì)化。長(zhǎng)輸管道行業(yè)對(duì)于數(shù)字孿生體實(shí)體層級(jí)的劃分需要進(jìn)一步細(xì)化明確。各種數(shù)字孿生體之間的關(guān)系在基礎(chǔ)類型的會(huì)有具體變化。對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)分類、屬性、采集項(xiàng)的明確工作更為艱巨,需要業(yè)務(wù)專家和管理專家支持協(xié)調(diào)。并且對(duì)于物理實(shí)體的數(shù)據(jù)采集工作,也涉及到采集成本、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)戎T多技術(shù)問(wèn)題需要解決。

    二是模型需要針對(duì)業(yè)務(wù)建立,逐步積累知識(shí)庫(kù)。由于長(zhǎng)輸管道線性長(zhǎng)距離分布,同一業(yè)務(wù)問(wèn)題在不同地區(qū)的影響因素不同,從而分析模型和算法的建立會(huì)產(chǎn)生差異,因此模型建立需要考慮多種方式不同影響因素,并進(jìn)行評(píng)估。另外逐步形成一個(gè)企業(yè)級(jí)模型知識(shí)庫(kù),對(duì)已有經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行積累,是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。

    三是應(yīng)用(服務(wù))需要以數(shù)字孿生體為中心結(jié)合管道數(shù)據(jù)與模型,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)。雖然現(xiàn)階段有各種建模技術(shù),但針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景的落地,需要大量工作。模型知識(shí)的積累方面,雖然知識(shí)圖譜技術(shù)已廣泛應(yīng)用,但并不能生搬硬套到工業(yè)模型上。因此,對(duì)于管道數(shù)字化平臺(tái)搭建的重點(diǎn)是以管道實(shí)體為中心,從業(yè)務(wù)問(wèn)題與孿生場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)整理、模型研發(fā)、應(yīng)用搭建三方面考慮,最終形成對(duì)管道運(yùn)行的優(yōu)化方案,作用在物理實(shí)體上。

    綜上所述,目前的數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)管道數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)還有諸多研究課題亟需探索,且有巨大的應(yīng)用前景,本文按照數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用(服務(wù))提出了管道數(shù)字化平臺(tái)的功能框架及技術(shù)框架,為管輸數(shù)字化平臺(tái)搭建提供參考與借鑒。

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