垃圾焚烧发电厂数字孪生应用

垃圾焚烧发电厂数字孪生应用

金嘉诚  顾刚良  徐剑

绍兴市环境产业有限公司  浙江 绍兴 312000

摘要：本文提出了一种基于可视化数字孪生技术的运维平台解决方案，通过数字孪生技术建立虚拟工厂的数字孪生模型，采集工厂的生产运行数据并将其与数字孪生模型进行同步和映射，通过可视化方式展示工厂各生产环节运行状态和预警信息，可以直观地看到工厂各生产环节的运行状态，及时发现安全隐患，减少事故发生的可能性。通过实时监测和预警，可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，提高生产效率；通过数字孪生技术，可以提前发现和预测设备故障，减少维修和更换成本，降低运维成本。实时数据分析和可视化展示，可以帮助管理者更快地做出决策，提高决策效率，最终达到提高工厂的生产运行效率和安全性的目的。

关键词：工业三维设计、数据整理、规则库、可视化引擎、数字孪生应用、运维管控平台

摘要

一、研究难点

本案例依托于绍兴市清能环保有限公司的垃圾焚烧发电厂为参照，通过实地现场调研发现了较多的生产运行问题如下：

1.SIS系统中的一些报表存在算法偏差，长时间的生产周期会导致生成的报表数据与实际业务数据不匹配。因此，在现阶段，大量的数据需要通过人工统计和计算来得到。

2.数据无法直观反馈到现场。此外，现场突发情况通常无法以数据形式展示。再加上设备结构和管道繁多复杂，隐蔽工程多，检修难度大。因此，通过观察数据及记录，并通过经验来判断业务、安全等问题，需要生产者和管理者付出极大的精力。

3.现阶段DCS系统能反应单体的问题，但很难从全场景和多维度去寻找问题根源。

4.耗材的管理基于需求，但缺乏使用情况、是否需要更换、耗材生命周期等信息的支持，无法对耗材进行更好的管理和数据分析。因此，采购流程滞后且人力消耗大。

1.1研究的解决办法

本文提出了一种运维智慧管理驾驶舱（Intelligent Management Cockpit）即IMC运维平台，并将此平台应用在该项目中，旨在利用三维可视化技术，实现设备、系统或场景的虚拟仿真和智能管理。此平台主要完成了以下工作：

1）设计了可视化数字孪生运维平台的总体架构，并分析了其功能需求和技术难点。

2）开发了数据采集与整合模块，通过数据采集接口获取物联网传感器、厂区MIS/SIS系统、视频监控等场景数据，并进行数据的结构化处理。

3）实现了三维可视化与交互模块，通过图形渲染、虚拟现实等技术将场景在虚拟空间中还原，并提供多种交互方式。

4）开发了智能分析与优化模块，通过数据挖掘、人工智能等方法对场景进行故障诊断、性能评估、优化建议等。

2项目主要做法及创新点

2.1研究的主要做法

1）设计IMC运维平台的总体架构

本案例基于数字孪生和大数据分析技术，提出了以下的系统构架，

总体架构包括云底座（数据采集、数据处理）。

数据中台层则是通过云计算平台对采集到的数据进行清洗、融合和存储，形成统一的数据源。如：数据服务体系，包含服务创建、API网关、服务授权、调用管理；数据资产管理，包含元数据、数据标准、数据质量、数据血缘、数据生命周期、数据安全；数据资产体系，包含贴源数据、统一数仓、标签数据、应用数据等，以数据运营体系、数据安全体系为两翼，为整个汇聚的数据平稳运行保驾护航。数据应用层则以决策支持、应用创新为导向。

2）设计IMC运维平台的应用层解决方案。在总体设计架构的基础上，结合现场存在的问题，进一步细化构架并丰富应用层内容，主要由数据采集层、数据清洗及整合层、三维可视化与交互层、智能分析与优化应用层四个层次组成，各层次之间通过数据接口进行连接和交互。

数据采集层：负责从物理场景中获取的数据信息，并进行预处理和融合，形成统一的数据格式和结构，为上层提供数据支持。

数据清洗及整合层：负责根据数据信息，建立场景的动态数学模型，并进行仿真计算，形成场景的数字孪生模型，为上层提供模型支持。

三维可视化与交互层：负责根据数字孪生模型，将场景在虚拟空间中还原，并提供多种交互方式，使用户能够方便地观察、控制和管理场景，为上层提供可视化支持。

智能分析与优化应用层：负责根据数字孪生模型和用户需求，对场景进行故障诊断、性能评估、优化建议等智能分析和优化，为用户提供决策支持。

2.2研究的创新点

1）数据抓取采集

通过物联网技术，利用各种传感器、摄像头等设备，对电厂的各项数据进行采集，如温度、湿度、功率、转速等。

2）数据处理整合

数据采集后，优化整合，通过主界面集中发布，便于管理者分析现状。

3）三维可视化与交互

基于三维可视化技术，将数字孪生模型以高精度、高逼真度的方式呈现在运维人员的视觉界面上。通过鼠标、键盘等输入设备或语音识别等方式，实现运维人员与数字孪生模型之间的自由交互。

