數字孿生技術助力石化智能工廠

索寒生，賈夢達，宋光，劉東慶

（1 石化盈科信息技術有限責任公司，北京 100007；2 東北大學工業智能與系統優化國家級前沿科學中心，遼寧沈陽 110819；3 智能工業數據解析與優化教育部重點實驗室（東北大學），遼寧 沈陽 110819）

近年來，隨著人工智能、工業互聯網、云邊端計算和虛擬現實等新興技術的不斷發展與突破，制造業實現高端化、智能化和綠色化發展的歷史機遇已經到來。在“中國制造2025”的政策驅動下，我國工業和信息化部（以下簡稱工信部）等八部門于2021 年聯合印發《“十四五”智能制造發展規劃》（以下簡稱《規劃》）[1]，強調智能制造是制造強國建設的主攻方向，其發展程度直接關乎我國制造業質量水平。《規劃》中重點指出，在智能制造示范工廠建設行動中，數字孿生、人工智能、5G、大數據、區塊鏈、虛擬現實/增強現實/混合現實等新技術在制造環節的深度應用將得到推廣，探索形成一批智能場景。其中，數字孿生技術被重點強調，反映出這項技術對于智能工業的發展建設將起到舉足輕重的推動作用。

數字孿生概念的產生歷史可以追溯到2003年，當時美國密歇根大學的Grieves 教授在產品全生命周期管理課程上提出了數字孿生的設想，稱之為產品生命周期管理的概念理想。雖然當時還沒有正式提出數字孿生的概念，但是其中的基本思想已經體現出來，即在虛擬空間構建數字模型與物理實體交互映射，忠實地描述物理實體全生命周期的運行軌跡[2]。由于當時技術和認知的局限，直到2010 年，美國國家航空航天局（NASA）在太空技術路線圖中首次引入數字孿生概念，并將其定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統或飛行器仿真過程”[3]。隨后，美國空軍研究實驗室（AFRL）于2011 年引入將數字孿生技術用于飛機結構壽命預測的概念模型[4]；2012 年，NASA 和美國空軍聯合提出面向未來飛行器的數字孿生范例[5]。至此，數字孿生技術才真正開始進入學術界和制造業的視野，得到了越來越廣泛的傳播。隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生技術的實施已逐漸成為可能。

數字孿生技術在過去幾年中得到了快速發展。2017 年，北京航空航天大學的陶飛團隊提出了數字孿生五維模型的概念，即物理實體（PE）、虛擬模型（VE）、服務系統（SS）、孿生數據（DD）和連接（CN），并在衛星/空間通信網絡、船舶、車輛、發電廠、飛機、復雜機電裝備、立體倉庫、醫療、制造車間、智慧城市等領域進行了應用探索[6]。2020年，中國電子技術標準化研究院發布了《數字孿生應用白皮書2020》，指出數字孿生已經被應用于電力、船舶、城市管理、農業、建筑、制造、石油天然氣、健康醫療、環境保護等行業。特別是在智能制造領域，數字孿生被認為是實現制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。許多著名企業和組織對數字孿生給予了高度重視，并開始探索基于數字孿生的智能生產新模式[7]。同時，國際流程工業企業提出了基于數字孿生的智能工廠解決方案，以數據與模型的集成融合為核心，支撐狀態監測、故障診斷、過程優化、分析決策等應用。不同企業對數字孿生的定義與理解也有所不同，但都強調數字孿生的核心是將物理實體與數字模型進行精準映射，以實現全生命周期的監測、優化和決策支持。

本文重點闡述數字孿生技術在石油石化行業的應用現狀，并探究其在智能工廠建設中的前景。同時，介紹石化智能工廠數字孿生應用框架，并規劃數字孿生應用場景。最后，分析數字孿生技術在石油石化行業的應用挑戰與措施，并提供指導建議，以促進數字孿生技術在智能工廠應用的發展。

