鄭宇祺

(廣州市市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司，廣州 510060)

1 智慧水廠實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的需求

1.1 當(dāng)前水廠智慧化建設(shè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)

當(dāng)前水廠智慧化建設(shè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)可總結(jié)成如圖1 所示情況。

圖1 當(dāng)前水廠智慧化建設(shè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)

(1)信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，缺乏對海量數(shù)據(jù)的有效分析利用

水廠中的廠房及構(gòu)筑物、生產(chǎn)設(shè)備、各種管道系統(tǒng)繁雜眾多且數(shù)據(jù)海量眾多、分散且獨(dú)立，缺少有效的融合，嚴(yán)重影響了水廠的統(tǒng)籌運(yùn)營管理、生產(chǎn)巡檢排班、水質(zhì)監(jiān)測等工作。 缺少統(tǒng)一有效的水廠管理和工作平臺，對水廠內(nèi)部的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性的高效管理和分析。 采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)耗時(shí)費(fèi)力。

而且水廠通常由不同企業(yè)開發(fā)的多個(gè)系統(tǒng)組成，每個(gè)系統(tǒng)都有自己的標(biāo)準(zhǔn)，不同廠家、不同系統(tǒng)，軟硬件難兼容；往往沒有結(jié)合水廠實(shí)際運(yùn)行模式和軟硬件情況進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)用性不強(qiáng)。 智慧水廠系統(tǒng)的建設(shè)必須以實(shí)用為核心，根據(jù)水廠的實(shí)際需求進(jìn)行建設(shè)，在解決行業(yè)或企業(yè)本身存在的運(yùn)行和管理難題的基礎(chǔ)上，深度挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，通過信息化系統(tǒng)軟件和管理軟件的高度有效融合，從而實(shí)現(xiàn)水廠整體的智慧化運(yùn)營。

(2)資產(chǎn)復(fù)雜、運(yùn)維工作量大且困難

水廠中現(xiàn)場設(shè)備眾多，管線密集，運(yùn)行狀態(tài)和性能難監(jiān)測，地下隱蔽工程缺少有效和直觀的展示手段。 工廠環(huán)境復(fù)雜，運(yùn)維工作人員很難做到對水廠相關(guān)內(nèi)容及生產(chǎn)設(shè)備的使用全面掌控，很容易影響水廠運(yùn)維的生產(chǎn)保障和工作人員的安全保障。

系統(tǒng)集成繁瑣，易出錯(cuò)，設(shè)備故障率高、設(shè)備檢修麻煩，部分前端儀表設(shè)備由于維護(hù)保養(yǎng)不好，采集數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，影響控制和判斷，控制過程人工參與環(huán)節(jié)多、程控率低，控制操作也普遍存在滯后性，設(shè)備長期處于惡劣的環(huán)境下工作，缺少規(guī)范化的維修養(yǎng)護(hù)，導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)營的可靠性低，對于觸發(fā)的故障問題又缺乏有效直觀的應(yīng)急機(jī)制或預(yù)案。

(3)運(yùn)維被動，缺少全生命周期的有效監(jiān)管

水廠各自動化系統(tǒng)預(yù)警、告警信息分散，無效告警眾多，各種故障定位艱難復(fù)雜，缺少預(yù)警、告警的聯(lián)動管控、復(fù)核機(jī)制和可視化的分析仿真工具及應(yīng)急預(yù)案。 對“人機(jī)料法環(huán)”的歷史數(shù)據(jù)缺乏有效利用，無法為生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)提供預(yù)警。

大量重復(fù)的人工進(jìn)行設(shè)備被動式維護(hù)，不僅服務(wù)成本高，而且無法把水廠各個(gè)自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈串起來，導(dǎo)致維護(hù)不全面且無法提前預(yù)防突發(fā)事件。 在水廠運(yùn)營管理的過程中，往往需要配套較多的人員，容易存在工作協(xié)調(diào)難、效率低，粗放式的管理情況，對于日常作業(yè)過程都以結(jié)果為導(dǎo)向，缺少有效移動化過程監(jiān)管，由于工作過程的不透明化和無相應(yīng)的有效數(shù)據(jù)支撐，也導(dǎo)致人員考核難、感性評判缺乏有效的KPI 量化評估體系；對水廠運(yùn)行的設(shè)備資產(chǎn)缺乏有效的全生命周期管理。

