數(shù)字孿生技術及其在煉油產(chǎn)業(yè)中的應用

仇美玲，李奇安

（遼寧石油化工大學信息與控制工程學院，遼寧 撫順 113001）

隨著綜合國力提升，國內(nèi)各企業(yè)為追求發(fā)展壯大，適應數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，爭取在行業(yè)中占據(jù)有利位置，需要不斷進行業(yè)務創(chuàng)新，提升技術和核心競爭力，推動公司進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型［1～3］。近年來，數(shù)字孿生被應用在智慧礦山建設、互聯(lián)網(wǎng)平臺規(guī)劃、起重機械的監(jiān)督檢驗、航天航空發(fā)展、智能機場建設、產(chǎn)品設計制造等領域，為各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了借鑒［4～9］。數(shù)字孿生技術的應用使得石化產(chǎn)業(yè)煉油過程擁有更寬廣的發(fā)展，遠程監(jiān)測指導、故障報警、故障預測、參數(shù)優(yōu)化等正在逐步實現(xiàn)數(shù)字化管理，工作人員可以不親臨作業(yè)現(xiàn)場，不受時空約束，及時處理業(yè)務，提升辦公效率［10，11］。

1 數(shù)字孿生概念及發(fā)展歷程

1.1 概念

數(shù)字孿生技術是指建立對物理實體進行實時映射的虛擬孿生體，通過建立高精度還原物理實體的三維虛擬模型，對實體環(huán)境進行可視化，從而對物理實體的各項參數(shù)進行監(jiān)視預測，基于市場價格對物理實體裝置持續(xù)進行實時優(yōu)化和控制，由以往的裝置被動隨市場改變而變化，轉(zhuǎn)化為裝置主動應對市場變化，做出最優(yōu)化改變。

數(shù)字孿生利用建模軟件構建虛擬物理模型，通過裝置傳感器獲得設備運行數(shù)據(jù)，并對物理設備運行數(shù)據(jù)進行多學科、多維度、多層次、多概率的仿真，使得物理實體環(huán)境在虛擬空間中實時映射。虛擬模型不僅能對物理實體進行模仿，還能對未來行為進行預測，降低物理實體的風險［12］。

1.2 發(fā)展歷程

2002 年，美國密歇根大學的Grieves（格里夫斯）教授［13］首次提出數(shù)字孿生三維模型，用來概括產(chǎn)品的全生命周期，包含數(shù)字孿生的真實空間、虛擬空間以及虛擬空間和真實空間的數(shù)據(jù)信息連接3個要素。2011年，美國空軍實驗室再次提及數(shù)字孿生，自此數(shù)字孿生概念開始有文字記載，被定義為“能夠在虛擬信息空間反應物理實體的功能、實時狀態(tài)和演變趨勢［14］”。2012 年，美國空軍實驗室與美國國家航空航天局就飛行器問題進行研究，提出了多尺度、多物理場和多概率分布的數(shù)字孿生飛行器仿真模型［15］。2014 年，格里夫斯教授發(fā)表文章，系統(tǒng)講述了數(shù)字孿生技術的應用前景，為數(shù)字孿生的發(fā)展普及提供了理論基礎［16］。

2017 年，中國召開“第一屆數(shù)字孿生與智能制造服務學術研討會［17］”。同年，北京航空航天大學陶飛［18～21］教授在數(shù)字孿生經(jīng)典三維模型的基礎上增加了孿生數(shù)據(jù)和服務器2個要素，提出數(shù)字孿生的五維模型，首次將數(shù)字孿生技術結(jié)合車間進行研究，給出數(shù)字孿生車間的概念。于勇等［22］總結(jié)了數(shù)字孿生在產(chǎn)品構型中的應用。

莊存波等［23］對數(shù)字孿生的發(fā)展歷程進行研究，系統(tǒng)概括了數(shù)字孿生技術內(nèi)容，并提出了孿生體系結(jié)構。

2018 年，唐堂等［24］指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能化制造的必由之路，并總結(jié)了數(shù)字孿生模型的結(jié)構框架。

2019 年，趙浩然等［25］從車間建模、數(shù)據(jù)管理、可視化、狀態(tài)看板構建4 個關鍵技術入手，提出了數(shù)字孿生的生產(chǎn)車間三維可視化監(jiān)控方法，對生產(chǎn)設備進行實時監(jiān)控管理。

對于數(shù)字孿生的模型構架，除了三維和五維模型，Jay Lee［26］還提出了基于工業(yè)4.0 制造系統(tǒng)的信息物理系統(tǒng)5C 架構，各數(shù)字孿生理論模型構架見表1。

