数字孪生技术研究综述

一、中文摘要

数字孪生作为实现数字化、智能化、服务化等先进理念的重要使能技术，当前备受学术界和工业界关注。模型是数字孪生的基础和核心，而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。本文基于已经提出的数字孪生的五维结构模型，从实际应用需求出发，介绍了数字孪生驱动的6条数字孪生驱动的基本准则并使用数字孪生标准体系框架对数字孪生技术的落地应用作了有效指导。同时数字孪生技术已经广泛应用于各行各业，本文对其中6个热门领域：航空航天、智能制造、智慧城市、智慧水利、智能电网和交通运输所使用的数字孪生技术的落地应用进行了简要说明。

关键词：数字孪生；五维结构模型；标准体系框架；数字孪生应用

二、英文摘要

As an important enabling technology for realizing advanced concepts such as digitization, intelligence and service, digital twin is currently attracting much attention from academia and industry. The model is the foundation and core ofdigital twin, and the traditional 3D model of digital twin can no longer meet the current stage of technology development and application requirements. Based on the proposed five-dimensional structure model of digital twin, this paper introduces the six basic guidelines of digital twin-driven digital twin anduses the framework of digital twin standard system to effectively guide the application of digital twin technology on the ground from the actual applicationrequirements. Digital twin technology has been widely used in various industries, and this paper briefly explains the application of digital twin technology in six popular fields: aerospace, smart manufacturing, smart cities, smart water, smart grid and transportation.

Keywords:digital twin; five-dimensional structural model; standard system framework; digital twin application

三、引言

数字孪生的概念模型最早出现于2003年，由Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理( product lifecycle management，PLM) 课程上提出，当时被称作“镜像空间模型”[1]，后在又被定义为“信息镜像模型”和“数字孪生”[2]。

近年来，数字孪生技术广受当前国内外学者的高度关注，其在产品研发、制造管控方面扮演重要角色。据统计，截止目前共有来自美国、中国、德国等40多个国家，超过160家机构的500多位研究人员开展了数字孪生理论与应用研究，并有相关研究成果发表，同时西门子公司、特斯拉公司、ANSYS公司、通用电气公司等全球知名企业开展了数字孪生在相关领域的落地应用实践[3]。

在国外，数字孪生技术早期主要被应用在军工及航空航空领域。2010 年，美国国家航空航天局( NASA) 在太空技术路线图[4]中首次引入数字孪生概念，意于采用数字孪生实现飞行系统的全面诊断和预测功能，以保障在整个系统使用寿命期间实现持续安全地操作。美国空军研究实验室( AFRL) 于 2011 年引入将数字孪生技术用于飞机结构寿命预测的概念模型[5]，并逐渐扩展至机身状态评估研究中，通过建立包含材料、制造规格、控制、建造过程和维护等信息的机身超现实、全寿命周期计算机模型，并结合历史飞行监测数据进行虚拟飞行，以评估允许的最大负载，确保适航性和安全性，进而减轻全寿命周期维护负担，增加飞机可用性。

由于GE、西门子等公司的推广，数字孪生技术近年来在工业制造领域同样发展迅速。GE 基于Predix平台构建资产、系统、集群级的数字孪生，生产商和运营商可以分别利用数字孪生来表征资产的全寿命周期，以便更好地了解、预测和优化每个资产的性能[6]。西门子公司提出了“数字化双胞胎”的概念，致力于帮助制造企业在信息空间构建整合制造流程的生产系统模型，实现物理空间从产品设计到制造执行的全过程数字化[7]。ANSYS公司提出通过利用 ANSYSY Twin Builder 创建数字孪生并可快速连接至工业物联网( industrial internet of things，IIoT) 平台，帮助用户进行故障诊断，确定理想的维护计划，降低由于非计划停机带来的成本，优化每项资产的性能，并生成有效数据以改进其下一代产品[8]。

