付 敏，郝鎰林，李 萌，李榮峰，李慶雙，周柯成

(東北林業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

0 引言

安全工程是1門多學(xué)科理論和技術(shù)交叉的科學(xué)，是參與者、運(yùn)行設(shè)備和運(yùn)行環(huán)境之間互相聯(lián)系的工程技術(shù)科學(xué)，是研究工程技術(shù)中各種因素之間的聯(lián)系以及應(yīng)用相關(guān)的技術(shù)、理論和測(cè)量方法來(lái)達(dá)到系統(tǒng)安全的學(xué)科[1]。安全工程技術(shù)涉及領(lǐng)域廣泛，涵蓋了所有行業(yè)相關(guān)的安全問(wèn)題，主要包括安全仿真分析、安全監(jiān)控、設(shè)施或系統(tǒng)的故障診斷、安全運(yùn)維管理、主動(dòng)性維護(hù)等技術(shù)領(lǐng)域。目前安全性仿真分析多采用有限元或多體動(dòng)力學(xué)方法，該類方法通常采用簡(jiǎn)化模型，影響仿真精度；安全監(jiān)控多采用監(jiān)控器和傳感器采集數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)性和流暢性有待提高；故障診斷普遍采用基于經(jīng)驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)故障診斷模式、基于客戶端的故障診斷模式以及基于網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程故障診斷模式，診斷系統(tǒng)分散、缺少動(dòng)態(tài)反饋；安全運(yùn)維管理主要面向復(fù)雜系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建圍繞主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)維管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)安全管控，系統(tǒng)的協(xié)同性和關(guān)聯(lián)性需要加強(qiáng)；預(yù)測(cè)性維護(hù)的數(shù)據(jù)、模型和實(shí)體之間未形成交互聯(lián)通，存在精度和有效性不高的問(wèn)題。

數(shù)字孿生是1種集成多物理、多尺度、多學(xué)科屬性，具有實(shí)時(shí)同步、忠實(shí)映射和高保真度特性，能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界交互與融合的技術(shù)手段[2]。數(shù)字孿生模型的構(gòu)建是實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用的重要前提，該模型包括物理實(shí)體、虛擬實(shí)體、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)模塊以及各個(gè)部分的連接模塊[3]。數(shù)字孿生技術(shù)可以在虛擬空間反映實(shí)體運(yùn)行或空間運(yùn)動(dòng)變化的特質(zhì)與規(guī)律，能夠利用虛擬化模型反饋推動(dòng)物理實(shí)體的運(yùn)行。數(shù)字孿生技術(shù)基于高精度傳感技術(shù)、多領(lǐng)域多模型融合技術(shù)、全壽命周期數(shù)據(jù)管理技術(shù)以及高性能計(jì)算技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程的實(shí)時(shí)快速狀態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)估、提供系統(tǒng)全生命周期的安全性評(píng)價(jià)、達(dá)成系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃與推演以及實(shí)時(shí)決策功能。數(shù)字孿生技術(shù)還可以在特定環(huán)境下對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)同管理、安全維護(hù)和配置優(yōu)化，減少系統(tǒng)維護(hù)成本。

目前數(shù)字孿生技術(shù)已在故障檢測(cè)、壽命預(yù)測(cè)、運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)等方面得到應(yīng)用，為安全工程中的危險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估、系統(tǒng)可靠性分析、工藝過(guò)程和關(guān)鍵設(shè)備的安全維護(hù)、安全監(jiān)控、工作環(huán)境保護(hù)和檢查等問(wèn)題提供了新的解決方案。為明確數(shù)字孿生在安全工程技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展和發(fā)展前景，本文基于文獻(xiàn)調(diào)研，從數(shù)字孿生應(yīng)用的角度對(duì)安全工程技術(shù)領(lǐng)域中數(shù)字孿生的應(yīng)用進(jìn)行綜述，以期為安全工程技術(shù)數(shù)字化和后信息化等相關(guān)研究提供參考。

1 安全工程技術(shù)領(lǐng)域數(shù)字孿生的應(yīng)用

數(shù)字孿生既是物理世界的鏡像，同時(shí)還在運(yùn)行中接收物理世界的實(shí)時(shí)反饋，并通過(guò)反饋?zhàn)饔抿?qū)動(dòng)物理世界發(fā)展。數(shù)字孿生在安全工程技術(shù)中的應(yīng)用可分為仿真分析、安全監(jiān)控、故障診斷、預(yù)測(cè)維護(hù)、運(yùn)維控制等5個(gè)方面。

