数字孪生，能够为EHS带来哪些改变？

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什么是数字孪生？

数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。数字孪生尚无业界公认的标准定义，概念还在发展与演变中。在百度百科中，初步将数字孪生定义为充分利用物理模型、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。

如果你第一次了解数字孪生，是不是有些懵圈？通俗地说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，在信息化平台上为其创造一个虚拟的、数字版的“克隆体”，这个克隆体，就被成为“数字孪生体”。

或许你会说，这不就是把设备、系统CAD图纸给3D化了吗？现在有很多制图软件都可以实现这个功能，有什么新鲜的？

相比传统的3D设计图，数字孪生体最大的特点是它是对实体对象的动态仿真，也就是说，数字孪生体是会跟随实体对象的变化而变化的。而“变化”的依据，来自实体对象上传感器所反馈的数据以及本体运行的历史数据。

图1 数字孪生原理示意图

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数字孪生的发展历程

2003年，数字孪生最初是在格里夫斯的产品生命周期管理（PLM)执行课程中提出，他将其定义为三个维度，包括一个“物理实体”、一个“数字对应物”和一个将两部分联系在一起的“连接”。

2010年，美国宇航局在《建模、仿真、信息技术》草案中详细阐述了航天飞行器数字孪生的定义和功能，“一个综合的多物理场、多尺度的飞行器或系统模拟，使用最佳可用的物理模型、传感器数据更新、历史数据等来反映其相应寿命”。

2011年，美国空军探索了数字孪生在飞机结构健康管理中的应用。在国内，中国航空工业集团第一飞机研究院（简称“一飞院”）在21世纪初开发的飞豹全数字样机与已经服役的飞机形成了简明意义上的“数字孪生”（尽管当时没有这个术语）关系，如下图所示。

图2 飞豹全数字样机与服役飞机

2012年，美国宇航局和美国空军联合发表了一篇关于数字孪生的论文，指出它是未来飞行器的关键技术。

2014年，首部数字孪生白皮书发表。随后，数字孪生概念被引入航空航天工业以外的更多领域，如汽车、石油和天然气、医疗保健和医药等。

2020年11月11日，我国工信部牵头发布《数字孪生白皮书》。

也许你会疑惑，为什么要使用数字孪生技术仿真物理世界，这样做究竟有什么意义？

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数字孪生的应用意义

数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，它同PLM（Product Lifecycle Management）的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念从设计阶段真正扩展到了全生命周期。

对于生产企业而言，数字孪生技术可以：

（1）虚拟场景，优化方案，降低风险。运用数字孪生技术，企业可以在建立或整改生产线时，预先虚拟生产线运行状态，或在不改变原有生产线的情况下，运用数字孪生技术，克隆出与生产线对应的虚拟产线，全方位观测效果，对其进行建设或整改。这样大大减少了试错成本，并且可以不断优化设计方案，降低风险，确保可行性。

（2）仿真设备模型，产品研发测试。工业企业在产品研发过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行仿真测试和验证，从而不受现实环境限制，有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。

（3）克隆生产线，精准监控设备运行。生产制造时，可以模拟生产线工艺流程，设备运转，远程实时监控生产线各项变化，及时解决突发状况，提升工作效率。

比如，德国包装系统制造商Optima利用西门子的数字孪生技术对其运输系统进行了数字绘图和检查。它还有助于对产品定制将如何影响生产过程进行建模，并改变过程的工作方式以适应这种定制。利用这项技术可以将下一代机器的开发成本降低50%以上。

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数字孪生的运用案例

在2020年发布的《数字孪生白皮书》中，收集了涵盖智能制造、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智慧健康等六个领域共计31个数字孪生应用案例。

图3 数字孪生原理示意图

比如在智能制造领域由数字孪生驱动的智慧火电应用案例：某火电厂监控信息系统在数据量采集、功能分散、重要设备机理模型等方面存在问题。

数字孪生技术的应用，帮助该火电厂建立了火电机组设备模型、机理模型和管理模型，实现了数字模型与机组设备的双向同步和实时互动，并支持安全环保、总体绩效、机组优化、燃料管理等功能。

图4 某火电厂输煤栈桥数字孪生演示

图5 某火电厂发电锅炉数字孪生演示

再比如数字孪生技术在智慧滨海城市数字大脑项目的运用。滨海新区在2018年提出以智慧政务、智慧经济、智慧城管和智慧民生四大版块 N 个智慧应用为重点，分三年推进智慧滨海建设，实现大数据一张图支撑决策、大运营一条链服务产业以及大平台一张网惠及民生。

借助数字孪生技术，滨海城市大脑一方面实现了全域全量数据资源的管理和可视化展示，另一方面借助协同计算能力、模型仿真引擎，实现了滨海城市治理、民生服务、产业发展等各系统协同运转。

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畅想数字孪生在EHS领域的运用

对于数字孪生在EHS领域的运用，基于现有的工业、信息技术，笔者认为可率先运用在以下领域：

（1）事故灾难应急。在火灾、爆炸及环境污染等事故发生后，政府应急管理部门可采用无人机视频技术，对事故灾难区进行快速3D数字建模，并通过地面部署移动环境监测车、区域固定环境监测装置、结合无人机获取的有害气体云团数据、AI热成像视频监控、GIS地理信息等数据，对现实的事故区域创建数字孪生体，并在此基础上进行事故救援方案的推演、实时呈现事故现场应急处置状况等。

（2）变更及工艺风险管控。通过对企业的仪表、阀门、反应釜等动静设备进行3D扫描或无人机视频技术，快速构建车间生产装置3D数字模型，导入物料、温度、压力等数据参数，模拟进行设备、仪表变更，甚至操作程序变更，用以检验变更效果。当然，也可按照上述逻辑，结合HAZOP引导词、关键词进行工艺风险评估，并通过数字孪生体进行风险控制效果的检验。

（3）现场可视化管理。对于生产场所的可视化管理，已经较为常见，大部分化工厂的罐区的储罐、生产车间的反应釜基本上都已经实现了液位的可视化。但对于整个罐区、整个生产车间、污水池、废气回收装置、每个关键装置及其安全附件的的可视化模型（即数字孪生体）目前几乎尚未涉及，但小编相信当有一天只需要拍照就可以实现3D数字建模时，这项功能也必将实现。或许到那时，只要手指轻点屏幕上的任何一个设备，我们就能够清楚的知道，它当前的运行状况、上次的维修保养时间等信息。

（4）环境污染实时监测。对于企业的环境污染实时监测这一功能，实际上在部分省份的水气土监测预警系统中已初步实现。但是基本上采用的GIS地理建模形式，对于生产企业的位置也仅用颜色、坐标、名称等参数显示。未来，基于现实世界构建的工业园区、县域生产企业数字孪生体，综合这些以上布置的污染源监测传感器，实时对各企业的污染物进行监测、监控，在区域地理模型上显示这些企业的污染物排放数据，并实现污染物超标预警功能。当数据超标时，监管人员可以在通过建立的数字孪生体模型，查看该企业的具体生产、水气等排放信息。