国内对于数字孪生技术的研究相对较晚，但近几年也有众多学者展开了大量研究。北京航空航天大学[9]率先在制造车间中融入数字孪生技术，针对数字孪生车间开展了其运行模式、模型构建理论及其应用探索研究，详细阐述了其系统架构、运行模式以及实施关键技术等，同时对车间物理信息交融理论与实现方法进行探讨，提出了“四化四可八用”的数字孪生模型构建准则。刘娟等人[10]针对在线预测在生产车间运行状态应用瓶颈，提出一种实时数据驱动在线预测方法，结合实时数据与基于事件调度法运行逻辑来构建的输入特性、样本生产、事件处理逻辑三者间关系来实现持续瞬态仿真的在线预测系统。刘志峰等人[11]针对零件制造过程存在的动态扰动问题，提出一种基于数字孪生技术的调度云平台，通过监控产品实时状态与利用大数据分析技术预测并诊断多源动态扰动问题。并以某零件智能制造车间为例，论证了结合数字孪生技术的零件智能制造是未来发展方向。

在理论方面，庄存波等人[12]总结了智能制造中产品数字孪生体的基本内涵，提出了产品数字孪生体的体系结构，并阐述了产品数字孪生体在产品设计阶段、制造阶段和服务阶段的实施途径。陶飞等人[13]提出的数字孪生五维结构模型，设计了数字孪生驱动的6条应用基本准则，并讨论了数字孪生技术中物理与信息的融合问题，认为如何实现信息世界与物理世界的交互映射是目前国内外面临的共同技术瓶颈。

数字孪生技术作为新兴智能化技术，纵观其发展现状，总共经历了从预测-预测、维护-预测、维护-服务三个阶段，起初应用于美国空间实验室用来对飞行器的结构进行与预测，到结合物理信息系统研究复杂系统预测与维护等，以及目前人机交互体验平台的开发实现预测、维护与服务功能的发展。数字孪生技术在产品预测、产品维护、产品服务等方面应用愈发成熟，为智能化制造方面提供了清晰思路。未来世间万物都将拥有其数字孪生体，并且通过物联网彼此关联，创造出巨大的价值。

本文的结构如下。在第一节中，阐述了数字孪生的基本定义和五维结构模型以及由数字孪生五维模型驱动产生的应用准则，第二节介绍了数字孪生标准体系框架，第三节列举了数字孪生技术的主要应用领域，第四节对数字孪生技术进行了总结并提出了未来建议。

四、数字孪生定义与模型

4.1 数字孪生定义

数字孪生(Digital Twin)是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。作为一种充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，数字孪生面向产品全生命周期过程，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带作用，提供更加实时、高效、智能的服务。

数字孪生的本质是基于物联网、传感器、模型、数据、映射、仿真多学科技术的集成应用，核心要解决的是设备全生命周期的管理。数字孪生最初是基于设备全生命周期管理场景提出的，着眼点是物理设备的数字化。将这个概念进一步泛化，可以将物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个一一对应的虚拟世界，物理世界和虚拟世界同生共存、虚实交融，万物皆可数字孪生。数字孪生的概念示意图如图1所示：

4.2 数字孪生五维模型

（1）物理实体（PE）是数字孪生五维模型的基础，主要包括各子系统具备不同的功能，共同支持设备的运行以及传感器采集设备和环境数据。对物理实体的准确分析与有效维护是建立数字孪生模型的前提。

（2）虚拟实体（VE）包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，从多时间尺度、多空间尺度对物理实习进行描述和刻画，形成对物理实体的完整映射。可使用VR与AR技术实现虚拟实体与物理实体虚实叠加及融合显示, 增强虚拟实体的沉浸性、真实性及交互性。

（3）服务（Ss）对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。

（4）孪生数据（DD）是数字孪生的驱动，集成融合了信息数据与物理数据，满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求，能提供更加准确、全面的全要素/全流程/全业务数据支持。

（5）连接（CN）连接模型包括连接使物理实体、虚拟实体、服务在运行中保持交互、一致与同步以及连接使物理实体、虚拟实体、服务产生的数据实时存入孪生数据，并使孪生数据能够驱动三者运行。

