产线的数字孪生模型，是整个数字孪生系统的核心基础，本文以钢铁生产线为例，为大家阐述钢铁生产线数字孪生系统的搭建方法。
钢铁生产线数字孪生开发主要包括四个阶段，分别是：炼铁流程/设备数字孪生体需求分析、炼铁流程/设备几何属性数字化复刻、炼铁流程/设备运行机理多时空尺度建模以及炼铁流程/设备孪生模型测试验证。
1. 炼铁流程/设备数字孪生体需求分析
钢铁生产线数字孪生开发的第1阶段主要有四个步骤，首先明确设备对象：包括物料贮存过程中的储存、混匀及运输设备；烧结过程中的配料、混合、布料、烧结和破碎筛分设备；造球过程中的脱水、润磨、造球和焙烧设备；高炉炼铁过程中的上料、布料、鼓风、打孔、热风和TRT设备。其次明确炼铁流程/设备数字孪生体对炼铁流程各阶段生产的指导意义。再次明确已有的炼铁流程各阶段机理模型、可改造和获取的数据、新增检测数据需求等。最后完成炼铁全生命周期的数字孪生体需求分析与策略研究。
2. 炼铁流程/设备几何属性数字化复刻
钢铁生产线数字孪生开发的第2阶段，主要涵盖一下4个步骤：1)结合现有测量方法,完成炼铁流程/设备实体对象的几何结构、空间运动、几何关联等几何属性获取。2)通过对已有3D重建和渲染优化引擎的功能分析,做出符合最优性原则的合理决策。3)结合炼铁流程/设备实体对象的空间运动规律,利用3D重建工具,实现炼铁流程/设备空间几何模型的重建；针对模型重建过程中存在计算资源有限的问题,对炼铁流程/设备空间几何模型进行渲染优化。4)对炼铁流程中各设备空间几何模型进行匹配连接,从而实现炼铁流程/设备几何属性数字化精准复刻。
3. 炼铁流程/设备运行机理多时空尺度建模
钢铁生产线数字孪生开发的第三阶段主要是在完成炼铁流程/设备几何属性数字化复刻的基础上结合流体力学、传热学等理论与人工智能、大数据处理等方法对炼铁流程/设备中的运行机理与规律进行深入研究,从而建立机理和数据驱动的炼铁流程/设备多时空尺度模型,能够在时间尺度和空间尺度上全方位地精确描述出炼铁过程中关键工序和主要设备的运行状态与物料流通的变化情况,全面刻画出实际炼铁过程中输出量与输入量之间的准确关系。
钢铁生产线数字孪生体的构建可划分为三个层次,即流程级、工序级与设备级。
流程级数字孪生体,多为多个工序级数字孪生体耦合而成,基本不涉及单元级孪生体的构建问题。工序级数字孪生体,其组成设备形式多样,如料场的数字孪生体,其在生产逻辑与物理实体上已经是一个耦合性紧密的单元,并且其建模是可行的,如果再将其解耦会大大增加耦合参数规模,因此不对其进行解耦。而类似一混、二混等设备,其通常是一个设备组,设备组内部的单个设备建模简单,且耦合性较弱,因此可以对其进行设备层的解耦。由此看出,在实际建立数字孪生体的过程中,对物理实体层中的设备需要考虑其之间的耦合程度与建模复杂程度从而确定数字孪生体单元的粒度。
4. 炼铁流程/设备数字孪生模型测试验证
数字孪生模型的测试验证是钢铁生产线数字孪生开发的最后一个阶段，主要从两个方面进行测试验证,其一是通过建立模型精度及可信度评测算法,对炼铁流程/设备孪生模型的运行效果进行验证；其二是通过融合客观检测数据及先验知识,构建孪生体模型评估验证平台，实现孪生体构建过程全方位多角度交叉验证。只有通过了测验的数字孪生体才可用于与真实物理系统的平行运行，指导生产过程。
钢铁生产线数字孪生开发通过前期需求调研，到中期建模，最后进行数字孪生模型测试验证，完成可钢铁生产线数字孪生系统的搭建，为后续数字化学习工厂、炼铁过程协同优化、炼铁过程故障诊断与设备维护、炼铁过程自组织运行等功能的使用提供了有力的支撑。