1 數字孿生技術應用現狀

石油化工行業是典型的流程工業，具有生產連續、工藝流程復雜、安全環保挑戰大等特征。為了解決這些問題，數字孿生技術作為重要支撐手段和技術被引入到石油化工行業的智能工廠建設中。數字孿生技術將物理實體空間模型與虛擬空間多維模型相互映射，其中物理空間實體模型是將工廠設計、建設、運行以及維護中的三維模型、數據、文檔進行系統性地規范整理，并進行有機關聯的物理世界綜合體；虛擬空間多維模型是指工藝單元、裝置、系統的機理與數據解析模型，能夠真實再現工藝裝置的流程信息，包括對不同工況的研究、預測、異常工況的診斷等，實現企業的安全穩定長周期滿負荷優化運行和生產的最大經濟效益。石化智能工廠關鍵設備數字孿生體的實現過程可以分為以下幾個步驟。

（1）設備相關數據收集：通過傳感器、監測系統或人工采集方式等手段，收集關鍵設備在運行過程中所產生的各種數據信息，包括材料、結構、物理參數、裝置狀態等。數據包括靜態數據、動態數據和環境數據等。

（2）數據預處理和建模：針對已經收集到的原始數據進行預處理操作，將其轉換成適合于數學計算的格式并篩選整合。同時，利用基于機理建模的方法以及機器學習和深度學習技術等大數據手段，對所得數據進行深入分析，并建立承載機理與大數據融合模型的數字孿生體。

（3）精細化的模型優化：在建立完成模型后，需要根據實驗模擬結果及客戶需求來進行進一步模型修正，以保證模型與真實設備具有更好的匹配度和精細化仿真效果。

（4）數字孿生平臺開發：搭建數字孿生平臺，將前述建立好的數字孿生模型應用于該平臺上，并建立可視化交互界面，使用戶能夠有效地瀏覽和操作數字孿生體，獲取所需信息并作出決策。

（5）數字孿生體應用：將數字孿生體運用在智能工廠的設計、建造、生產和維護整個生命周期，實現精準控制和智能化管理。

評價石化智能工廠關鍵設備數字孿生體主要有以下4個指標，即規模性、互操作性、可擴展性和保真性[8]。

（1）規模性：數字孿生體在規模性方面具有顯著特征，不僅能夠提供不同規模的洞察力，而且還能盡可能準確地映射物理孿生體的細微之處。在石化行業中，通常需要建立大量設備、工藝流程和原材料等的模型，以便準確表示和預測生產過程。為此，數字孿生體必須考慮應對各種規模的實體，從單個機器到多個工廠，都應該被納入計算范圍內，以滿足行業的多元化需求。

（2）互操作性：數字孿生體的互操作性是其在石化行業中的一個顯著特征，它使不同數字模型之間能夠轉換、合并和建立等效的“表達”方式。在石化行業中，需要將來自各種不同源的數據進行整合和傳輸。例如，從現場傳感器獲得的數據可能與設計和制造系統（CAD/CAM）的數據不同。因此，在這些不同的數據來源之間建立等效的“表達”方式非常關鍵，以確保各種各樣的數據來源可以有效地整合在一起，并形成一個真正的數字孿生體。數字孿生體的互操作性提供了石化行業進行全面優化和準確預測的可能性，從而實現生產效率的最大化和產品質量的最優化。

（3）可擴展性：數字孿生體的可擴展性是在石化行業中極為重要的特征之一。隨著新技術、設備和流程的不斷出現，數字孿生體需要具備權衡集成、添加或替換局部數字模型的能力，以滿足不斷變化的需求。可擴展性是數字孿生體能夠適應這些變化而不失去精度和準確性的關鍵因素。對于石化行業內的關鍵設備來說，數字孿生體必須以可維護性高、可重用性強且靈活可塑的方式來實現，以確保其在未來能夠滿足不斷變化的需求。數字孿生體的可擴展性能夠幫助石化企業有效地獲取并利用關鍵數據，從而優化和改進生產過程，提高生產效率和產品質量。

