摘要：数字化转型浪潮席卷化工行业，数字化孪生技术凭借构建虚实映射模型的特性，成为化工设备全生命周期管理革新的关键。本文系统阐述该技术概念与发展现状，深入剖析其在化工设备设计、采购、安装调试、运行维护及报废回收各阶段的应用场景、技术实现路径与显著效益，结合典型案例展示应用成果。同时，分析当前面临的数据安全、模型精度、人才短缺等挑战，提出针对性解决策略，并对未来与人工智能融合、全产业链应用、推动绿色化工等发展趋势展开探讨，旨在为化工企业实施数字化孪生技术提供全面参考。

关键词：数字化孪生技术；化工设备；全生命周期管理；应用实践；挑战与趋势

一、引言

化工行业作为国民经济的支柱产业，数字化孪生技术融合物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，为化工设备管理带来新契机。它通过构建与物理设备一一对应的虚拟数字模型，实现设备全生命周期数据的集成与共享，为设备管理提供实时、精准、智能的决策支持。目前，全球已有超 40% 的化工企业开始探索数字化孪生技术应用，国内中石化、中石油等大型企业也纷纷开展试点项目，该技术正成为化工行业数字化转型的核心驱动力 ，深入研究其应用对行业发展具有重要的现实意义。

二、数字化孪生技术概述

数字化孪生技术以物理设备为原型，借助传感器、通信网络、建模软件等工具，在虚拟空间创建高度逼真的数字镜像。其核心架构包含数据采集层、网络传输层、数据处理层、模型构建层和应用服务层 。数据采集层通过温度、压力、振动等各类传感器，实时采集设备运行数据；网络传输层依托 5G、工业以太网等技术，将数据快速、稳定传输至云端；数据处理层运用大数据分析技术，对海量数据进行清洗、整合与挖掘；模型构建层采用多物理场耦合建模、机器学习算法等，构建动态数字模型；应用服务层则为用户提供设备监测、故障诊断、性能优化等可视化应用界面 。通过各层级协同运作，实现物理设备与数字模型的双向交互，使数字模型能够实时反映设备状态，预测设备行为，为全生命周期管理提供支撑。

在应用领域，航空航天领域，波音公司利用数字化孪生技术将飞机零部件设计周期缩短 30%，故障率降低 25%；汽车制造领域，西门子通过数字化孪生实现生产线柔性化改造，生产效率提升 20% 。化工行业中，虽然数字化孪生应用起步较晚，但发展迅速。如巴斯夫在其德国路德维希港基地部署数字化孪生系统，实现关键设备故障预警准确率提升至 90%；陶氏化学利用数字化孪生优化反应釜运行参数，产品质量稳定性提高 15% 。然而，整体上化工行业数字化孪生应用仍存在数据孤岛现象严重、模型通用性差、投资回报率（ROI）评估体系不完善等问题，制约技术大规模推广。

三、化工设备全生命周期管理中的数字化孪生技术应用

在化工设备设计初期，数字化孪生技术助力实现从二维图纸到三维虚拟原型的跨越。设计人员运用参数化建模软件，如 SolidWorks、CATIA 等，构建设备三维模型，并赋予材料属性、力学参数等信息 。通过集成计算流体力学（CFD）、有限元分析（FEA）等仿真工具，对设备在不同工况下的性能进行模拟。以乙烯裂解炉设计为例，借助数字化孪生模型，可模拟裂解过程中炉管内的温度场、流场分布，优化炉管排列方式和燃烧器布局，使乙烯收率提高 3 - 5% 。

此外，基于历史设计数据和行业标准构建的设计知识库，可与数字化孪生模型深度融合。当设计人员进行选型或参数调整时，系统自动匹配相似案例，提供设计建议。在离心泵设计中，系统可根据流量、扬程需求，推荐最优的叶轮直径、叶片数量等参数组合，减少设计试错成本。同时，通过虚拟现实（VR）技术，设计团队可沉浸式体验设备设计方案，提前发现空间布局、人机工程等方面的问题，进一步优化设计质量。

