4 基于不明确机理的推测 基于明确机理的计算 实时互传信息数据 数字孪生体成熟度模型 物理世界的数字化建模 多孪生体共享智慧 先 知 数 化 先 觉 共 智 互 动 © Pera Corporation 对象在业务活动中演化的数字化表达 数字孪生体 行为状态 静态构成 子部件 协作对象 协作方式 T+2 T+1 传感与数 采 Pera Corporation Ltd. All 数据模 型 系统仿 真 机理仿 真 演化 (t) 工艺 能耗 质量 组成 材料 结构 动力 传动 转向 rights reserved. © 产生背景 装备的研制过程通常使用系统工 程方法来组织和管理 ，美国国防部 组 件 • 振动数据 • 电流数据 • 温度数据 • 运行数据 • … .. • 组件几何模型 • 组件机理模型 • 组件故障诊断模型 • 组件故障预测模型 • …… 设备、组件层级 • 设备全寿命周期管理 • 提升故障诊断准确度 •

对上海石化智能制造认识与建议 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成  该项目具有自主知识产权。整体技术达到国际先进水平，其中调 合效应模型、调合配方在线优化等核心技术达到国际领先水平。 原油快评系统构建与关键技术 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成 炼油过程现状 • 2014 年，我国炼油能力 7.46 亿 吨，位居全球第二。拥有炼油企 柴油 干气 煤油 柴油 蜡油 加氢 精制 轻烃回收 芳烃分离 苯 气体分馏 焦化蜡油 原油调合 一次加工 处理装置 成品调合 炼油工艺流程 二次转化加工装置 油品组成复杂 过程机理复杂 工艺流程结构可变 运行特性受多种因素影响 芳烃开环 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 3H2 2H2 2H2 2H2 反应规则

动态实时优化技术 基于神经网络的实时优化技术 技术概述 工艺全过程的严格机理模型，这种全 过程机理模型既包括工艺过程每个设 备的机理模型，也包括物质沿工艺过 程在不同设备间的传递也是按机理建 模，稳态实时优化技术一般是小时级 优化。 一般用数学回归的方法对工艺过程 进行建模，也有一些动态优化技术 将装置中的部分设备用机理模型进 行表达，但物质沿工艺过程间的传 递是数学回归模型，这种方法大大 简化了模型，提高了计算效率，优 的模型采用神经网络模型进行建立，同样 存在计算结果合理性无法保障的问题，特 别是当实际工况不在神经网络的样本范围 内、需要外延计算时，计算偏差很大。 技术特点 严格机理模型；优化过程需对装置进 行稳态检测、小时级、非线性优化、 用机理和优化算法进行数据调和 数学模型为主、不对装置进行稳态 检测、分钟级、线性或非线性优化、 用反馈方法进行数据调和 利用历史数据和流程模拟数据做样本进行 回归的神经网络模型、失效速度快需持续 Real Time Optimizer ）即实时在线优化技术，是指设定一定的优化目标，让装置操作围绕该目标实时、在 线优化的一种技术。 稳态实时优化技术无论是单台设备还是整个工艺过程的描述都更加符合化工机理，虽然稳态优化方程规模大、计算效率 低，但更容易让企业和工艺人员理解和接受， 国 内 外 企 业 采 用 的 实 时 优 化 技 术 大 多 是 稳 态 实 时 优 化 技 术 。 - 33 -

13009000 构建城市尺度建筑能耗模型 UBEM- 机理数据联合驱动 + 自底向 上 一 个老问题的几个新挑战： 历史 / 未来天气 (a)CMIP6 未来气象数据库 (b) 动态降尺度方法 难点：海量 ( 数十万栋 ) 、 多维 ( 形貌、功能、年龄 等 ) 的城市级建筑信息难获 取 Dabe/Time 目标：机理 - 数据联合驱动、 全自动化、结果可信的 UBEM 构建城市尺度建筑能耗模型 UBEM- 机理数据联合驱动 + 自底向 上 城市级 社区级 楼宇级 一个老问题的几个新挑战的解决思路： EnergyPlus 全 社 会 用 电 交 通 运 输 批 发 零 售 5 1 民 生 活 社区尺度 UBEM 模拟建筑群的 典型年逐时冷 / 热 / 电能 耗 EnergyPlus 建筑热工机理模拟 ● 室外太阳热辐射 ● 围护结构传热 (mid-rise) Residennal Chigh-nise) Ofce Commercial Industrial Adninistative Educatonsl Chuster 9 机理 - 数据联合驱动模型验证的关键技术 平台最易受质疑的就是模型真实性，故采用时间 - 空间 - 能量三维度验证 A) 典型建筑 / 社区验证

........................................ 7 1.3.1 聚焦数据流通质量，打造高效边云协同体系 ...... 7 1.3.2 围绕工艺流程优化，提高机理模型供给能力 ...... 7 1.3.3 坚持行业痛点导向，完善特定场景解决方案 ...... 8 1.3.4 重视平台安全防护，建立高度可靠安全系统 ...... 8 二、石化行业 . ...................................... 28 4.3.1 统一技术架构接口规范，保障数据融通............. 28 4.3.2 突破全生命周期机理模型，推动数物融合......... 29 4.3.3 构建多层次体系化平台，实现数据分级分类 .... 29 五、船舶行业 ................................. .............................. 44 6.3.1 深化数据应用，完善数据流通体系..................... 44 6.3.2 聚焦生产过程，强化机理模型供给..................... 45 6.3.3 围绕行业痛点，推广解决方案普及..................... 45 七、轨道交通行业 ............

( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 孪生、感知、决策 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京 根河道 汇流模 型 山 丘 区 河 道 山 丘 反 干 GISTC 工程过 水模拟 模型 、水工 程复杂 调度模 型 型 、二维 水动力 模 型 道模型 、潮位 边界模 型 水文机理模型 四类下 垫面产 流模型 降雨 蒸发 泊 及 蓄 滞 洪 一 平 原 区 河 道 平 原 区