T/CPCIF00XX—20XX

ICSXX.XXX

CCSXXX

CPCIF

中國石油和化學工業聯合會團體標準

T/CPCIF00XX—2022

磷及磷化工生產領域數字孿生應用

能力成熟度模型

Phosphorusandphosphoruschemicalindustry—

Digitaltwinningapplicationcapabilitymaturitymodelinproductionarea

20XX-XX-XX發布20XX-XX-XX實施

中國石油和化學工業聯合會發布

T/CPCIF00XX—20XX

磷及磷化工生產領域數字孿生應用能力成熟度模型

1范圍

本標準規定了磷及磷化工行業生產領域數字孿生應用能力成熟度模型的構成、成熟度等級和成熟度

要求。

本標準適用于磷及磷化工行業生產企業、數字孿生系統解決方案供應商和第三方開展磷及磷化工生

產領域數字孿生能力的差距識別、解決方案規劃和能力建設。

2規范性引用文件

下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T39116智能制造能力成熟度模型

3術語和定義

下列術語和定義適用于本文件。

3.1

數字孿生intelligentplant

數字孿生是現有或將有的物理實體對象的數字模型，通過實測、仿真和數據分析來實時感知、診斷、

預測物理實體對象的狀態，通過優化和控制指令來調整物理實體對象的行為，通過相關數字模型間的相

互學習來進化自身，同時改進利益相關方在物理實體對象生命周期內的決策。

4縮略語

下列縮略語適用于本文件。

GIS：地理信息系統（GeographicInformationSystem）

RFID：射頻識別（RadioFrequencyIdentification）

5G：第五代通訊技術（The5GenerationMobileCommunicationTechnology）

5成熟度模型

本模型由成熟度等級、能力要素、能力域和成熟度要求構成，如圖1所示。

3

T/CPCIF00XX—20XX

成熟度等級

能

力磷礦磷化工

要

素

物生

能綜安智智智智料產工設質

力合監能能能能配運藝備量

域集生掘開運巡方行優管管

控產進采輸檢優控化理理

化制

成熟度要求

圖1磷及磷化工生產領域數字孿生成熟度模型

6成熟度等級

成熟度等級規定了磷及磷化工生產領域數字孿生解決方案在不同階段應達到的水平。成熟度等級分

為五個等級，自低向高分別為一級（建模級）、二級（互動級）、三級（優化級）、四級（預測級）和

五級（共智級）。

一級（建模級）：通過幾何建模、系統建模、流程建模、物聯網等技術，對物理對象進行數字化建

模，將物理世界的狀態轉變為可以被計算機和網絡所能感知、識別和分析的狀態。

二級（互動級）：數字對象間及物理對象之間實現實時動態互動。

三級（優化級）：運用多維數據分析、機器學習、神經網絡、深度學習等算法或技術，依據物理對

象的確定規律和完整機理運算出控制優化方案，實現了虛實互動和自我優化。

四級（預測級）：運用云計算、大數據、人工智能、互聯網等核心技術對數據進行深度挖掘，實現

了對知識、模型等的應用，可依據不完整的信息和不明確的機理通過工業大數據和機器學習等技術手段

預測未來，并能反饋優化核心業務流程，體現了人工智能。

五級（共智級）：通過云計算、大數據、人工智能等核心技術在不同數字孿生體之間進行了智慧交

換和共享，實現了預測、預警、自適應。

7能力要素

能力要素給出了磷及磷化工生產領域數字孿生應用能力提升的關鍵方面，包括磷礦和磷化工。磷礦

包括綜合集控、安監生產、智能掘進、智能開采、智能運輸、智能巡檢5個能力域。磷化工包括物料配

方優化、生產運行控制、工藝優化、設備管理、質量管理5個能力域。

企業可根據自身業務活動特點對能力域進行裁剪。

8成熟度要求

8.1概述

成熟度要求規定了能力要素在不同成熟度等級下應滿足的具體條件。

8.2磷礦

4

T/CPCIF00XX—20XX

磷礦能力要素包括綜合集控、安監生產、智能掘進、智能開采、智能運輸、智能巡檢5個能力域。

8.2.1綜合集控

綜合集控能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表1。

5

T/CPCIF00XX—20XX

表1綜合集控的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）實現視頻監控、設備運行a）建有智能聯動控制平臺；a）實現無人設備、物流設備、a）構建決策支持系統；a）實現“人、設備、數字孿

