數字孿生在工業數據建模中的應用摘要：數字孿生作為對物理世界的模型和數字化鏡像的過程和方法，其影響力日趨增強。本文從工業互聯網發展的角度闡述了數字孿生技術如何解決工業數據的呈現和建模，重點列舉了數字孿生在工業數據建模中的垂直應用方向，歸納并分析了數字孿生的關鍵技術和建設內容，本文聚合產業共識、引領工業創新、加速應用推廣等方面具有重要意義，為政府和產業界推動工業互聯網平臺的發展構建、實踐探索有參考意義。關鍵詞：數字孿生工業互聯網數據建模數字孿生的內涵數字孿生集成了人工智能和機器學習等技術，將數據、算法和決策分析結合在一起建立模型，將不同學科、物理量、多尺度及多概算進行集合完成仿真操作，在虛擬空間中映射，監控物理對象在虛擬模型中的變化，反應裝備整體生命周期過程，診斷基于人工智能的多維數據復雜處理與異常分析[1]。例如數字孿生用于管道設計、調度優化、管道設備運行維護、管道全生命周期管理，促進真實管道系統與虛擬管道系統的信息交互及融合，實現虛擬管道仿真優化結果，指導真實管道建設運營業務優化。數字孿生利用數字化來表達物理產品，通過數字化產品觀察到物理產品可能發生的變化，未來數字孿生技術成為工業產業中的重點技術。數字孿生在工業數據建模中的應用方向工業互聯網模型的沉淀、集成與管理是工業互聯網平臺對數據挖掘核心能力的體現，信息模型的集成與統一是提升平臺工業要素管理水平的關鍵，為資產、功能提供統一的語義描述和開發能力。其中，機理模型、數據模型、業務模型快速在平臺中沉淀，使平臺能為各個不同領域不同場景提供工業個性服務成為可能。目前，部分研究已開始探索面向數字孿生的實時互聯和應用。例如石油領域沉淀采油的大量現代物理學知識，積累數億小時的油井運行數據，在此基礎上不斷訓練分析模型，更好診斷井下和地表異常，優化油井運行[2]。機械領域專注于旋轉機械、往復機械的振動監測，積累了大量燃氣輪機、軸流風機、擠壓造粒機、汽輪機等設備歷史運行數據和領域知識，強化設備預測性維護的性能[3]。航空航天，汽車和食品飲料等行業開發了缺陷檢測、質量管理、績效優化、預測性維護、能耗管理、資產和供應鏈等領域的優化應用。數字孿生的關鍵技術和建設內容數字孿生的關鍵技術和必要內容的建設需關注四個方面：數據來源與傳感、多領域模型搭建、虛擬現實感知和數據云服務。1，傳感網數據處理的每個階段都具有不確定性，隨著數據的傳播，各環節的不確定性不斷傳遞、放大，最終可能極大地影響感知結果的質量。因此根據具體應用場景設計傳感器，使種類、精度、可靠性和工作環境都匹配并適用，構建快速安全、準確可靠的傳感器網絡，將系統狀態安全實時傳輸供上層應用。2，工業數據建模與分析能識別工業互聯網實施過程中的影響因素以及影響因素之間的層次結構關系，是工業快速迭代、持續優化、數據驅動的新方式，改進系統優化，提高資源配置效率，有助于推動工業互聯網的順利實施。從不同領域、機理層面進行多領域模型的理解和設計。多種特性的融合比特定領域的開發和熟化使系統方程具有更大的自由度，傳感器數據的動態更新也更加要求準確一致，需同時在時間、空間以及耦合范圍上同步優化參數。3，VR/AR是前沿科技領域當下的熱門，打破虛實鴻溝，是重要智能工具與人機交互方式。工業互聯網領域，VR/AR技術為代表從起初的驗證探索階段進入現實的環境落地階段，提供遠程協助、3D可視化、實時診斷與反饋功能，可提高按時交付率、產能利用率、首次修復率、新人培訓效率，減少返工、廢料與不合格率等[4]。。在數字孿生中，以虛擬映射方式疊加孿生系統，從視覺、聽覺、觸覺等方面提供沉浸式的虛擬現實體驗，實現人際互動。VR/AR技術能夠幫助使應用者通過數字孿生系統迅速了解和學習系統的構造、特性、變化趨勢、健康狀態，對啟發和升級系統提供豐富的選擇。4，工業數據在全流程、全生命周期廣泛應用，還包括算法庫、知識庫、模型庫、參數庫、專家庫分析工具庫的建立，工業互聯網平臺的數據應用支撐體系應為此提供便捷、優質、低成本的計算服務、存儲服務和網絡資源。在數字亂上的應用，建議構建安全的私有云，搭建數據中心和數據管理體系，為全生命周期的工業數據管理提供讀取和備份服務，使系統具備歷史狀態回放、結構退化分析、任意時刻模擬等功能。由于數字孿生對數據的實時性有更高的要求，云服務的分布架構、數據的存儲方式、檢索的方法建立都需要有針對性的創建和部署。總結隨著5G技術、無人機監測、紅外線監測、計算機軟硬件技術的不斷優化，各國對物聯網和工業互聯網的需求不斷提高，普遍適應工業互聯，并將數字孿生在工業數據建模中發揮