王晨光

(中國石化燕山石化公司，北京 102500)

隨著數(shù)字化和各行各業(yè)的融合發(fā)展，石油石化行業(yè)正在積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。作為一種前沿信息技術(shù)，數(shù)字孿生已得到了初步應(yīng)用，在鉆井監(jiān)控、生產(chǎn)優(yōu)化、管道儲運(yùn)等方面，較好地解決了生產(chǎn)經(jīng)營中遇到的問題，提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量。同時，數(shù)字孿生技術(shù)本身也在快速發(fā)展中，因此有必要梳理數(shù)字孿生及其在石油石化行業(yè)的應(yīng)用，以促進(jìn)數(shù)字孿生得到更好的應(yīng)用，推動行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

1 發(fā)展歷程和主要應(yīng)用領(lǐng)域

1.1 概念及發(fā)展歷程

數(shù)字孿生的基本概念誕生于20世紀(jì)美國國家航空航天局(NASA)負(fù)責(zé)的阿波羅計劃，經(jīng)過幾十年的演進(jìn)，Michael Grieves在2003年首次提出了明確概念： 充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程[1]。這一概念在較長時期內(nèi)主要應(yīng)用于航空航天等軍事領(lǐng)域，公眾對其了解較為有限。直到2012年，NASA公布了“建模、仿真、信息技術(shù)和處理”路線圖，數(shù)字孿生才首次進(jìn)入大眾視野，并迅速引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的極大興趣，越來越多的企業(yè)逐漸開始進(jìn)行相關(guān)布局。作為新興技術(shù)的風(fēng)向標(biāo)，Gartner公司2017—2019年連續(xù)將數(shù)字孿生列為當(dāng)年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一[2]。

2020年以來，受新冠疫情蔓延和經(jīng)濟(jì)低迷等因素影響，世界范圍內(nèi)的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈都受到了不同程度的影響，這給數(shù)字孿生在實體經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用帶來了一定挑戰(zhàn)。但是，根據(jù)已經(jīng)取得的進(jìn)展，人們有理由相信，在世界經(jīng)濟(jì)重新向好之后，數(shù)字孿生有望迎來真正的春天，以制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟(jì)將會與數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)更好的融合發(fā)展。

1.2 主要應(yīng)用領(lǐng)域

數(shù)字孿生概念最早主要用于航空航天產(chǎn)品的仿真模擬，后來逐漸拓展至設(shè)計、制造、生產(chǎn)、服務(wù)、交通、城市等多個領(lǐng)域，較有代表性的有以下四個領(lǐng)域：

1)航空航天。從仿真發(fā)射、實時監(jiān)控到航天器全生命周期管理，數(shù)字孿生的應(yīng)用大幅提高了人類翱翔藍(lán)天、探索太空的安全可靠性。早期，主要被應(yīng)用在軍事領(lǐng)域，如美國空軍研究實驗室和NASA基于數(shù)字孿生開展的飛行器健康管控應(yīng)用[3]；在民用領(lǐng)域，空客、波音等公司通過數(shù)字孿生技術(shù)改進(jìn)飛機(jī)制造的工藝流程，提高了生產(chǎn)效率與質(zhì)量[4]。

2)設(shè)計制造。除航空航天以外，產(chǎn)品設(shè)計制造及運(yùn)維也是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用較早的領(lǐng)域。傳統(tǒng)的設(shè)計流程存在著準(zhǔn)確度低、穩(wěn)定性差、迭代頻繁、返工較多等問題，利用數(shù)字孿生技術(shù)，設(shè)計人員能夠比較虛擬產(chǎn)品在不同環(huán)境下的性能，以將產(chǎn)品的實際性能與期望值之間的不一致性降至最低。同時，也可避免評估虛擬產(chǎn)品導(dǎo)致的冗長測試，從而縮短設(shè)計周期[5]。

3)交通運(yùn)輸。汽車在出廠前要經(jīng)過全方位、全工況的測試，一般依托物理實車，導(dǎo)致費(fèi)用高、精度低且置信度差。利用數(shù)字孿生帶來精確仿真，能夠精準(zhǔn)地預(yù)測和評估車輛的抗毀傷性能，同時，積累的數(shù)據(jù)也有助于車輛性能的持續(xù)改進(jìn)和迭代優(yōu)化[3]。