（4）保真性：在數字孿生體的實現中，盡可能接近物理實體非常重要，以提供更準確的洞察力和增強的預測功能。為了創建一個盡可能精確的數字模型，需要整合和校對來自各種數據源的傳感器數據以及其他相關數據。這個數字模型必須能夠代表石化工廠、裝置、管道、儲罐等設備的行為，包括機械運動、化學過程、溫度、壓力變化等。因此，數字孿生體保真性是石化行業中至關重要的特征之一，這可以幫助制造商更快速和有效地進行產品設計、驗證和優化，提高周轉周期和器材效率。一個保真度高的數字孿生體將會使得實際的操作更加準確和效率，從而降低生產成本并提高生產效益。

總之，石化關鍵設備數字孿生體的實現過程主要包括收集數據、建立模型、優化模型、搭建平臺、應用數字孿生體等多個步驟，保證數字孿生體滿足規模性、互操作性、可擴展性和保真性的評價指標。這項技術在提高設備效率、降低維護成本以及改善用戶體驗和生產效率等方面，有著非常重要的應用價值和作用。下面將從智能工廠的設計、建造、生產和維護介紹數字孿生技術在石油化工行業的應用現狀。

1.1 設計階段

石化智能工廠建設的起始階段是設計階段，該階段利用信息化手段構建工藝設備的三維模型，并通過建立和驗證過程的機理和數據模型，對生產設備與工藝進行模擬仿真。因此，設計過程與數字孿生有著緊密的聯系。使用數字孿生技術，可以實現數字化交付成果的三維展示，從而對生產情況進行全面、準確的監控和報警。具體而言，石化工廠包含了眾多管道、儲油庫和裝置設備等構件。利用數字孿生技術，這些構件可以在三維平臺上得到復現，從而實現由點到線再到面再到三維立體的抽象展示。這一過程，能夠極大地提升數字化交付成果的可視化效果，進而加強對生產情況的監測、管理和預警[9]。李柏松等[10]介紹了數字孿生技術在油氣管道設計中的應用。他們基于數字孿生技術的高保真動態三維模型，關聯了材料屬性、感知系統、有限元模型等相關屬性模型的數字孿生體，在設計階段即可識別設計缺陷，在施工建造之前，進行設計層面的設計和優化，提升管道的本質安全性。此外，數字孿生體還可以持續累積管道設計和建設的相關知識，幫助設計人員不斷實現重用和改進，實現知識復用。趙國深等[11]從管道線路、站場和建筑三個方面分析了利用數字孿生技術進行油氣管道的協同設計方法。他們在交叉專業設計數據完成后，對包括工藝、控制、環境、影響施工等方面在內的設計結果進行集成驗證，通過迭代優化實現管道設計。因此，數字孿生技術在石化智能工廠建設的設計階段具有重要的應用價值。

1.2 建造階段

石化智能工廠的建造階段是將設計結果付諸實踐的過程，數字孿生技術在其中起到了重要的作用。通過模擬仿真，數字孿生技術可以及時反饋建造過程潛在問題，為安全和高效地完成設備和廠區的建設奠定了重要基礎。在智慧管網的管道建設施工階段，數字孿生技術繼承了設計階段的數字化成果，并通過數據更新不斷完善施工過程的虛擬管理，指導施工過程。管道施工完成后，數字孿生技術還可以優化虛擬管道模型，為后續管道的運行維護提供數據基礎[12]。在中俄東線管道的工程建設過程中，數字孿生技術同步構建了管道的數字孿生體，通過數字化設計云平臺、智能工地、PCM 系統、數據回流等完成管道數字孿生體的構建[13]。這些研究成果為智能工廠和智慧管網的建設提供了重要的技術支持。

