话题探讨 | Hybrid Twin™&Digital Twin两者间的区别与影响
发布时间：
2020-12-15
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Hybrid Twin™与Digital Twin的区别？
“数字孪生”一词指的是物理样机的数字化复制品，这些数字化复制品来自于各种传感器和监控技术收集的真实数据。它通常意味着建立一个分析数据驱动的模型(即孪生模型)来分析、更新或管理它的物理对应模型的性能。它可以使用一系列工具和先进的算法——如机器学习(ML)、决策制定，甚至人工智能(AI)技术来分析和可视化收集的大数据库。
相反，Hybrid Twin™与解决方案相关联，其中构建了一个附加的、互补的虚拟模型。这个补充模型必然是基于物理的，并且可以描述因果关系。
就其两者本身的性质而言，基于数字孪生的解决方案受到可用传感器的数量和位置以及所收集数据的质量的限制。例如，我们从WindTwin项目的准备工作中了解到，一个典型的风力发电机每个叶片可能包含6到8个应变传感器，变速箱中可能包含1到2个温度传感器等等。这种传感器提供了24/7的数据流，这对于监控目的来说确实非常有价值，并且可以用来建立、验证和改进数据衍生模型。而能源运营商们则渴望了解更多的信息。
Hybrid Twin™在WindTwin项目中的影响与作用？
WindTwin项目旨在简化风电场运营商的监控和维护程序。为了满足陆上和海上农场的需求，目标是提高风力发电机的可用性和可靠性。ESI 混合孪生解决方案将在子系统级别合并所有相关的物理信息并提供简化模型支持。通过该解决方案，运营商将能够使用WindTwin诊断性能变化，并部署基于特定条件的维护工作，而不是通过时间进行预设。这无疑将减少停机时间，检查和安保防控，以及维护成本，使操作员能够在部署前对维护升级进行实际测试，有助于更好地控制风力发电机设置，从而优化性能和能源输出。
截至2016年底，全球风力发电机的总数已经略少于25万台，运营和维护的市场规模估计为100亿美元，预计到2022年将有可能翻倍增长。在正常运行情况下，每年的维护费用约为资本投资的5%，但有时也高达10%，因此有效使用Hybrid Twin™将会产生潜在的有利经济影响。此外，消除故障、降低维护成本、优化性能等问题也是重型机械、航空航天、国防和海洋领域共同要面对的问题。
