在本系列中,我们讨论了有关预测性维护的不同主题。如果你在搜索类似的主题,你可能会遇到“数字孪生兄弟”这个词。在本视频中,我们将讨论什么是数字孪生兄弟,为什么要使用数字孪生兄弟,以及如何创建数字孪生兄弟。
预测维修是数字双胞胎的关键应用领域之一。数字孪生体被定义为运行中的实际物理资产的最新表示形式。让我们用一个例子来理解这是什么意思。假设我们在不同的地点有井场,在那里我们操作多个泵从地面提取石油和天然气。我们指的是作为一种资产的定义数字双会系统的一个组件,比如阀的泵,也可以是一个系统,泵本身,也可以是一个系统的系统与多个泵的油井。在这里,我们假设我们的资产是泵。可以通过创建一个模型来实现泵的最新表示,该模型将使用来自泵的传入数据进行更新,以表示其当前状态。在我们讨论如何使用不同类型的模型来创造数字双胞胎之前,让我们先谈谈数字双胞胎的好处。
每个井场都有多个泵在运行。我们知道,这些泵包含的部件,如阀门、密封件、柱塞,是非常昂贵的。因此,我们希望通过提前预测故障来防止故障发生,这反过来也将帮助我们减少停机时间。我们可能还想要识别系统中出现的故障,并了解哪些部件可能需要维修或更换。这也将帮助我们更好地管理我们的库存。所有泵可能具有类似的功能;它们甚至可以由同一家制造商生产。但是不同的操作条件会影响这些泵的工作效率。我们希望能够监控整个舰队,模拟未来的场景,并与之进行比较,以提高舰队的整体效率。这将有助于我们制定行动计划。
现在我们已经讨论了什么是数字双胞胎,为什么要使用它,让我们讨论一下如何创建它。我们需要使用的建模方法取决于我们对数字双胞胎的预期用途。例如,如果我们想预测泵的剩余使用寿命,以优化维护计划,那么我们可以使用数据驱动的模型,如我们在前面的视频中讨论的模型。我们对泵数据类型的了解将决定我们将使用哪种模型。例如,如果我们没有车队的完整历史记录,但知道一个安全阈值,那么我们可以使用退化模型来估计泵的剩余使用寿命。通过不同传感器(如压力、流量和振动)测量泵的数据,不断更新该退化模型。如果我们对数字双胞胎的预期用途不同——假设我们想模拟未来的场景,并监控舰队在这些场景下的行为——那么我们可以使用基于物理的建模。一个例子就是这样一个物理模型,它是由机械和液压元件连接在一起形成的。该模型由来自泵的数据提供,它的参数被估计和调整,以保持该模型的最新数据。利用该模型,可以注入不同类型的故障,并模拟泵在不同故障条件下的行为。 Similarly, a Kalman filter can be also used as a digital twin, which can model the degradation of the pump as a state and periodically update this state to represent the current condition of the pump. These are some examples of how a digital twin can be created. Based on the intended use, the digital twin can also be a combination of these models.
现在你已经知道如何创建一个数字双胞胎,你可能想知道我们需要为舰队创建多少数字双胞胎。对于每一项资产,我们都需要创建一个独特的数字双胞胎。这意味着,对于不同井场的每个泵,我们需要创建一个独特的数字孪生,并使用特定的泵参数进行初始化。根据预期用途,一个泵可以有多个数字双胞胎。例如,如果您想要进行故障预测和故障分类,那么您需要创建不同的模型来满足这些不同的目的。
所有这些数字孪生兄弟都通过物联网连接起来,并共享信息。数字孪生兄弟的一个重要特征是,它捕捉了真实资产的历史。前面我们提到,数字孪生模型正在定期更新,以表示其真实资产的当前状态。随着时间的推移,这些过去的状态将成为资产的历史。这段历史中包含的信息类型可能会根据我们使用数字孪生兄弟的方式以及当前状态下捕获的内容而有所不同。例如,如果我们使用数字孪生兄弟进行故障分类,那么每个数字孪生兄弟捕获的历史可以是特定泵的运行数据及其健康和故障状态。将来,可以将一台泵的运行数据与这些数字双历史进行比较,以了解其他泵在类似故障下的表现以及它如何影响机组的效率。
能够使用digital twins监控整个车队还带来了计划运营事件和改进维护策略方面的其他优势。设想一种情况,其中一台泵预计很快就会出现故障。使用digital twins,您可以评估这将如何影响车队的效率以及成本。基于此分析,您可以订购更换件,并以次优状态运行泵,直到获得新零件。或者,您可以支付更多的运费,并立即获得零件,以便尽快安排维护。
数字双胞胎可以帮助你了解他们资产的历史,也可以帮助你规划未来。您可以使用数字双胞胎模拟数百个未来的场景,以了解某些因素,如天气,舰队规模,或不同的操作条件如何影响性能。这将帮助您管理资产和优化操作,提前通知您的维护人员预期的故障,以便他们可以计划未来的维修和更换。
总之,数字孪生兄弟是运行中资产的最新表示。从资产和环境中捕获的数据定期发送到digital twin,digital twin使用这些数据进行更新,并调整到其真实资产。每个单独的资产都有一个独特的数字孪生兄弟,它还可以捕获其真实资产的历史。我们创建数字孪生兄弟所需的建模方法是由我们的预期用途决定的。通过使用digital twins,您可以提前预测故障并减少停机时间,更好地管理备件库存,监控和管理您的车队,进行假设模拟,并优化运营。
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