表1 數(shù)字孿生理論模型

不同領域的研究者對數(shù)字孿生有不同的定義和理解，文中參考陶飛教授提出的數(shù)字孿生五維理論模型，對數(shù)字孿生體的關鍵技術及其在石油化工產(chǎn)業(yè)的應用前景進行探討。

2 數(shù)字孿生關鍵技術

以數(shù)字孿生體的五維模型為例，構造1個完整的數(shù)字孿生體系需要各軟件模塊相互協(xié)作。

（1）建模技術是關鍵所在，需要建立1 個能反映物理實體的虛擬數(shù)字模型來實現(xiàn)對物理實體狀態(tài)的模仿；

（2）利用物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)虛實交互融合，做到數(shù)據(jù)的實時快速傳輸；

（3）利用仿真技術將特定性的規(guī)律通過模型轉(zhuǎn)化成軟件，實時反映物理實體的真實狀態(tài)；

（4）需要通過機器學習技術實現(xiàn)對參數(shù)的訓練預測，通過調(diào)整算法對設備進行優(yōu)化控制。

整個孿生體系各組成要素之間的交互關系見圖1。

圖1 數(shù)字孿生體系

2.1 建模技術

搭建與物理實體結(jié)構功能相同的虛擬模型是實現(xiàn)數(shù)字孿生的關鍵，程昊等［27］基于物理生產(chǎn)線的多元數(shù)據(jù)，通過建模技術構建了生產(chǎn)線數(shù)字孿生模型，提供了規(guī)劃到調(diào)試再到運行的全面可視化，數(shù)字孿生模型涉及三維建模、機理建模和動態(tài)建模。

在常用的GIS 建模、航拍建模、BIM 建模和手工建模幾種三維建模方式中，BIM建模在工業(yè)建模更具優(yōu)勢，也是石化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建模的1種重要方式，包含AutoCAD、Navisworks、Infurnia、Vectorworks Architect、3D max等。常用軟件特點對比見表2。

表2 數(shù)字孿生理論建模軟件特點

孫長敏等［28］從某車間4 個角度闡述了數(shù)字孿生模型、概念和屬性，利用3d max建模結(jié)合unity搭建車間數(shù)字孿生體，解決了車間交互性差、效率低和監(jiān)測困難等難題。

湯健等［29］利用SolidWorks 軟件搭建康復機器人物理模型，并導入Unity3D 平臺接收來自傳感器的實時數(shù)據(jù)驅(qū)動運行。

機理模型通過物理和數(shù)學公式表達模型內(nèi)容，唐利民［30］對路面工程中的數(shù)字孿生模型進行討論，指出準確的力學行為、機理表達公式和數(shù)學模型是數(shù)字孿生實時準確映射的關鍵。

黃華等［31］利用Simulink 建模工具建立了機理模型，基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)建孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，2 者結(jié)合構成數(shù)字孿生系統(tǒng)，提高了模型的自適應度。

基于機器學習和深度學習的動態(tài)建模研究相對較少，成彬等［32］通過分析工序節(jié)點間的關聯(lián)和屬性，建立了數(shù)字孿生的工序動態(tài)模型，用來解決工序模型重建過程繁瑣和效率低等問題；楊陽等［33］通過局部模型與全局模型相結(jié)合的方式構建電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型，借用李雅普諾夫優(yōu)化中的虛擬隊列概念進行構建優(yōu)化，并采用深度學習算法降低模型損失和樣本數(shù)據(jù)積壓。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)技術

物聯(lián)網(wǎng)技術是將物理空間與虛擬空間進行有效連接、實時采集數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)進行分析、存儲和高效運輸?shù)年P鍵技術，可用工業(yè)以太網(wǎng)方式、串口方式、標簽數(shù)據(jù)等方式采集數(shù)據(jù)，后采用TCP 等通信協(xié)議完成數(shù)據(jù)運輸。劉俊等［34］使用OPC UA 進行網(wǎng)絡通信和數(shù)據(jù)傳輸，利用Unity 實現(xiàn)孿生模型可視化，為機器人焊接工作站的數(shù)字化、智能化提供了新思路。

