随着能源行业努力应对老化的基础设施、向净零转型和更安全的运营，一个有前景的解决方案是数字孪生技术。它使用模拟软件来提高操作效率，提高安全性，并在优化再气化终端等应用中支持可持续性。
能源行业正处于创新与必要的交叉点。作为经济增长的支柱，能源基础设施由一系列组成部分组成，包括天然气管道、炼油厂和海上石油和天然气平台。这一复杂的网络确保了电力行业、家庭和服务业的稳定能源供应。然而它面临着重塑行业未来的几个重大挑战。
最紧迫的问题之一是基础设施老化。许多能源设施已有数十年历史，越来越容易出现效率低下和潜在故障，尤其是在接近预期寿命时。这些老旧设施也有被完全关闭的风险，这不仅会对能源生产产生深远影响，还会对依赖这些设施满足日常需求的社区和个人产生深远影响。服务中断和安全问题是真正的风险，随着这些老化设施的运营，它们每年都在升级。与此同时，老化基础设施的维护和更换需要大量资源，这增加了压力。
除了这些挑战之外，还迫切需要向净零排放转型。随着《巴黎协定》和各国承诺推动大幅减少温室气体排放，能源行业必须努力减少排放，提高运营效率，而不大幅影响产量。
最后，该行业正在努力应对日益增长的社会对更安全运营的需求。能源部门具有广泛的环境和社会影响；任何事件都可能对生态和人类产生重大影响。因此，来自社区、监管机构和投资者的压力越来越大，要求能源公司优先考虑安全和风险管理。
释放数字孪生技术的潜力
在资产老化、环境问题、安全要求和社会期望不断变化的背景下，该行业积极寻求创新解决方案来管理和克服这些挑战。一个这样的解决方案是数字孪生技术。Akselos公司已经成为领行者，如图1所示。Akselos公司的先进技术创建了物理系统的精确虚拟副本，实现了实时监控和预测性维护，从而解决了关键的运营效率、安全性和可持续性问题。这项技术将在未来几年彻底改变我们作为一个行业管理和维护能源基础设施的方式。
图1 炼油厂结构数字孪生模型
这项创新的基础技术是简化基有限元分析（Reduced Basis Finite Element Analysis ，RB-FEA）模拟软件。RB-FEA是麻省理工学院（MIT）机械工程实验室15年精心研发的产物。
RB-FEA建立在传统有限元分析（FEA）的基础上，该分析长期以来被认为是工程和制造领域的一种有价值的工具。这种数值方法可以预测复杂系统在各种载荷和边界条件下的行为。然而，由于复杂、耗时的工作流程，传统的有限元分析方法在应用于大型复杂系统时可能会很麻烦，而且有些局限。
RB-FEA是Akselos解决这个问题的方法。RB-FEA使用降阶建模（ROM）方法简化了被分析系统的数学表示，同时保持了准确的结果，这带来了几个主要优点。
RB-FEA的第一个优点是速度快，同时保证了准确性。这是因为RB-FEA模拟中涉及的自由度（DOF）数量通常是等效FEA求解的1/1000。与传统的有限元分析相比，这种减少显著加快了分析速度，从而大大加快了速度。虽然其他降阶建模（ROM）方法如机器学习或响应面方法可以提供类似的快速结果，但RB-FEA通过提供快速性和准确性而脱颖而出。
这种有保证的准确性来自准确性指标，该指标识别RB-FEA求解是否满足指定的准确性阈值。如果没有达到这个阈值，则可以进一步丰富RB-FEA ROM，直到达到所需的标准，从而确保准确性。
RB-FEA的另一个实质性好处是它可以扩展到大型模型。与传统有限元分析相比，实现上述加速的相同自由度减少也允许用RB-FEA求解更大的模型。Akselos通过生成RB-FEA模型展示了这一点，该模型相当于超过1亿个有限元分析自由度，仅需几秒钟即可解决。
最后，RB-FEA的参数性质允许进行更详细的分析。可以快速调整参数，如材料特性、几何图形、载荷或温度，而无需重新创建整个模型。该功能使用户能够实时更新模型，匹配传感器测量值，或通过解决数千或数百万种不同的模型配置来有效探索整个设计空间。因此，RB-FEA不仅仅是一个降阶模型；它是一个参数降阶模型，显著提高了系统分析的深度和适应性。
使用RB-FEA创建数字孪生
为了建立数字孪生，工程师们首先建立一个详细的模型，然后将其与数据配对，包括检测和传感器数据。然后将这些信息输入到模型中，以创建一个数字孪生。数字孪生主要有三种类型：虚拟、过程和结构。
虚拟数字孪生是用于复制结构或资产的最简单类型的数字孪生。创建虚拟数字孪生包括在计算机辅助设计（CAD）模型中添加一层建模，并标记感兴趣的区域。然后使用这些感兴趣区域的数据来更新数字孪生。
流程孪生建立在虚拟孪生的基础上，实现整个流程的数字化。几乎每一个工程过程和任何规模的化学过程都要经过数字映射过程，在完成之前使用过程数字孪生。因此，这种类型的数字孪生是最成熟的，使用时间最长的。
Akselos公司构建了结构数字孪生，将RB-FEA模拟软件的强大功能与先进的传感器技术和数据分析相结合。其结果是物理系统的精确虚拟复制品——一个数字孪生，允许工程师实时监控和管理复杂系统。
结构孪生不仅仅是一个静态模型。得益于物理系统上传感器的连续数据馈送，数字孪生不断更新以反映系统的当前状态。这为运营商提供了一个可靠的、最新的系统性能快照，以及早期检测和解决异常的能力。