監測、環境監測以及其他傳b）實現動態配置不同傳感器、工業機器人的模型可視化；b）調用系統內部功能軟件為生系統”之間準確無誤的協

感器實時上傳的監測數據設備的快速接口；b）實現遠程監測和控制；決策服務，使模型運行、同作業；

的集成；c）通過仿真技術，實現了物c）根據各子系統的控制特點，數據調用和知識推理達到b）建立分級別的預警、報警

b）實現設備精密細節、復雜理對象和數字對象之間的建立分級別的預警、報警機有機統一；機制；

結構、復雜動作的全數據驅動態互動，以及物理對象之制，實現相關系統之間的聯c）提高決策水平和質量效果c）相關系統之間實現聯鎖、

綜合集控動顯示；間的互動和數字對象之間鎖、聯動和協同優化功能。顯著。聯動功能。

c）實現生產流程、生產環境、的互動。

設備運行狀態的實時監測；

d）通過數據的可視化構建決

策模型。

8.2.2安監生產

安監生產能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表2。

6

T/CPCIF00XX—20XX

表2安監生產的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）實現重大危險源在線檢測；a）通過數字孿生模型之間的a）5G移動通訊技術融入支持a）對重大危險源實時數據信a）實現不同重大危險源數字

b）實時采集重大危險源數據；智能交互機制，實現整體的異構協議的物聯網融合通息進行深度挖掘；孿生體之間的智慧交換和

c）實現物理實體的各類傳感協同化和智能化；信網絡系統；b）實現工作面的環境安全預共享；

器實時數據、歷史數據以及b）實現物理實體與孿生數據b）實現實時定位與三維GIS、警；b）實現了預測、預警，并能

相關派生數據的匯集；的協同交互、平行運轉。視頻智能識別與聯動、輔助運c）對礦山設備實現智能故障自動下達應急處理預案。

d）完成虛實融合的數字化建輸與智能化調度；診斷和健康預測；

安監生產模。c）通過大數據建模、計算和d）對設備的故障并給出相應

分析、深度學習技術實現礦的預防措施和解決方案。

山設備的質量缺陷管理、運

行故障識別及健康預測；

d）實現環境安全場景的在線

感知與狀態分析、交互在線

與干預預測。

8.2.3智能掘進

智能掘進能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表3。

7

T/CPCIF00XX—20XX

表3智能掘進的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）構建面向掘進工作面的高a）實現遠程一鍵開啟、關鍵a）實現截割作業的程序化控a）將各類傳感器數據匯聚并a）實現地面和井下遠程集控

精度三維動態地質模型；部位遠程視頻監控、異常狀制；引入由裝備行為準則為支中心對掘進工作面“人-機-

b）基于巷道圍巖時效控制技態遠程人工干預功能；b）實現截割參數與環境、裝撐的掘進決策控制平臺中；環”協同、自主管控；

術，構建裝備行為控制模b）基于遺傳算法計算出自適運系統動態自配準；b）基于大數據分析、人工智b）實現多機協同控制、設備

型；應截割方法，優化截割參c）采用超限處理、區間報警、能等技術，形成掘進控制決狀態可視監控與健康診斷、

c）結合數字孿生、故障預測數；設備姿態調整、區間停車等策思想；環境智能檢測、主動安全防

與健康管理、人工智能和大c）實現掘進系統的遠程虛實多種控制方式，實現系統自c）礦山機電系統運行狀態實護、無線數據網絡管理、供

智能掘進數據挖掘等方法技術，建立同步控制。調性、自組織性和自穩定現知識表達、異常工況狀態配電等功能；

運行機理、經驗知識和數據性；在線識別和關鍵部件內部c）采用超限處理、區間報警、

深度特征融合設備狀態分d）在設備互聯互通條件下，狀態預測分析。設備姿態調整、區間停車等

析模型。對生產業務組織、生產流程多種控制方式，實現系統自

與資源配置進行特征提取，調性、自組織性和自穩定

建立多目標綜合約束條件，性。

實現礦山設備運行調度的

最優化。

8.2.4智能開采

智能開采能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表4。

8

T/CPCIF00XX—20XX

表4智能開采的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）實現地質勘察、設計、施a）通過工作面場景可視化技a）利用機器視覺、多源信息a）基于5G等先進技術，將a）對現場實時數據，通過機