1.1 聯(lián)合模型動(dòng)態(tài)仿真

仿真分析是1種重要的測(cè)試設(shè)備和分析系統(tǒng)可行性的方法?；跀?shù)字孿生模型的仿真分析與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)模型相比，最明顯的優(yōu)勢(shì)是數(shù)學(xué)模型可以伴隨物理實(shí)體一起演變。對(duì)于采用實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)仿真來(lái)分析安全問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者做了研究。

在航天安全領(lǐng)域，Tuegel等[4]分析了飛機(jī)壽命預(yù)測(cè)的物理模型，將數(shù)字孿生融入構(gòu)建了應(yīng)力-溫度-化學(xué)參數(shù)的動(dòng)態(tài)模擬模型，模擬響應(yīng)飛行條件對(duì)飛機(jī)結(jié)構(gòu)變形和溫度變化的集成計(jì)算。董雷霆等[5]針對(duì)飛機(jī)結(jié)構(gòu)疲勞問(wèn)題，探討了飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生的5項(xiàng)關(guān)鍵建模仿真技術(shù)，為飛機(jī)結(jié)構(gòu)安全性預(yù)測(cè)提供理論基礎(chǔ)。

在武器工業(yè)安全領(lǐng)域，李杰林等[6]基于數(shù)字孿生提出武器裝備的可靠性數(shù)字孿生概念及內(nèi)涵，說(shuō)明武器裝備可靠性數(shù)字孿生模型能進(jìn)行健康信息感知。

在公共安全領(lǐng)域，Ham等[7]構(gòu)造了基于視覺(jué)信息交互式的數(shù)字孿生城市模型，利用計(jì)算機(jī)輔助虛擬環(huán)境進(jìn)行沉浸式感知，分析模擬災(zāi)害情況下城市的脆弱環(huán)節(jié)。王璐等[8]利用數(shù)字孿生圖書(shū)館模型，實(shí)現(xiàn)基于演練模擬模式的應(yīng)急預(yù)案演習(xí)，實(shí)時(shí)指導(dǎo)圖書(shū)館應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。

在電氣安全領(lǐng)域，Podvaly等[9]面向智能配電網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化特性的數(shù)字孿生模型。

文獻(xiàn)研究表明，基于數(shù)字孿生的仿真分析通過(guò)創(chuàng)建高保真的虛擬模型,真實(shí)地再現(xiàn)物理實(shí)體的幾何圖形、屬性、行為和規(guī)則等要素。數(shù)字孿生模型不僅要在幾何結(jié)構(gòu)上與物理實(shí)體保持一致,而且要能夠模擬物理實(shí)體的時(shí)空狀態(tài)、行為、功能等。由于解決1類安全工程問(wèn)題時(shí)需跨多領(lǐng)域建立數(shù)字孿生模型，已有建模手段的精確度還有待提高。

1.2 安全監(jiān)控

安全監(jiān)控是指對(duì)工程現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)全方位監(jiān)督、發(fā)送指令、接收響應(yīng)[10]。不少學(xué)者將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備、環(huán)境以及人員行為的安全監(jiān)控。

1)環(huán)境安全監(jiān)控

Park等[11]分析火災(zāi)事故的特點(diǎn)，利用各種傳感器和建筑物物理虛擬映射，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)建筑物進(jìn)行智能元素的監(jiān)測(cè)管理。葛世榮等[12]進(jìn)行了數(shù)字孿生模型驅(qū)動(dòng)煤礦智采工作面的研究，得出數(shù)字孿生場(chǎng)景模型能提前發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的突發(fā)事件。

2)設(shè)備安全監(jiān)控

Oyekan等[13]針對(duì)太空中飛機(jī)風(fēng)扇葉片修理問(wèn)題，構(gòu)建了計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并利用6自由度工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行修理。Venkatesan等[14]描述了電動(dòng)汽車的健康檢測(cè)策略，采用MATLAB創(chuàng)建智能數(shù)字孿生模型以進(jìn)行室內(nèi)電動(dòng)機(jī)的健康監(jiān)測(cè)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯進(jìn)行遠(yuǎn)程電機(jī)健康監(jiān)測(cè)。