(4)缺乏沉淀，水廠運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)傳承困難

專家的知識經(jīng)驗(yàn)、機(jī)器設(shè)備的激勵(lì)原理，沒有在水廠的管理平臺進(jìn)行有效的數(shù)字化沉淀和融合，企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展缺乏動力，創(chuàng)新缺乏土壤。

水廠運(yùn)行人員流動性較大，新人對工作內(nèi)容和環(huán)境的了解適應(yīng)需要有個(gè)漫長的過程，目前大部分運(yùn)維管理知識還需要老師傅的言傳身教。 缺少規(guī)范化的作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也沒有有效的針對實(shí)景的仿真式教學(xué)與基于可視化的遠(yuǎn)程專家輔助手段，難以保障日常運(yùn)維工作交付質(zhì)量的準(zhǔn)確性和有效性。

(5)自動化系統(tǒng)遇到的問題

各種自動化系統(tǒng)難以通過協(xié)同效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)以水質(zhì)為目標(biāo)導(dǎo)向的提資增效。 水廠工藝流程遍存在各種整體能耗和藥耗成本上升，缺乏精細(xì)化調(diào)節(jié)；缺少規(guī)范化的作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，難以保障工作交付質(zhì)量的準(zhǔn)確性等問題。 這些問題導(dǎo)致水廠的智慧化程度很低，嚴(yán)重影響水廠生產(chǎn)效率的提高。

目前水務(wù)行業(yè)急需要可以實(shí)現(xiàn)增效的智慧水廠一體化解決方案，實(shí)現(xiàn)以技術(shù)替代人力，緩解日益突出的水量波動大、處理成本高、處理效率低、人員經(jīng)驗(yàn)要求市場緊缺、運(yùn)營成本高等核心矛盾。

(6)廠區(qū)可視化和生產(chǎn)運(yùn)營融合模式有待提升

目前大部分廠區(qū)的3D 可視化只是按照立體環(huán)境模擬的底圖上簡單加載傳感器和設(shè)備的數(shù)據(jù)，無法實(shí)現(xiàn)以建筑體征模型為基礎(chǔ)，利用基于BIM 的三維數(shù)字物理模型、傳感器協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)行歷史存儲等數(shù)據(jù)， 在數(shù)字化的虛擬空間中完成水廠設(shè)施的物理映射，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的數(shù)字世界同生共存、虛實(shí)交融的格局。

1.2 數(shù)字孿生對于智慧水廠的意義

智慧水廠的數(shù)字孿生是以數(shù)據(jù)與模型的集成融合為核心的新模式，通過在數(shù)字空間實(shí)時(shí)構(gòu)建物理對象(包括資產(chǎn)、行為、過程等)的精準(zhǔn)數(shù)字化映射，用數(shù)字化的方法構(gòu)建一個(gè)和現(xiàn)實(shí)水廠一模一樣的數(shù)字世界的技術(shù)，通過該技術(shù)實(shí)現(xiàn)對水廠物理實(shí)體的了解、分析和優(yōu)化。 基于分析預(yù)測形成最佳綜合決策，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)流程閉環(huán)優(yōu)化。 如圖2 ～ 3所示。

圖2 數(shù)字孿生智慧水廠的意義

水廠的數(shù)字孿生充分利用基于BIM 的三維數(shù)字物理模型、傳感器協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)行歷史存儲等數(shù)據(jù)， 在數(shù)字化的虛擬空間中完成水廠設(shè)施的物理映射，形成物理維度上的實(shí)體世界和信息維度上的數(shù)字世界同生共存、虛實(shí)交融的格局。

圖3 數(shù)字孿生水廠的成綜合決策的過程

基于BIM 三維可視化平臺可實(shí)現(xiàn)實(shí)轉(zhuǎn)虛，虛控實(shí)的過程，將數(shù)據(jù)、算法和決策分析結(jié)合在一起，建立模擬，即物理對象的虛擬映射的過程實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)監(jiān)控的一體化、精細(xì)化管理，數(shù)據(jù)采集依靠可靠的工業(yè)通訊設(shè)計(jì)，保證采集任務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行，為平臺提供一個(gè)完整的數(shù)字化表現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。 構(gòu)建智慧水廠可視化控制模式和體征指數(shù)，形成全方位運(yùn)行評估體系。

