数字孪生技术助力石化智能工厂

索寒生，贾梦达，宋光，刘东庆

（1 石化盈科信息技术有限责任公司，北京 100007；2 东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心，辽宁沈阳 110819；3 智能工业数据解析与优化教育部重点实验室（东北大学），辽宁 沈阳 110819）

近年来，随着人工智能、工业互联网、云边端计算和虚拟现实等新兴技术的不断发展与突破，制造业实现高端化、智能化和绿色化发展的历史机遇已经到来。在“中国制造2025”的政策驱动下，我国工业和信息化部（以下简称工信部）等八部门于2021 年联合印发《“十四五”智能制造发展规划》（以下简称《规划》）[1]，强调智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。《规划》中重点指出，在智能制造示范工厂建设行动中，数字孪生、人工智能、5G、大数据、区块链、虚拟现实/增强现实/混合现实等新技术在制造环节的深度应用将得到推广，探索形成一批智能场景。其中，数字孪生技术被重点强调，反映出这项技术对于智能工业的发展建设将起到举足轻重的推动作用。

数字孪生概念的产生历史可以追溯到2003年，当时美国密歇根大学的Grieves 教授在产品全生命周期管理课程上提出了数字孪生的设想，称之为产品生命周期管理的概念理想。虽然当时还没有正式提出数字孪生的概念，但是其中的基本思想已经体现出来，即在虚拟空间构建数字模型与物理实体交互映射，忠实地描述物理实体全生命周期的运行轨迹[2]。由于当时技术和认知的局限，直到2010 年，美国国家航空航天局（NASA）在太空技术路线图中首次引入数字孪生概念，并将其定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”[3]。随后，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[4]；2012 年，NASA 和美国空军联合提出面向未来飞行器的数字孪生范例[5]。至此，数字孪生技术才真正开始进入学术界和制造业的视野，得到了越来越广泛的传播。随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生技术的实施已逐渐成为可能。

数字孪生技术在过去几年中得到了快速发展。2017 年，北京航空航天大学的陶飞团队提出了数字孪生五维模型的概念，即物理实体（PE）、虚拟模型（VE）、服务系统（SS）、孪生数据（DD）和连接（CN），并在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市等领域进行了应用探索[6]。2020年，中国电子技术标准化研究院发布了《数字孪生应用白皮书2020》，指出数字孪生已经被应用于电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护等行业。特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。许多著名企业和组织对数字孪生给予了高度重视，并开始探索基于数字孪生的智能生产新模式[7]。同时，国际流程工业企业提出了基于数字孪生的智能工厂解决方案，以数据与模型的集成融合为核心，支撑状态监测、故障诊断、过程优化、分析决策等应用。不同企业对数字孪生的定义与理解也有所不同，但都强调数字孪生的核心是将物理实体与数字模型进行精准映射，以实现全生命周期的监测、优化和决策支持。

本文重点阐述数字孪生技术在石油石化行业的应用现状，并探究其在智能工厂建设中的前景。同时，介绍石化智能工厂数字孪生应用框架，并规划数字孪生应用场景。最后，分析数字孪生技术在石油石化行业的应用挑战与措施，并提供指导建议，以促进数字孪生技术在智能工厂应用的发展。

1 数字孪生技术应用现状

石油化工行业是典型的流程工业，具有生产连续、工艺流程复杂、安全环保挑战大等特征。为了解决这些问题，数字孪生技术作为重要支撑手段和技术被引入到石油化工行业的智能工厂建设中。数字孪生技术将物理实体空间模型与虚拟空间多维模型相互映射，其中物理空间实体模型是将工厂设计、建设、运行以及维护中的三维模型、数据、文档进行系统性地规范整理，并进行有机关联的物理世界综合体；虚拟空间多维模型是指工艺单元、装置、系统的机理与数据解析模型，能够真实再现工艺装置的流程信息，包括对不同工况的研究、预测、异常工况的诊断等，实现企业的安全稳定长周期满负荷优化运行和生产的最大经济效益。石化智能工厂关键设备数字孪生体的实现过程可以分为以下几个步骤。

（1）设备相关数据收集：通过传感器、监测系统或人工采集方式等手段，收集关键设备在运行过程中所产生的各种数据信息，包括材料、结构、物理参数、装置状态等。数据包括静态数据、动态数据和环境数据等。

