王华，魏岩

昆仑数智科技有限责任公司

0 引言

广义的数字化是指将物理世界重构为数字世界的全过程，目的是利用数字技术改变产品性能、运营模式、服务模式和商业模式，创造增加收入和价值的新机会。数字孪生概念萌发于2002年底，美国密歇根大学迈克尔·格里夫（Michael Grieves）教授在关于产品生命周期管理（PLM）的演讲中提出了“PLM的概念化理想”（Conceptual Ideal for PLM），其含义是物理产品的虚拟数字化表达，包括实体空间、虚拟空间及二者间的连接3个部分［1］。2005年格里夫将这个概念模型命名为镜像空间模型（Mirrored Spaces Model），2006年改名为信息镜像模型（Information Mirroring Model）。2012年美国国家航空航天局（NASA）给出了数字孪生的定义［2］。如今数字孪生已成为新一代信息技术中重要一员，受到广泛重视，初步形成数字孪生技术体系和应用方向［3-5］。为深化新一代信息技术与制造业融合发展、打造数字经济新优势，提升企业创新能力，大型国有企业纷纷规划和实施数字化转型方案，构建数字孪生成为企业数字化转型的一项重要举措［6-7］。

三维数字化工厂是数字孪生在炼油化工行业的习惯称谓。本文将分析三维数字化工厂建设方式，研究数字化交付模式下炼油化工厂建设数字孪生体的流程，设计三维数字化工厂数字化接收与应用平台总体技术架构及主要功能。

1 三维数字化工厂及数字化交付

1.1 三维数字化工厂定义与演进

三维数字化工厂由工程项目建设阶段产生的数字化静态信息、运维阶段产生的数字化动态信息和基于工厂对象的关联关系构成，并通过三维可视化和虚拟仿真技术对工厂进行数字化模拟和全生命周期的数字化管理。三维数字化工厂是智能工厂建设的重要内容之一，其本质是以工厂全生命周期的相关数据为基础，运用地理空间信息技术、三维图形技术、物联网技术等，对工厂整体或局部进行数字化仿真建模，关联集成静态数据和动态数据，形成物理工厂的数字孪生体。在三维数字化工厂中，用户可以进行工厂漫游、实时监控、培训演练、协同管理，提高工厂的可视化水平和运营管理能力。

三维数字化工厂的建设是一个渐进过程，由外形到本体，由静态到动态，由形似到神似，逐步提升虚实交互能力，其演进过程可以分为4个阶段。

几何模型：建立物理工厂的三维几何模型，对设备、系统等物理实体形状结构等进行图形化建模，达到形似。

信息关联：将属性信息、文档等与物理对象进行关联，对物理实体的特征、属性、关联关系及空间位置等进行描述，实现静态仿真。

数据融合：将工厂实际生产数据、设备运行数据等与工厂模型进行集成，在数字化模型中实时反映物理实体的状态，实现二者的神似。

智能应用：将工业知识加载到数字化模型，即把工业机理模型和数据分析模型映射到相应的生产装置、设备等物理对象，对物理实体进行诊断和预测，实现设备健康预测、生产优化等智能应用。

1.2 三维数字化工厂建模方式

三维数字化工厂建设和应用已有十多年历史，其建设方式由前期基于数字化重建的逆向建模为主向基于数字化交付的正向建模过渡，目前基于数字化交付的正向建模正成为主流。

1.2.1 基于数字化重建的逆向建模实施流程

对于大多数已建成并处于运营期的工厂，通过对设计资料进行激光扫描等方式实现逆向建模，初步建设三维数字化工厂。逆向建模是通过对已建装置、设备、设施等进行数字化重建，即利用设计图纸资料作为模型属性的基础资料，利用三维激光扫描点云数据作为模型构建主要数据源，用三维数字化测量设备测量出实际装置的三维坐标点，并根据这些坐标点通过三维设计软件，重新建立工厂物理对象及相关配套设施的三维模型，包括设备、管道、房屋和构筑物、电气、仪表等。基本模型建成后，对三维模型外形和属性信息进行全面校验，通过校验的模型进行发布，完成建模过程并投入应用［8-9］（见图1）。