數(shù)字孿生技術(shù)可以幫助水廠形成綜合決策，并反饋給物理對象構(gòu)建面向物理對象精準(zhǔn)數(shù)字化映射:(1) 數(shù)據(jù)互聯(lián):基于工業(yè)通訊實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的有效集成；(2) 信息互通:基于信息模型實(shí)現(xiàn)物理對象語法統(tǒng)一；(3) 模型互操作:基于多模型融合實(shí)現(xiàn)物理對象語義統(tǒng)一；(4) 通過采集感知和反饋控制與數(shù)字空間進(jìn)行雙向交互。 數(shù)字孿生功能架構(gòu)圖如圖4～5 所示。

圖4 數(shù)字孿生的功能架構(gòu)圖

本文提出基于“數(shù)字孿生”的智慧水廠技術(shù)架構(gòu)體系，并列舉出“數(shù)字孿生”在智慧水廠中涉及的關(guān)鍵技術(shù)和價(jià)值，說明“數(shù)字孿生”技術(shù)在智慧水廠的巨大運(yùn)用價(jià)值和意義。

2 “數(shù)字孿生”智慧水廠技術(shù)體系

圖5 數(shù)字孿生的功能

“數(shù)字孿生”的智慧水廠具體由基礎(chǔ)層、平臺層、應(yīng)用層三層架構(gòu)組成，涉及智慧水廠“數(shù)字孿生”體系的數(shù)據(jù)保障、數(shù)據(jù)的融合與仿真以及最終的功能交互，如圖6 所示。

圖6 數(shù)字孿生智慧水廠的技術(shù)體系

第一層，基礎(chǔ)層。 具備采集感知和反饋控制兩類功能，是數(shù)字孿生閉環(huán)優(yōu)化的起始和終止環(huán)節(jié)。通過深層次的采集感知獲取物理對象全方位數(shù)據(jù)，利用高質(zhì)量反饋控制完成物理對象最終執(zhí)行。

第二層，平臺層。 具備數(shù)據(jù)互聯(lián)、信息互通、模型互操作三類功能，同時(shí)數(shù)據(jù)、信息、模型三者間能夠?qū)崟r(shí)融合。 其中，數(shù)據(jù)互聯(lián)指通過工業(yè)通訊實(shí)現(xiàn)物理對象市場數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)等全生命周期數(shù)據(jù)集成；信息互通指利用數(shù)據(jù)字典、元數(shù)據(jù)描述等功能，構(gòu)建統(tǒng)一信息模型，實(shí)現(xiàn)物理對象信息的統(tǒng)一描述；模型互操作指能夠通過多模型融合技術(shù)將幾何模型、仿真模型、業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)模型等多類模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)和集成融合。

第三層，應(yīng)用層。 在連接層和映射層的基礎(chǔ)上，通過綜合決策實(shí)現(xiàn)描述、診斷、預(yù)測、處置等不同深度應(yīng)用，并將最終決策指令反饋給物理對象，支撐實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。 全生命周期實(shí)時(shí)映射、綜合決策、閉環(huán)優(yōu)化是數(shù)字孿生發(fā)展三大典型特征:(1)全生命周期實(shí)時(shí)映射，指孿生對象與物理對象能夠在全生命周期實(shí)時(shí)映射，并持續(xù)通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)修正完善孿生模型；(2)綜合決策，指通過數(shù)據(jù)、信息、模型的綜合集成，構(gòu)建起智能分析的決策能力；(3)閉環(huán)優(yōu)化，指數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)對物理對象從采集感知、決策分析到反饋控制的全流程閉環(huán)應(yīng)用。 本質(zhì)是設(shè)備可識別指令、工程師知識經(jīng)驗(yàn)與管理者決策信息在操作流程中的閉環(huán)傳遞，最終實(shí)現(xiàn)智慧的累加和傳承。 如圖7 所示。

圖7 數(shù)字孿生水廠的全生命周期

3 “數(shù)字孿生”智慧水廠關(guān)鍵技術(shù)

3.1 工藝建模與優(yōu)化系統(tǒng)