（2）数据预处理和建模：针对已经收集到的原始数据进行预处理操作，将其转换成适合于数学计算的格式并筛选整合。同时，利用基于机理建模的方法以及机器学习和深度学习技术等大数据手段，对所得数据进行深入分析，并建立承载机理与大数据融合模型的数字孪生体。

（3）精细化的模型优化：在建立完成模型后，需要根据实验模拟结果及客户需求来进行进一步模型修正，以保证模型与真实设备具有更好的匹配度和精细化仿真效果。

（4）数字孪生平台开发：搭建数字孪生平台，将前述建立好的数字孪生模型应用于该平台上，并建立可视化交互界面，使用户能够有效地浏览和操作数字孪生体，获取所需信息并作出决策。

（5）数字孪生体应用：将数字孪生体运用在智能工厂的设计、建造、生产和维护整个生命周期，实现精准控制和智能化管理。

评价石化智能工厂关键设备数字孪生体主要有以下4个指标，即规模性、互操作性、可扩展性和保真性[8]。

（1）规模性：数字孪生体在规模性方面具有显著特征，不仅能够提供不同规模的洞察力，而且还能尽可能准确地映射物理孪生体的细微之处。在石化行业中，通常需要建立大量设备、工艺流程和原材料等的模型，以便准确表示和预测生产过程。为此，数字孪生体必须考虑应对各种规模的实体，从单个机器到多个工厂，都应该被纳入计算范围内，以满足行业的多元化需求。

（2）互操作性：数字孪生体的互操作性是其在石化行业中的一个显著特征，它使不同数字模型之间能够转换、合并和建立等效的“表达”方式。在石化行业中，需要将来自各种不同源的数据进行整合和传输。例如，从现场传感器获得的数据可能与设计和制造系统（CAD/CAM）的数据不同。因此，在这些不同的数据来源之间建立等效的“表达”方式非常关键，以确保各种各样的数据来源可以有效地整合在一起，并形成一个真正的数字孪生体。数字孪生体的互操作性提供了石化行业进行全面优化和准确预测的可能性，从而实现生产效率的最大化和产品质量的最优化。

（3）可扩展性：数字孪生体的可扩展性是在石化行业中极为重要的特征之一。随着新技术、设备和流程的不断出现，数字孪生体需要具备权衡集成、添加或替换局部数字模型的能力，以满足不断变化的需求。可扩展性是数字孪生体能够适应这些变化而不失去精度和准确性的关键因素。对于石化行业内的关键设备来说，数字孪生体必须以可维护性高、可重用性强且灵活可塑的方式来实现，以确保其在未来能够满足不断变化的需求。数字孪生体的可扩展性能够帮助石化企业有效地获取并利用关键数据，从而优化和改进生产过程，提高生产效率和产品质量。

（4）保真性：在数字孪生体的实现中，尽可能接近物理实体非常重要，以提供更准确的洞察力和增强的预测功能。为了创建一个尽可能精确的数字模型，需要整合和校对来自各种数据源的传感器数据以及其他相关数据。这个数字模型必须能够代表石化工厂、装置、管道、储罐等设备的行为，包括机械运动、化学过程、温度、压力变化等。因此，数字孪生体保真性是石化行业中至关重要的特征之一，这可以帮助制造商更快速和有效地进行产品设计、验证和优化，提高周转周期和器材效率。一个保真度高的数字孪生体将会使得实际的操作更加准确和效率，从而降低生产成本并提高生产效益。

总之，石化关键设备数字孪生体的实现过程主要包括收集数据、建立模型、优化模型、搭建平台、应用数字孪生体等多个步骤，保证数字孪生体满足规模性、互操作性、可扩展性和保真性的评价指标。这项技术在提高设备效率、降低维护成本以及改善用户体验和生产效率等方面，有着非常重要的应用价值和作用。下面将从智能工厂的设计、建造、生产和维护介绍数字孪生技术在石油化工行业的应用现状。

