摘要：本文聚焦于石油化工装置运行优化与故障预测领域，深入探讨数字孪生技术的应用。通过构建高精度数字孪生模型，结合实时数据采集与多维度分析技术，实现石油化工装置运行状态的实时监测、故障趋势预测及生产流程优化。研究结果表明，该模型可显著提升装置运行效率、降低故障发生率及维护成本，为石油化工行业智能化转型提供理论支撑与实践指导。

关键词：数字孪生；石油化工装置；运行优化；故障预测模型

一、引言

石油化工行业作为国民经济的重要支柱产业，其生产过程具有连续性强、工艺复杂、设备密集等特点。传统生产管理模式依赖人工经验与定期检修，难以应对复杂工况下的突发故障，导致非计划停机频繁发生。据统计，全球石油化工企业因设备故障造成的年经济损失超过2000 亿美元，其中因故障预测滞后导致的停机损失占比达 65% 以上。在此背景下，数字孪生技术凭借其“虚实映射、动态交互、智能决策”的核心优势，成为破解石油化工装置运行优化难题的关键技术路径。

二、数字孪生技术体系构建

2.1 高精度建模技术

数字孪生模型要求精准复现物理装置的几何结构、物理特性与运行逻辑。以深沟球轴承建模为例，需融合多领域知识：几何建模运用CAD 技术构建三维实体模型，精确标注如内圈直径 50mm 、外圈宽度15mm 等关键尺寸参数；物理建模借助 FEA 技术，以实测的弹性模量206GPa、泊松比0.3 等材料属性模拟应力分布；行为建模则引入滚动体与滚道静摩擦因数 0.1、动摩擦因数 0.05 等差异，构建逼近真实工况的虚拟实体。中科炼化乙烯装置通过多领域协同建模，集成反应釜、管道等子模型，经工况参数一致性验证（误差阈值 ⩽5% ），为后续仿真分析筑牢根基。

2.2 数据采集与传输体系

数据作为数字孪生的“血液”，构建覆盖全流程的感知网络至关重要。在传感器部署方面，于裂解炉、压缩机等关键设备安装温度（精度±0.5℃）、压力（精度 ±0.1MPa ）、振动（频率范围 0-5000Hz ）等传感器，实时采集运行参数；边缘计算环节，采用 FPGA 芯片对原始数据初步处理，像进行振动信号的频谱分析（FFT 变换）、温度数据的滑动平均滤波，减少无效数据传输；借助 5G 网络低时延（ <10ms ）、高带宽（>1Gbps）特性，实现每秒 10 万级数据点稳定传输。兰州石化常减压装置部署 300 余个智能传感器并结合边缘计算节点，达成毫秒级响应，为数字孪生模型提供高保真数据。

2.3 仿真分析与优化引擎

仿真引擎作为数字孪生的“大脑”，需具备多尺度、多物理场分析能力。工艺仿真用 AspenPlus 构建裂解炉反应动力学模型，模拟原料组成对双烯收率的影响；结构仿真借助ANSYS Workbench 分析高速旋转下压缩机叶轮的应力应变以预测寿命；多目标优化集成NSGA-II 算法优化裂解炉参数。中科炼化乙烯装置借此实现裂解炉智能控制，提升操作水平，降低分离单元能耗。

三、故障预测模型构建与验证

3.1 故障特征生成方法

传统故障诊断依赖物理实验获取数据，成本高且周期长。数字孪生技术则能通过虚拟故障注入低成本生成数据：先进行几何参数化注入，定义轴承点蚀、裂纹等典型故障类型，通过修改 CAD 模型实现故障注入；接着开展多物理场耦合仿真，在Ansys 环境中模拟故障状态下的振动、温度等信号，生成包含 5 类共 25000 个样本的数据集；还采用高斯噪声注入进行数据增强，解决虚拟数据量不足问题。实验显示，虚拟点蚀故障的频率成分与实测数据吻合度达 90% ，相位差 ⩽5^∘ °，有力验证了数字孪生模型的可靠性。