水廠運(yùn)行專家智能決策系統(tǒng)就一套具有定制化建模、多樣化的可視配置交互、能進(jìn)行水廠運(yùn)行的能耗仿真、工藝優(yōu)化決策等功能。 系統(tǒng)采用水處理工藝優(yōu)化與高級控制軟件針對全廠工藝運(yùn)行進(jìn)行建模和仿真，為水廠的運(yùn)行管理提供運(yùn)行效果預(yù)測、方案決策支持、工藝優(yōu)化等功能，如圖8所示。

圖8 數(shù)字孿生智慧水廠的工藝建模與優(yōu)化系統(tǒng)

水處理工藝優(yōu)化系統(tǒng)基于水廠生物處理工藝流程建立數(shù)學(xué)模型，以運(yùn)行報(bào)表記錄的進(jìn)水歷史數(shù)據(jù)，或來自在線監(jiān)測儀表的進(jìn)水實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為模型的輸入?yún)?shù)，對水廠的各種運(yùn)行狀況進(jìn)行仿真、診斷，優(yōu)化關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)，滿足水廠出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)和節(jié)能降耗的要求。

本技術(shù)為目標(biāo)水處理廠提供水廠運(yùn)行專家智能決策系統(tǒng)，根據(jù)水處理廠的工藝流程、運(yùn)行工況、設(shè)備參數(shù)、進(jìn)水條件等為基礎(chǔ)，為其進(jìn)行工藝模型的定制，并開發(fā)相應(yīng)的交互軟件。 通過向軟件輸入水量、水質(zhì)、工藝運(yùn)行、設(shè)備指標(biāo)等參數(shù)，通過仿真來獲取目標(biāo)水廠的出水水質(zhì)、能耗，以及各評價(jià)指標(biāo)的模擬結(jié)果，重現(xiàn)水廠的真實(shí)運(yùn)行情況，并在此基礎(chǔ)上為工藝運(yùn)行提供經(jīng)過優(yōu)化的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)。

3.2 設(shè)備健康檢測診斷系統(tǒng)

實(shí)時(shí)了解設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀況、判斷未來的發(fā)展趨勢(提供運(yùn)行的安全周期數(shù)據(jù))、診斷故障發(fā)生的部位、以及檢查和驗(yàn)收大修或臨時(shí)維修的效果，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障早知道、早預(yù)報(bào)、早診斷，提高設(shè)備運(yùn)行的完好率、減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間及降低維修成本。 根據(jù)設(shè)備的實(shí)際狀態(tài)或預(yù)測狀態(tài)制定最佳的維修周期，而不是僅僅依賴制造廠商的建議(按傳統(tǒng)的)定期進(jìn)行維修，如圖9 所示。

圖9 數(shù)字孿生智慧水廠的設(shè)備健康檢測診斷系統(tǒng)

通過建立機(jī)泵等關(guān)鍵設(shè)備的在線健康狀況監(jiān)測與分析評價(jià)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備振動、溫度等參量狀態(tài)，及時(shí)準(zhǔn)確地通過報(bào)警，防止機(jī)泵設(shè)備等關(guān)鍵設(shè)備事故的發(fā)生，同時(shí)采用先進(jìn)的多信息融合技術(shù)，最大程度的評估機(jī)泵等關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、延長設(shè)備預(yù)警時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)知維修，并通過智能診斷，精確診斷故障源，實(shí)現(xiàn)精密維修，縮短維修用時(shí)，為檢測維修合理化提供及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而有效的保證設(shè)備長期穩(wěn)定運(yùn)行。 降低備品備件費(fèi)用，提質(zhì)增效。

3.3 虛擬現(xiàn)實(shí)和呈現(xiàn)

工業(yè)仿真三維引擎融合VR 交互，是實(shí)現(xiàn)“人-機(jī)-環(huán)”互通最直接有效的方式，是工業(yè)仿真的有效延伸。 最基礎(chǔ)的應(yīng)用便是VR 工廠巡檢，通常大型工業(yè)生產(chǎn)流程很難一窺全貌，采用工業(yè)仿真+VR 技術(shù)，將現(xiàn)實(shí)工廠以多角度，全方位地投影到VR 世界中，拓?fù)鋱D如圖10 所示。

圖10 數(shù)字孿生智慧水廠的虛擬現(xiàn)實(shí)和呈現(xiàn)

