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数字孪生体

已有 5076 次阅读 2022-4-18 15:32 |系统分类:海外观察

根据欧盟官方网站2022年3月30日新闻报导,欧洲委员会的数字欧洲计划在2024年中期之前,将提供1.5亿欧元的初始支持,开发一个高精度的地球数字模型。欧盟委员会发起的倡议称为“DestinE(Destination Earth,目的地地球)”,目标是帮助应对气候变化,在七到十年期间里,创建一个地球的数字孪生体——一个模拟自然过程和人类活动的虚拟地球。

这里有两个个关键词“数字欧洲”和“数字孪生体”。术语“数字欧洲”衍生自“数字地球”(见后面“数字地球”),本博文简要讨论什么是数字孪生体、数字孪生体用途、数字孪生体的起源和发展态势。

数字地球

1998 年 1 月 31 日,在洛杉矶的加州科学中心,时任美国副总统阿尔·戈尔发表演讲,呼吁建立一个他称之为“数字地球”的计算系统——通过对查询和探索工具的响应,了解目前和历史上的任何时刻地球及其居民活动,以及用于预测未来。在演讲中,阿尔·戈尔谈到正处于“技术创新浪潮”的边缘,这将使我们有机会“捕获、存储、处理和展示关于我们星球的前所未有的大量信息”。

简单地说,数字地球是我们星球的虚拟表示,使人们能够探索并与收集的有关地球的大量自然、文化和历史信息进行互

数字地球,衍生出数字欧洲、数字城市、数字油田、数字矿山、数字农业....,各种名目的数字XX的倡议和计划。

在过去的二十多年间,随着全球各地部署了无数传感器,人类对地球系统城市、油田、矿山、农业....的了解正在爆炸式增长。传感器每天都会捕获大量数据,以帮助我们更深入地了解自然环境、人类社会和外太空。这些信息对于理解自然系统,预测人类活动的趋势和后果,以及评估对人类社会和地球的危害至关重要。但是,尽管有关数字地球的工具、方法和理论众多,基于人工配置和处理数据,我们仍然无法充分地有效利用这个庞大的数据矿藏于是,一些科学家开始探索人工智能技术的应用。

数字孪生

数字孪生体可以定义为:跨越其生命周期的对象或系统的虚拟表示,从实时数据更新,并使用模拟、机器学习和推理来帮助决策。

简单说来,这意味着创建一个高度复杂的虚拟模型,它是物理事物的精确对应物(或孪生)。“事物”可以是地球、城市、汽车、建筑物、桥梁或喷气发动机。物理资产上连接的传感器收集可以映射到虚拟模型上的数据。现在,任何查看数字孪生的人都可以看到有关物理事物在现实世界中的表现的重要信息。

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数字孪生是物理对象或系统的动态、最新表示。通过在一个地方完整收集所有数据,数字孪生体随着来自传感器等的实时输入流而发展。数字世界和物理世界之间的这种联系,提供了增强的生命周期、明智的决策和预测能力。

回到博文开头讲的DestinE。DestinE系统的主要组成部分是:(1)核心服务平台—— DestinE 用户提供了一个用户友好的入口点。(2)数据湖——提供对数字孪生和核心服务平台运营所需数据的访问。(3)数字孪生——高度复杂的地球系统的数字复制品。观测数据将不断纳入数字孪生体中,以使数字地球模型更准确地监测气候演化并预测未来。除了常规用于天气和气候模拟的观测数据外,研究人员还希望将有关人类活动的新数据整合到模型中。新的“地球系统模型”将尽可能真实地代表地球表面的几乎所有过程,包括人类对水、食物和能源管理的影响,以及物理地球系统中的过程。DestinE 的建模方法可以揭示具有前所未有的细节和分辨率的四维地球系统。它还可以生成往返于任何时间和空间点的地图。该项目寻求在 2027 年之前将其他数字孪生体(如海洋的数字孪生体)集成到平台中,以便为特定行业的用例提供服务。

人工智能 (AI) 和机器学习,将使DestinE交互式框架更加灵活和高效强化学习的人工智能技术,可以使算法能够通过数字孪生体中反复试验,来学习如何执行任务。应用这项技术来测试地球数字孪生的气候保护举措,可以帮助我们应对气候变化。该框架最终将支持数字孪生中基于人工智能的用户模型。

数字孪生技术如何工作

本质上,数字孪生体是一种计算机程序。这些程序可以集成物联网、人工智能(例如,卷积神经网络、使用循环神经网络、使用长短期记忆、自动编码器和变分自动编码器、生成对抗网络、限制玻尔兹曼机、深度学习)和软件分析,以增强输出。

数字孪生体虚拟模型准确反映物理对象。研究的对象(例如,风力涡轮机)配备了与重要功能相关的各种传感器,传感器产生有关物理对象的数据(例如能量输出、温度、天气条件等),将这些数据转发到处理系统,应用于数字副本。一旦获知这些数据,虚拟模型就可以用于运行模拟,并产生可以应用回原始物理对象的有价值的见解或决策。

数字孪生体和普通模拟器之间的区别主要有三个方面:一是规模模拟器通常研究一个特定的过程,数字孪生体本身可以运行任意数量的有用模拟,以研究多个过程;二是实时数据,模拟器通常不会从实时数据中受益,而数字孪生体是围绕双向信息流设计的,通过不断更新的数据;三是虚拟环境环境,数字孪生体虚拟环境带来的额外计算能力,具有更大的潜力改进产品和流程。

