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 -

数字化制造 智能化 网络化 数字化 范式演进 来源：中国工程院易观分析整理 中国制造业升级基本范式， 需“并行推进，融合发 展” , 运用网络化、数字 化、智能化技术手段，深 度融合制造机理，构建具 有深度自感知、智慧优化 自决策、精准控制自执行 的高柔性化及自适应功能 的制造体系。 数字化 数字化即在数字化技术 和制造技术融合的背景 下，以 5G 、 人工智能、 智能赋能 产品整体优化与深度协同 流程 规划 基于工业互联网对产品全生命 周 期进行贯通连接，融合 AI 技 术 强化在产品设计、流程规划、 生 产工程等环节的模型、机理 共享 与协同设计，产品数据的 智能分 析等。 信息来源：工信部，由易观分析整理 流程效率提升与重点业务价 值 挖掘 产品订单 生产计划 材料与供应 制造 的智能化管理，包括远程诊断、 预测性维护等。 设备资产全面运维保障与高 质量服务 系统设计 建造 投产 运维 退役 报废与回收 一方面，人工智能与工业知识的结合能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新。 另一方面，由于智能工厂环节多，系统复杂度高，工业 AI 的开发与应用须依托工业互联网方可实现创新在效率的预 期目标。目前工业互联网已经形成六大类典型应用模式，各模式中均深度融合

( 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

园区多主体博弈 博弈模型可应用于碳效益分配和运行机 制 富余电园区可通过能量销售给 缺电园区，实 现互惠共赢 园区能源销售商和负荷聚合商 的经济调度博 弈 减碳设备运行机理 灵活运行的碳捕集电厂 (FCCPP) ：具有下 调峰能力，但上旋备用不足 电转气技术 (P2G) ：可在可 再生能源高峰期 将多余电量转化为甲烷 两阶段 P2G 模型 ：直接利用氢气燃烧供电 技术维度 多能流 - 碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流 - 碳平衡 机制与全生命周期碳循环机理，研究多主体联合和多环节融合形态下 园区多能域物理量和碳的传递、耦合和转换的普遍规律 这是实现零碳园区规划配置和能源高效管控的又一科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机 零碳园区研究挑战与展 望 未来发展趋势 智能化 一体化 电气化 17 / 18 未来研究思考 科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 多主体联合和多环节融合形态下园区多能流 - 碳平衡 机制与全生命周 期碳循环机理 技术问题 多时空碳排放流建模方法与计量工具 零碳园区分层控制架构体系 面向 " 双碳 " 目标的多市场耦合机制 政策视角 广义需求侧响应的集成技术研究

智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 , 管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 综合性 预判 全方位 感知 一体化 管控 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞信息孤岛，不搞锦上添花”指导思想，分三阶段 性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建设期与运营期数据标准，有效整合企业内部与外部数据，形成与实体资产一一对应的数字孪生体，与业务活动和机理仿 真结合，实现数字孪生体动态更新及趋势预测 完成管输能力经营与调运方案一体化优化，满足全面远控、供需平衡、调运模拟与全局优化的需要，确保管网运营安全、可靠和高效 打通设计、建设与运营的数据通路 边缘终端 计算服务 存储服务 网络服务 传输层 无线传输 有线传输 决策能力 提升 感知能力 提升 专业知识库 大数据分析服 务 数据可视化服 务 推理规则库 机理模型库 统一数据资源池 设备 调运 安全环保 管道 物资 应急 决策 支持 专业 应用 KPI 分析 工程 建设 基础业务服务 组件 专业业务服务 组件 决策层

能分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体化管控、自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 全方位 感知 综合性 预判 智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 ，管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 一体化 管控 性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建设期与运营期数据标准，有效整合企业内部与外部数据，形成与实体资产一一对应的数字孪生体，与业务活动和机理仿 真结合，实现数字孪生体动态更新及趋势预测 数字孪生 生物芯片 深度神经网络 ( 深度学习 ) 碳纳米管 智能工作空间 2017 年 7 月， Gartner 公司 发布 的新兴技术趋势报告中概括未 全智能化 运营 专业业务服务 组件 基础业务服务 组件 认知能力 提升 平台层 (PaaS) 知识 图谱 专家 经验 知识层 数据层 感知层 公共技术服务 专业知识库 推理规则库 机理模型库 全业务 覆盖 大数据分析服 一体化管控 自适应优化 数字 孪生 务 数据可视化服 务 工业大 数据 统一数据资源池 感知能力 提升 基础设施 (IaaS) 计算服务

人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 ©CSG 2023. All Rights Reserved 新型电力系统 电力人工 智能系统 支撑 支撑 社会、经济 影响 数字孪生运行 非结构化 知识 电气机理 与知识 绿色化 数字化 人工智能 + 气象特征 地理信息 02 南方电网数字孪生领域技术发展现状 ©CSG 2023. All Rights Reserved 序号 工程名称 聚焦垂直场景 缺乏统一物理模型支撑。 ©CSG 2023. All Rights Reserved 模型口径不一 数据时标不同 需求分析 利用数字孪生技术深入挖掘历史数据 ，提取设备运行机理知识 ，提升故障诊断和预警能力 ，为设备状态评级、预测性维护 提供准确数据支持。 需求分析 利用数字孪生技术对输电线路及其周边的地质环境进行全方位监测和模拟 ，结合地质灾害风险评估模型 ，实时监控灾害风 ，实时监控灾害风 险点 ，提前识别潜在隐患 ，确保输电线路在复杂地质环境中的安全、稳定运行。 n 数据利用率低 电网在长期运行过程中积累了大量历史数据 ，但其利用率较低 ，未能有效挖掘数据中潜在的设备运行机理 ，难以为故障预警和设 备 健康评估提供准确支持。 n 输电线路地灾威胁 输电线路所经过的区域地质环境复杂 ，常面临滑坡、泥石流等地质灾害的威胁。加之线路巡视和灾害监测难度大 ，实时预警和灾

…… 农 业 基 准 数 据 库  数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统 一。 3. 农业大数据分析处理技术 建模技术：  农作物生长与产量形成机理建模；  农产品消费行为与消费量变化动态建模；  基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；  关联分析：  专家会商系统结合；  专家智慧动态引入；  仿真模拟智能化和自适应； 商系统 农业动态 建模技术 农业动态 建模技术 交互仿真 模拟技术 交互仿真 模拟技术 仿真可视 化技术 仿真可视 化技术 农产品消费 行为与消费 量变化模型 农作物生长 与产量形成 机理模型 介入与反 馈模型 农业智能仿真架构 农业智能仿真架构 优化调整 决策 优化 农业 专家  仿真过程介入；  仿真结果反馈；  生产与市场决策流程优化。 4. 数据分析模拟技术 农业大数据交互式可视化技术 农信采监测数据可视化 大数据背景下，在交互式数据可视化技术的支撑下，通过对高频变 农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场变 动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。 农信采监测数据可视化 四、大数据技术在农业中的应用 大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助 决策的过程中发现大价值。 大