3)人員行為安全監(jiān)控

Greco等[15]通過(guò)對(duì)車間生產(chǎn)人員運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)跟蹤，基于大量運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析改進(jìn)生產(chǎn)安全性。劉庭煜等[16]針對(duì)數(shù)字孿生車間生產(chǎn)人員的生產(chǎn)行為，構(gòu)建了圖卷積識(shí)別數(shù)字孿生特征的模型，用于提升車間生產(chǎn)的監(jiān)控管理。

文獻(xiàn)研究表明，數(shù)字孿生技術(shù)在環(huán)境安全監(jiān)控中應(yīng)用較多，主要是通過(guò)建立環(huán)境孿生模型并采用傳感技術(shù)進(jìn)行環(huán)境異常監(jiān)測(cè)；在設(shè)備安全監(jiān)控中主要用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)，而對(duì)于人員行為的安全監(jiān)控研究相對(duì)較少。

1.3 故障診斷

設(shè)備或系統(tǒng)在運(yùn)行中出現(xiàn)故障常會(huì)引發(fā)重大的安全事故[17]。針對(duì)數(shù)字化故障診斷，不少學(xué)者展開(kāi)了相關(guān)研究。

面向航空、航天安全領(lǐng)域，Ezhlarasu等[18]研發(fā)了自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System，ANFIS)監(jiān)視器來(lái)快速檢測(cè)飛機(jī)電力系統(tǒng)是否存在故障。Millwater等[19]出于數(shù)字孿生機(jī)身安全性考慮，結(jié)合傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行概率計(jì)算，有效預(yù)防飛機(jī)機(jī)身斷裂。

面向船舶運(yùn)輸安全領(lǐng)域，周少偉等[20]基于數(shù)字孿生提出艦船動(dòng)力系統(tǒng)故障增強(qiáng)模型，該模型可用于系統(tǒng)和設(shè)備故障的仿真和定位。

面向機(jī)械工業(yè)安全，F(xiàn)ang等[21]描述了風(fēng)機(jī)內(nèi)部故障和外部觀測(cè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系，通過(guò)對(duì)檢測(cè)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)記的識(shí)別故障和定位故障。Vathoopan等[22]使用數(shù)字孿生虛實(shí)結(jié)合的特點(diǎn)對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行模塊化故障歸因定位，并結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)故障進(jìn)行可視化修正。Wang等[23]討論了數(shù)字孿生故障診斷模型的要求，提出了基于參數(shù)敏感性分析的模型，以研究旋轉(zhuǎn)機(jī)械不平衡故障和故障定位問(wèn)題。

面向電氣安全領(lǐng)域，Huang等[24]構(gòu)建了電力系統(tǒng)數(shù)字孿生系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架，該框架可有效進(jìn)行電力系統(tǒng)的故障診斷，降低系統(tǒng)不確定性。

基于數(shù)字孿生的故障診斷技術(shù)借助實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)和與數(shù)字孿生體的同步映射仿真數(shù)據(jù)，對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)記、對(duì)比分析，實(shí)現(xiàn)模型驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同的故障識(shí)別與診斷?，F(xiàn)階段的數(shù)字孿生診斷技術(shù)還停留在建立故障模型和探索技術(shù)路線階段，還需進(jìn)一步探索基于數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)診斷溯源的機(jī)理性問(wèn)題。

1.4 運(yùn)行維護(hù)控制

隨著設(shè)備和系統(tǒng)的復(fù)雜化，設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)控制成為突出的安全問(wèn)題。

面向機(jī)械安全領(lǐng)域，Roque等[25]提出了基于代理的分布式控制系統(tǒng)與數(shù)字孿生集成的體系框架，該框架可用于預(yù)測(cè)和校正車間生產(chǎn)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)時(shí)的執(zhí)行情況。Karve等[26]基于數(shù)字孿生討論了在不確定性條件下實(shí)現(xiàn)最大有效生產(chǎn)的影響，探索了以損傷診斷概率、損傷預(yù)后概率以及任務(wù)優(yōu)化3部分為核心的運(yùn)行策略，并結(jié)合數(shù)字孿生優(yōu)化疲勞裂紋加載情況。

面向石油化工安全領(lǐng)域，Hause等[27]提出基于模型的系統(tǒng)工程仿真引擎，將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到項(xiàng)目開(kāi)發(fā)早期階段，運(yùn)行過(guò)程中利用物聯(lián)網(wǎng)捕獲有關(guān)運(yùn)營(yíng)中的性能信息，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管控。