1.1 设计阶段

石化智能工厂建设的起始阶段是设计阶段，该阶段利用信息化手段构建工艺设备的三维模型，并通过建立和验证过程的机理和数据模型，对生产设备与工艺进行模拟仿真。因此，设计过程与数字孪生有着紧密的联系。使用数字孪生技术，可以实现数字化交付成果的三维展示，从而对生产情况进行全面、准确的监控和报警。具体而言，石化工厂包含了众多管道、储油库和装置设备等构件。利用数字孪生技术，这些构件可以在三维平台上得到复现，从而实现由点到线再到面再到三维立体的抽象展示。这一过程，能够极大地提升数字化交付成果的可视化效果，进而加强对生产情况的监测、管理和预警[9]。李柏松等[10]介绍了数字孪生技术在油气管道设计中的应用。他们基于数字孪生技术的高保真动态三维模型，关联了材料属性、感知系统、有限元模型等相关属性模型的数字孪生体，在设计阶段即可识别设计缺陷，在施工建造之前，进行设计层面的设计和优化，提升管道的本质安全性。此外，数字孪生体还可以持续累积管道设计和建设的相关知识，帮助设计人员不断实现重用和改进，实现知识复用。赵国深等[11]从管道线路、站场和建筑三个方面分析了利用数字孪生技术进行油气管道的协同设计方法。他们在交叉专业设计数据完成后，对包括工艺、控制、环境、影响施工等方面在内的设计结果进行集成验证，通过迭代优化实现管道设计。因此，数字孪生技术在石化智能工厂建设的设计阶段具有重要的应用价值。

1.2 建造阶段

石化智能工厂的建造阶段是将设计结果付诸实践的过程，数字孪生技术在其中起到了重要的作用。通过模拟仿真，数字孪生技术可以及时反馈建造过程潜在问题，为安全和高效地完成设备和厂区的建设奠定了重要基础。在智慧管网的管道建设施工阶段，数字孪生技术继承了设计阶段的数字化成果，并通过数据更新不断完善施工过程的虚拟管理，指导施工过程。管道施工完成后，数字孪生技术还可以优化虚拟管道模型，为后续管道的运行维护提供数据基础[12]。在中俄东线管道的工程建设过程中，数字孪生技术同步构建了管道的数字孪生体，通过数字化设计云平台、智能工地、PCM 系统、数据回流等完成管道数字孪生体的构建[13]。这些研究成果为智能工厂和智慧管网的建设提供了重要的技术支持。

1.3 生产阶段

数字孪生技术在石化智能工厂生产阶段中发挥着重要作用，可以提升生产过程监测、优化生产过程参数、减少碳排放与提升企业效益。中缅油气管道是中国首条经过数字化恢复构建数字孪生体的在役山地管道，数字孪生体可以实现管道可视化运行、设备拆解培训、指导维检修作业及应急抢险作业等，为实现管网智慧化运营奠定了基础[14]。美国Texaco公司建成了世界上第一个油气工业专用的虚拟现实（VR）中心，利用VR系统创建实时的“海底作业环境”，通过可遥控远程作业车实现了远程作业[15]。王子宗等[16]针对170 万吨/年甲醇制丙烯（MTP）实际装置进行的研究工作，通过对全流程模拟计算数据的对比分析，对MTP中的分离流程进行了详细的研究和优化，采用所优化的分离流程后，产品气压缩机和丙烯压缩机的双机功率为19.8MW，相较于之前的方案显著减少了能源消耗和生产成本。叶磊等[17]构造了前纺丝车间的数字孪生四层架构，实现了前纺丝车间的智能排产、丝饼质量的分析管理、化纤车间的能耗优化以及员工的集中培训等功能。陈晓红等[18]提出了基于数字孪生技术的碳中和主要路径。该方法首先以石化工厂二维或三维的可视化碳地图模型为基础，构建排放驱动因素追踪、减排动态模拟推演、能耗告警检测分析等功能。通过建立这些功能，可以实现清晰的碳排放监测、管控、规划和策略实施路径。数字孪生技术实现企业的碳排放精准监测和计量，为碳减排与碳中和精准规划实施提供重要支撑。这些研究成果为智能工厂生产阶段的数字化转型提供了重要的技术支持。

