1. 石油化工行业发展现状
石油化工行业作为我国重要能源之一，是国家重要的战略型行业，是国民经济发展的重要基础。保障石油石化生产企业的安全高效生产是企业的重要目标。
但目前，石油化工生产过程中普遍存在工况连续性、复杂多变性、生产效率不高、过度依赖人工决策等问题，严重制约了行业的发展。
在以能源发展洁净化、数字化、多元化的大趋势下，高效融合人工智能、数字孪生技术，能够极大地提升行业经济效益与社会效益，是未来石油化工行业发展的必然趋势。
数字孪生技术在石油化工行业的应用是将感知采集、计算分析、仿真模拟、优化控制技术与流程行业的物理实休、运行状态等生产要素深度融合，将流程行业物理实体、运行状态、生产过程的状态、特征、行为等精准地映射到虚拟空间并进行实时反馈，作用于物理空间实体、生产优化的全生命周期。在该过程中创建的包含物理空间实休空间数据、运行数据、工况数据的虚拟空间模型可看作数字孪生体，基于数字孪生体可应用于石油化工行业在油气勘探、运输、炼化等场景。
2. 数字孪生技术在石油化工行业的典型应用
数字孪生技术在石油化工行业的典型应用主要涉及油气勘探、管道运输与炼化生产三大场景。
2.1 数字孪生技术应用于油气勘探
数字孪生技术与上游油气田勘探开采等结合,集成了AI技术的数字孪生模型，融合感知的物理数据与仿真的虚拟数据实现了物理实体与虚拟系统间的双向映射和操作，数据信息直观可视，打破了传统检测系统在数据呈现上的弊端。
2.1.1哈利伯顿公司将数字孪生技术应用到钻井作业过程中,实现“设备级数字孪生”,通过地面与地下钻井设备与钻具的“数字化”设计、使用与维护，可提高井眼质量、井底钻具寿命。
2.1.2 中国海油将数字孪生技术应用到半潜式钻井平台的智慧建设中,应用大数据、人工智能等技术实现多源信息融合，从而对物理实体精准描述，能够进行钻井平台的安全智能诊断、关键设备状态智能预警及安全可视化控制等。实现了钻井平台安全智能诊断分析，设备装置智能监测与预警等目标。
2.1.3中油瑞飞将虚拟现实技术应用到数字孪生系统，打造了“石油大脑”,将虚实智能融合，打造了虚拟现实培训平台、实现AR智能巡检眼镜、可视化作业、专家远程实时指导等,突破了个人技能限制，变身“超级工人”。
2.2 数字孪生技术应用于油气管道运输
数字孪生技术与油气管道运输的有效结合，提高了管道完整性评估的快速性与准确性,最终实现管网管理由精细化模型向智能化精准化方向升级。
2.2.1 中石油将数字孪生技术应用于油气管道运输中，利用数字孪生技术的特点，结合油气管道运输的特点，油气管道的缺陷、剩余强度与寿命等的预测，充分考虑天、地、空等多维感知信息，通过收集建设期与运行期管道的有关静态数据,结合航空摄影测量、倾斜摄影、数字三维建模等手段,对数据进行整理，构建管道线路与站场数据资产库，将数字孪生体与数据采集与监视控制系统(SCADA) 视频监控系统融合,实现可视化运行、指导维修作业、模型培训等,实现了安全风险的智能辨识与预警，从而提高管道安全的智能诊断能力、实现对事故的快速响应、预防性维护与管道的全生命周期的管理。
2.2.2 灵图互动与某大型燃气公司合作的燃气输配数字孪生系统，以各个泵站所采集的实际运行数据为基础,利用数字孪生技术,实现虚拟测试与验证、降低能耗、改进流量稳定性等功能。
2.2.3 BP公司通过创建生产系统的数字孪生体,将孪生体所预测的结果与实际数据配对对比，预先判定异常情况，动态调整流速和压力,实现油井投产、阀门测试、管道检测的预测分析与优化。
2.3 数字孪生技术应用于石油炼化
在石油炼制生产时,由于生产条件、原料的动态变化性，通过应用数字孪生技术，构建机理模型，以先进算法对模型校正，提升全流程模型的准确性，并根据不同的生产要求，实现最优操作条件下实时指导生产过程并优化控制目标的目的。
2.3.1 KBC公司采用数字孪生技术建立全厂优化模型,对炼油厂中的装置和操作条件进行优化，其中关键装置的性能状态数据通过可视化软件实时查看。
2.3.2油炼化工厂生产单元通过机器学习和实时工业数据对数字孪生模型进行训练，优化孪生模型，实现对环境因素的自适应动态优化与基于实时数据的智能生产控制，从而提高了经济效益。