面向城建行業(yè)，Park等[28]探索出了1種能源存儲(chǔ)操作調(diào)度模型，建立虛擬空間中的數(shù)字孿生微電網(wǎng)，并結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，綜合實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)的調(diào)度。王成山等[29]為解決城市綜合能源系統(tǒng)的可靠運(yùn)行，指出利用數(shù)字孿生的全息鏡像可視化、多源數(shù)據(jù)集成、系統(tǒng)層級(jí)管理等特點(diǎn)構(gòu)建能源運(yùn)維管理系統(tǒng)。

面向公共安全領(lǐng)域，Chen等[30]為避免高層建筑中多路電梯碰撞，建立了基于數(shù)字孿生的電梯轎廂跟隨模型，設(shè)置優(yōu)先級(jí)避免碰撞。劉占省等[31]以冬奧場(chǎng)館為例，進(jìn)行消防安全疏散演練的理論分析，通過(guò)場(chǎng)館和人員數(shù)字孿生建模后算法規(guī)劃路徑，提出最優(yōu)的解決方案。

面向航空、航天安全領(lǐng)域，Arzhaev等[32]基于數(shù)字孿生收集、管理、記錄長(zhǎng)期運(yùn)行期間的海軍火箭推進(jìn)劑工廠(Naval Propellant Plant，NPP)全面數(shù)據(jù)，融合大數(shù)據(jù)處理、分析實(shí)現(xiàn)機(jī)組壽命管理。

面向礦山安全領(lǐng)域，張帆等[33]為準(zhǔn)確評(píng)估礦山的安全可靠性，提出了基于“數(shù)字孿生+5G”的智慧礦山體系架構(gòu)理論，通過(guò)構(gòu)建礦山數(shù)字孿生模型(Mine Digital Twin Modeling，MDTM)實(shí)時(shí)交互實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山系統(tǒng)的管理控制。

文獻(xiàn)研究表明，融合數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)控制已在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用。借助數(shù)字孿生的虛擬平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)物理平臺(tái)的性能進(jìn)行分析，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)對(duì)累積數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄管理與分析，實(shí)現(xiàn)物理平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)維與快速控制，有效推動(dòng)物理平臺(tái)安全維護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移、資源配置合理化等功能實(shí)現(xiàn)。

1.5 預(yù)測(cè)性維護(hù)

預(yù)測(cè)性維護(hù)能提前規(guī)避事故的發(fā)生，提高生產(chǎn)效率、延長(zhǎng)產(chǎn)品生命周期。

面向機(jī)械安全領(lǐng)域，Aivaliotis等[34]建立生產(chǎn)機(jī)器運(yùn)行中的數(shù)學(xué)模型，利用數(shù)學(xué)模擬和仿真模型的交互反饋來(lái)調(diào)整評(píng)估機(jī)械狀態(tài)，并進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。Guo等[35]通過(guò)源數(shù)據(jù)建立制造車間數(shù)字孿生模型，利用非線性漂移布朗運(yùn)動(dòng)建立功能部件壽命預(yù)測(cè)模型，該預(yù)測(cè)模型具有高度實(shí)時(shí)性。

面向航天安全領(lǐng)域，孟松鶴等[36]通過(guò)構(gòu)建數(shù)字孿生航空伴飛系統(tǒng)框架，集合歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)確定可能故障并進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)?？仔竦萚37]為了拓寬數(shù)字孿生在航空航天中的應(yīng)用，建立數(shù)字孿生預(yù)測(cè)性維修技術(shù)框架，該框架的核心是故障特征提取、故障診斷和性能趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

面向船舶運(yùn)輸安全領(lǐng)域，李福興等[38]提出了創(chuàng)建船舶孿生體、獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練等船舶預(yù)測(cè)性維護(hù)的方法。

面向建筑施工安全領(lǐng)域，Shim等[39]以混凝土橋梁為例，提出了基于圖像處理和跟蹤的閉環(huán)數(shù)字特征的故障檢測(cè)系統(tǒng)，此系統(tǒng)可隨著累計(jì)數(shù)據(jù)升級(jí)更新。

面向石油化工安全領(lǐng)域，Cattaneo等[40]通過(guò)加速度計(jì)采集鉆機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)衰減完成隨機(jī)系數(shù)統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行鉆機(jī)壽命預(yù)測(cè)并及時(shí)維護(hù)。