1.4 维护阶段

数字孪生技术在石化设备的停工、检修和事故应急等过程中发挥着至关重要的作用。该技术可以优化停工周期、提升检修质量和模拟事故应急，从而有效提升企业效益、保障生产安全。中海油集团构建了基于数字孪生技术的半潜式石油钻井平台系统，实现了钻井平台安全智能诊断、关键设备状态智能预测预警以及平台安全可视化预控等智能服务，为平台安全有效运行提供保障[19]。王文明等[20]提出了一种基于海洋连续油管修井的数字孪生框架，通过构建多模型融合虚拟实体，实现对修井过程的虚实交互，从而提高海洋油气修井的安全管理和智能决策水平。王金江等[21]基于陕京管线某压气站场，研发了压气站场设备设施的数字孪生可视化风险智能决策系统，整合多源异构数据，提高压气站场的安全管理和信息化水平，有助于推动压气站场的智慧化建设。美国哈里伯顿公司利用“数字孪生体”技术改进BHA 钻具，通过模拟选择现场使用的各种钻具组件，并进行BHA 关键组件的使用寿命与损坏程度预测与评估，最终保障井底钻井BHA 组件的使用效率和寿命，减少或降低因井下钻具损坏而造成的钻井“非生产时间”，降低钻井成本[22]。黄珊等[23]针对管道腐蚀速率模型，阐述了基于腐蚀大数据的管道数字孪生技术的适用性，从影响因素、机理模型、分析模型入手，为数字孪生技术在管道腐蚀管理中的应用提供了理论支持。娄海川等[24]研发的智能安全保障实时优化方法及系统，利用数字孪生和大数据分析方法创新融合应用到石化装置生产异常工况预警预测的工业场景中。该系统的特点在于其双重异常智能预警预测模块，将工艺机理建模与大数据分析相结合，对生产过程中的异常情况进行监测和预测，并通过数字孪生技术为操作人员提供可解释性和有效性的报警提示。

综上所述，数字孪生技术在石化智能工厂建设的不同阶段中得到了广泛的应用。在设计阶段，数字孪生技术可以通过构建高保真动态三维模型，识别设计缺陷并进行设计优化，提升管道的本质安全性。在建造阶段，数字孪生技术可以通过模拟仿真及时反馈建造过程潜在问题，指导施工过程，并为后续管道的运行维护提供数据基础。在生产阶段，数字孪生技术可以提升生产过程监测、优化生产过程参数、减少碳排放与提升企业效益。在维护阶段，数字孪生技术可以优化停工周期、提升检修质量和模拟事故应急，从而有效提升企业效益、保障生产安全。这些研究成果为智能工厂和智慧管网的建设提供了重要的技术支持，同时也为数字孪生技术在石化领域的应用提供了理论支持。

2 智能工厂全生命周期数字孪生服务平台

中国石油化工集团公司（简称中国石化）在智能工厂建设中提出了智能工厂演进五阶段，其中3.0 的 目 标 是 实 现 互 联 智 能 （connected intelligence），涵盖四方面的内容：基于物联感知，实现人机料法环全要素感知和全价值链连接；基于工业互联网平台，形成虚实融合、数据驱动的工厂级数字孪生系统；机器学习+机理模型、机器人等在关键装置得到深化应用；实现全业务环节的上下集成和全局优化[25-26]。

基于数字孪生技术在石化行业的应用现状，并深度解析中国石化智能工厂3.0 的目标与内涵，秉承“成套技术成果软件化、工程建设交付数字化、石化工厂运营智能化”融合创新的数字孪生智能工厂的构建思路[27-28]，本文设计了“石化智能工厂全生命周期数字孪生服务平台”，图1 给出了平台的架构图。该平台以工业互联网平台为支撑，以石化企业复杂的工艺与装置为核心，可以提供石化智能工厂的数字化交付、智能建设服务、运行仿真以及智能维护等服务，涵盖了石化智能工厂的全生命周期，形成了虚实映射的“数据＋平台+应用”的新型智能制造模式。

图1 石化智能工厂全生命周期数字孪生服务平台架构图

基于石化智能工厂全生命周期数字孪生服务平台架构，规划了基于数字孪生的智能工厂生产调度可视仿真、基于增强现实的智能工厂设备智能巡检和基于虚拟现实的智能工厂沉浸式培训与安全演习三个应用场景。下面对这三个场景的技术方案进行具体介绍。

2.1 基于数字孪生的智能工厂生产调度可视仿真

基于数字孪生技术，智能工厂生产调度可视仿真的技术路线包括三个步骤。首先，以工业互联网平台为基础，构建智能工厂数字孪生数据平台。其次，以智能工厂流程复杂的工艺与装置为核心，对建设期与生产运行期的数据进行恢复，对工艺与装备进行三维建模，构建智能工厂流程的数字孪生模型。最后，基于数字孪生模型，集成先进的生产调度优化技术与算法，实现智能工厂的生产调度可视仿真，为实现工厂智慧化运营奠定了基础。数字孪生技术的应用，将为智能工厂带来更高效、更安全、更经济的运营模式。