3.2 深度学习诊断模型

鉴于振动信号的一维特性，设计了轻量化 1D-CNN 网络。其网络结构含 3 个卷积层（卷积核大小分别为 32×1 、3×1、 3×1 ）与 3 个池化层，用 Dropout（丢弃率 0.5/0.3）抑制过拟合。采用“冻结 - 微调”迁移学习策略，保留预训练模型 80% 的卷积层参数，仅更新全连接层，以适应传感器噪声差异（实测噪声标准差较仿真高 15% ）。性能评估显示，在 -5dB 信噪比下，模型对 5 类故障平均识别率达 88% ，较传统 SVM 方法提升 20% ；物理空间样本量 50 时，迁移学习模型准确率 78% ，远高于随机初始化模型的 55% 。中科炼化乙烯装置应用后，电气设备故障早期预警率超 90% ，维护成本降低。

3.3 虚实融合验证体系

为构建“数字空间 - 物理空间”闭环验证机制，先进行对比分析，通过对比仿真与实测信号的时频域特征，验证虚拟数据有效性；接着开展现场测试，在实验台用东华 1A302E 振动传感器采集轴承振动信号，实测健康与故障轴承均方根值差异超 30% ，具有可分性；最后在风电设备中模拟故障，实现提前预警，降低停机损失。

四、石油化工装置运行优化实践

4.1 实时监测与异常预警

数字孪生平台借助三维可视化界面动态呈现装置运行状态。它设置动态阈值告警规则，像裂解炉炉膛温度超 1200℃、压缩机出口压力超5.0MPa 等，实现早期故障定位；构建故障现象- 原因- 处理措施的知识图谱，助力维修人员快速响应；恒力石化部署相关模型后，实现24小时监控，预警精度提升，非计划停机次数得以减少。

4.2 生产流程优化

集成 RTO（在线优化系统）与 IPC（智能过程控制系统），可实现关键参数动态调整。在裂解炉优化方面，以双烯收率为目标函数，优化炉膛温度至 850% 、稀释比至 0.5，提高收率；分离单元优化中，采用卡边操作，如将航煤冰点控制在 -47 °C ，满足需求且降低能耗；兰州石化常减压装置借此优化加热炉燃烧控制，节省分离单元和三机能耗，降低单位产品能耗。

4.3 安全风险防控

构建安全风险数字孪生模型，可实现事故场景模拟与应急预案制定。利用 FLACS 软件模拟乙烯泄漏引发的爆炸场景，评估不同泄压面积下的超压分布，以此优化安全阀设置；借助 AI 视频分析技术，识别人员未佩戴安全帽、违规操作等不安全行为并实时预警；还能在虚拟环境中模拟装置泄漏、火灾等事故，训练应急队伍，提升其快速响应能力，有效缩短应急处置时间。

五、结论与展望

本文研究表明，数字孪生技术借助构建高精度模型、集成多源数据、融合智能算法，能显著提升石油化工装置的运行效率、可靠性与安全性。中科炼化乙烯装置、兰州石化常减压装置等实践案例证实了其有效性，在故障预警准确率、生产效率提升率、成本降低率等方面均优于传统方法。

未来研究有三个重点方向：一是探索数字孪生与数字主线、区块链技术结合，实现全生命周期数据可信共享；二是研发低功耗、高实时性的边缘 AI 芯片，支持装置级本地化决策；三是构建具备自学习、自优化能力的数字孪生系统，实现从“预测维护”到“自治运行”的跨越。

数字孪生技术正深刻改变石油化工行业生产模式，它与 5G、AI、工业互联网等技术的深度融合，将推动行业朝着智能化、绿色化、服务化方向转型升级，为全球能源安全与可持续发展提供关键支撑。

参考文献

[1] 杨亮 . 数字孪生技术在化工企业数字化管网建设上的应用 [J].石化技术 ，2024，31（11）：208-210+182.

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