4.3 数字孪生驱动的应用准则

基于上述数字孪生五维结构模型实现数字孪生驱动的应用，首先针对应用对象及需求分析物理实体特征，以此建立虚拟模型，构建连接实现虚实信息数据的交互，并借助孪生数据的融合与分析，最终为使用者提供各种服务应用。为推动数字孪生落地应用，数字孪生驱动的应用可遵循以下准则：

（1）信息物理融合是基石。物理要素的智能感知与互联、虚拟模型的构建、孪生数据的融合、连接交互的实现、应用服务的生成等，都离不开信息物理融合。同时，信息物理融合贯穿于产品全生命周期各个阶段，是每个应用实现的根本。因此，没有信息物理的融合，数字孪生的落地应用就是空中楼阁。

（2）多维虚拟模型是引擎。多维虚拟模型是实现产品设计、生产制造、故障预测、健康管理等各种功能最核心的组件，在数据驱动下多维虚拟模型将应用功能从理论变为现实，是数字孪生应用的“心脏”。因此，没有多维虚拟模型，数字孪生应用就没有了核心。

（3）孪生数据是驱动。孪生数据是数字孪生最核心的要素，它源于物理实体、虚拟模型、服务系统，同时在融合处理后又融入到各部分中，推动了各部分的运转，是数字孪生应用的“血液”。因此，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源泉。

（4）动态实时交互连接是动脉。动态实时交互连接将物理实体、虚拟模型、服务系统连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递，是数字孪生应用的“血管”。因此，没有了各组成部分之间的交互连接，如同人体割断动脉，数字孪生应用也就失去了活力。

（5）服务应用是目的。服务将数字孪生应用生成的智能应用、精准管理和可靠运维等功能以最为便捷的形式提供给用户，同时给予用户最直观的交互，是数字孪生应用的“五感”。因此，没有服务应用，数字孪生应用实现就是无的放矢。

（6）全要素物理实体是载体。不论是全要素物理资源的交互融合，还是多维虚拟模型的仿真计算，亦或是数据分析处理，都是建立在全要素物理实体之上，同时物理实体带动各个部分的运转，令数字孪生得以实现，是数字孪生应用的“骨骼”。因此，没有了物理实体，数字孪生应用就成了无本之木。

五、数字孪生标准体系框架

5.1 数字孪生的实际需求

在多年的数字孪生理论研究和应用实践中，发现存在以下问题：①缺乏数字孪生相关术语、系统架构、适用准则等标准的参考，导致不同用户从不同的应用维度与技术需求层面出发，对数字孪生有不同的理解与认识，从而造成数字孪生研究和落地应用过程中存在交流困难、集成困难、协作困难等问题；②缺乏数字孪生相关模型、数据、连接与集成、服务等标准的参考，在数字孪生关键技术实施过程中，导致模型间、数据间、模型与数据间、系统间集成难、一致性差、兼容性低、互操作难等问题，形成新的孤岛；③缺乏适用准则、实施要求、工具和平台等标准的参考，在相关行业/领域实施数字孪生过程中，易造成用户或企业对数字孪生的使用困惑。需数字孪生测评、 安全、管理等相关标准为数字孪生的评估与安全使用提供参考与指导。

5.2 数字孪生标准体系框架

根据上述对数字孪生标准体系的需求分析，综合考虑标准体系的合理性、完整性、系统性、可用性，设计如图3所示数字孪生标准体系框架[15]，从基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准、安全标准、行业应用标准6个方面给出标准指导。

（1）数字孪生基础共性标准。包括术语标准、参考架构标准、适用准则3部分，关注数字孪生的概念定义、参考框架、适用条件与要求，为整个标准体系提供支撑作用。

（2）数字孪生关键技术标准。包括物理实体标准、虚拟实体标准、孪生数据标准、连接与集成标准、服务标准5部分，用于指导数字孪生关键技术的研究与实施，保证数字孪生实 施中的关键技术的有效性，破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。