工業(yè)以太網(wǎng)采集方式主要用來采集配置內(nèi)置網(wǎng)卡的設備的數(shù)據(jù)信息，借助工業(yè)交換機實現(xiàn)設備與服務器之間的以太網(wǎng)連接。目前，對于煉油設備的數(shù)據(jù)采集可以通過軟件2 次開發(fā)的方式進行，通過軟件2次開發(fā)包可以對數(shù)據(jù)信息進行較為全面的采集，還可以對設備進行較好的遠程控制。串口方式進行數(shù)據(jù)采集即為通過各個串口進行數(shù)據(jù)通訊，常用Modbus 協(xié)議針對進行通訊的2 個終端設備間的各個參數(shù)（包括起始位、停止位、數(shù)據(jù)位等）實現(xiàn)數(shù)據(jù)較高速率傳輸。

標簽［35］數(shù)據(jù)則是通過傳感器對設備進行全生命周期監(jiān)控，并將測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為信息傳遞給處理單元，通過RFID 讀取器發(fā)送的無線電波進行數(shù)據(jù)讀取，從而達到數(shù)據(jù)采集的目的。在工業(yè)流程中，主要是對物料以及人員位置進行信息追蹤，在設備及產(chǎn)品上都附有一維或二維碼作為其標識，此產(chǎn)品標識便可以使工作人員快速準確的了解產(chǎn)品的數(shù)據(jù)信息及設備狀態(tài)。

數(shù)據(jù)收集完成后，可通過建立數(shù)據(jù)庫來對數(shù)據(jù)進行分析、存儲，以便實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的動態(tài)管理，常用的數(shù)據(jù)庫有MySQL、Oracle、Postgre SQL、MongoDB等。

2.3 仿真技術

仿真將模型轉(zhuǎn)化成軟件，反映物理真實運行狀態(tài)。其利用各軟件平臺，集成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、應用管理、模型管理等模塊，并借助可視化手段，如VR、AR，使用戶快速了解系統(tǒng)運行狀態(tài)，做出相應決策。

可用于數(shù)字孿生的仿真平臺種類多樣，涉及C#、Python、MATLAB等多種語言。

西門子公司2017年發(fā)布了數(shù)字孿生體應用模型，西門子nx平臺可用來進行數(shù)字孿生仿真［36］。

PTC 公司設計了Thing Worx 智能數(shù)字孿生平臺［37］。

楊得軍等［38］分析認為，Bentley 三維數(shù)字化工廠可提供三維可視化管理技術。

CE 公司推出可進行全生命周期預測的Predix平臺［39］。

趙建峰利用達索公司的3D EXPERIENCE 數(shù)字化軟件平臺對數(shù)字化工廠進行設計和實踐［40］。

林潤澤等利用Simulink 仿真環(huán)境實現(xiàn)了數(shù)字孿生體系的仿真運行［41］。

2.4 機器學習技術

通過物聯(lián)網(wǎng)技術使得物理實體和虛擬實體進行有效交互，運用實時采集的數(shù)據(jù)，通過機器學習技術，對未知規(guī)律進行預測，從而根據(jù)預測模型得到的結(jié)果，判斷物理實體的運行狀態(tài)以及故障報警。最后對物理實體進行指導改進，通過調(diào)整算法對參數(shù)進行控制優(yōu)化，使設備產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益。

通過已知歷史數(shù)據(jù)預測未知運行結(jié)果，常見的機器學習［42］建模方法有：隨機森林、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、貝葉斯、支持向量機、最近鄰居、神經(jīng)網(wǎng)絡等。結(jié)合材料成本、運行等條件約束參數(shù)以及工作人員輸入的當前運行狀態(tài)，模仿物理實體運行，實時優(yōu)化系統(tǒng)RTO 會進行參數(shù)優(yōu)化，并將優(yōu)化結(jié)果傳送到先進控制系統(tǒng)APC，使裝置運行達到最優(yōu)狀態(tài)。

2.5 可視化管理

數(shù)字孿生系統(tǒng)涉及云計算、大數(shù)據(jù)等技術，其中實現(xiàn)虛擬模型的可視化極為重要。數(shù)字孿生體系的可視化平臺即為在虛擬世界里建立的真實世界的平臺，在此平臺里我們可以看到真實世界的狀態(tài)甚至于超越當下的表現(xiàn)。

市面上常見的數(shù)字可視化平臺有Smartbi、山海鯨可視化、帆軟等。近年來，Unity［43］推出了數(shù)字孿生應用，可通過將建造的三維模型導入Unity 進行虛擬模型可視化。Unity具有面向不同專業(yè)的可嵌入產(chǎn)品，例如面向建筑行業(yè)人員的Reflect，通過Reflect 可以將行業(yè)軟件中的并用數(shù)據(jù)導入Unity中，并建立實時同步的數(shù)據(jù)連接。ArtEngine 是面向藝術家和設計師的1 款產(chǎn)品，MARS 是面向AR開發(fā)者的1項開發(fā)工具，F(xiàn)urioos可將數(shù)字孿生發(fā)布到任何設備或嵌入到任何網(wǎng)頁中，Simulation 對于應用仿真極具價值，還包括AR、VR等應用，都為數(shù)字孿生的開發(fā)提供了豐富的應用工具。