化工设备采购环节涉及众多供应商和复杂的技术参数对比。数字化孪生技术为采购决策提供可视化、数据化的评估手段。供应商可提供设备的数字化孪生模型，包含设备结构、性能曲线、维护手册等信息 。采购人员利用虚拟仿真平台，模拟设备在企业实际工况下的运行表现，评估其能耗、可靠性等指标。在采购大型压缩机时，通过输入企业特定的气体介质成分、压力流量要求，对比不同供应商压缩机模型的运行效率和维护成本，选择最优方案。

引入区块链技术与数字化孪生结合，可实现设备采购全流程数据的可信存证。从供应商资质审核、合同签订到设备验收，所有环节数据上链，确保信息不可篡改。同时，基于大数据分析的供应商评价体系，可整合历史采购数据、市场口碑、质量抽检结果等信息，对供应商进行动态信用评分，降低采购风险。化工企业通过数字化孪生采购系统，将设备采购周期缩短 20%，采购成本降低 12% 。

设备安装过程中，数字化孪生技术实现施工过程的精准管控。利用增强现实（AR）技术，施工人员通过智能终端扫描设备，即可获取三维安装指引，直观显示安装步骤、关键参数和注意事项 。在管道安装中，AR 系统可实时显示管道走向、坡度要求，辅助施工人员快速定位安装误差。同时，部署在设备上的传感器实时采集安装数据，如螺栓预紧力、设备垂直度等，并同步至数字化孪生模型。一旦数据偏离标准范围，系统自动报警并生成调整方案。

调试阶段，数字化孪生模型可模拟设备启动、负载变化等过程，提前验证控制逻辑和工艺流程。以化工装置开车调试为例，通过虚拟仿真，可发现仪表控制回路的响应延迟问题，优化 PID 参数设置 。炼化企业在新建常减压装置调试中，运用数字化孪生技术将调试时间从 45 天缩短至 28 天，减少因调试不当导致的设备损伤风险。

运行维护是数字化孪生技术应用的核心场景。实时监测系统通过边缘计算设备对传感器数据进行预处理，快速识别异常信号。如在反应釜运行中，当温度、压力变化速率超过阈值时，系统立即触发预警 。结合机器学习算法，建立设备故障预测模型，如基于长短期记忆网络（LSTM）的轴承剩余寿命预测模型，可提前 7 - 10 天预测轴承故障，准确率达 85% 以上 。

智能维护决策系统依据设备健康状态和生产计划，制定个性化维护策略。对于关键设备，采用预测性维护，结合数字孪生模型模拟维护操作，评估维护效果；对于非关键设备，实施基于状态的预防性维护，降低维护成本。石化企业应用数字化孪生运维系统后，设备非计划停机时间减少 40%，维护成本降低 25% 。此外，通过数字孪生与数字主线技术结合，实现设备全生命周期数据的贯通，为设备性能优化提供完整数据链。

五、应用挑战与对策

化工设备数据包含工艺参数、配方等核心商业秘密，面临黑客攻击、数据泄露等风险。对策上，采用国密算法对数据加密，建立零信任网络架构，严格控制数据访问权限 。引入联邦学习技术，在保障数据隐私的前提下实现跨企业数据协同分析。

复杂工况下，模型难以精准反映设备实际状态。需采用多源数据融合技术，结合机理模型与数据驱动模型，提高模型适应性。利用边缘计算降低数据传输延迟，实现模型实时更新 。

数字化孪生技术应用需要既懂化工工艺又熟悉信息技术的复合型人才。企业可与高校、职业院校合作开展定制化人才培养，建立内部培训体系，同时引进外部专家团队，提升企业技术能力。

七、结论

数字化孪生技术为化工设备全生命周期管理带来革命性变革，在提升设备可靠性、降低成本、优化生产等方面成效显著。尽管面临数据安全、技术瓶颈、人才短缺等挑战，但随着技术创新和行业实践深入，其应用前景广阔。化工企业应积极布局数字化孪生技术，加快数字化转型，提升核心竞争力，推动行业高质量发展。