1.3 生產階段

數字孿生技術在石化智能工廠生產階段中發揮著重要作用，可以提升生產過程監測、優化生產過程參數、減少碳排放與提升企業效益。中緬油氣管道是中國首條經過數字化恢復構建數字孿生體的在役山地管道，數字孿生體可以實現管道可視化運行、設備拆解培訓、指導維檢修作業及應急搶險作業等，為實現管網智慧化運營奠定了基礎[14]。美國Texaco公司建成了世界上第一個油氣工業專用的虛擬現實（VR）中心，利用VR系統創建實時的“海底作業環境”，通過可遙控遠程作業車實現了遠程作業[15]。王子宗等[16]針對170 萬噸/年甲醇制丙烯（MTP）實際裝置進行的研究工作，通過對全流程模擬計算數據的對比分析，對MTP中的分離流程進行了詳細的研究和優化，采用所優化的分離流程后，產品氣壓縮機和丙烯壓縮機的雙機功率為19.8MW，相較于之前的方案顯著減少了能源消耗和生產成本。葉磊等[17]構造了前紡絲車間的數字孿生四層架構，實現了前紡絲車間的智能排產、絲餅質量的分析管理、化纖車間的能耗優化以及員工的集中培訓等功能。陳曉紅等[18]提出了基于數字孿生技術的碳中和主要路徑。該方法首先以石化工廠二維或三維的可視化碳地圖模型為基礎，構建排放驅動因素追蹤、減排動態模擬推演、能耗告警檢測分析等功能。通過建立這些功能，可以實現清晰的碳排放監測、管控、規劃和策略實施路徑。數字孿生技術實現企業的碳排放精準監測和計量，為碳減排與碳中和精準規劃實施提供重要支撐。這些研究成果為智能工廠生產階段的數字化轉型提供了重要的技術支持。

1.4 維護階段

數字孿生技術在石化設備的停工、檢修和事故應急等過程中發揮著至關重要的作用。該技術可以優化停工周期、提升檢修質量和模擬事故應急，從而有效提升企業效益、保障生產安全。中海油集團構建了基于數字孿生技術的半潛式石油鉆井平臺系統，實現了鉆井平臺安全智能診斷、關鍵設備狀態智能預測預警以及平臺安全可視化預控等智能服務，為平臺安全有效運行提供保障[19]。王文明等[20]提出了一種基于海洋連續油管修井的數字孿生框架，通過構建多模型融合虛擬實體，實現對修井過程的虛實交互，從而提高海洋油氣修井的安全管理和智能決策水平。王金江等[21]基于陜京管線某壓氣站場，研發了壓氣站場設備設施的數字孿生可視化風險智能決策系統，整合多源異構數據，提高壓氣站場的安全管理和信息化水平，有助于推動壓氣站場的智慧化建設。美國哈里伯頓公司利用“數字孿生體”技術改進BHA 鉆具，通過模擬選擇現場使用的各種鉆具組件，并進行BHA 關鍵組件的使用壽命與損壞程度預測與評估，最終保障井底鉆井BHA 組件的使用效率和壽命，減少或降低因井下鉆具損壞而造成的鉆井“非生產時間”，降低鉆井成本[22]。黃珊等[23]針對管道腐蝕速率模型，闡述了基于腐蝕大數據的管道數字孿生技術的適用性，從影響因素、機理模型、分析模型入手，為數字孿生技術在管道腐蝕管理中的應用提供了理論支持。婁海川等[24]研發的智能安全保障實時優化方法及系統，利用數字孿生和大數據分析方法創新融合應用到石化裝置生產異常工況預警預測的工業場景中。該系統的特點在于其雙重異常智能預警預測模塊，將工藝機理建模與大數據分析相結合，對生產過程中的異常情況進行監測和預測，并通過數字孿生技術為操作人員提供可解釋性和有效性的報警提示。

綜上所述，數字孿生技術在石化智能工廠建設的不同階段中得到了廣泛的應用。在設計階段，數字孿生技術可以通過構建高保真動態三維模型，識別設計缺陷并進行設計優化，提升管道的本質安全性。在建造階段，數字孿生技術可以通過模擬仿真及時反饋建造過程潛在問題，指導施工過程，并為后續管道的運行維護提供數據基礎。在生產階段，數字孿生技術可以提升生產過程監測、優化生產過程參數、減少碳排放與提升企業效益。在維護階段，數字孿生技術可以優化停工周期、提升檢修質量和模擬事故應急，從而有效提升企業效益、保障生產安全。這些研究成果為智能工廠和智慧管網的建設提供了重要的技術支持，同時也為數字孿生技術在石化領域的應用提供了理論支持。