2.2 基于增强现实的智能工厂设备智能巡检

增强现实技术（AR）是一种将虚拟信息与真实世界融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段。通过将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，实现对真实世界的“增强”。增强现实具有真实与虚拟的结合、实时交互等特性。基于增强现实的智能工厂生产设备智能巡检的架构与功能包括两个方面。首先，实时监控智能工厂整个生产流程，集成人工智能与数据解析技术，自动分析生产过程的安全与质量参数，及时发现生产过程中的安全隐患与操作失误，减少生产过程中检错和返工消耗的时间，保障生产质量。其次，通过生成可视化维修指令来指导现场作业，根据工艺流程规范规划的设备单元、维修顺序、维修方法和维修指令，按步骤引导整个维修过程，实现精准化的设备维修维护，降低维修难度，提升维修维护操作效率。这些功能可以帮助企业实现智能化生产，提高生产效率和质量，同时减少人为失误和维修时间，提高生产安全性。增强现实技术的应用，将为智能工厂生产设备的巡检和维修维护带来更高效、更安全、更经济的解决方案。

2.3 基于虚拟现实的智能工厂沉浸式培训与安全演习

虚拟现实技术（VR）是利用计算机科学和行为界面，在虚拟世界中模拟3D 实体之间实时交互的行为。这种技术具有沉浸性、交互性和想象性的特点，可以让用户以一种伪自然的方式沉浸于虚拟世界中。近年来，随着人工智能技术的发展和虚拟现实头戴式设备（HMD）成本的降低，VR技术为智能工厂的生产培训和安全演习提供了一条新的途径。基于虚拟现实的智能工厂培训系统的开发路线包括以下步骤：首先，根据UI 设计标准与技术，设计开发系统界面，包括三个主要模块和辅助功能；其次，利用三维建模软件建立工艺设备的三维模型，构建“虚拟工厂”，并基于虚拟现实技术，利用三维开发引擎，开发各生产车间培训流程中的交互场景，仿真真实的生产培训流程；接着，设计与开发智能工厂的安全培训流程以及生产过程中可能出现的各类安全事故，并设定相应的演习方案；最后，搭载虚拟现实头戴式设备，发布系统，并进行测试与优化。这种技术打破了原有培训的安全和资源限制，同时也保留了现场培训的沉浸感。基于虚拟现实的智能工厂培训系统的开发路线清晰明了，可以为智能工厂的生产培训和安全演习提供一种新的途径。

这些应用场景的技术方案都有其独特的创新点，如数字孪生技术的应用、增强现实技术的实时监控和生成可视化维修指令、虚拟现实技术的沉浸式培训和安全演习等。因此，数字孪生及其相关技术的应用将为智能工厂的生产培训和安全演习提供一种新的途径，同时也为智能工厂的生产调度和设备维护提供了更高效、更安全、更经济的解决方案。

3 数字孪生技术应用挑战与措施

数字孪生技术在石油石化领域已经取得卓有成效的成果，但其应用仍处于初级阶段，主要应用于石化智能工厂的数字化、信息化和模型化。虽然数字化和模型化技术通过对生产数据进行处理并提供可视化展示，可以实现企业优化和管理，但数字孪生技术更加注重实时性、预测性和反馈性，并与实际设备相嵌合互动，从而带来更加精准和全面的洞察力及预测能力。如要实现数字孪生技术在石化企业的广泛应用，需要持续强化数字孪生技术与物理实体的连接能力、增加数据完善数字模型的精度和可靠性，以及提高复杂工序和设备的仿真和模拟能力，从而提供更高质量的预测、诊断和故障排除服务。尽管数字孪生技术在石化企业中的应用仍处于早期阶段，但随着各种数字技术的不断成熟，数字孪生技术将极有可能成为石化行业颠覆性创新的突破点。因此，推动数字孪生技术在石油石化行业的广泛应用非常有意义，可以通过采取措施来解决数字孪生技术在智能工厂应用中的挑战。以下是推广数字孪生技术在智能工厂应用的一些措施，可以促进数字孪生技术在石油石化行业的广泛应用[29]。

3.1 石化智能工厂数字孪生标准体系的构建

数字孪生技术在石油石化领域的标准体系尚不完善，各大企业都处在摸索与应用并行的阶段，相关的行业标准体还未建立，这阻碍了数字孪生技术的应用推广。为了解决这一问题，中国石化作为石油石化行业重要的特大型企业集团，可以在如下方面开展石化智能工厂数字孪生标准体系的构建工作：①数字孪生系统标准化架构，包含感知层、数据层、网络层、模型层等；②规范化石油石化行业数字孪生标准术语，便于不同企业与用户之间的相互交流与协作；③标准化石油石化行业数字孪生数据和模型，解决了企业间数据和模型推广困难的问题。这些措施将有助于推动数字孪生技术在石油石化行业的应用推广。