文獻(xiàn)研究表明，融合數(shù)字孿生技術(shù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)主要應(yīng)用于機(jī)械、航天、建筑施工、石油化工、船舶運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)，其中對(duì)于機(jī)械設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)關(guān)注最多?；跀?shù)字孿生的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)路線是通過(guò)構(gòu)建數(shù)字孿生體獲取工程參數(shù)，經(jīng)數(shù)據(jù)處理后進(jìn)行故障特征提取、故障識(shí)別與處理。

2 討論與展望

2.1 討論

國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者利用數(shù)字孿生的先知預(yù)測(cè)、可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控、動(dòng)態(tài)仿真模擬、故障診斷溯源、運(yùn)行維護(hù)管理的特點(diǎn)結(jié)合各領(lǐng)域問(wèn)題進(jìn)行了研究，尤其是在機(jī)械行業(yè)中綜合利用數(shù)字孿生技術(shù)解決遇到的安全問(wèn)題。雖然數(shù)字孿生技術(shù)已在各行業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，但大多停留在理論階段，需進(jìn)一步探索安全工程技術(shù)領(lǐng)域中數(shù)字孿生應(yīng)用過(guò)程中需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，以期為進(jìn)一步開(kāi)展實(shí)際應(yīng)用研究提供參考。

1)數(shù)據(jù)采集獲取

數(shù)據(jù)作為數(shù)字孿生技術(shù)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的采集獲取是數(shù)字孿生能否使能的關(guān)鍵[41]。但是現(xiàn)階段數(shù)據(jù)的采集獲取仍然是一大難點(diǎn)。其原因如下：在建立原始孿生體模型時(shí)，由于重要機(jī)械或精密機(jī)械的數(shù)據(jù)保密性，導(dǎo)致難以建立精確的模型。在原始孿生體模型建立后，需通過(guò)攝像頭、傳感器對(duì)物理實(shí)體的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體和物理實(shí)體數(shù)據(jù)交互的實(shí)時(shí)性，但目前傳感器、攝像頭等的數(shù)據(jù)獲取能力難以滿足數(shù)據(jù)采集高效率和高精度的要求。因此需要開(kāi)展高精度和高實(shí)時(shí)性傳感器的相關(guān)研究，以克服數(shù)據(jù)信息對(duì)數(shù)字孿生模型的干擾。

2)多領(lǐng)域多維度聯(lián)合建模

數(shù)字孿生的應(yīng)用過(guò)程中需建立對(duì)應(yīng)的物理實(shí)體模型，通過(guò)對(duì)仿真模型賦能，使其具有對(duì)物理實(shí)體可視化和預(yù)測(cè)性的能力。在復(fù)雜系統(tǒng)中，數(shù)字孿生的模型與傳統(tǒng)仿真模型不同，建模時(shí)應(yīng)采用多領(lǐng)域多維度聯(lián)合建模技術(shù)。在建立精準(zhǔn)的數(shù)字孿生模型時(shí)，既要基于多技術(shù)領(lǐng)域?qū)?shí)體對(duì)象進(jìn)行跨領(lǐng)域建模，還要從空間維、時(shí)間維、成本維、質(zhì)量維等多個(gè)維度對(duì)實(shí)體對(duì)象的特征進(jìn)行刻畫(huà)。

目前大部分行業(yè)中數(shù)字孿生建模是針對(duì)特定領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)和發(fā)展進(jìn)化的，前期分別在特定領(lǐng)域用數(shù)字孿生建立模型，后期將多領(lǐng)域的模型集成其他技術(shù)進(jìn)行整理融合[42]。例如，對(duì)車間進(jìn)行數(shù)字孿生建模，前期需要對(duì)車間中所涉及對(duì)象分別在各領(lǐng)域建立相應(yīng)的數(shù)字孿生體，后期再將各部分的數(shù)字孿生模型進(jìn)行融合，由此構(gòu)建的模型會(huì)存在超自由度和不易理解的情況。因此需開(kāi)展計(jì)算機(jī)建模技術(shù)的研究，以解決跨領(lǐng)域模型融合的問(wèn)題。

3)數(shù)字孿生置信度評(píng)價(jià)方法

數(shù)字孿生的本質(zhì)是與物理實(shí)體忠誠(chéng)映射的模型。數(shù)字孿生實(shí)質(zhì)上是模型的1種，該模型在指導(dǎo)實(shí)踐生產(chǎn)和應(yīng)用過(guò)程中并非是完全可信和完全準(zhǔn)確的[43]?，F(xiàn)階段，鮮有學(xué)者對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用中置信度問(wèn)題進(jìn)行研究。針對(duì)數(shù)字孿生模型的置信度評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究，可以提高孿生體對(duì)物理實(shí)體修正結(jié)果的可信性。例如，建立基于數(shù)字孿生預(yù)測(cè)性維護(hù)的置信度評(píng)價(jià)方法，在高置信度時(shí)可通過(guò)提前維護(hù)延長(zhǎng)使用壽命。