2 智能工廠全生命周期數字孿生服務平臺

中國石油化工集團公司（簡稱中國石化）在智能工廠建設中提出了智能工廠演進五階段，其中3.0 的 目 標 是 實 現 互 聯 智 能 （connected intelligence），涵蓋四方面的內容：基于物聯感知，實現人機料法環全要素感知和全價值鏈連接；基于工業互聯網平臺，形成虛實融合、數據驅動的工廠級數字孿生系統；機器學習+機理模型、機器人等在關鍵裝置得到深化應用；實現全業務環節的上下集成和全局優化[25-26]。

基于數字孿生技術在石化行業的應用現狀，并深度解析中國石化智能工廠3.0 的目標與內涵，秉承“成套技術成果軟件化、工程建設交付數字化、石化工廠運營智能化”融合創新的數字孿生智能工廠的構建思路[27-28]，本文設計了“石化智能工廠全生命周期數字孿生服務平臺”，圖1 給出了平臺的架構圖。該平臺以工業互聯網平臺為支撐，以石化企業復雜的工藝與裝置為核心，可以提供石化智能工廠的數字化交付、智能建設服務、運行仿真以及智能維護等服務，涵蓋了石化智能工廠的全生命周期，形成了虛實映射的“數據＋平臺+應用”的新型智能制造模式。

圖1 石化智能工廠全生命周期數字孿生服務平臺架構圖

基于石化智能工廠全生命周期數字孿生服務平臺架構，規劃了基于數字孿生的智能工廠生產調度可視仿真、基于增強現實的智能工廠設備智能巡檢和基于虛擬現實的智能工廠沉浸式培訓與安全演習三個應用場景。下面對這三個場景的技術方案進行具體介紹。

2.1 基于數字孿生的智能工廠生產調度可視仿真

基于數字孿生技術，智能工廠生產調度可視仿真的技術路線包括三個步驟。首先，以工業互聯網平臺為基礎，構建智能工廠數字孿生數據平臺。其次，以智能工廠流程復雜的工藝與裝置為核心，對建設期與生產運行期的數據進行恢復，對工藝與裝備進行三維建模，構建智能工廠流程的數字孿生模型。最后，基于數字孿生模型，集成先進的生產調度優化技術與算法，實現智能工廠的生產調度可視仿真，為實現工廠智慧化運營奠定了基礎。數字孿生技術的應用，將為智能工廠帶來更高效、更安全、更經濟的運營模式。

2.2 基于增強現實的智能工廠設備智能巡檢

增強現實技術（AR）是一種將虛擬信息與真實世界融合的技術，廣泛運用了多媒體、三維建模、實時跟蹤及注冊、智能交互、傳感等多種技術手段。通過將計算機生成的文字、圖像、三維模型、音樂、視頻等虛擬信息模擬仿真后，應用到真實世界中，實現對真實世界的“增強”。增強現實具有真實與虛擬的結合、實時交互等特性。基于增強現實的智能工廠生產設備智能巡檢的架構與功能包括兩個方面。首先，實時監控智能工廠整個生產流程，集成人工智能與數據解析技術，自動分析生產過程的安全與質量參數，及時發現生產過程中的安全隱患與操作失誤，減少生產過程中檢錯和返工消耗的時間，保障生產質量。其次，通過生成可視化維修指令來指導現場作業，根據工藝流程規范規劃的設備單元、維修順序、維修方法和維修指令，按步驟引導整個維修過程，實現精準化的設備維修維護，降低維修難度，提升維修維護操作效率。這些功能可以幫助企業實現智能化生產，提高生產效率和質量，同時減少人為失誤和維修時間，提高生產安全性。增強現實技術的應用，將為智能工廠生產設備的巡檢和維修維護帶來更高效、更安全、更經濟的解決方案。

