7 - 2019

Цифровые двойники, основанные на симуляции мультифизических процессов

Павел Брук, региональный директор ANSYS SBU по России, Скандинавии, Ближнему Востоку и Африке
Павел Брук, региональный директор ANSYS SBU по России, Скандинавии, Ближнему Востоку и Африке

Концепция цифрового двойника — виртуальной реплики физического актива, способной отслеживать его состояние, — появилась достаточно давно. Однако только в настоящее время она постепенно обретает черты реальной технологии, способной оказать глобальное влияние на рынок.

За последние несколько лет цифровые двойники стали своего рода «хайпом», и сегодня только ленивый их не обсуждает. Появилось огромное число компаний, научных и псведонаучных исследователей, представляющих миру свое понимание цифровых двойников, а также идеи и разработки в данном направлении. Тотальное непонимание исходной концепции и идеи породило множество разных формулировок, что привело к некорректному использованию цифровых двойников. Примерно 15-20 лет назад такая же участь постигла очень популярную тогда концепцию CALS. Натовский военный стандарт, решающий вопросы оптимизации процессов материально-технического обеспечения и интегрированной логистической поддержки различных родов войск, упоминали у нас чуть ли не в любом контексте — начиная с САПР и систем управления жизненным циклом изделий и заканчивая офисными приложениями — в качестве панацеи от всех проблем автоматизации. Вряд ли сегодня кто-то помнит о CALS, за исключением экспертов, непосредственно занимающихся данной задачей. С цифровыми двойниками в наше время происходит примерно то же самое...

Между тем в мире существует вполне общепринятое и четко сформулированное понятие цифровых двойников и определены области их применения. Во-первых, у цифрового двойника всегда должен быть свой реально существующий и работающий физический «родственник». На то он и двойник. Если мы создали некую цифровую модель любого уровня детализации, но ее физическое воплощение отсутствует и не эксплуатируется, то такая модель может называться как угодно, но цифровым двойником считаться не может.

Во-вторых, у каждого физического актива должен быть свой оригинальный цифровой двойник, который будет повторять все процессы, происходящие непосредственно в нем или в его окружении. То есть если у нас есть установка из 100 генераторов, то должно быть и 100 цифровых двойников, каждый из которых относится к конкретному изделию с конкретным серийным номером. Ну и, наконец, в-третьих, физический актив, имеющий цифрового двойника, должен каким-то образом передавать ему данные. Для этого у него обязательно должен быть определенный набор датчиков и сенсоров, отправляющих эти данные в среду, которая сможет их обрабатывать, анализировать и, при наличии достаточного инструментария аналитических или статистических методов, давать предиктивные заключения о состоянии актива, а также предлагать различные варианты взаимодействия с этим активом. Такая платформа называется Промышленным Интернетом Вещей (Industrial Internet of Things — IIoT).

В случае если платформа IIoT не может дать достаточной информации, что чаще всего происходит при эксплуатации сложных технических объектов и изделий, необходимо что-то гораздо более информативное. Тогда в работу вступает мультифизическая симуляция. Данные из платформы IIoT попадают в виртуальную реплику актива, которая имеет свойство симулировать все физические или физико-химические процессы, происходящие в самом активе. В этом случае открываются огромные возможности и перспективы. Теперь мы можем не только фиксировать поведение реального «родственника», но и выполнять такие операции, как, например, поиск причин проблем, реализация сценариев «что, если...», установка дополнительных виртуальных датчиков и сенсоров с целью получения дополнительных данных, и многое другое.

Теперь мы можем дать определение. Итак, цифровой двойник — это подсоединенная к платформе Промышленного Интернета Вещей виртуальная реплика реально эксплуатирующегося физического актива в форме интегрированной мультидоменной системы симуляции, которая отражает жизненный цикл и реальные условия эксплуатации этого актива. Один физический актив при этом может иметь несколько цифровых двойников, либо может существовать единственный уникальный цифровой двойник на каждый актив.

Ну и самое главное — содержание цифрового двойника всегда определяется только тем, что именно вы хотите предсказывать в отношении физического актива, иными словами — в зависимости от вашей бизнес-задачи. Если задача состоит, например, в оптимизации процессов технического обслуживания и ремонта (ТоиР) вспомогательной силовой установки (ВСУ) самолета, вам не нужен цифровой двойник всего самолета — не потому, что это невозможно, а просто потому, что это экономически нецелесообразно. А задач может быть очень много — начиная с предиктивного ТОиР, мониторинга и управления активами в режиме реального времени и заканчивая оптимизацией технологических процессов, обучением и даже, например, здравоохранением, ведь недалек тот день, когда у каждого из нас может появиться свой цифровой двойник...

Цифровой двойник в подобном понимании не смог бы появиться без ряда технологий. Самая важная из них — технология моделей пониженного порядка (ROM). Несмотря на то что сама методка понижения порядка расчетных моделей известна достаточно давно, только с появлением динамических ROM стала возможной сама концепция цифровых двойников, основанных на симуляции мультифизических процессов. ROM — это технология упрощения высокоточной динамической расчетной модели, которая сохраняет поведение и основные ее эффекты, для целей сокращения времени расчетов и/или объемов хранения данных. ROM использует продвинутые математические алгоритмы для превращения сложной модели в упрощенную, при этом почти  не теряя в точности получаемых результатов, но позволяющую проводить при этом те же сложные мультифизические расчеты в режиме реального времени или практически в режиме реального времени.