4)智慧城市。2022年1月，國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》[6]中提出，要“因地制宜構(gòu)建數(shù)字孿生城市”。數(shù)字孿生城市是打造數(shù)字城市的目標(biāo)，也是建設(shè)智慧城市的起點(diǎn)。隨著信息技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及新型城鎮(zhèn)化的深入推進(jìn)，當(dāng)前社會已經(jīng)基本具備了構(gòu)建數(shù)字孿生城市的能力[2]。

2 數(shù)字孿生與石油石化的融合發(fā)展

在石油石化行業(yè)，數(shù)字孿生已經(jīng)得到一定的應(yīng)用，典型應(yīng)用如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生在石油石化行業(yè)中的典型應(yīng)用示意

1)勘探開發(fā)。針對海上鉆井平臺結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備布置密集、工作環(huán)境惡劣等特點(diǎn)，構(gòu)建了海上鉆井平臺五維數(shù)字孿生系統(tǒng)，包括： 物理鉆井平臺、虛擬平臺、孿生數(shù)據(jù)、海洋平臺運(yùn)維服務(wù)和各子系統(tǒng)之間的連接[7]。為保障海洋無隔水管修井作業(yè)安全，構(gòu)建了修井?dāng)?shù)字孿生系統(tǒng)，包括： 修井系統(tǒng)物理實體、虛擬實體、虛實數(shù)據(jù)交互、人工智能數(shù)據(jù)分析、作業(yè)決策服務(wù)[8]。美國Texaco公司在休斯敦建成了世界首個油氣工業(yè)專用的虛擬現(xiàn)實中心，在實時的“海底作業(yè)環(huán)境”中，人員可通過遙控設(shè)備實現(xiàn)遠(yuǎn)程作業(yè)，該技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用[9]。

2)煉油化工。利用數(shù)字化交付成果的三維展示，實現(xiàn)了對生產(chǎn)情況的展現(xiàn)、監(jiān)控和報警[10]。通過將數(shù)萬平方公里產(chǎn)油區(qū)內(nèi)的井、站、管道、儲油庫或煉化裝置設(shè)備等在三維平臺上復(fù)現(xiàn)，實現(xiàn)由點(diǎn)到線到面再到三維立體的抽象展示。在原料組成優(yōu)化、工藝參數(shù)設(shè)計與仿真、生產(chǎn)過程建模與優(yōu)化控制、設(shè)備故障診斷與遠(yuǎn)程運(yùn)維等方面，探索了數(shù)字孿生的應(yīng)用場景[11]。例如，針對合成纖維紡絲車間，提出構(gòu)建包括物理車間、數(shù)字孿生車間、信息系統(tǒng)和孿生數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生體[12]。當(dāng)出現(xiàn)難度較大或緊急的問題時，工程師可遠(yuǎn)程處理，通過數(shù)據(jù)分析，可以提前維護(hù)設(shè)備，最大限度延長設(shè)備的使用壽命。

3)管道儲運(yùn)。研究了數(shù)字孿生體在管道設(shè)計、調(diào)度優(yōu)化、設(shè)備運(yùn)維、管道全生命周期管理等場景應(yīng)用的可行性[13]，并通過多物理集成模型仿真分析、虛實交互反饋、決策迭代優(yōu)化等手段，提升了技術(shù)和管理水平。在孿生數(shù)據(jù)的支撐下，通過實體管道、虛擬管道、管道服務(wù)系統(tǒng)實時交互，對油氣調(diào)運(yùn)任務(wù)的內(nèi)容、計劃、實施過程等進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化[14]。通過對設(shè)計/運(yùn)行/環(huán)境參數(shù)和監(jiān)測信息等多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合，實現(xiàn)了壓氣站場靜動設(shè)備風(fēng)險評估的自主化、檢維修措施制訂的自動化和狀態(tài)趨勢監(jiān)測的實時化[15]。