1.2.2 基于数字化交付的正向建模实施流程

数字化交付是对工程从建设至移交阶段产生的静态信息进行数字化创建的工作过程，涵盖信息交付策略制定、信息交付基础制定、信息交付方案制定、信息整合与校验、信息移交和信息验收［10］。基于数字化交付的正向建模过程分为数字化交付、数字化接收、数字化应用等3个阶段，每个阶段都有相应的软件平台对数据进行管理（见图2）。数字化交付或数字化接收平台之间通过数据集成实现数据在线传递，数字化接收与数字化应用平台之间通过共享数据库实现数据共享。大型工厂如炼油厂的建设一般都有多家设计院、工程公司共同承担设计。因此在进行数字化交付前，首先由总体设计单位编制数字化交付统一规定，统一规定包括遵循的国家或行业标准规范，以及本工程具体的交付要求，如工厂对象分类及属性定义、集成设计和数字化交付规定等，各设计单位必须遵守这些规定，以规范数字化交付内容和质量［11］。

图2 基于数字化交付的正向建模实施流程图

1.2.2.1 数字化交付

数字化交付范围涵盖工程项目建设全过程数字信息，即项目设计、采购、施工、试车等各阶段产生的模型、资料文档、工厂对象属性等信息，以及工厂对象与资料文档的关联关系。数字化交付物以工厂对象为核心，按照相关标准规范和规定进行收集、组织，包括三维模型、智能P&ID、工厂对象属性及工厂对象关联性文档等。负责数字化交付的总体设计单位要建立数字化交付平台，将各装置单位提交的交付物首先在数字化交付平台上加载、校验，检验其数据文件的完整性、信息的可编辑性、关联性等，通过质量检查后在平台上将数据整合打包，以数据包形式交给业主方（或建设单位）。

1.2.2.2 数字化接收

业主方（建设单位）接收到总体设计单位提交的数据包文件后，将这些数据包文件加载到数字化接收平台。数字化接收平台对交付的数据包文件进行读取、解析。数据、文件、模型及其相互之间的关联关系、工厂分解结构、二三维导航、逻辑拓扑联系等内容应能无损解析，完整接收。对于校验合格的数据包文件可以发布到三维数字化工厂应用平台，形成三维数字化工厂的静态信息模型。

1.2.2.3 数字化应用

对数字化交付建立的三维数字化工厂模型进行应用开发，实现数字化工厂的三维可视化应用。具体应用包括：项目竣工时对工程项目设计、建设阶段产生的工厂模型和信息浏览查看；将实际运行数据与三维工厂对象关联，在运营阶段可以形象展示物理对象状态，进行专业化管理应用；在工厂维检修时支持装置维修工程量计算、有限空间吊装仿真模拟等。应用功能的开发是一个持续不断扩展、不断深入、不断提升的过程。

1.3 炼油化工建设工程数字化交付现状

炼油化工建设工程项目分两个阶段进行工程数字化交付。一是施工图设计阶段，将数据、文档、三维模型施工图设计成果进行数据测试和质量审核，通过后进行信息移交。二是竣工图阶段，完成项目数字化整体交付，交付内容为与工程建设结果相一致的数据、文档、三维模型等。

近几年建设的中国石油化工股份有限公司的中科炼化、镇海炼化渣油加氢装置及中国石油天然气集团有限公司的榆林乙烷制乙烯、广东石化等新建炼化工程项目，在工程建设初期就确立了数字化交付的目标和内容，在三维数字化工厂正向建模方面进行了实践探索［12-13］。中科炼化通过全面的数字化交付，实现了虚拟可视化工厂与实体工厂的动态联动，将来自工程公司、施工单位和设备制造商不同阶段交付的各类工程数据、工程文档、三维模型等汇集，形成静态的数据成果库。基于这些成果搭建4D管道、三维、设备主数据等应用，指导工程建设期的管道焊接进度、质量管控和材料管理等业务，提高施工管理效率。

