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2022-11-27
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面向石化行业的数字孪生建模方法研究
摘要：数字孪生（Digital Twin）是充分利用物理模型、传感器更新、运行
历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间
中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。本文面向石化行业
需要求，结合石化行业特点，从资产、工厂、三维数字化、工艺机理及大数据等
五个数字孪生模型构建维度出发，提出了面向石化行业的数字孪生建模方法。并
对石化行业数字孪生模型相关的进一步研究进行了展望。
关键词：石化行业；数字孪生；建模；智能工厂；大数据
引言
“数字孪生”这一概念早在 2002 年由美国教授 Michael W. Grieves 在密歇
根大学演讲时提出。目的是为了在产品生命周期管理（PLM）中进行辅助工作。
而这一概念正式提出是在 2011 年 3 月美国空军研究实验室（AFRL，Air Force
Research Laboratory）的一次演讲中提出的。美国军方更强调数字孪生技术在
降低维护成本、提高维护效果的作用，这一理解与现在公认的数字孪生技术应用
比较接近。
[1]
全球最具权威的 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 在 2016 年、2017 年和
2019 年都将数字孪生作为十大战略科技发展趋势。 GE、西门子等公司也纷纷推
[2]
出各自的数字孪生战略。其中 GE 的 Predix 平台将打造集合资产和系统的数字孪
生，生产商和运营商可以利用数字孪生对资产全生命周期进行全面的了解，预测
和优化资产。西门子公司的数字孪生主要集中在帮助制造企业在信息空间构建整
合制造流程的生产系统模型，实现物理空间从产品设计到制造执行的全过程数字
化。 ANSYS 公司研发的 ANSYS Twin Builder 产品软件包，能够快速构建数字模
[3]
型，并且集成到其他工业物联网（Industrial Internet of Things）平台。
[4]
目前，数字孪生技术在离散行业发展较快，但是在以石油和化工为代表的流
程行业发展略慢。石油化工行业作为我国的支柱产业，在国民生产中发挥重要作
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