2.3 基于虛擬現實的智能工廠沉浸式培訓與安全演習

虛擬現實技術（VR）是利用計算機科學和行為界面，在虛擬世界中模擬3D 實體之間實時交互的行為。這種技術具有沉浸性、交互性和想象性的特點，可以讓用戶以一種偽自然的方式沉浸于虛擬世界中。近年來，隨著人工智能技術的發展和虛擬現實頭戴式設備（HMD）成本的降低，VR技術為智能工廠的生產培訓和安全演習提供了一條新的途徑。基于虛擬現實的智能工廠培訓系統的開發路線包括以下步驟：首先，根據UI 設計標準與技術，設計開發系統界面，包括三個主要模塊和輔助功能；其次，利用三維建模軟件建立工藝設備的三維模型，構建“虛擬工廠”，并基于虛擬現實技術，利用三維開發引擎，開發各生產車間培訓流程中的交互場景，仿真真實的生產培訓流程；接著，設計與開發智能工廠的安全培訓流程以及生產過程中可能出現的各類安全事故，并設定相應的演習方案；最后，搭載虛擬現實頭戴式設備，發布系統，并進行測試與優化。這種技術打破了原有培訓的安全和資源限制，同時也保留了現場培訓的沉浸感。基于虛擬現實的智能工廠培訓系統的開發路線清晰明了，可以為智能工廠的生產培訓和安全演習提供一種新的途徑。

這些應用場景的技術方案都有其獨特的創新點，如數字孿生技術的應用、增強現實技術的實時監控和生成可視化維修指令、虛擬現實技術的沉浸式培訓和安全演習等。因此，數字孿生及其相關技術的應用將為智能工廠的生產培訓和安全演習提供一種新的途徑，同時也為智能工廠的生產調度和設備維護提供了更高效、更安全、更經濟的解決方案。

3 數字孿生技術應用挑戰與措施

數字孿生技術在石油石化領域已經取得卓有成效的成果，但其應用仍處于初級階段，主要應用于石化智能工廠的數字化、信息化和模型化。雖然數字化和模型化技術通過對生產數據進行處理并提供可視化展示，可以實現企業優化和管理，但數字孿生技術更加注重實時性、預測性和反饋性，并與實際設備相嵌合互動，從而帶來更加精準和全面的洞察力及預測能力。如要實現數字孿生技術在石化企業的廣泛應用，需要持續強化數字孿生技術與物理實體的連接能力、增加數據完善數字模型的精度和可靠性，以及提高復雜工序和設備的仿真和模擬能力，從而提供更高質量的預測、診斷和故障排除服務。盡管數字孿生技術在石化企業中的應用仍處于早期階段，但隨著各種數字技術的不斷成熟，數字孿生技術將極有可能成為石化行業顛覆性創新的突破點。因此，推動數字孿生技術在石油石化行業的廣泛應用非常有意義，可以通過采取措施來解決數字孿生技術在智能工廠應用中的挑戰。以下是推廣數字孿生技術在智能工廠應用的一些措施，可以促進數字孿生技術在石油石化行業的廣泛應用[29]。

3.1 石化智能工廠數字孿生標準體系的構建

數字孿生技術在石油石化領域的標準體系尚不完善，各大企業都處在摸索與應用并行的階段，相關的行業標準體還未建立，這阻礙了數字孿生技術的應用推廣。為了解決這一問題，中國石化作為石油石化行業重要的特大型企業集團，可以在如下方面開展石化智能工廠數字孿生標準體系的構建工作：①數字孿生系統標準化架構，包含感知層、數據層、網絡層、模型層等；②規范化石油石化行業數字孿生標準術語，便于不同企業與用戶之間的相互交流與協作；③標準化石油石化行業數字孿生數據和模型，解決了企業間數據和模型推廣困難的問題。這些措施將有助于推動數字孿生技術在石油石化行業的應用推廣。