（3）数字孪生工具/平台标准。包括工具标准和平台标准2部分，用于规范 软硬件工具/平台的功能、性能、开发、集成等技术要求。

（4）数字孪生测评标准。包括测评导则、测评过程标准、测评指标标准、测评用例标准4部分，用于规范数字孪生体系的测试要求与评价方法。

（5）数字孪生安全标准。包括物理系统安全要求、功能安全要求、信息安全要求3部分，用于规范数字孪生体系中的人员安全操作、各类信息的安全存储、管理与使用等技术要求。

数字孪生行业应用标准。考虑数字孪生在不同行业/领域、不同场景应用的技术差异性，在基础共性标准、关键技术标准、工具/平台标准、测评标准、安全标准的基础上，对数字孪生在机床、车间、卫星、发动机、工程机械装备、城市、船舶、医疗等具体行业应用的落地进行规范。

六、数字孪生技术的应用

数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展的重要抓手。
如图4所示，当前数字孪生已得到了十多个行业关注并开展了应用实践。除了最早应用于航天航空领域，近年来数字孪生技术也被应用于智能制造、智慧城市、智慧水利、智能电网、交通运输、汽车、医疗健康、建筑等领域，并展现出巨大的应用潜力。下面就其中若干个领域进行简单介绍。

6.1 基于数字孪生的航空航天

在航空航天领域，数字孪生具有极大的应用潜力：①用于飞行器的设计研发。通过建立飞行器的数字孪生体，可以在各部件被实际加工出来之前，对其进行虚拟数字测试与验证，及时发现设计缺陷并加以修改，避免反复迭代设计所带来的高昂成本和漫长周期。达索航空公司[16]将3DExperience平台（基于数字孪生理念建立的虚拟开发与仿真平台）用于“阵风”系列战斗机和“隼”系列公务机的设计过程改进，降低浪费25%，首次质量改进提升15%以上；②用于飞行器的制造装配。在进行飞行器各部件的实际生产制造时，建立飞行器及其相应生产线的数字孪生体，可以跟踪其加工状态，并通过合理配置资源减小停机时间，从而提高生产效率，降低生产成本。洛克希德·马丁公司将数字孪生应用于F-35战斗机的制造过程中，期望通过生产制造数据的实时反馈，进一步提升F-35的生产速度，预计可将目前每架22个月的生产周期缩短至17个月，同时，在2020年前，将每架9460万美元的生产成本降低至8500万美元。此外，诺斯罗普·格鲁曼公司[17]利用数字孪生改进了F-35机身生产中的劣品处理流程，将处理F-35进气道加工缺陷的决策时间缩短了33%；③用于飞行器的运行维护。利用飞行器的数字孪生体，可以实时监测结构的损伤状态，并结合智能算法实现模型的动态更新，提高剩余寿命的预测能力，进而指导更改任务计划、优化维护调度、提高管理效能。

在未来，数字孪生技术将能够推动各类空天飞行器的智能化，如智能发动机、智能飞机、智能空间站等等。通过传感器收集到的飞行器自身及周围环境信息，进行自身状态感知、环境感知与态势感知，自主规划未来任务路径并开展自我维护，将能够实现任务成功率更高、服役寿命更长、运营成本更低的目标。

目前，数字孪生在航空航天中的应用仍面临一些挑战：①数字孪生是一个涉及多领域的综合技术体系，这本身就显示了其实现难度，数字孪生技术框架、数字孪生体的模型结构定义尚不成熟，如何基于数字孪生进行知识推理、发现以达到智能化的最终目的，还有待研究；②在数字孪生的关键技术方面，基于大数据进行故障诊断、不确定性下复杂系统的动态建模、在线实时分析计算数学方法、适用于航空航天环境耐极端条件轻量化、分布式传感监测技术是目前研究的前沿问题；③在数字孪生工具层面，仍需要发展完善自主化数字孪生的开发、运行集成平台。

6.2 基于数字孪生的智能制造

数字孪生技术作为能够实现智能制造物理世界与信息世界交互融合的潜在途径，被逐步应用于产品全生命周期的各个环节，即产品设计、工业生产以及制造服务，对于提高产品的研发质量、制造的生产效率、设备的预测性维护具有重要意义。