作为近年来兴起的工程数据资料交付新模式，数字化交付仍处于探索发展阶段，虽然取得了初步实践成果和经验，但也存在着交付数据深度和完整性、交付阶段进度、交付质量控制等方面问题，需要建设方与承包商持续磨合［14］。另外，成熟的数字化接收系统比较少，面对不同设计软件生成的多源数据，一些系统软件在识别处理不同数据格式的数据包并能无损解析方面还存在不足，制约数字化交付成果高保真接收和顺利转换应用。此外，三维数字化工厂模型的应用是广泛的，随着应用的深入，新需求会不断提出，要求平台能够提供可扩展性工具。

2 数字化接收与应用平台设计

2.1 总体技术架构设计

基于数字化交付的正向建模实施流程，以数字化接收为起点，设计融数字化接收与数字化应用于一体的集成的信息系统架构，满足数字化交付成果高保真接收与应用需求。系统总体技术架构由基础层、数据层、服务层、应用层构成（见图3）。系统采用基于云原生的微服务架构开发，以云计算平台为底座，统一提供基础软硬件资源。

图3 炼化企业数字化接收及应用平台总体架构

2.2 主要功能介绍

2.2.1 应用层

应用层包括数字化接收和数字化应用两大功能模块，包含三维数字化工厂的通用功能和专业化应用功能。

2.2.1.1 数字化接收

（1）数据导入与解析

利用多种数据处理工具，将不同来源、不同格式、不同类型的数据进行无损解析并转换成统一的数据格式。要求解析的图形、属性、拓扑连接关系与原文件一致，工程属性、空间位置关系、几何尺寸完整无损的呈现，模型层级结构与资产目录树一一对应。解析完成后将数据转换成统一的数据格式，存入数据库中。

（2）数据校验

利用设定的质量校验规则对数据进行校验，保障数据的规范性、完整性、一致性。数据校验内容包括工厂对象属性合规性、一致性校验，工厂对象属性位号唯一性校验，文档完整性校验，并生成校验报告。工厂对象属性一致性校验，就是对不同数据包中相同工厂对象的属性信息进行一致性校验。

（3）交付模型审查及发布

系统提供三维交付模型审查工具，如测量、模型变色、截图、模型抽离、模型剖切、模型隐藏、添加标签、浏览对应的文档信息等功能。校验合格的三维数字化工厂中的项目、子项目以及装置，将模型、数据、文档等发布到应用系统中，供用户使用。

2.2.1.2 数字化应用

（1）综合应用

以全厂三维数字化模型为基础，大场景展示全厂概貌和装置的构成、设备位置、关键监控点、主要指标等。如利用三维数字化模型实时展示工厂的生产装置关键位号运行数据、重要设备关键参数值、环保监测点数据、关键位置视频监控信息等，形象直观的工厂运行状态。

（2）专业应用

以三维数字化工厂模型为基础开展专业化应用，包括生产管理、设备管理、安环管理、检维修管理、培训等。

生产管理应用包括：①智能 P&ID管理，通过导航树按企业或工厂组织机构管理 P&ID图，在P&ID图上可进行对象信息查看、元件检索、跳转到三维等操作，满足企业或工厂装置数字化图纸集中查阅，辅助完成工艺方案编制。②智能盲板，基于智能 P&ID生成盲板图，自动获取介质、温度、压力等信息，形成盲板表和盲板台账，提高盲板方案编制效率和准确率。③生产辅助，通过三维模型及模型之间的拓扑连接关系，展示管线的流向；查看三维场景中管廊的切面图，并可查看管线的属性信息。

设备管理应用包括：①设备信息查看，可查看设备属性信息及关联文档，根据业务需求定制各类台账模板。②地下管网管理，在三维模型上实现地下各类管线和电缆的相关资料信息查看、接头记录维护、动土作业模拟、动土记录维护等功能，支持电缆的日常管理和故障排查工作。③腐蚀监控展示，通过与企业已有腐蚀监测系统集成，在三维场景中展示腐蚀监测数据及腐蚀回路，支撑腐蚀管理业务。