3.2 石油石化背景的數字孿生人才隊伍建設

數字孿生技術和石油石化行業的人才之間存在教育背景上的差異。雖然數字孿生領域的技術人才掌握了相關技能，但通常缺乏石化行業的背景知識，這導致了技術推廣應用的障礙。因此，為了奠定數字孿生技術應用的重要基礎，需要對具有石油石化知識背景的人才進行數字孿生相關技術培訓，以加強人才儲備，實現行業背景與相關技術的深度融合。

3.3 多源融合數據的采集、通信與處理技術

石化企業的工藝流程復雜，生產過程參數多變，導致采集的數據存在多源、異構、交換困難等特性。為了保障數字孿生應用的數據質量和數據交換的流暢性，需要采取以下措施：首先，加強數據采集的頂層設計，統一數據編碼，推進全生命周期的數據協同；其次，建設融合5G 技術的數據采集與傳輸工業互聯網絡，保證數據傳輸的流暢性和準確性，并構建數字孿生網絡安全保障體系，確保數據傳輸的安全性；最后，基于云邊端計算和區塊鏈等相關技術，加速數字孿生系統多源異構數據的處理，提升系統的應用效率。

3.4 多物理場仿真技術

多物理場仿真在石化關鍵設備的設計、運行和維護等環節都發揮著重要的作用。在設計中，通過建立三維模型并耦合多種物理場進行計算，多物理場仿真可以定量分析不同工藝參數和輸入變量對設備的影響規律，為設備提供最優化的設計方案。在設備運行過程中，多物理場仿真可以監測設備狀態及可能發生的故障，并演示出不同維修措施的結果。尤其是與數字孿生體技術相結合，操作人員能夠快速檢視歷史數據預防性地預測設備存在的問題并采取措施。在設備維護方面，多物理場仿真可以模擬設備可能的故障情況，確定需維修或更換的部分，并幫助制定可行的維護方案，降低生產成本并最大限度地提高設備的使用壽命。通過多物理場仿真的應用，石化企業可以優化生產效率，提高產量、模擬出設備運行，同時降低生產成本、消除潛在問題，這將有助于提高企業競爭力和持續發展。

3.5 基于虛擬現實與增強現實技術的智能工廠“元宇宙”

智能工廠的數字孿生體是工業系統的數字化鏡像。通過虛擬現實與增強現實技術，可以在數字孿生體的基礎上創建智能工廠的“元宇宙”，實現數字孿生體向沉浸式、交互式和智能化方向的拓展。這樣，智能工廠的數字孿生體可以實現虛實交互、虛實協同和人機共融的目標。

綜上所述，為了推廣數字孿生技術在智能工廠的應用，需要構建石化智能工廠數字孿生標準體系、加強數字孿生人才隊伍建設、采用多源融合數據的采集、通信與處理技術以及基于虛擬現實與增強現實技術的智能工廠“元宇宙”。這些措施將有助于解決數字孿生技術在智能工廠應用中的挑戰，推動數字孿生技術在石油石化行業的廣泛應用。

4 結語

本文總結了數字孿生技術在智能制造領域的應用前景，特別是在石化行業中的應用，并介紹了石化智能工廠全生命周期數字孿生服務平臺。該平臺以工業互聯網平臺為支撐，以石化復雜的工藝與裝置為核心，提供數字化交付、智能建設服務、運行仿真以及智能維護等服務，形成了虛實映射的新型智能制造模式。同時，本文規劃了基于數字孿生的智能工廠生產調度可視仿真、基于增強現實的智能工廠設備智能巡檢和基于虛擬現實的智能工廠沉浸式培訓與安全演習三個應用場景。數字孿生及其相關技術的應用將為智能工廠的生產培訓和安全演習提供一種新的途徑，同時也為智能工廠的生產調度和設備維護提供了更高效、更安全、更經濟的解決方案。最后，本文分析了數字孿生技術在石油石化行業的應用挑戰與措施，提出了構建石化智能工廠數字孿生標準體系、加強數字孿生人才隊伍建設、采用多源融合數據的采集、通信與處理技術、多物理場仿真技術以及基于虛擬現實與增強現實技術的智能工廠“元宇宙”等措施，以推動數字孿生技術在石油石化行業的廣泛應用。