（1）数字孪生技术在产品设计中的应用。产品设计是产品全生命周期中的重要环节，也是数字孪生技术应用于智能制造中的第一步[18]。大规模、个性化的产品设计目前已成为企业追求的 理想设计目标。传统设计方法普遍存在需求不精准、设计协作难等问题，且样机的试制周期长成本高，无法及时对其性能进行反馈和验证，严重影响企业的产品创新和市场开发。为此，数字孪生技术被逐渐引入其中。数字孪生技术使设计人员能够比较虚拟产品在不同环境下的性能，以确保将生产产品的实际行为与期望实际值之间的不一致性降至最低。同时，数字孪生可以避免因评估虚拟产品而进行的冗长测试，从而加快设计周期。

陶飞等[19]提出了一种基于数字孪生技术的产品设计框架(digital twin-driven product design framework，DTPD) 。该框架着重于将物理产品与虚拟产品连接起来，主要适用于对现有产品进行迭代优化设计，构成 DTPD 的大多数选定设计方法已被证明对于重新设计现有产品更为有用。SCHLEICHB等[20]提出了一种基于表面模型形状概念的综合参考模型，在设计和制造过程中作为物理产品的数字孪生模型用于几何变化的管理。STARR等[21]提出了一种基于数字孪生的信息物理生产系统( cyber physical production systems， CPPS) 新型架构模块化设计方法，通过将现有的生产资源和新的CPS单元整合到构建工具模块中，工厂制造商可以使用虚拟原型创建、验证和优化CPPS 的体系结构。

（2）数字孪生技术在工业生产中的应用。工业生产过程是一个非常复杂的系统工程，数字孪生技术能够将物理世界中的实体设备与信息世界中的虚拟设备连接在一起，虚拟设备可以实时反映实体设备的生产情况并对实际生产过程进行控制，从而增加生产系统的灵活性、提高生产效率和产品质量、降低能耗和物耗。

赵浩然等[22]提出了一种面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法，研究基于车间运行逻辑建模的数据驱动虚拟车间运行模式，实现了车间全流程、全要素的动态监控，设计并开发了原型系统，并通过实例进行了验证。KNAPPGL等[23]建立了增材制造过程的数字孪生模型用于预测温度场和速度场、冷却速率、凝固参数和沉积物几何形状，从而减少用于调整过程变量的试验次数，实验结果表明该模型对影响零部件结构和性能的冶金参数的时空变化能够进行精准预测。CORONADOPDU等[24]提出了一种基于MES 和 MTConnect 协议的设备数据采集方法，并将其用于生产控制和优化。

（3）数字孪生技术在制造服务中的应用。产品的生产过程中会产生海量的多源、异构数据，数字孪生技术能够对其进行实时分析和处理，从而获得更全面、更有价值的信息，为生产设备提供故障预测和健康管理服务，同时，为工作人员提供技术指导和管理决策服务。

丁华等[25]提出了一种数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法，基于物理空间多物理参数构建数字孪生体和深度学习的关键零件寿命预测模型，实现采煤机实时状态可视化与关键零部件剩余寿命预测，为采煤机预测性维护提供决策性指导。张旭辉等[26]提出了一种基于数字孪生和混合现实的机电设备辅助维修指导总体模型，并对其关键技术进行了验证，解决了物理维修空间与虚拟维修空间的虚实融合、双向映射和仿真预警，实现了设备故障数据驱动 MR故障维修指导过程，为现场维修人员提供技术支撑。ZAKRAJSEK A.J.等[27]提出了一种基于数字孪生的飞机轮胎着陆磨损预测模型，用于确定下沉率、偏航角、轮胎状况和着陆速度的变化分布失效概率。实验结果表明，该模型对飞机任务决策具有潜在益处，可以节约成本和监测轮胎在着陆时的健康状况。KRAFT J 等[28]提出了一种由发动机及其部件 的多级模型组成的主动发动机的数字孪生模型，用于退化和失效分析，以及预测关键部件的寿命消耗。