4)安全環(huán)保。在“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略背景下，數(shù)字孿生技術(shù)有望提升石油石化企業(yè)的安全環(huán)保水平。文獻(xiàn)[16]提出，基于數(shù)字孿生技術(shù)建立二維或三維可視化碳地圖模型，構(gòu)建排放驅(qū)動因素追蹤、減排動態(tài)模擬推演、能耗告警檢測分析等能力，從而建立清晰的碳排放監(jiān)測、管控、規(guī)劃和策略實施路徑。通過全過程數(shù)字鏈條的構(gòu)建及數(shù)字畫像，把碳減排與企業(yè)核心業(yè)務(wù)密切結(jié)合，實現(xiàn)規(guī)劃和行動的精準(zhǔn)匹配，推動低碳轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新，為制訂措施開展減排行動規(guī)劃的修改和優(yōu)化提供直接參考。

3 面向石油石化的數(shù)字孿生建設(shè)

3.1 目標(biāo)及功能

與其他行業(yè)相比，石油石化行業(yè)具有裝置復(fù)雜、生產(chǎn)連續(xù)、高溫高壓等特點(diǎn)，同時，由于和國家能源安全息息相關(guān)，并涉及危化品生產(chǎn)運(yùn)輸，所以在安全可靠等方面要求較高。因此，面向石油石化行業(yè)進(jìn)行數(shù)字孿生應(yīng)用的目標(biāo)及功能，與其他行業(yè)有所區(qū)別。需要改進(jìn)信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)的融合方法，以優(yōu)化多時空、多尺度模型下的參數(shù)求解性能，提升石油石化關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)的預(yù)測及優(yōu)化能力[17]，以更好地滿足該行業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的需求；同時，也要進(jìn)一步完善關(guān)鍵應(yīng)用場景中的石油石化系統(tǒng)故障診斷、工藝參數(shù)優(yōu)化等的數(shù)字孿生解決方案，使其更加有效、實用。

石油石化行業(yè)應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)的主要建設(shè)目標(biāo)： 精確且及時地模擬、分析、優(yōu)化、預(yù)測及監(jiān)控相關(guān)裝置的生產(chǎn)運(yùn)行過程，實現(xiàn)裝置的安穩(wěn)長滿優(yōu)運(yùn)行以及生產(chǎn)運(yùn)行過程的綠色化、環(huán)保化、智能化、低碳化。具體地，通過模擬實際裝置的運(yùn)行過程，獲得其性能/工藝/環(huán)境參數(shù)；然后，基于歷史參數(shù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型，并利用該模型分析實時參數(shù)，以優(yōu)化或預(yù)測裝置的關(guān)鍵工藝指標(biāo)；最后，通過從物理空間映射到數(shù)字空間的實時監(jiān)控，對生產(chǎn)運(yùn)行過程進(jìn)行高效的展示以及必要的調(diào)整。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

目前的數(shù)字孿生系統(tǒng)大多包括4個層次： 物理層、感知層、模型層和應(yīng)用層，如文獻(xiàn)[18]提出了由物理層、數(shù)據(jù)層、模型層和功能層所組成的數(shù)字孿生系統(tǒng)，文獻(xiàn)[19]提出利用設(shè)備層、感知層、驅(qū)動層和應(yīng)用層來進(jìn)行構(gòu)建。對于石油石化行業(yè)，裝置較多且生產(chǎn)連續(xù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)源較多，由此產(chǎn)生的信息孤島現(xiàn)象較為普遍，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理的必要性很高。因此，本文提出構(gòu)建專門的數(shù)據(jù)層進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，以提高數(shù)據(jù)的易用性。

本文提出的數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)包括物理層、感知層、數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層，如圖2所示。物理層是石油石化生產(chǎn)環(huán)境中涵蓋的物理實體，包含各種石油石化裝置、靜動設(shè)備、中間/最終產(chǎn)品、管理/技術(shù)/操作人員等。其上是感知層，負(fù)責(zé)實時采集和傳輸物理層在生產(chǎn)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類多源數(shù)據(jù)，包括傳感器、數(shù)據(jù)通信協(xié)議、物聯(lián)網(wǎng)等。數(shù)據(jù)層對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并存儲，以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題；數(shù)據(jù)類型包括實時數(shù)據(jù)和存檔數(shù)據(jù)，其中，實時數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后存儲至相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中，即為存檔數(shù)據(jù)。模型層是物理層的虛擬映射，利用存檔數(shù)據(jù)，通過建模方法構(gòu)建出物理層的數(shù)字孿生模型，其質(zhì)量取決于對物理層的仿真程度，這直接關(guān)系到整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。在實時數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，應(yīng)用層與物理層同步運(yùn)行，并對物理層的生產(chǎn)過程進(jìn)行精確且及時的分析、優(yōu)化、預(yù)測與監(jiān)控等。