2.2 安全工程技術(shù)領(lǐng)域中數(shù)字孿生應(yīng)用展望

對(duì)于各行業(yè)所隸屬的安全工程技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)字孿生應(yīng)用于動(dòng)態(tài)仿真、安全監(jiān)控、故障診斷、運(yùn)維控制、預(yù)測(cè)性維護(hù)等方面，提供了數(shù)字化、高安全性的工程環(huán)境。而新材料技術(shù)、量子通信技術(shù)、量子計(jì)算、芯片技術(shù)、融合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，也必然會(huì)推動(dòng)數(shù)字孿生技術(shù)不斷發(fā)展和完善，其在安全工程技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用也具有廣闊的發(fā)展前景。安全工程技術(shù)領(lǐng)域中數(shù)字孿生應(yīng)用展望可朝以下方向進(jìn)行：

1)基于大規(guī)模的工程實(shí)際問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)字孿生集成數(shù)據(jù)科學(xué)在工程中建立統(tǒng)一的危險(xiǎn)程度和預(yù)測(cè)可靠性的評(píng)價(jià)方法。

2)研究數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)，以解決現(xiàn)有工程數(shù)據(jù)挖掘的滯后性問(wèn)題，提高數(shù)字孿生模型的可靠性。

3)基于數(shù)字孿生技術(shù)的動(dòng)態(tài)交互性和實(shí)時(shí)性，構(gòu)建高趣味性和沉浸感的安全演練與培訓(xùn)平臺(tái)。

4)結(jié)合大數(shù)據(jù)對(duì)工程中多種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和解析模型深層次融合，基于數(shù)字孿生技術(shù)的數(shù)據(jù)分析功能，開(kāi)展對(duì)故障診斷、故障溯源的機(jī)理性研究。

5)將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于災(zāi)后處理，構(gòu)建包括人員定位、緊急通訊、自救資源的安全避險(xiǎn)系統(tǒng)，以提高救災(zāi)精準(zhǔn)度、減少人員傷亡。

6)安全工程技術(shù)領(lǐng)域數(shù)字孿生的理想特征應(yīng)具有自我感知性、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、多向互動(dòng)性、動(dòng)態(tài)進(jìn)化性、技術(shù)容錯(cuò)性、模型開(kāi)放性、高度自動(dòng)化和綠色環(huán)保性。

3 結(jié)論

1)目前數(shù)字孿生在安全科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括仿真分析、安全監(jiān)控、故障診斷、預(yù)測(cè)維護(hù)、運(yùn)維控制等5個(gè)方面。

2)基于數(shù)字孿生的聯(lián)合仿真分析在航天工業(yè)、武器裝備、公共場(chǎng)所安全、電氣行業(yè)得到了應(yīng)用，但由于建模技術(shù)和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的不足，尚未實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的數(shù)字孿生模型描述。

3)在安全監(jiān)控方面，數(shù)字孿生技術(shù)在環(huán)境的安全監(jiān)控中應(yīng)用較多，主要是通過(guò)建立環(huán)境孿生模型并采用傳感技術(shù)進(jìn)行環(huán)境異常監(jiān)測(cè)；在設(shè)備的安全監(jiān)控中主要用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)，而對(duì)于人員行為的安全監(jiān)控研究相對(duì)較少。

4)在故障診斷方面，主要應(yīng)用于電氣行業(yè)、航天工業(yè)、機(jī)械工業(yè)以及船舶運(yùn)輸行業(yè)中，融合數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)和設(shè)備的故障診斷、定位和溯源，但對(duì)于故障診斷和溯源的機(jī)理未進(jìn)行深入探究。

5)融合數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)控制已在機(jī)械工業(yè)、石油化工、航空航天、煤炭、城建、公共安全等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但較少涉及決策評(píng)價(jià)方法的研究。

6)融合數(shù)字孿生技術(shù)和歷史數(shù)據(jù)分析可進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，主要應(yīng)用于機(jī)械、航天、建筑施工、石油化工、船舶運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)，數(shù)字預(yù)測(cè)性維護(hù)的算法優(yōu)化是下一步亟需解決的問(wèn)題。