目前，在全球范围内数字孪生技术在智能制造的应用，大部分集中在故障预测和健康管理方面，少部分集中在与制造车间相关的虚拟调试、 生产调度、能耗管理等方面，且均与其描述的真实物理世界存在一定的差距。同时，缺少有效评价数字孪生模型的工具。

6.3 基于数字孪生的智慧城市

数字孪生技术在智慧城市的建设中已经到达了3.0时代，并且数字孪生城市已经有了初步的系统框架，下面列举3个应用场景的实例。

（1）杭州“城市大脑”。目前，杭州市开展了“城市大脑”试点项目，该项目辐射范围已有5万多平方公里。通过城市大脑自动调配红绿灯，利用智能设备调控1300个路口交通信号灯检测4500条道路的交通视频，把过程中产生的道路数据上传至“城市大脑”，“城市大脑”即时做出反应，规划出一条在最短时间内可将患者送至目的地的路线，极大提高了救护车救援效率，把救护车到达现场的时间缩减了一倍，切实做到了为患者保驾护航。同时在试点区域，通过借助“城市大脑” 实现红绿灯的智能配置，使该区域通行时间缩短了15. 3%[29]。

（2）“智慧雄安”规划。在中国工程院院士邬贺铨、中国信息通信研究院院长刘多等牵头带领组织下，中国信息通信研究院产业与规划研究所设计了“智慧雄安”的总体框架[30]，该框架要求实现地域间融合互动，全过程下同步规划、同速建设，开展两地互动，打造数字孪生城市，做到决策执行智能化与数据信息可视化。《雄安规划纲要》在城市智慧化管理领域中提出：“坚持数字城市与现实城市同步规划同步建设，适度超前布局智能基础设施，打造全球领先的数字城市”、“建立健全大数据资产管理体系，打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市”等建设内容[30]。

（3）纽卡斯尔市的数字双胞胎。在英国，来自纽卡斯尔大学的研究生与诺森比亚水务公司( Northumbrian Water) 合作，创建了该城市的数字孪生模型，以帮助纽卡斯尔市更好地应对突发事件和灾难[31]。相关自来水公司可利用该模型对爆炸管道，暴雨或严重洪水等事件生成模拟，并预测出未来24小时内对城市房屋及人类活动产生的影响。纽卡斯尔大学工程学院水文与气候变化学教授克里斯·基尔斯比在接受《卫报》采访时指出：“数字孪生不仅可以让城市对这种异常天气事件作出实时反应，还可以测试无数潜在的未来紧急情况。”在此类情况下，城市的数字孪生将起到非常重要的作用，它告诉我们哪些建筑物将被淹没，哪些基础设施将被关闭，哪些医院可能受到影响。

智慧城市建设尚处于理论试验阶段，真正实现数字孪生智慧城市的地区屈指可数。这项工作虽然正在全国各地积极推进，但大多数地区仍然首选宽带网络建设、IDC及IOT等基础设施建设，并未较多引入智慧城市这一新兴理念。专业人士就数字孪生城市新范式的可行性与可靠性做出了实际性探索与评估，并出现过成功的标杆案例。相信在不久的将来，数字孪生智慧城市建设必将走向成熟、迅速推广。

6.4 基于数字孪生的智慧水利

智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六大实施路径之一，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，全面推进算据、算法、算力建设，加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系，为新阶段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。智慧水利是应用云计算、物联网、大数据、移动互联网和人工智能等新一代信息技术，对水利对象及水利活动进行透彻感知、全面互联、智能应用、泛在服务、信息共享、促进水利规划、工程建设、运行管理和社会服务的智慧化，驱动水治理体系和治理能力现代化的新理念和新模式。

智慧水利是新阶段水利高质量发展的最显著标志, 数字孪生流域是智慧水利的核心与关键, 数字孪生水利工程是数字孪生流域建设的重要任务。下面列举2个应用场景的实例。

（1）宁波智慧水利整体智治综合应用。2021 年，宁波市水利局依托宁波市政务云和市时空云平台搭建“智慧水利”云环境，实现数据“云端”共享、前端设备“云上”管控，全面提升宁波市水利管理智能化水平，顺利完成水利部智慧水利试点建设任务，并取得了以下三点重要成果：①实现全流域洪水、区域涝水动态超前预报；②实现山洪灾害由“监测预警”向“预报预警”转变；③实现区域水利设施联合调度运行。

