电厂由粉碎机、锅炉、汽轮机和燃气轮机等大型复杂的发电设备组成。但是这些设备的监控、性能优化和定期维护非常具有挑战性。鉴于电厂运营的复杂性和规模，实时做出决策势在必行，因为延误会导致巨大损失和灾难性事故。数字孪生能复制现实物理系统的行为，同时保持与物理实体系统的实际通信，并提出改进工厂运营的建议。电厂采用的数字孪生模型是基于物理学的预测模型来提高一些复杂过程的准确性，使用过去工厂数据和接受先进算法的训练，以预测当前工厂行为，并做出优化工厂性能的规范性决策。
◉ 锅炉数字孪生：一个1000兆瓦机组的锅炉每天消耗近9000吨煤，而提高和保持锅炉的效率可以减少排放。但如何实时确定锅炉的最佳运行设置，以响应燃料特性的变化和波动的电力需求？
锅炉的数字孪生可以检测煤的变化、感知环境条件和电力需求，并确定最佳操作策略，以最大限度地提高热效率并减少锅炉的碳排放。
锅炉数字孪生每年可减少8~10%的氮氧化物的排放，并减少约100万美元的煤炭消耗。同时，锅炉数字孪生也减少了排放控制设备的负载、试剂/化学品的使用，降低了辅助功耗。
◉ 联合循环燃气轮机数字孪生：联合循环发电厂属于更清洁的化石燃料发电厂，其波动的电力需求使其能以较低的热效率运行，但容易受到过程故障的影响。
联合循环燃气轮机数字孪生可以学习过程动态并实时推荐最佳设置，提高热效率。此外，通过早期故障检测和动态根本原因更新，联合循环燃气轮机数字孪生可以防止灾难性故障的发生。
◉ 烟气脱硫数字孪生：在美国，燃煤发电产生了大量的SO2，因此烟气脱硫装置势在必行。但由于电力和化学品的要求，烟气脱硫操作非常昂贵。
挑战在于：如何调整烟气脱硫的运行以降低泵送成本和石灰石用量，同时不影响其SOx去除效率，并保持罐中石灰石浆液的PH值？
烟气脱硫数字孪生可以确定提供一致的SOx去除效率所需的最佳操作条件。对于一个1000兆瓦的工厂，这种实时优化每年可节省3000万美元的整体能源和材料成本。
如今，越来越多的发电厂接受数字孪生技术，并从中获益：减少碳足迹和排放量，同时提高全球能源的安全性和可用性。案例四：挪威公共道路管理局利用数字孪生实现桥梁维护维修【6】
挪威的桥梁拥有出色的安全记录，但挪威南北主干道沿线拥有近80年历史的Stavabrua大桥一直是挪威公共道路管理局工程师关注的焦点。与世界上许多古老的桥梁一样，这座混凝土拱桥的最初的建造量和载荷不到今天的一半。该桥梁需要定期维护维修。
例如，2021年4月7日，挪威Stavabrua大桥发出了此类警报，挪威公共道路管理局得以迅速转移受影响地区的交通，并进行维修更换工作。由此可见，数字孪生技术非常重要，能够在桥梁出现危机情况时，检测、理解并及时反馈。当然，桥梁维护维修不仅仅是挪威的问题，在德国超过12%的桥梁状况不佳，在美国不佳数量超过三分之一，挪威公共道路管理局希望通过对关键基础设施的实时监控，提高桥梁使用的安全性，还降低维护维修成本。众所周知，做好预防最具成本效益。挪威公共道路管理局已经在桥梁中推行数字孪生的应用，未来还会应用在隧道以及整个道路系统上，通过依靠人、传感器系统和软件系统中的知识和数据，让维护维修工作具备前瞻性、预测性。案例五：110千伏数字孪生变电站让变电站充满智慧【8】
为了改善临港新片区电网结构，解决配电网的薄弱环节，国网上海浦东供电公司拟在临港新建马厂、博艺、洋山、顺浩、浩通、春景、鹏翔、川桤等共计8座110千伏变电站，加快临港新片区110千伏双侧链式电网构建。马厂站已经于2019年10月完成送电，博艺站紧随其后。作为第一座试点变电站，博艺站从建设之初就以“数字孪生变电站”为建设理念，在打造的三维变电站模型基础上，融入实体变电站运行中的动态信息，并在变电站设计之初就以移交运行使用的标准进行建造、验收、投运，在投运后可以同步显示实体变电站的所有信息。
实体变电站建设的同时，一座“拷贝不走样”的数字变电站也在同步建设，投运后，这对“孪生兄弟”一个在实地，一个在远端，一个负责实际供配电，一个体现错综复杂的数据。110千伏博艺站数字孪生系统的建成具有划时代的意义，实体变电站、数字孪生系统的同步投运不仅突破了传统变电站的局限性，使变电站不再是从前冷冰冰的建筑和设备，而是具有思考和交互功能的数字智慧镜像，实现与运行人员的互动和交流，降低运维用人成本，进一步提升智能化水平与安全生产能力。案例六：数字孪生有助于患者实现个性化医疗【9】