Сегодня, как уже отмечалось, тема цифровых двойников находится на повестке дня многих мировых компаний, вызывает огромный интерес и приток инвестиций. Компания Gartner, в частности, обозначила цифровые двойники под номером 4 в общем списке из 10 стратегических технологических трендов на 2019 год. Февральское исследование этой же компании отмечает, что три четверти предприятий, уже внедривших технологию Промышленного Интернета Вещей, либо уже используют цифровые двойники, либо планируют это сделать в самое ближайшее время. Мировой рынок цифровых двойников продемонстрировал в 2018 году рост в 40% и должен достичь 15 млрд долл. США к 2023 году.

Как уже отмечалось, современные технологии позволяют цифровым двойникам отражать поведение отдельных физических активов в режиме реального времени или близком к таковому, в зависимости от сложности двойника. Например, энергетическая компания может создать цифровой двойник каждой отдельной турбины на гидроэлектростанции или в газоперекачивающем устройстве и отслеживать ее работу в зависимости от различных внешних условий на протяжении всего жизненного цикла. Каждая такая турбина является уникальным физическим объектом со своими особенностями, разной степенью износа, различными условиями эксплуатации. Примеров цифровых двойников уже множество: от индивидуальных агрегатов — насосов, электромоторов, генераторов, компрессоров и турбин до сложных инженерных сооружений, таких как атомные электростанции, горнообогатительные фабрики и предприятия по добыче, переработке и транспортировке нефтегазовых и нефтехимических продуктов. Мультифизическая симуляция сложных изделий и систем обеспечивает уникальные возможности и преимущества. Предприятия могут не только напрямую влиять на свои операционные расходы, затраты на гарантийную поддержку, техническое обслуживание и ремонт, увеличение эффективности эксплуатации, но и применять совершенно новые виды бизнес-деятельности, такие как предиктивное техническое обслуживание и ремонт, а также продажа активов в виде услуг (например, так называемый power-by-the-hour).

Комбинация цифровых двойников, основанных на симуляции, с данными IIоT, полученными от физического актива, позволяет инновационным образом изменить процессы разработки и эксплуатации. Инженеры — конструкторы и проектировщики — получают возможность передавать эксплуатационные данные в симуляционную модель, чтобы верифицировать свои расчетные модели и уточнять различные параметры. Разработчики получают дополнительные данные о работе своих изделий в условиях реального мира, что дает им возможность улучшить последущие версии, повысить надежность и производительность изделий следующих поколений. Они могут использовать виртуальные датчики и сенсоры для исследования поведения различных явлений там, где установка физических датчиков и сенсоров невозможна или нецелесообразна.

Эксплуатирующие организации применяют цифровые двойники для перехода от планового ТоиР к предиктивным формам ТоиР. Они получают возможность изучать износ и деградацию физических активов и выявлять проблемы еще до того, как наступят необратимые последствия. Цифровые двойники могут быть интегрированы с другими решениями для управления процессами эксплуатации, чтобы оптимизировать ТоиР, увеличить срок службы изделий и значительно сократить затраты на обслуживание и гарантийные издержки.

При использовании возможностей симуляции в режиме реального времени цифровые двойники также применяются для оптимизации производительности отдельных активов или парка активов. Это дает возможность увеличить срок службы и ресурс активов и обеспечить балансировку производительности между различными активами в парке.

Технология цифровых двойников нацелена не только на производственные системы. В здравоохранении, например, цифровые двойники уже используются не только для оптимизации работы медицинского оборудования, но и для изучения персонализированных моделей человеческого организма, позволяющих симулировать, например, гидродинамические характеристики сердца конкретного пациента. Хирурги получают возможность сконвертировать сканированное изображение и другую информацию в вид цифрового двойника, а затем испытывать на нем различные стратегии и методики лечения заболевания до применения непосредственно хирургического вмешательства.

Нейронные сети цифровых двойников помогают архитекторам оптимизировать проекты зданий и сооружений, а городским планировщикам — улучшить работу городского транспорта и управление чрезвычайными ситуациями, воплощая концепцию «умных» городов (smart cities). Цифровые двойники, основанные на мультифизической симуляции, используются также при отработке различных учебных сценариев в тех случаях, когда обучение на реальных физических активах может быть слишком дорогим или слишком опасным.

С целью воплощения описанной концепции компания ANSYS выпустила на рынок инновационный продукт для создания и управления цифровыми двойниками — ANSYS Twin Builder. Он позволяет осуществлять полный цикл работы с цифровыми двойниками, а именно — планирование, создание, верификацию и валидацию, внедрение и отслеживание работы на протяжении всего жизненного цикла физического актива. Это платформа нового поколения, обеспечивающая создание ROM-моделей, объединение различных мультифизических и системных моделей в единую среду. ANSYS также сотрудничает с компанией SAP в области разработки интегрируемого решения, которое позволяет связать инженерные задачи с задачами в области эксплуатации и управления активами. Первый результат данного партнерства — решение SAP Predictive Engineering Insights со встроенным runtime-модулем ANSYS Twin Builder, работающее на платформе SAP Cloud. Интегрированное решение обеспечивает эффективное внедрение концепции цифровых двойников, основанных на мультифизической симуляции, и оптимальное управление данными и соответствующими физическими активами.