（2）双溪口水库智慧水利数字化系统。双溪口水库以以流域为单元、以江河水系为经络、以水利工程为节点，通过双溪口水库智慧水利数字化系统构建起现代水利基础设施网络平台，满足新时代经济社会发展新要求。充分利用大量的水文实时及专题数据资源，通过各类水文分析计算模型及专题成果，极大提高水文分析的时效性和分析成果的可视化程度，旨在让管理决策者实时直观了解当前雨水情及变化过程、历史曾经发生以及将来可能出现的雨水情及结果。实现水库数据信息管理、水库健康综合诊断和预测、水库优化调度三大业务场景，提高水库调度能力。

虽然基于数字孪生的智慧水利已经取得一些小进展，但面对全面落地还存在一些挑战和难点需要解决：①数据基础弱；②数据多维时空分析难；③场景构建难、数据共享难。

6.5 基于数字孪生的智能电网

通过将数字孪生技术融合到电力领域，实现电力生态系统数字孪生模型的创建，使电网系统的数据得到充分利用：一方面，电力数据的挖掘和利用能够造福电力用户；另一方面，也能成为监测电力系统的安全保障，这也是电力领域物联网应用的核心理念。

在输变电工程开发期间，需要尽可能投入更多数字孪生方面的手段及理念，以提升输变电项目在生命周期中的品质与落实效果。在推动孪生模型的实际运用中，可投入到量化评价、建设定点区域、资源再利用、评估设计可行性等工作中，实现电网资源大数据的智能化，提高电网规划质量，建立电网全业务数据中心接口，实现数据的智能化移交等。下面列举3个应用场景。

（1）远程故障诊断及辅助决策应用。传统巡检主要是依靠工作人员到现场进行巡检， 费时低效，甚至不能发现问题。随着数字孪生建模技术的普及和应用，通过无人机可以快速获取现场照片并导入管理平台，可以快速地生成现场的实景模型，继而借助比较实际和标准化的模型，锁定异常故障，真正达到远程巡检与识别问题的目的。

（2）电网状态环境可视化监控应用。基于数字孪生技术对电网主要设备、厂站与环境精细三维全景仿真，实现与采集数据实时交互，能够在仿真场景中动态融合展示设备与关键传感数据。通过在厂站内部署的视频网络和传感器网络，实时反馈环境变化并进行实时分析。基于生成的数字化模型，可全面分析3D架构的数据系统。在平台后期维护期间，可通过数字孪生模型对输变电项目进行全方位监控，借此掌握各装置工作状态的数据资料，并能查看其整体的变化走向。通过虚拟空间，显现出变电站的实际位置、装置基本参数与相关设计资料等。这既能提升实际的管控效果与程度，还可有效规避异常情况的出现，为启动事故应急预案争取了更多时间[32]。

（3）智能预警与检修处理运用。在常规生产期间，大多数负责管控的工作者会结合个人历史积累，分析装置是否有异以及问题类型。显然，此种预警与识别方式过于依赖个人能力，而且还存在严重的个人干扰，无法精准识别装置当下的细微变化。利用智能化的评估系统，可实现对工作中的设备进行不间断地监测，同时自动分析设备工作轨迹，提前感知异常迹象并采取处理举措，以免发生严重问题，伤害到某段甚至整个电网。另外，借助科学有效的预警，可以设计更加可行的检修方案。

“双碳”战略的驱动下，风电、光电的大规模接入给新型电力系统的规划调度、安全稳定运行带来巨大挑战。数字孪生电网因其对物理电网精细化、高保真的模拟，在支撑电网规划设计、调度运行、促进电力系统数字化发展等方面有独特优势。随着大数据、云计算、区块链等新兴技术的逐渐成熟，数字孪生技术存在的安全问题能够逐步得到解决，数字孪生电网届时将极大地提高电力系统运行效率、保障电力系统运行安全，助力以新能源为主体的新型电力系统建设，服务国家“双碳”战略实施。

