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数字孪生:你以为的“前沿技术”,又被更新了!

数字孪生:你以为的“前沿技术”,又被更新了!

如今,越来越多的作业者使用数字孪生来管理资产性能,DNV GL公司提出概率数字孪生( Probabilistic Digital Twin, PDT ),以缩小数字孪生与风险分析(资产投入使用前,仍然主要是人工进行)的误差。

编译 | 二丫 TOM

在2019年9月5日的欧洲海洋大会上,DNV GL集团技术研发部门的油气项目主管Frank Børre Pedersen博士与资深研发科学家Andreas Hafver博士提出了“概率数字孪生”的概念。

数字孪生是实物资产的数字“镜像”,包括其结构与动态模型,这些模型可结合多个数据源进行更新。它们为数据管理与决策带来了显著收益,提供了一致、准确的单一信息源。

风险模型很少被应用到实际作业中,它们通常分别存在于设计、作业与健康安全规程中,并且大多仅用于纸上谈兵,基于对历史数据的分析,只能提供潜在风险的静态图像。

实际上,风险是动态的,会随着作业条件与资产条件的变化而变化。然而,目前的风险模型并未捕捉到这种情况,这些风险模型很少更新,缺乏实时和预测能力。

DNV GL公司油气部门首席执行官Liv A.Hovem表示:“单一、非计划的停机事件每天可能耗费200万到500万美元,而更详细、更及时的风险信息则可以显著减少计划外或不必要的停机时间。”

“我们提出的概率数字孪生模型旨在将风险分析引入‘实时’应用中。创建出这种模型,将为现有的数字孪生增加一层概率风险分析,捕捉不确定性、新知识以及实际条件对作业性能与安全性的影响。”

她补充道:“通过提供更及时、更具体的资产风险图,PDT有助于作业者随时调整作业或采取预防措施,将风险保持在可接受水平。从而提高安全性,减少昂贵的停机时间。”

Frank Børre Pedersen表示:“DNV GL公司着眼于未来,我们的用户都将拥有他们所有资产的数字孪生,鼓励他们在多个行业中使用该技术。目前,许多用户正在建立并维护他们资产的数字孪生。基于PDT技术,我们和我们的用户将能够利用这些数字孪生包含的所有信息,来提高风险评估能力。”

“概率数字孪生并不是一种替代品,而是数字孪生的进化版,将数字孪生扩展至风险分析领域。这是一种以数字化形式持续提供风险分析的新方式,可在日常决策中增加更多价值。”

PDT可以依靠可靠性和退化模型来预测机械组件的剩余寿命。但同时,它又不仅仅是一个预测性维护工具。实际上,风险不仅与组件故障有关,还与危险暴露和资产运营方式有关。通过将可靠性模型、危险暴露模型、出现问题的后果相结合,PDT可以最终描述出上述所有因素对安全性的整体影响。

数字孪生:你以为的“前沿技术”,又被更新了!

概率数字孪生与传统数字孪生的主要区别在于:

1.概率退化与故障模型:反映出影响性能并导致故障的不确定及可变条件和过程;
2.逻辑与关系模型:将性能变量与故障和损失事件联系起来;
3.代理模型:也就是快速近似模型,可快速查询,并实现不确定性和模型耦合的传播。

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