VR 虛擬巡檢設(shè)備結(jié)合基于BIM 的三維可視化數(shù)字孿生系統(tǒng)，使管理者足不出戶就能從各個(gè)角度身臨其境、鳥瞰整個(gè)工廠設(shè)備及管網(wǎng)布置細(xì)節(jié)，監(jiān)控、管理整個(gè)生產(chǎn)過程以加強(qiáng)信息管理和服務(wù)，提高生產(chǎn)和管理效率。

結(jié)合基于BIM 的三維可視化數(shù)字孿生系統(tǒng)將廠區(qū)廠房、車間、設(shè)備、人體模型等，按照1 ∶1的比例3D 復(fù)原數(shù)字化工廠的整個(gè)生產(chǎn)環(huán)境，結(jié)合傳感器、數(shù)據(jù)可視化、物聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備監(jiān)控等技術(shù)，將整個(gè)工廠的各種元素動態(tài)生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)反映其生產(chǎn)流程和運(yùn)行狀態(tài)，再以虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)的形式可視化呈現(xiàn)，效果圖如圖11 所示。

圖11 數(shù)字孿生智慧水廠的虛擬現(xiàn)實(shí)和呈現(xiàn)

4 數(shù)字孿生智慧水廠建設(shè)的價(jià)值

將建立在BIM 等數(shù)字化基礎(chǔ)上的水廠數(shù)字化模型構(gòu)建于生產(chǎn)管理體系中，在運(yùn)營和生產(chǎn)管理的平臺上對生產(chǎn)進(jìn)行調(diào)度，調(diào)整和優(yōu)化。 在設(shè)備管理領(lǐng)域，通過模型模擬設(shè)備的運(yùn)動和工作狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械和電器的聯(lián)動。 數(shù)字孿生在傳統(tǒng)PLC 等控制設(shè)備的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，通過廠區(qū)內(nèi)大量部署的數(shù)字傳感器儀表采集各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，借助智慧水廠管理系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析，通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測原本無法直接測量的指標(biāo)。 由此完成評估、診斷、分析、模擬、預(yù)測和決策等一系列操作并解決運(yùn)行管理問題。

該過程主要包含:對產(chǎn)品進(jìn)行BIM 等數(shù)字化手段建模、對運(yùn)維階段的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行分析掌握產(chǎn)品的具體情況、利用同步和交互(VR 和AR 技術(shù))等技術(shù)，提前發(fā)現(xiàn)問題并及時(shí)修復(fù)。 利用廠區(qū)部署的大量的數(shù)字傳感器來采集水廠運(yùn)行階段的環(huán)境和工作狀態(tài)，并通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化結(jié)合智慧水廠專家控制系統(tǒng)來避免設(shè)備的故障，改善運(yùn)營管理。 通過數(shù)字化呈現(xiàn)形式，將水廠的運(yùn)營狀態(tài)、運(yùn)行規(guī)律等進(jìn)行全方位多維度的反應(yīng)，讓使用系統(tǒng)的管理者能夠全面掌握所運(yùn)行水廠的現(xiàn)實(shí)情況，如圖12所示。

圖12 數(shù)字孿生智慧水廠的功能視角

通過讀取流量、壓力、運(yùn)行時(shí)間等常規(guī)過程儀表及進(jìn)出水TP、TN、COD、氨氮等水質(zhì)儀表數(shù)據(jù)的傳感器或者PLC 控制系統(tǒng)的各種實(shí)時(shí)參數(shù)，構(gòu)建可視化的遠(yuǎn)程監(jiān)控，并給予采集的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建層次化的部件、子系統(tǒng)乃至整個(gè)設(shè)備的健康指標(biāo)體系，并使用人工智能實(shí)現(xiàn)趨勢預(yù)測；基于預(yù)測的結(jié)果，對系統(tǒng)維修策略以及備品備件的管理策略進(jìn)行優(yōu)化，降低和避免客戶因?yàn)榉怯?jì)劃停機(jī)的損失，架構(gòu)如圖13 所示。

圖13 數(shù)字孿生智慧水廠的體系架構(gòu)