6.6 基于数字孪生的交通运输

交通运输作为国民经济中基础性、先导性、战略性的产业，已逐渐发展成为满足人民基本通行和现代化经济快速发展的主要支撑部分，有力支撑和服务人民美好生活。数字孪生技术作为物理产品数字化体现的代表,优化了大型基建项目在设计、建设、管理到后期运维的工作模式；充分利用数据反馈掌握物理世界的变化，从根本上解决“信息-物理”交互的问题。数字孪生技术进一步推动了交通运输领域数字化、智能化、信息化发展，对全行业的发展具有重要意义。下面列举3个应用场景。

（1）铁路交通管理。通常以轨道交通供电、电务工务和房建等工作的统一计划、统一调度和统一管理为目的,提出基于数字孪生的轨道交通管理平台建设,在三维场景中实现全线一体化展示,实现规范化、数字化和流程化的工作模式。主要涉及基础设施综合运维管理平台建设、智能客运车站以及施工管理工作的李生场景。车站的虚拟环境既能展示现实世界,又可对异常事件自动生成处置预案。

（2）水路交通建设。为了充分挖掘水路交通的潜力，引入数字孪生、人工智能等新一代技术手段,从顶层设计和数据融合发展的角度提质增效。同时面临水路交通从业人员短缺、水路交通工具落后等现实问题，针对航运特征和智能化需求，以信息流畅、信息准确、过程简洁、适应未来发展为总体目标，充分利用物理模型、传感技术和历史数据，在虚拟世界映射和反映水路交通设施的运行状态，可为管理者提供高质量的信息管理平台，辅助水路交通工具安全运行。

（3）航空交通应用。数字孪生技术在航空交通中的主要应用场景众多，比如用于“试飞”，在多种任务参数和异常环境叠加下，研究和验证飞行器事先设计的处理策略;在虚拟环境实现飞行复现,实时采集载荷、温度以及结构的变化，用数据体现真实飞行状况；在故障或损伤发生后的评估工作中，精确分析传感器指变化，诊断异常的真实原因，生成故障状况下保障方案；担当设计修正分析的平台，验证易损部件异常状态下工作情况，完善设计方案。相关数据表明，数字李生技术的应用可降低飞行器的维修成本，增加其服役寿命。
采用数字化概念，映射虚拟的数字环境，提升交通出行的服务品质，促使数字孪生技术在综合交通运输领域形成中国方案。

七、总结与展望

数字孪生技术作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、CPS、智慧城市等先进理念的一种使能技术和方法，不但可以利用人类已有理论和知识建立虚拟模型，而且可以利用虚拟模型的仿真技术探讨和预测未知世界，发现和寻找更好的方法与途径，不断激发人类的创新思维、不断追求优化进步，其为当前行业的创新和发展提供了新的理念和工具，得到了工业界和学术界越来越广泛的关注。本文阐述了数字孪生技术的起源和定义，同时从应用需求出发，基于提出的数字孪生五维结构模型，介绍了数字孪生驱动的6条基本准则和数字孪生标准体系框架。数字孪生技术已经广泛应用于各行各业，列举其中6个热门领域，对数字孪生技术的落地应用进行了简要说明。

在未来，如何与新一代信息技术（NewIT）融合，使数字孪生技术从理论走向全面落地应用，是数字孪生技术下一阶段发展和研究的重点。可以考虑数字孪生技术与物联网、5G通信网络、云计算、人工智能、3R、区块链大数据等NewIT融合，与NewIT的深度融合数字孪生才能实现物理实体的真实全面感知、多维多尺度模型的精准构建、全要素/全流程/全业务数据的深度融合、智能化/人性化/个性化服务的按需使用以及全面/动态/实时的交互。虽然我们在前文已经说明数字孪生标准体系框架，但只是一个概括性理论，尚未有具体数字孪生标准发布。数字孪生的发展与落地应用需标准的指导与参考，数字孪生国际标准的指定也是当前数字孪生技术的重中之重。

八、参考文献