4）智能分析与优化应用层

根据数字孪生模型和用户需求，对场景进行故障诊断、性能评估、优化建议等智能分析和优化，为用户提供决策支持。

耗材分析为一个全独立的功能板块，为的是解决专工无法方便了解耗材的使用、储备量、是否需要更替等信息的痛点。

巡检系统及缺陷分析：

巡检中，除了显示基本的巡检任务外，我们认为巡检过程中发现的缺陷信息及其处理的闭环情况才是最为重要的。所以在巡检模式内设计了缺陷管理模块。不仅可以管理所有缺陷信息和流程闭环，还可针对不同的缺陷类型做统计分析，为电厂运营提效安全等提供线索。

设备诊断分析

IMC系统基于正向设计图纸1:1建模，同时BIM模型中又带有所有设备的参数信息。所以我们利用这一优势，将所有设备信息的管理及分析加入到系统功能中。

在系统中点击某一设备，不仅可以PUSH出设备的基础信息，还对能设备的运维情况进行分析诊断。

IMC运维平台性能分析与特点

性能评估：通过前期测试实验，评估了平台的运行速度、资源消耗、网络延迟等指标，以及平台在不同硬件配置和网络环境下的稳定性和兼容性。

易用性评估：通过用户调查，收集了运维人员对平台的使用感受、满意度、建议等反馈，以及平台在提高运维效率和质量方面的作用。

可靠性评估：通过故障模拟，检测了平台在遇到异常情况时的恢复能力和安全保障机制，以及平台在保护数据完整性和隐私安全方面的措施。

基于数字孪生和大数据分析技术的IMC运维平台相比传统的SIS、DCS及数字大屏具有以下几个明显的优势：

全域仪表可监测可管理：该平台具有全面的仪表监测和管理功能，能够实时监测厂区各项指标和参数，为管理者提供全面、准确的数据支持。

大数据分析：该平台能够对海量数据进行相关性分析，深度挖掘数据背后的规律和趋势，为管理者提供决策依据。通过大数据分析，可以更好地理解生产过程，发现潜在问题，提高生产效率和安全性。

历史数据整理和深度学习：该平台能够对历史数据进行整理和深度学习，利用人工智能算法对数据进行分析和预测。在此基础上，可以根据历史波动预测部分数据的未来趋势，实现提前预警，降低运行事故率，优化设备使用周期。

应急预案下发：根据预警的不同场景，该平台能够提前下发相应的应急预案，缩短反应时间，降低风险和损失。

交互管理驾驶舱：IMC管理驾驶舱可以实现LOD500级别的精准定位，方便管理者进行远程监控和巡检。通过高自由度的游览，可以在控制室实现仪表、设备等的远程虚拟监盘，提高巡检效率，降低现场复杂的管线设备所带来的检修寻查困扰。

通过以上优势，基于数字孪生和大数据分析技术的IMC运维平台能够更好地提高生产运行效率和安全性，降低成本，提高市场竞争力，为工业领域的数字化转型提供强有力的支持。

3研究的成效及推广价值

IMC系统，针对垃圾焚烧电厂的数字化管理提供了一套领先市场的基于数字孪生技术和大数据分析技术的数字化管理平台。

该平台通过提供更顶层的管理视角，让管理者能够统筹全局，协同各层级各工种的日常生产及管理工作。各个系统各司其职，功能相互配合，从而提高了生产运行效率，实现了智能厂区价值最大化。在紧急情况下，该平台可通过一键下发相应问题预案至各个相关部门、班组和具体技工，大大缩短了处理问题的反应时间。这不仅提高了生产效率，也降低了因为反应时间过长而可能导致的风险和损失。

通过大数据分析和人工智能算法建立的数据模型，该平台可进行有效预警。这意味着，它可以提前预测和发现潜在的问题，从而及时采取措施进行预防和解决。这不仅提高了生产效率，也提高了生产过程中的安全性。此外，该平台还提供了实时数据分析和可视化展示，帮助管理者更快地做出决策，进一步提高了生产效率和安全性。

该平台的推广价值在于能够提高生产运行效率和安全性，适用于各种类型的工厂。无论是燃煤、燃气还是核能等类型的电厂，或者是化工、钢铁、汽车制造等其他工业领域，该技术都可以得到广泛应用。通过进一步研究和探索数字孪生技术的更多应用场景和潜力，可以实现更广泛的工业智能化目标。这不仅可以提高生产效率，也可以提高生产过程中的安全性，为社会和经济发展带来更多的价值和效益。

此外，该平台的推广还可以促进工业领域的数字化转型。随着数字技术的不断发展和应用，工业领域也需要不断转型升级，以适应新的市场需求和技术趋势。通过推广和应用该平台，可以帮助工业企业实现数字化转型，提高生产效率和安全性，降低成本，提高市场竞争力。因此，该平台的推广具有非常重要的意义和价值。

同时系统不执着于解决电厂的单一问题，而以提供数据分析的算法和工具的方式，方便管理者自由组合不同数据，解决不同问题，为后续的功能的挖掘提供了无限的可能。亦能结合产业上下游形成产业大脑，以点带面将数字孪生的价值及淋漓尽致的发挥在整个产业的优化，数据流通之上。

参考文献

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[2] 基于数字孪生模型的GIS筒体关键部件温变行为研究. 王浩;许海伟.2021.

[3] 数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状与发展展望. 齐波;张鹏等. 2021.

[4] 能源互联网数字孪生系统框架设计及应用展望.蒲天骄;陈盛;赵琦等.2021.