工等各種地下空間地理分術，將工作面環境與裝備的融合與三維物理仿真等技掘進、運輸、提升、排水、器學習進行樣本歸納、類比

布信息的數據采集、存儲、實際狀態迅速、直觀地展現術對所采集數據進行智能通風、地質信息、經營管理推理分析，實現知識挖掘、

管理和分析；給位于安全位置的遠程開分析；等環節智能協同；計算和持續迭代更新；

b）通過采礦裝備精確導航、采人員；b）自動給出開采方案并持續b）通過大數據、人工智能、b）體現適應性、動態性和演

定位技術、復雜工況計算機b）通過利用遠程可視化技術，優化方案生成。物聯網等信息技術，根據智化性的智能體理性決策特

視覺識別技術和磷礦大數實時監控作業情況，人為對能自適應系統進行智能分征。

據技術等實現礦山智能感現場進行干預；析和決策；

智能開采

知；c）通過虛擬控制系統，實現c）對開采過程中可能出現的

c）通過三維激光掃描技術，遠程機械設備的自動連接情況進行實時預測，并能反

對作業場景和環境進行高與控制。饋核心業務流程。

精度建模；

d）在虛擬現實技術與三維地

質建模技術支持下，對地質

體、礦產等實現可視化和信

息化。

8.2.5智能運輸

智能運輸能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表5。

9

T/CPCIF00XX—20XX

表5智能運輸的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）實現礦井中的任何物品與a）依據大數據和云存儲服務a）通過車載智能感知與控制a）實現車輛監控、指令下達、

互聯網相連接，實現互聯互將數據上傳共享至多個設系統的多傳感融合技術，實運輸任務調配、失速保護、報

通；備，進行數據實時互聯互現障礙物感知；警管理、應急響應等功能，優

b）通過射頻識別(RFID)、紅通；b）通過域控制器對車輛進行化作業流程，實現輔助運輸業

外感應器、全球定位系統、激b）通過運輸系統的智能調度控制，實現車輛自動避障行務的智能化。

光掃描器等信息傳感設備，進實現遠距離連續傳輸以及駛與路徑合理優化；

智能運輸行信息交換和通訊，實現智能特殊路段運輸；c）基于工業互聯網架構的礦

化識別、定位、追蹤、監控和c）實現車輛監控和遠程指令井下輔助運輸管控一體化

管理。運輸等功能。技術和一體化通信定位網

絡，采用工作流、智能報表、

GIS地圖等組件，實現基于

二維、三維地圖的輔助運

輸一體化管控應用。

8.2.6智能巡檢

智能巡檢能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表6。

10

T/CPCIF00XX—20XX

表6智能巡檢的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）建立的了完整的地質模型、a）針對不同生產事故的特點，a）通過先進的數字孿生模型a）構建計算機視覺系統；

設施設備模型、管網模型通過物聯網對建筑物實現和人工神經網絡，實現生產b）利用環境現場的各類傳感

等，可進行生產現場的渲智能元素的監測管理；設備的健康巡檢和在線實器進行生產設備的實時檢

染、裝配、組合校核；b）建立了完整的生產現場虛時檢測；測；

b）建立了完整的礦區地面地擬場景；b）對現場生產人員的運動實c）對生產設備的運行情況進

下龐大生產結構的虛擬場c）采用數字孿生模型驅動磷時跟蹤，基于大量數據分析行預測、預警。

智能巡檢

景；礦智能巡檢工作的實時交改進生產安全性；

c）基于大數據分析技術，構互。c）針對數字孿生模型分析生

建生產人員生產行為的數產人員的生產行為，避免人

字孿生模型。身安全事故的發生。

8.3磷化工

磷化工能力要素包括物料配方優化、生產運行控制、工藝優化、設備管理、質量管理5個能力域。

8.3.1物料配方優化

物料配方優化能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表7。

11

T/CPCIF00XX—20XX

表7物料配方優化的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）建立熔融指數、等規度、a）根據產品生產過程實時數a）基于在線監測的生產過程a）采用軟測量技術實現牌號a）根據產品生產需求，自動