3.2 石油石化背景的数字孪生人才队伍建设

数字孪生技术和石油石化行业的人才之间存在教育背景上的差异。虽然数字孪生领域的技术人才掌握了相关技能，但通常缺乏石化行业的背景知识，这导致了技术推广应用的障碍。因此，为了奠定数字孪生技术应用的重要基础，需要对具有石油石化知识背景的人才进行数字孪生相关技术培训，以加强人才储备，实现行业背景与相关技术的深度融合。

3.3 多源融合数据的采集、通信与处理技术

石化企业的工艺流程复杂，生产过程参数多变，导致采集的数据存在多源、异构、交换困难等特性。为了保障数字孪生应用的数据质量和数据交换的流畅性，需要采取以下措施：首先，加强数据采集的顶层设计，统一数据编码，推进全生命周期的数据协同；其次，建设融合5G 技术的数据采集与传输工业互联网络，保证数据传输的流畅性和准确性，并构建数字孪生网络安全保障体系，确保数据传输的安全性；最后，基于云边端计算和区块链等相关技术，加速数字孪生系统多源异构数据的处理，提升系统的应用效率。

3.4 多物理场仿真技术

多物理场仿真在石化关键设备的设计、运行和维护等环节都发挥着重要的作用。在设计中，通过建立三维模型并耦合多种物理场进行计算，多物理场仿真可以定量分析不同工艺参数和输入变量对设备的影响规律，为设备提供最优化的设计方案。在设备运行过程中，多物理场仿真可以监测设备状态及可能发生的故障，并演示出不同维修措施的结果。尤其是与数字孪生体技术相结合，操作人员能够快速检视历史数据预防性地预测设备存在的问题并采取措施。在设备维护方面，多物理场仿真可以模拟设备可能的故障情况，确定需维修或更换的部分，并帮助制定可行的维护方案，降低生产成本并最大限度地提高设备的使用寿命。通过多物理场仿真的应用，石化企业可以优化生产效率，提高产量、模拟出设备运行，同时降低生产成本、消除潜在问题，这将有助于提高企业竞争力和持续发展。

3.5 基于虚拟现实与增强现实技术的智能工厂“元宇宙”

智能工厂的数字孪生体是工业系统的数字化镜像。通过虚拟现实与增强现实技术，可以在数字孪生体的基础上创建智能工厂的“元宇宙”，实现数字孪生体向沉浸式、交互式和智能化方向的拓展。这样，智能工厂的数字孪生体可以实现虚实交互、虚实协同和人机共融的目标。

综上所述，为了推广数字孪生技术在智能工厂的应用，需要构建石化智能工厂数字孪生标准体系、加强数字孪生人才队伍建设、采用多源融合数据的采集、通信与处理技术以及基于虚拟现实与增强现实技术的智能工厂“元宇宙”。这些措施将有助于解决数字孪生技术在智能工厂应用中的挑战，推动数字孪生技术在石油石化行业的广泛应用。

4 结语

本文总结了数字孪生技术在智能制造领域的应用前景，特别是在石化行业中的应用，并介绍了石化智能工厂全生命周期数字孪生服务平台。该平台以工业互联网平台为支撑，以石化复杂的工艺与装置为核心，提供数字化交付、智能建设服务、运行仿真以及智能维护等服务，形成了虚实映射的新型智能制造模式。同时，本文规划了基于数字孪生的智能工厂生产调度可视仿真、基于增强现实的智能工厂设备智能巡检和基于虚拟现实的智能工厂沉浸式培训与安全演习三个应用场景。数字孪生及其相关技术的应用将为智能工厂的生产培训和安全演习提供一种新的途径，同时也为智能工厂的生产调度和设备维护提供了更高效、更安全、更经济的解决方案。最后，本文分析了数字孪生技术在石油石化行业的应用挑战与措施，提出了构建石化智能工厂数字孪生标准体系、加强数字孪生人才队伍建设、采用多源融合数据的采集、通信与处理技术、多物理场仿真技术以及基于虚拟现实与增强现实技术的智能工厂“元宇宙”等措施，以推动数字孪生技术在石油石化行业的广泛应用。