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复杂系统数字孪生:数字孪生迈入智能时代 (2).pdf
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数字孪生迈入智能时代
数字孪生具有不同的粒度。XMPro 将不能进一步价值拆分的数字孪生称为
单元数字孪生(discrete digital twin),在设计研发阶段,数字孪生以阵列、协作、
递阶的形式组合形成复杂系统孪生;在产品寿命周期演进的过程中,设计孪生逐
步与制造孪生、运营孪生结合,规模和复杂程度不断增大,包含的信息不断增多,
如图 0-1 所示。通过采集大量物理世界的信息,结合工业物联网、云和边缘计算、
AI 等前沿技术,数字孪生可以体现其自学习、自适应和自判断的能力,实现P –
D – P(Physical-Digital-Physical)闭环反馈学习、从企业到部件级的实时优化、
综合性和灵活性强的配置和调控、预见性维护等功能,持续为企业创造价值。
图 0-1 数字孪生在产品寿命周期中的演进
[1]
从实际出发,一步到位实现产品全寿命周期的数字孪生是不现实的,数字孪
生的实现需要综合考虑价值、成本和软硬件条件,从一个或几个典型问题着手,
其抽象程度应以实际用例的需求为准,实现利益增长之后再以点带面,稳步实现
企业的数字化智能化建设。但我们在本章节不妨畅想一下,当数字孪生的长期战
略部署实现时,它能够带来什么样的智能化转变。
GE 作为全球能源制造行业的老牌领军者,也是企业数字化道路上的先驱。
2012 年率先提出工业互联网概念,2015 推出了首个工业数据收集分析的工业互
联网平台 Predix。本章借助 GE 构想的智能电厂数字孪生,介绍在产品的运营阶
段,智能化数字孪生的相关前沿技术和所能创造的价值。
1 用例背景
典型的 IGCC(燃气 – 蒸汽联合循环)结构如图 1-1 所示,IGCC 电厂在运
行过程面临着如下诸多挑战:
➢ 系统复杂,设备众多: IGCC 电厂包含煤气化设备、高 /低温气体冷却
(HTGC/ITGC)设备、COS 水解设备、颗粒物及气体污染物移除设备、燃气轮
机、蒸汽轮机、余热锅炉(HRSG)、冷凝器等等设备。设备之间的耦合存在极强
的非线性,给启动和调度带来了很大挑战。
➢ 能效与环保要求:提高能源的使用效率一直是燃气轮机制造商和电厂研
发工作的核心,以更好地应对全球的能源紧缺和日益严峻的全球变暖形势。提高
能效既需要设计阶段对材料、结构、系统等方面进行优化,也需要在运行期间对
发电负荷、燃气轮机导叶角度、HRSG 调温流量、汽轮机蒸汽入口温度等参数进
行监测和调控。此外,面对越来越严重的大气污染,现代的电厂需要遵守非常严
格的排放要求,使得电厂的经济调度更为复杂。
➢ 极限工作环境:作为燃机电厂最核心的部件,燃气轮机透平叶片需要在
超过 1400℃的高温下持续工作上千小时,且级别越高、效率越高的燃气轮机透
平入口温度越高。极限工作环境一方面对设计端的材料和冷却技术提出了极高的
要求,另一方面也需要在运行期间持续监控部件的热疲劳、热损伤情况,及时进
行维护或更换,避免安全事故,减少计划外停机。目前电厂的维修和部件寿命预
测还主要依赖于工作人员的经验。
➢ 实时运行状态调整:当今的能源市场上,化石燃料价格、用电需求、小
时发电量、排放标准、可再生能源等市场因素都在不断波动,电厂的经济调度需
要综合考虑多方面的不确定因素,包括环境因素,平衡能源资源和设备容量,保
证发电功率的前提下尽可能地减少燃料消耗,降低运行成本。
图 1-1 典型的 IGCC 循环
[2]
不只是燃机电厂,各类工业企业都面临着类似的挑战。数字孪生能够帮助
企业更好地应对这些挑战。
2 Physical-Digital Analytics
产品的制造过程和运营过程都会产生大量的、连续更新的数据,如状态数
据、传感器读数(包括环境数据)、操作历史记录、构建和维护配置状态、序列
化部件库存、软件版本以及其他企业服务信息等等。物理世界产生的数据被收
集并反馈给数字孪生,在数字侧进行分析、总结并给出可操作建议,该建议反
馈给物理世界执行,这就形成了闭环,如图 21 以制造过程为例,给出了 PDP
闭环的示意图。实际上,在物理实体创建之后,任何层次、任何领域的数字孪
生都将通过该闭环来创造价值。
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