根據(jù)上述數(shù)字孿生關鍵技術，可總結(jié)出1套理論可行的數(shù)字孿生體系，首先采集數(shù)據(jù)并應用MySQL 對數(shù)據(jù)進行存儲，通過TCP 協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥_本語言程序，驅(qū)動利用3D max 建立并嵌入到Unity 的三維模型，從而實現(xiàn)虛擬世界對現(xiàn)實世界的模仿以及預測，見圖2。

圖2 數(shù)字孿生體建模流程

3 煉油產(chǎn)業(yè)中的數(shù)字孿生應用

石油化工領域的數(shù)字孿生正在悄然興起，王晨光［44］對石化行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)字孿生技術應用前景進行了展望，并總結(jié)了當前面臨的機遇和挑戰(zhàn)；陳鋼［45］基于快速發(fā)展的數(shù)字孿生技術，總結(jié)了其在石化行業(yè)的應用，并對油氣勘探，管道運輸，石油煉制等領域的應用逐一進行了分析；王華等［46］分析數(shù)字化工廠的未來發(fā)展趨勢，基于煉油化工企業(yè)設計了1套數(shù)字化平臺，對三維數(shù)字化工廠提出保真性、實時性和可擴展性的建議。

3.1 遠程監(jiān)控和故障報警

石油煉制過程工藝復雜，數(shù)據(jù)繁多，通過智能算法對設備運行的歷史數(shù)據(jù)進行分析，并對重點關注區(qū)域進行紅外成像，從而構建出1個能夠?qū)崟r反映煉化裝置運行、維護等全生命周期過程的虛擬模型，實時映射煉油現(xiàn)場生產(chǎn)過程，對設備的進出料、流量壓力等進行高度模仿。

煉油過程離不開專業(yè)人員的指導，但往往會存在一些原因使得專業(yè)人員不能及時趕到生產(chǎn)現(xiàn)場，從而導致施工延誤和資源浪費。

通過建立煉油設備數(shù)字孿生體，學習物理設備的動作規(guī)律，可視化設備運行環(huán)境，使得工作人員能夠及時準確接收到設備運行信息，實現(xiàn)對設備運行的遠程監(jiān)控。

煉油各設備裝有壓力傳感器、溫度傳感器、流量傳感器等，實時采集設備運行數(shù)據(jù)并傳輸給3D模型驅(qū)動仿真，使得數(shù)字孿生遠程監(jiān)控不同于傳統(tǒng)的監(jiān)控設備，其不僅能對煉化工廠進行整體監(jiān)控，還能對每個設備運行過程進行全方位的實時模擬，模擬結(jié)果清晰地展示在PC 端，專業(yè)人員不用親臨現(xiàn)場便可以了解到設備運行的全面狀況并對設備調(diào)整進行線上遠程指導，節(jié)約時間和成本、提高效益。

文獻［47］結(jié)合虛實數(shù)據(jù)，提出了1種基于貝葉斯網(wǎng)絡虛實結(jié)合的數(shù)字孿生驅(qū)動故障診斷模型，實現(xiàn)對系統(tǒng)的實時監(jiān)測和故障預警。對煉化裝置實時監(jiān)測和故障報警可在一定程度上減少上述問題的發(fā)生，將機器學習技術融入數(shù)字孿生，對大型復雜煉化裝置產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行分析處理，對比虛擬模型和物理實體運行數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)序列差超過允許范圍時，表明運行產(chǎn)生故障，報警裝置給出相應提示，根據(jù)提示進一步確定故障原因。

3.2 故障預測和設備運維

設備是石油化工產(chǎn)業(yè)煉油的關鍵，對設備的全生命周期管理至關重要，基于動態(tài)模式分解的數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字孿生模型能夠根據(jù)實測數(shù)據(jù)預測未來狀態(tài)，并助于建立安全高效和低成本的運行策略，數(shù)字孿生技術利用模型和數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法還可以彌補傳統(tǒng)PHM方法預測的不足［48］。數(shù)字孿生體在對煉化設備進行實時映射的同時，會通過人工智能算法對歷史數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)、經(jīng)驗數(shù)據(jù)等進行分析，創(chuàng)建數(shù)學預測模型并訓練模型的精確度，最后利用歷史運行規(guī)律和現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測未知數(shù)據(jù)，探索煉油設備的全生命周期，提前發(fā)現(xiàn)物理設備未來可能會發(fā)生的問題［49］。