数字孪生技术为能源基础设施行业带来了实实在在的好处。它可以提高速度、规模和准确性。凭借其快速准确处理复杂系统的能力，该技术提高了流程效率和吞吐量，同时减少了停机时间。这些好处直接解决了提高运营效率的需求，而这项技术对于管理老化资产尤其有利，因为老化资产可能更容易出现故障和效率低下。
在许多情况下，也许更关键的是数字孪生提供的安全增强。通过提供实时监控功能，可以在潜在问题成为严重安全隐患之前识别并解决这些问题。在安全和环境管理至关重要的时代，这种先发制人解决问题的能力至关重要。
系统采用
这项技术的强大功能允许开发跨越整个系统的数字孪生，生成一个由精确数字复制品组成的互联网络。通过创建这些多重资产的数字孪生，Akselos将尖端技术带到了能源基础设施的核心，如图2。
图2 同一系统中多个资产的数字孪生
这些数字孪生对系统的深刻理解有助于创建网站的整体视图。每个资产都有详细的数字孪生，运营商可以理解每个组件在更广泛的系统中是如何交互的。这种更深层次的知识支持识别潜在的低效或故障点，从而提高整体运营性能。
利用全系统的数字孪生技术也可以实现资源的有效分配。通过对每个关键组件进行准确的数字表示，系统管理者有权制定维护或扩展的资源分配策略。公司可以根据数字孪生的实时数据，通过优先安排资源部署来优化生产力和盈利能力。
通过数字孪生，维护变得积极主动且具有预测性。对每个资产（包括焦化厂、鼓风机和压力容器）的实时数据进行连续分析，可以及早发现问题。在问题导致昂贵的维修或潜在的危险故障之前解决问题，可以显著节省成本，提高安全性，并最大限度地减少计划外停机时间。
得益于相互连接的数字孪生，所有团队的沟通和协调都得到了简化。这一数字孪生网络为利益相关者提供了轻松的数据共享和见解，促进了高效的合作。
除了立竿见影的好处外，数字孪生在系统范围内的应用还支持持续学习和改进。通过持续的数据分析，可以识别模式和趋势，揭示需要改进的领域。这种动态的学习方法使组织能够发展其运营，以跟上不断变化的条件和需求，从而支撑长期运营效率和可持续性。
从本质上讲，虽然数字孪生是个体资产的代表，但这项技术在整个系统上的应用将充分发挥其潜力。Akselos公司的技术可以创建运营现场的完整数字孪生，实现能源基础设施的战略、主动和数据驱动管理。
实际应用：从LNG接收站到反应堆
数字孪生技术在能源行业的各种应用中都显示出了巨大的价值，展示了其在应对独特运营挑战方面的多功能性和有效性，如图3。
图3 LNG设施和船舶的数字孪生模型
例如，Akselos公司与Adriatic LNG公司联手，实施数字孪生技术，并优化亚得里亚海上意大利海岸的Adriatic LNG公司再气化码头。该终端包含四个开放式机架蒸发器（ORV），这是再气化过程中不可或缺的组件。海水流经这些ORV内的热交换器管道，将LNG转化为气体，由于温度变化，导致管道承受相当大的压力。如果这个问题得不到适当的解决，可能会导致ORV故障，导致大量停机。当考虑到更换一个ORV可能需要长达两年的时间时，这种情况的严重性进一步突显出来。
为了解决这个问题，Akselos公司部署了RB-FEA技术来创建ORV的精确数字孪生。数字孪生包含了各种数据源，包括图纸、检查数据和负载历史，能够进行全面的服务适应性（FFS）评估。直观的仪表板确定了关键问题，从而为维护提供了明确的指导，并显著降低了不必要的停机风险。
在另一个案例中，一家北美运营商面临着厚壁反应堆热循环的问题，这一过程可能需要几天时间，每年会导致数周的产量损失。运营商使用几十年前设定的最低加压温度（MPT）曲线和温度斜坡来启动和关闭反应堆。这些一般的热斜坡没有考虑每个反应堆的独特属性，并且经常高估所需的时间。运营商寻求对启动和关闭过程进行更详细评估和优化的解决方案。
为了应对这一挑战，Akselos公司利用其工程模拟软件构建了其中一个反应堆的结构数字孪生。数字孪生通过整合温度/压力传感器的数据和历史性能数据，对整个资产进行了应力和疲劳分析。结果分析显示在易于使用的操作仪表板上，为操作员在不同操作窗口期间优化和调整热斜坡提供了可操作的信息。结果令人震惊：数字孪生找到了一种安全的方法，可以将反应堆的启动和关闭时间缩短25%以上，大大提高了核电站的正常运行时间。
这些真实世界的例子强调了数字孪生技术在提高能源行业及其基础设施的运营效率和减少停机时间方面的潜力。无论是提高LNG接收站ORV的性能，还是优化反应堆的热循环，这项技术都为该行业面临的一些最紧迫的挑战提供了创新的解决方案。
展望未来
总之，能源行业面临着重大挑战，包括基础设施老化、环境压力和安全必要性。由Akselos公司牵头的数字孪生技术提供了一个可行的解决方案。该技术基于RB-FEA模拟软件，能够实现实时监控和预测性维护，解决运营效率、安全性和可持续性问题。这些数字孪生有助于识别老化资产的低效率，通过实时监控提供安全增强，并简化资源分配和维护策略。这些能力对于应对概述的行业挑战至关重要。
随着该行业朝着净零排放和提高效率的方向发展，像Akselos公司的数字孪生这样的解决方案将至关重要。优化能源基础设施的能力符合行业的迫切需求，将这项技术定位为更可持续、高效和安全的能源未来的重要贡献者。