抗沖強度等指標的機理模據信息，優化調整數據驅動數據，通過產品物料配方模型平穩切換；修復和調整不同數字孿生

型以及數據驅動的軟測量的軟測量模型；和配方數據庫預測生產情況；b）實現過程約束及質量指標體相關的生產參數；

模型；b）實現虛實空間產品切換操b）對產品配方實時驅動在線的在線估計；b）實現預測、預警和自適應。

b）建立產品物料配方模型和作動態的實時交互。優化；c）基于大數據分析，對產品

配方數據庫，為操作人員提c）根據機理模型和軟測量模生產情況進行在線分析和

供實時計算結果；型，建立不同牌號切換邏輯和異常預測。

物料配方優化c）根據機理模型和軟測量模操作優化條件。

型，形成不同牌號生產的數

字孿生模型。

8.3.2生產運行控制

生產運行控制能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表8。

12

T/CPCIF00XX—20XX

表8生產運行控制的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）面向生產過程的不同操作a）實現對實體裝置的產品質a）根據虛擬空間的操作決策a）根據裝置操作方案的變化a）實現生產過程及其控制系

方案，建立適用于每個工作量實時計算和優化控制；結果，選擇匹配目前生產狀以及對關鍵非線性相關變量統的數字孿生；

方案下的產品質量預報模b）實現生產過程的實時模擬況的模型和參數，以及未來的自動判斷，在模型集的多個b）實現基于數字孿生模型集

型、優化控制模型和預測控仿真及變量預報；對模型和參數的操作切換預測控制模型之間進行自動的產品質量預報和優化控

制模型；c）在虛擬空間實現對實際生方案，從而實現虛擬空間在智能切換；制預報；

b）建成完備的生產過程數字產過程的實時仿真和預報。模型、參數和操作上對物理b）基于數字孿生模型集中的c）實現產品質量預報和優化

生產運行控制

孿生模型集。空間過程生產運行的指導；預測控制模型，通過閉環控制控制預報的智能操作決策。

b）在物理空間，實現對實體仿真形式進行優化控制預報，

裝置的產品基于產品質量包括對被控變量控制效果的

化驗數據對模型性能進行預報和裝置經濟指標變化的

實時評價、實時更新，對物預報。

理空間的應用進行指導。

8.3.3工藝優化

工藝優化能力域按照成熟度等級可劃分為不同等級要求，見表9。

13

T/CPCIF00XX—20XX

表9工藝優化的成熟度要求

能力域一級二級三級四級五級

a）實現產品設計與工藝設計a）依托工業互聯網平臺，融a）開發人機交互界面；a）應用大數據、人工智能、a）實現工藝設計、生產、檢

之間的關聯性；合過程機理和裝置運行特b）利用模型對實際過程進行物聯網等技術，實現輔助工驗、運維等不同數字孿生體

b）建立工藝設計規范和標準，性，建設高精度的過程模仿真測算；藝創新推理的在線自主優的動態協同；

并指導計算機輔助工藝規型；c）評估關鍵操作條件對實際化；b）基于在線知識庫，實時為

劃及工藝設計；b）實現虛擬空間的仿真模型生產單元產品收率、性質等b）實現基于三維模型制造工產品設計和工藝設計提供

c）通過設計管理軟件實現工自動獲取和處理生產數據、模關鍵指標的影響；藝全過程的仿真分析及迭決策支持。

藝設計數據或文檔的結構型自動校正以及模型預測值d）利用智能優化算法求解工代優化。

化管理與數據共享；和物理空間實測值的對比驗藝參數最優操作條件；

工藝優化d）實現工藝設計流程、結構證展示；e）實現虛擬空間模擬仿真結