圖2 數(shù)字孿生的系統(tǒng)架構(gòu)示意

3.3 技術(shù)體系

和其他前沿技術(shù)一樣，數(shù)字孿生的技術(shù)體系仍在持續(xù)進(jìn)化中。綜合該領(lǐng)域的理論和實踐進(jìn)展，數(shù)字孿生的技術(shù)體系涵蓋物理感知、通信傳輸、存儲管理、模型構(gòu)建、可視交互、智能優(yōu)化、預(yù)測決策等7個方面，如圖3所示。

圖3 數(shù)字孿生的技術(shù)體系示意

其中，物理感知技術(shù)包括傳感器協(xié)同測量、資源實時訪問、物聯(lián)網(wǎng)等。數(shù)字孿生與傳感網(wǎng)絡(luò)的核心區(qū)別之一是其高效、可靠、實時的通信傳輸，包括接口協(xié)議、有線/無線通信、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、安全加密等技術(shù)[20]。存儲管理是對海量多維數(shù)據(jù)進(jìn)行高效管理的過程，起著底層支撐的作用，主要有數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗/集成/規(guī)約/變換、邊緣計算等技術(shù)。作為整個技術(shù)體系的核心，模型構(gòu)建直接決定了最終應(yīng)用的效果，常見方法有物理建模(有限元、流場、應(yīng)力)、數(shù)據(jù)建模(聚類學(xué)習(xí)、LSTM)、知識建模(語義分析、專家知識)以及多種方法融合的模式。可視交互是數(shù)字孿生系統(tǒng)的交互展示界面，包括3D建模、人機(jī)交互、AR/VR/MR、全息投影、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)。智能優(yōu)化包含各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、聚類分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，目的是實現(xiàn)自主迭代優(yōu)化。預(yù)測決策是數(shù)字孿生系統(tǒng)作用于物理實體的映射，這也是當(dāng)前數(shù)字孿生技術(shù)體系的薄弱環(huán)節(jié)[21]，包括深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、知識推理等人工智能算法[20]。

3.4 應(yīng)用場景

應(yīng)用場景主要包括如下幾個方面：

1)生產(chǎn)智能優(yōu)化。無論在油田、煉化工廠，還是加油站、油庫，都會涉及到不同類型裝置的生產(chǎn)優(yōu)化問題。人工智能算法的應(yīng)用，能夠?qū)ιa(chǎn)裝置進(jìn)行高仿真的模擬，并構(gòu)建數(shù)字孿生模型，將生產(chǎn)過程建模為確定的函數(shù)關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，利用數(shù)學(xué)知識求出生產(chǎn)工藝參數(shù)的最優(yōu)解，進(jìn)一步提高操作精度、減輕勞動強(qiáng)度。

2)現(xiàn)場擬真巡檢。借助日趨成熟的AR/VR/MR等交互顯示技術(shù)，能夠在室內(nèi)進(jìn)行身臨其境的巡檢，進(jìn)一步將人與現(xiàn)場隔離，同時保證安全穩(wěn)定生產(chǎn)。利用上述技術(shù)以及實時標(biāo)注的聲音、溫度、風(fēng)速甚至氣味等傳感數(shù)據(jù)，人員可以準(zhǔn)確定位異常點(diǎn)。同時，定位結(jié)果將會指導(dǎo)數(shù)字孿生模型自主學(xué)習(xí)如何識別異常，在同類異常再次出現(xiàn)時自動識別并迅速報警。

3)設(shè)備預(yù)知運(yùn)維。利用石油石化設(shè)備的數(shù)字孿生模型以及基于5G的高精度實時交互顯示和無延遲音視頻通信等技術(shù)，相關(guān)人員能夠隨時隨地感知現(xiàn)場情況、做出判斷并將正確處理方法傳輸?shù)浆F(xiàn)場，解決因無法及時到場可能導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失和HSE風(fēng)險。同時，根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)和存檔數(shù)據(jù)，可提前預(yù)判設(shè)備的運(yùn)維周期，進(jìn)一步提高運(yùn)維工作的精準(zhǔn)性。