以實(shí)際水廠為藍(lán)本，整合靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，通過機(jī)理模型分析和大數(shù)據(jù)分析等方法，將水廠過去、現(xiàn)在和未來的狀態(tài)進(jìn)行直觀的呈現(xiàn)和預(yù)測，并結(jié)合智慧水廠專家系統(tǒng)提出建議，為運(yùn)營管理提供決策支持，并實(shí)現(xiàn)高度保障、管理高效、成本優(yōu)化和產(chǎn)能挖潛的目的。其三維虛擬水廠為基本呈現(xiàn)形式，基于數(shù)字傳感器、大數(shù)據(jù)平臺，運(yùn)用在線模擬和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，利用水質(zhì)虛擬儀表和機(jī)器學(xué)習(xí)、專家決策系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)工具，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)預(yù)測、水量預(yù)測、生化分析、物料平衡、工藝調(diào)整模擬、設(shè)備故障診斷等多種功能，實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的智慧化運(yùn)營。 見圖14。

圖14 數(shù)字孿生智慧水廠的解決方案示例

智慧水廠的數(shù)字孿生是多類數(shù)字化技術(shù)集成融合和創(chuàng)新應(yīng)用，基于建模工具在數(shù)字空間構(gòu)建起精準(zhǔn)物理對象模型，再利用實(shí)時(shí)IoT 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型運(yùn)轉(zhuǎn)，進(jìn)而通過數(shù)據(jù)與模型集成融合構(gòu)建起綜合決策能力，推動工業(yè)全業(yè)務(wù)流程閉環(huán)優(yōu)化。 數(shù)字孿生技術(shù)在智慧水務(wù)的核心價(jià)值在于以下幾方面。

(1) 低成本試錯(cuò): 在虛擬空間上對物理世界的行為進(jìn)行模擬驗(yàn)證，既降低水廠實(shí)際開工發(fā)生的停機(jī)率，又降低傳統(tǒng)物理調(diào)試支付的大量開銷。

(2) 模型仿真更加多元化和精準(zhǔn)化，具備高保真、全面的虛實(shí)映射能力: 傳統(tǒng)仿真模擬存在很多前提假設(shè)，忽略了很多關(guān)聯(lián)影響因素， 數(shù)字孿生基于多領(lǐng)域模型的集成融合功能，支撐構(gòu)建更全面、更復(fù)雜的數(shù)字孿生體； 數(shù)字孿生能夠利用人工智能技術(shù)，并與機(jī)理模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)合，形成高保真的綜合型的工藝處理模型。

(3) 高效的互操作性:結(jié)合物理水廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行虛實(shí)交互:傳統(tǒng)仿真僅在數(shù)字空間進(jìn)行離線仿真，無法與真實(shí)世界進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)物理世界數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線仿真，真正實(shí)現(xiàn)虛實(shí)映射，數(shù)據(jù)更加實(shí)時(shí)化。

(4) 智能化決策: 當(dāng)水廠運(yùn)行突然發(fā)生意外狀況時(shí)，能夠?qū)oT 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析和仿真模擬充分結(jié)合，預(yù)測未來可能發(fā)生的各種情況，進(jìn)而做出最佳決策； 數(shù)字孿生中的數(shù)字虛體，用于描述物理實(shí)體的可視化模型和內(nèi)在機(jī)理，以便于對物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)視、分析推理、優(yōu)化工藝參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)決策功能，即賦予數(shù)字虛體和物理實(shí)體一個(gè)大腦。

(5) 高效率創(chuàng)新:實(shí)現(xiàn)全生命周期的優(yōu)化提升，從物理對象的設(shè)計(jì)階段就開始構(gòu)建數(shù)字孿生，并在生產(chǎn)、運(yùn)營和服務(wù)等不同階段，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求來持續(xù)地對數(shù)字孿生進(jìn)行動態(tài)更新。 具備貫穿全生命周期的動態(tài)集成能力，實(shí)現(xiàn)全生命周期的模型傳遞與數(shù)據(jù)集成。 通過對設(shè)備產(chǎn)品的生命周期運(yùn)行情況的監(jiān)測，不斷積累設(shè)備全生命周期運(yùn)行規(guī)律，進(jìn)而不斷提升工藝設(shè)計(jì)和運(yùn)維的創(chuàng)新水平，縮短研發(fā)周期。

(6)實(shí)時(shí)性創(chuàng)新:數(shù)字孿生技術(shù)要求數(shù)字化，即以一種計(jì)算機(jī)可識別和處理的方式管理數(shù)據(jù)以對隨時(shí)間軸變化的物理實(shí)體進(jìn)行表征。 表征的對象包括外觀、狀態(tài)、屬性、內(nèi)在機(jī)理，形成物理實(shí)體實(shí)時(shí)狀態(tài)的數(shù)字虛體映射。

