化工行业作为典型的流程行业，生产过程中工况连续，相较于离散制造业，其进行数字化改造具有先天的优势。但，相较于国外，我国的化工行业数字化水平仍处于初级阶段。
近年来，由于化工行业竞争日益激烈，客户需求、监管环境、动态成本的不断变化，为化工企业带来了压力，数字化转型升级似乎成为必然发展趋势。数字孪生是一项涵盖多维度技术、多方面实施流程、体现多维效果的综合性技术，可实现制造物理世界和信息世界交互融合，与化工行业智能制造目标不谋而合。数字孪生技术在化工中的应用可以为化工行业的数字化转型提供强有力的理论支撑与实践指导。
1. 化工厂数字孪生解决方案
化工厂数字孪生解决方案，运用数字孪生技术，通过构建化工厂的数字孪生物理模型、数字孪生工况模型，搭建数字孪生系统。数字孪生系统再将感知采集、计算分析、仿真模拟、优化控制技术与化工厂的物理实体、运行状态等生产要素深度融合，将化工厂物理实体、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体空间数据、运行数据、工况数据的虚拟空间模型可看作数字孪生体，基于数字孪生体探索石化行业数字孪生系统在物料配方优化、工艺参数设计与仿真、生产过程建模与控制、设备故障诊断与远程运维等的应用。产品质量、经济效益均有较大程度的提升，同时装置能耗有较大降低，在提高工厂生产效率，保障工厂安全高效运行的同时，为企业带来巨大的经济效益。
2. 化工厂数字孪生系统主要功能
2.1 生产综合管控
创建化工厂数字孪生系统的主要作用之一是模拟、分析、优化、监控与预测化工厂中设备、工况在实际环境中的系列行为与过程。
通过模拟设备、工况在虚拟环境中的运行情况，掌握要素行为、状态等运行参数，监控设备运行等情况，同时通过预测模型进行产品质量管理，提高关键生产装置的质量指标预测与关键控制指标预测精度、实现先进控制和优化系统的长期有效应用。
2.2 数据共享 高效协同
通过数字孪生技术，以虚拟三维模型为载体，将设备属性、设备运行状态、设备维护情况、工艺参数、工艺运行情况等进行实时映射，整合各类、各阶段数据，并以此数据为基础，通过各类模型监测现实环境中的设备、工况状态、行为等，促进信息共享，实现各阶段的高效协同。
3. 化工厂数字孪生系统应用场景
3.1 原料组成优化
在不同性质进料原油的情况下，生产过程的出料收率、性质、质量预报模型、
控制模型、优化模型、过程的操作成本及对公用工程方面的需求不同。基于多维度、多层次、多尺度模型的化工厂数字孪生系统，实现炼油生产过程满足不同市场产品需求变化的原油调合配方优化。
3.2 工艺参数设计与仿真
这是通过对模型参数的智能化拟合技术来建立装置全流程模型。采用流程模拟软件开发装置的严格机理模型，并通过接口技术将实时数据库、LIMS 数据等现场数据接入模型，调用智能优化算法，实现机理模型在线自动校正，提升单装置和全流程模型的准确性。
3.3 生产过程建模与优化控制
通过在化工厂数字孪生系统构建优化目标函数，开发适应工业海量数据的高效优化器，根据目标函数和指定操作变量、约束条件，调用模型对最优值进行求解，并输出优化后的操作条件，实时指导生产，实现优化控制的目标。
3.4 设备故障诊断与远程运维
化工厂数字孪生系统基于设备故障诊断模型、维修策略模型、参数预测算法、故障征兆提取算法等，以设备的可靠性运行为目标，捕获、跟踪、评估生产装置工艺和设备运行状况，自动生成处置方案及故障诊断报告；预测流程状况的变化趋势，提前发现问题，快速定位根源，提高企业科学决策的水平。