例如由Fluen 軟件模擬儲罐溫度場監(jiān)視預測孿生模型系統(tǒng)［50］，將傳感器與數(shù)字孿生技術相結(jié)合，綜合考慮模型層、數(shù)據(jù)層、應用層等結(jié)構，實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)視和故障預測；針對煉化設備和中游產(chǎn)業(yè)的運輸管道存在的腐蝕泄露問題，可基于腐蝕大數(shù)據(jù)建立設備孿生體，實時映射實體狀態(tài)，分析預測腐蝕風險，得出設備腐蝕程度和腐蝕位置，工作人員根據(jù)預測得結(jié)果，對設備進行故障排查和維修，保障設備最高運作率及最長使用年限［51，52］。

3.3 設備控制和參數(shù)優(yōu)化

數(shù)字孿生在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的優(yōu)勢包含分析、監(jiān)視、預測、優(yōu)化等方面，搭建數(shù)字孿生體可以實現(xiàn)設備運行參數(shù)的優(yōu)化。通過煉化裝置實體和虛擬模型的交互融合，物理實體的實時數(shù)據(jù)會傳遞給虛擬模型，虛擬模型的預測數(shù)據(jù)同樣可以反饋給物理實體裝置，控制實體運作。建立煉化裝置的數(shù)字孿生體數(shù)學和機理模型，應用智能控制算法和神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等理論知識，可以對不同進出料、不同流量、不同溫度等條件和約束下的煉油方案進行模擬運行，對比各條件下的運行結(jié)果得出最優(yōu)化方案，將優(yōu)化結(jié)果傳遞給先進控制系統(tǒng)，實現(xiàn)利益最大化。

數(shù)字孿生的優(yōu)化功能在當前的多發(fā)展領域被學者廣泛研究，文獻［53，56］對數(shù)字孿生的優(yōu)化功能進行了主要分析研究，針對機身對接問題搭建了融合控制算法和優(yōu)化策略的數(shù)字孿生系統(tǒng)，優(yōu)化了對接精度。

文獻［57，58］提出了1 個基于計算流體力學技術的數(shù)值模型，用來了解設備工作狀態(tài)，研究自主流入控制裝置的動態(tài)行為。

文獻［59，60］應用物聯(lián)網(wǎng)、實時數(shù)據(jù)、人工智能等技術建立了油氣生產(chǎn)優(yōu)化預測模型，并指出數(shù)字孿生的油氣生產(chǎn)系統(tǒng)效率較之前提高了30%。以上等領域數(shù)字孿生優(yōu)化模型的成功應用為其在煉化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了借鑒。

4 結(jié)束語

文中從數(shù)字孿生的概念及其發(fā)展歷程出發(fā)，結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，歸納了數(shù)字孿生的關鍵技術，以及常見的應用軟件，并對不同軟件方案進行優(yōu)劣對比，總結(jié)出利用物聯(lián)網(wǎng)技術進行虛實交互和數(shù)據(jù)采集，通過TCP 等協(xié)議進行數(shù)據(jù)高質(zhì)量傳輸，使用3d 建模軟件對物理設備建模并導入Unity引擎進行可視化的整個數(shù)字孿生體系。結(jié)合數(shù)字孿生的作用及其在其他行業(yè)應用所帶來的優(yōu)勢，分析了其應用在煉油產(chǎn)業(yè)所能帶來的效益，以期為后續(xù)數(shù)字孿生體系的建造有所幫助。

目前，數(shù)字孿生關鍵技術在石化煉油產(chǎn)業(yè)的應用已初見成效，但距離全部技術成熟使用和大范圍推廣還面臨著許多困難和挑戰(zhàn)。例如，由于煉化裝置的復雜性，使得數(shù)字孿生體系的建模精度達不到理想的條件；由于數(shù)字孿生興起時間不長，使得其并沒有統(tǒng)一的理論體系，在各個行業(yè)有著不同的定義，難以互通共用；煉化過程中會產(chǎn)生大量的運行數(shù)據(jù)，沒有固定安全的平臺存放數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全存在一定的風險。

未來還需將各種技術深度融合，利用機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等提高數(shù)字孿生體系的精確度，力爭搭建通用的數(shù)字孿生體系，使其能在多個過程中重復使用，以降低成本。提高數(shù)字孿生體系的自主學習和決策能力，優(yōu)化遞代過程，最大化煉油產(chǎn)業(yè)的效益，實現(xiàn)石化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。