总之,数字孪生体提供所有数据的完整视图(将所有历史数据和实时数据集中在一个地方,消除数据孤岛并在项目的整个生命周期中释放价值),可以改善决策(可操作的洞察力、模拟和所有在线和离线数据的连接视图可实现快速、更好的决策,以优化性能和效率),做出更智能的预测(借助机器学习和人工智能的实时传感器数据和预测性建议,维护和运营得到显着改善)更快的结果(创建复杂资产、工厂和流程的数字孪生体以指数方式提高运营价值、减少开发工作并加快上市时间)。

数字孪生技术是谁发明的

数字孪生体的概念最初是由大卫·格伦特(David Gelernter)1991 年的著作《Mirror Worlds: or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox...How It Will Happen and What It Will Mean镜像世界:或者软件将宇宙放入鞋盒中......它将如何发生以及将意味着什么)》提出的。“镜像世界”将彻底改变计算机的使用,将它们从(单纯的)方便的工具转变为水晶球,这将使我们能够更生动地看到世界并更深入地了解它。使得你看电脑屏幕如同看到现实——例如,你所在城市的图像,以及移动的交通模式,你通过与图像互动,与现实互动。

2002年,迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)和约翰·维克斯(John Vickers)给出了数字孪生体的定义:数字孪生是一组虚拟信息结构,从微观原子层面到宏观几何层面全面描述了潜在或实际的物理制造产品。在最佳状态下,可以通过检查物理制造产品获得的任何信息都可以从其数字孪生中获得。

2010年,数字孪生体想法被NASA(美国宇航局)用来创建太空舱和飞行器的数字模拟。2011年,数字孪生这个词汇首次出现在NASA发表的论文中的。据NASA称,数字孪生的目的是为了最大化宇宙飞船和美国空军飞机的运行寿命,以提高航空航天任务的成功率。在飞行中,以记录的数据为基础,可以把握机体的老化程度、预测机体可以继续工作的时长、制定为延长使用寿命应进行怎样的维护计划等问题。

其实,NASA早在1960年代就开始了数字孪生的初步想法,在阿波罗13号登月任务中展示了其巨大的潜力。NASA设置了阿波罗13号宇宙飞船系统模拟器,可以通过电信,从外太空的真船获取更新,以适应实际航天器条件,用于探索解决方案和预测结果的高保真模型。有人认为,数字孪生体是从模拟器发展来的。

数字孪生体的应用

数字孪生概念在2017年进一步传播,当时Gartner(美国一家从事信息技术研究与顾问咨询的公司)将其列为十大战略技术趋势之一。从那时起,该概念已经得到越来越多的应用,例如,智能住宅、智能城市、智能能源、智能交通系统、智能医疗保健和生活方式、智能农业、智能制造和智能建造。这里以制造业和油气工业为例。

制造中的数字孪生体是制造过程中真实世界组件的虚拟副本。数字孪生反映了真实组件的状态、功能和/或与其他设备的互动。数字孪生可用于改进系统设计、测试新产品、监控和预防性维护、资产生命周期管理。根据最近的一项调查,尽管COVID-19大流行带来了并发症,但全球在数字孪生驱动的智能制造方面的支出,预计仍然增长17%。

多年来,在工业界创建数字孪生的重点一直只集中在设备上,尤其是优化产品生命周期。现在我们看到一个新的演变正在发生。数字孪生的力量不再只是围绕特定设备的可视化和协作来管理其生命周期;我们现在可以使用数字孪生来了解整个生产操作例如,创建油气田开发过程数字孪生。

流程与油藏/地下(例如,优化流入控制阀以降低含水率)或地表(例如,调整分离器压力或将井的流量从高压分离器引导到中或低-压力分离器)资产连接起来时,它们会形成整个资产或企业的集成或数字孪生体。

未来油气田开发成功的关键是数字孪生。虽然数字油气田中有各种各样的技术在发挥作用,但对于构建新型数字孪生,其中三种技术——人工智能、物联网和混合现实至关重要。

顺便说,2022年5月11日至13日将举行《OIL AND GAS DIGITAL TWIN CONFERENCE 2022(2022年石油和天然气数字孪生体会议)》,垓虚拟活动是一个平台,旨在讨论数字化转型的最新发展和最佳实践。数字孪生技术是当今数字化转型中的颠覆性技术之一。 这个概念涉及使用资产、流程和系统的数字副本在业务环境中创建有效的模拟。 数字孪生与其物理对应物同步,随着原始资产的发展自动更新和升级。

数字孪生体的未来

据根据全球市场研究机构MarketsandMarkets报告的数据,2020年全球数字孪生体市场为 57.15 亿美元,预计在 2022-2026 年的预测期内以 33.28% 的复合年增长率增长,到 2026 年,数字孪生市场价值 482 亿美元。

展望未来,数字孪生将成为许多行业(尤其是制造业)的关键信息技术工具之一,但也将彻底改变各个领域的产品开发和产品测试。因此,未来几乎所有制造产品都可以拥有自己的数字孪生体。例如,波音公司将为其制造的每架飞机,拥有一个独特的数字模型(而不是一种型号有一个数字模型)。这些单独的模型可以从连接的传感器实时获取信息,人工智能分析可以用于对产品生命周期、预测性维护等进行实时预测。

未来人类,每个人也将拥有自己的数字孪生体,它们将收集来自可穿戴设备的实时信息,并且可以包含用户独特的遗传密码,在理论上使用这些信息,地球上的每个人都可以获得极其个性化但具有成本效益的医疗保健。

如果未来我们的星球上,每个装置都有其数字孪生体,每个人都有其数字孪生体,那就可谓是名副其实的“数字星球”。




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