4 挑戰(zhàn)和趨勢

4.1 面臨挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生技術(shù)在發(fā)展過程中面臨以下挑戰(zhàn)：

1)生產(chǎn)建模的精度不足。作為傳統(tǒng)行業(yè)，石油石化領(lǐng)域的數(shù)字化水平仍需提高，支撐構(gòu)建數(shù)字孿生技術(shù)體系所需的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型、仿真模型，尤其是鉆井、蒸餾塔、反應(yīng)器、管道、儲罐等核心裝置以及相應(yīng)的生產(chǎn)工藝過程的數(shù)字化仿真能力較為欠缺[22]。

2)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系不完善。作為新一代信息技術(shù)，數(shù)字孿生技術(shù)自身還處在發(fā)展階段，相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)體系還未完全建立，主要包括面向石油石化行業(yè)的數(shù)字孿生相關(guān)術(shù)語、系統(tǒng)架構(gòu)等標(biāo)準(zhǔn)化參考，相關(guān)模型、數(shù)據(jù)、服務(wù)，以及實施準(zhǔn)則、實施要求等[17]。

3)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險高。作為能源行業(yè)，石油石化行業(yè)的安全要求較高，因此，數(shù)字孿生存在的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險亟待解決。在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)運(yùn)行的工業(yè)軟件，一旦“上云”，將面臨系統(tǒng)紊亂、管理失控乃至癱瘓等網(wǎng)絡(luò)安全問題；同時，數(shù)字孿生系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)可能存在于多個網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上，任何一臺設(shè)備的安全問題都可能引發(fā)篡改、泄漏等數(shù)據(jù)安全風(fēng)險[2]。

4.2 發(fā)展趨勢

數(shù)字孿生技術(shù)有如下的發(fā)展趨勢：

1)通用化。受限于各行業(yè)的信息化和數(shù)字化水平參差不齊，目前的數(shù)字孿生技術(shù)平臺仍以定制化為主，通用化平臺較少，難以通過系統(tǒng)復(fù)用來降低成本。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，在完善的信息化和數(shù)字化基礎(chǔ)之上，真實的生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境將進(jìn)一步被抽象化，能夠更容易地構(gòu)建普適性、通用化的數(shù)字孿生體，減少“重復(fù)造輪子”的現(xiàn)象。

2)擬實化。數(shù)字孿生的本質(zhì)在于“孿生”，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，生產(chǎn)過程積累的數(shù)據(jù)會更加豐富，對于數(shù)據(jù)的分析也會更加充分，這將進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)字孿生模型的擬實化，使之更加趨近物理實體的運(yùn)行規(guī)律。

3)集成化。隨著區(qū)塊鏈、行為互聯(lián)網(wǎng)、隱私增強(qiáng)計算等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生將會進(jìn)一步集成多種前沿信息技術(shù)，有效提升用戶在應(yīng)用數(shù)字孿生時的體驗感受，實現(xiàn)數(shù)字模型和物理實體之間更好的交互反饋與協(xié)同控制。

4)智能化。隨著計算機(jī)領(lǐng)域軟硬件的發(fā)展，對于海量數(shù)據(jù)的挖掘利用將會達(dá)到新的層次[9]。在更加擬真化的數(shù)字模型基礎(chǔ)上，對于數(shù)據(jù)的自主學(xué)習(xí)、迭代優(yōu)化，有望實現(xiàn)初具智能特征的孿生體，并從生產(chǎn)運(yùn)行場景拓展至輔助決策等經(jīng)營管理場景。

5 結(jié)束語

作為傳統(tǒng)行業(yè)，石油石化行業(yè)正在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，更好滿足社會對于能源、材料等日益增長的需求。我們相信，數(shù)字孿生技術(shù)在石油石化行業(yè)的應(yīng)用將會大幅推動該行業(yè)進(jìn)一步提質(zhì)降本增效，并為實現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”、確?！澳茉吹娘埻氡仨毝嗽谧约菏掷铩弊鞒鰬?yīng)有的貢獻(xiàn)。