(7) 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)發(fā)展帶來全新人機(jī)交互模式。 新興AR/VR/MR 技術(shù)具備三維可視化效果，可加快與幾何設(shè)計(jì)、仿真模擬融合，持續(xù)提升數(shù)字孿生應(yīng)用效果。 見圖15。

圖15 數(shù)字孿生智慧水廠的比較優(yōu)勢

數(shù)字孿生作為水廠實(shí)現(xiàn)智慧化的重要使能技術(shù)和手段，可在智慧水廠的建設(shè)中結(jié)合工藝控制需求發(fā)揮其巨大的作用，是我們水處理行業(yè)從業(yè)者需要聚焦的技術(shù)方向。 見圖16。

圖16 數(shù)字孿生智慧水廠的效益分析

5 總結(jié)與展望

作為水務(wù)行業(yè)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要使能技術(shù)，數(shù)字孿生近年來備受業(yè)界關(guān)注，技術(shù)體系不斷發(fā)展，核心技術(shù)快速演進(jìn)，產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)完備，行業(yè)應(yīng)用走深向?qū)崳蔀樗幚硇袠I(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要抓手。 但同時(shí)我們也注意到，數(shù)字孿生作為一項(xiàng)新興技術(shù)理念，尚處于發(fā)展初期，仍存在許多短板問題亟待破解。 一是實(shí)施成本高企。 數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)現(xiàn)涉及到企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理等系統(tǒng)的提升，投資大、成本高、周期長。 二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱。數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈長、分工細(xì)致、碎片化程度高，跨領(lǐng)域之間的技術(shù)融合性較差、資源整合難，存在IT 企業(yè)不懂行業(yè)機(jī)理、OT 企業(yè)難以融合的突出痛點(diǎn)，亟需產(chǎn)業(yè)整合者的出現(xiàn)。 三是商業(yè)模式不成熟。 數(shù)字孿生應(yīng)用多以項(xiàng)目交付型為主，平臺化、模塊化程度較低，不利于高效推廣。 四是技術(shù)短板凸顯。在機(jī)理建模、仿真分析、數(shù)據(jù)集成等方面的技術(shù)短板制約了數(shù)字孿生技術(shù)的整體應(yīng)用深度。

基于“數(shù)字孿生”的智慧水廠創(chuàng)新與發(fā)展的大幕剛剛拉開，大家對數(shù)字孿生的認(rèn)識日漸統(tǒng)一，數(shù)據(jù)與模型、模型與模型的集成融合是工業(yè)數(shù)字孿生本質(zhì)內(nèi)涵，尤其是仿真建模與數(shù)據(jù)科學(xué)的集成優(yōu)化將成為未來發(fā)展主線。

目前，“數(shù)字孿生”的智慧水廠僅處于初級階段，真正成熟的數(shù)字孿生應(yīng)用還需要較長時(shí)期探索實(shí)踐。 短期來看，三類關(guān)鍵場景有望成為重點(diǎn)應(yīng)用方向。 一是存量工廠三維可視化改造要實(shí)現(xiàn)“應(yīng)用普及”；二是全場景虛擬制造診斷要實(shí)現(xiàn)“能力提升”；三是實(shí)時(shí)仿真/智能仿真分析技術(shù)要實(shí)現(xiàn)“重點(diǎn)突破”。

“數(shù)字孿生”智慧水廠的開發(fā)需要基于統(tǒng)一建模語言和多類建模工具，同時(shí)需要與底層工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)IoT 數(shù)據(jù)的有效結(jié)合，這將成為水廠數(shù)字孿生開發(fā)的重要方式。 而水務(wù)行業(yè)的資產(chǎn)數(shù)字化是數(shù)字孿生發(fā)展源頭，水廠建設(shè)方和自動化廠商對孿生數(shù)據(jù)、孿生仿真模型的長期建設(shè)和積累，決定了數(shù)字孿生未來發(fā)揮價(jià)值大小，將會有效提升工廠級數(shù)字孿生建設(shè)的效率，為“數(shù)字孿生”智慧水廠的整體發(fā)展帶來良好前景[3]。