安环管理应用包括：①安全环保信息展示，对环境监测点、火灾报警点、周界报警点、气体报警点等在三维场景中标出其空间位置，直观展示监测参数数据及报警信息。②消防指挥模拟，可以编制模拟脚本添加火灾危险源、选择添加不同类型的救援力量，规划救援路线等形成模拟方案，在三维工厂模型中进行消防指挥模拟。

检维修管理应用包括：①物料统计，根据管线的组成和拓扑链接关系，自动对管线的物料进行统计，用以辅助完成检修计划中的物料统计工作。②防腐保温量算，通过设备的几何外形和属性信息，可自动统计出选择的管线、设备的防腐面积以及保温面积、保温体积。③空间线段量算，在三维浏览场景中对任意空间的单线段和多线段进行测量。④三维寻阀，可快速找到泄漏点同一管道上下游所有阀门，为操作人员快速关阀及下一步事故处理提供支撑。

培训应用包括：包括工艺仿真培训、设备原理培训、检维修培训等，通过三维数字化模型与其他方式相结合的方式，快速提高员工对相关专业知识的认知理解，提高学习效率。

2.2.2 服务层

模型服务提供三维模型基础管理功能和通用软件工具。其中模型服务提供三维数字模型基础功能服务，主要包括模型漫游、目录树浏览、地面透明、模型渲染、空间量算、模型剖切、场景管理、文件挂接、模型颜色设置等。平台服务提供三维模型应用的开发工具和公共服务组件，主要包括开发框架、搜索引擎、身份认证、接口服务、报表引擎、权限管理、交互组件、主数据服务、日志服务等。

2.2.3 数据层

在数据层建立数据库管理系统，对模型数据、文档数据、运行数据进行分类存储、管理和应用。模型数据库存储行业各种主流的三维设计软件的数字化交付成果，主流数据类型包括 EDHS（工程数据移交系统）数据包、PDMS（工厂设计管理系统）数据、PDS（产品排料系统）数据及SP&PID数据等。文档数据库存储设计、采购、施工、试运行、检维修等阶段产生的各类文档资料。运行数据库存储三维数化工厂集成的各类运行数据，如设备数据、生产数据、环境监测数据、腐蚀数据、化验分析数据等。

2.2.4 基础层

基础层以云服务方式提供计算、网络、存储等硬件资源。因模型数据文件大，对计算资源要求高，除了常规配置应用服务器、数据库服务器外，还需要配置具有专用内存和较多内核的图形处理单元（GPU）的渲染服务器，执行渲染图形所需的浮点运算。三维模型加载可以采用云渲染技术，所有的三维模型渲染由云渲染服务器来完成，用户客户端电脑无需特殊配置。

3 数字化接收与应用

上述设计的数字化接收与应用软件平台已经完成开发，并在某炼化一体化大型企业工程建设项目中初步应用。目前，通过平台已接收了数十套装置的数字化交付、施工、质量检查和基本应用。平台可以对主流的三维设计软件交付的数据包进行无损解析并转换成统一的数据格式，解析后的对象属性、P&ID数据、拓扑连接关系等数据原文件一致，工程属性、空间位置关系、几何尺寸完整无损的呈现，模型层级结构与资产目录树一一对应。平台部分功能已初步应用，如利用管道抽取功能对全厂不同介质管道进行抽取、检查，技术人员和管理人员通过数字化模型审查其完整性和连接关系，及时发现问题和缺陷，辅助工程质量管理和操作培训。

4 结束语

数字化交付实现了工程交付方式的重要跨越，虽然是近年来出现的新模式，但很快成为工程项目交付主流共识，成为未来数字化工厂建设的基础。随着数字化交付理念和方法的逐步成熟，通过数字化平台打通交付、接收、应用全过程技术路线，实现全过程网上数据流通的难题正在攻克。在数字化交付和接收过程中，要增强交付数据格式的开放性和通用性，提高数字化平台的解析能力，不断提高三维数字化工厂的保真性、实时性、可扩展性。要持续开发完善，不断深化应用，用专业数据和知识精雕细刻三维数字化工厂功能，为新一代智能工厂建设提供支撑。