理想情况下, 数字孪生是精准医疗的解决方案，需要整合和处理大量数据。物联网是实时数据采集所必需的，然后通过通信技术反馈处理后的数据以优化模型并规范操作。设想每个人将拥有自己的数字孪生，通过将医疗设备诊断与医疗辅助设备诊断相结合，为个人健康管理和医疗保健服务提供新的平台和新的实验方法。此外，采用数字孪生和大数据技术，可以为患者找到准确的治疗目标和合适的药物或治疗方法，实现精准医疗。最后，在医院或医院科室建立数字孪生可以有效管理医疗资源和规划以需求为导向的医疗活动。健康监测：慢性病具有病程长、发病率高、种类多、治愈难度大等特点。同时，老年人身体虚弱，记忆力差，对医疗的知识和信息不足。因此，可以根据老年人的生理参数建立数字孪生模型，通过可穿戴设备和手机获取老年人的实时健康数据，对可能出现的异常情况进行及时计算分析，实现危机预警；基于数字孪生技术还可以将治疗方法和药物的信息传递给模型进行验证，优化治疗方案，最终实现对老年人疾病的早期诊断或预防。精准诊断：使用多源数据的数字孪生模型可以很好地支撑患者疾病的诊断，这些数据可来自CT、磁共振成像、彩色超声等仪器，还包括血常规、尿常规、酶试验等生化数据。理想的数字孪生模型应该整合患者的所有数据和所有类型的发病机制，形成多层模块，不同类型的数据可以通过映射不同类型的模块之间的关系来连接。此外，还有历史数据、病历、健康预测数据、手术模拟数据和虚拟药检数据。收集的数据必须是完整的，并且适合在建模和决策制定中进行分析。因此，利用人体的数字孪生，医疗系统可以预测个体对感染或损伤的免疫反应，从而可以对疾病进行精准诊断，在很多方面起到挽救生命的作用。精准治疗：当一个人被疾病侵袭时，专家不需要与患者进行面对面的会诊，只需在数据和数字孪生模型的帮助下进行远程会诊，确定疾病的原因或进行预防。在手术前，数字孪生可以协助制定手术方案，外科医生可以使用虚拟显示器在虚拟人体上评估手术方案。在手术过程中，数字孪生可以拓宽手术视野，警示盲点的危险，预测隐性出血，并根据情况帮助准备或应对行动。此外，数字孪生可用作验证解剖结构并避免对结构造成不必要损坏的参考。综上所述，数字孪生有助于实现个性化医疗，包括在疾病恶化前进行针对性干预，进行准确预测、准确检测和精准治疗。
特斯拉将数字孪生应用于汽车的设计、生产、使用体验环节，从而占据了行业领先位置；日本船舶借助数字孪生技术实时显示船体状态信息，提高船舶的安全性和效率；电厂采用的数字孪生技术预测当前工厂行为，并做出优化工厂性能的规范性决策；挪威公共道路管理局采用数字孪生预测桥梁的剩余寿命，有助于桥梁的维护维修；变电站通过使用数字孪生技术，提升智能化水平与安全生产能力；个性化医疗基于数字孪生技术，在疾病恶化前进行准确预测、准确检测和精准治疗。
从这些案例中不难看出，数字孪生的应用不应该追求大而全，而是取决于企业期望实现的目标，聚焦于适合企业自身的场景进行应用。目前，制造企业在推进数字孪生应用时，基本有两条战略实施路线【5】，一条是从产品数字孪生开始，基于产品数字孪生，实现虚拟样机、虚拟仿真，缩短产品研发周期，降低产品研发成本；另外一条是从设备和车间数字孪生开始，基于设备和车间数字孪生，实现透明化的装备生产、运维和服务。那么，应当如何落地数字孪生？可以参照以下几个步骤【10】展开：
数字孪生实施步骤
1、预期目标识别和确认。理想的数字孪生实施方案是基于当前最迫切的需求，从解决企业最紧迫的问题开始。这一阶段需要明确预期的数字孪生技术实施的效果；通过清晰、简洁的列表给出目标，并标注优先级。
2、评估现状。审查达成目标涉及的关键问题并逐个进行分析，审查现有基础设施及技术基础，确定数字孪生技术实施计划；根据项目实施进展的时间段，进行投资成本效益和价值回报分析。
3、实施。以预期的结果为指导，采用科学的方法来实施数字孪生，并根据实施进程逐步建立团队。
4、扩展应用。随着项目的实施，数字孪生应用需要持续改进和完善，以满足未来需求；同时，数字孪生还面临应用功能的扩展，包括将单个环节扩展到全生命周期，或者将更复杂的功能添加到现有的数字孪生中。
当然，在数字孪生的实际应用过程中，企业也会面临数字孪生供应商的选择问题。建议企业综合考虑数字孪生的应用场景和需求，数字孪生产品的功能、特点、扩展性和定制性，数字孪生投入成本的效益，供应商的技术支持和生态系统等因素，来选择适合企业自身需求的数字孪生供应商。总之，任何技术的最终落地，都需要从理论转向实际应用，数字孪生亦是如此。目前，各地政府和一些企业已经对数字孪生技术的应用展开探索，但因成本和技术问题，仍未得到大规模应用。展望未来，随着基础算力的持续提升，随着各类使能技术的蓬勃发展，随着新一代信息技术的普及，数字孪生必将成为社会经济发展的强大数字底座，在越来越多的行业发挥重要价值。
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