在能源领域，可有可无的技术和应用是没有意义的，这个行业真正需要的是能够带来价值的技术，数字孪生就是这样的技术。通过构建数字线程和数字孪生，企业可以实现项目执行、运营效率、可持续性和收入方面的改进。
本文将定义能源领域的数字线程和数字孪生，并介绍如何使用它们来帮助设计、构建和维护为未来提供动力的资产。
Covid-19疫情凸显出能源行业在项目运营中的很多问题。我们很快就在远程操作工厂和随时随地保持效率方面看到了诸多挑战。我们必须找到一种方法来统一资产的运营、减少重复性任务并提高效率。显然，数字技术是其中关键。
然而，尽管技术在今天无处不在，但是以正确的方式应用却并不常见。我们经常看到数字化转型和新技术项目因为从事这些工作的人不了解行业的挑战而失败。与此同时，了解系统、流程和挑战的业内人士不一定了解新兴技术。而且，“绿地项目”和“棕地项目”之间明显缺乏统一的方法；很多不同的工程师和利益相关方参与到设计、施工和运营过程之中，数据线很容易在移交过程中丢失。
如果企业不能或者不愿意使用，拥有再高端的技术也无济于事。
数字孪生和数字线程的定义
不同的行业对“数字线程”和“数字孪生”有很多不同的定义。Michael Grieves在2002年首次提出了相关概念，旨在使用数字环境运行虚拟模型。第一个应用是NASA在2010年提出的，彼时，已经开始出现诸如谷歌地图、智能城市、自动驾驶汽车、医疗保健模拟、建筑规划等应用。这时，每个行业开始有自己的定义和标杆案例。
在这之中，很多用途都集中在处理过的数据上。
例如，在能源领域，我们既有静态数据也有动态数据。由于运营阶段约占项目生命周期的80%，因此实时信息至关重要。项目期间信息的逐步移交始于类库的开发——对每个设备、资产和项目的数据和信息进行分类。这构成了数字线程的基础：
数字线程——需要获取信息并在项目生命周期中逐步移交信息。这可能是历史数据，也可能是在工程阶段或者施工阶段来自各种系统的信息。随着企业在项目整个生命周期中收集的信息越来越多，创建的数据维度越来越多，数字线程也逐渐成熟起来。
数字孪生——来自不同系统的数据相互关联，创建单一的事实来源。数字孪生实际上是在数字语境中表示相关数据的一种模式，即“数字资产”的“系统的系统”。
数字线程关乎信息本身的收集，而数字孪生关乎如何在语境中显示这些信息。
当谈到数字线程和数字孪生时，这两种技术名称相似，使用的环境相似，并且有着千丝万缕的联系。
通过数字解决方案改善项目生命周期
在能源领域，数字孪生被称为数字工厂。这是利用来自不同系统和时间线的数据的相关性创建的一个系统。在这之中，数字线程逐步构建数字资产。从早期的元数据开始，逐渐发展成为一个渐进式线程，其中包含外部环境数据、人工智能/机器学习支持的预测信息等，以构建一个全面的模型。
自成立以来，我们扩展了数字孪生的概念以创建成熟度级别。数字孪生技术可以在项目生命周期的早期阶段实施。虽然起初它可以像点云一样简单，但3D模型可以用数据丰富并通过新兴技术进行改进，以创建越来越多的信息维度和复杂性。
一旦信息被关联和表示，你就可以使用它做更多事情，例如可以在数据关联上建立分析、智能和应用。
人工智能可被用于创建洞察并被嵌入到其它功能中，数字大脑、数字孪生可被用于远程监控和自主运行——这是一些石油和天然气运营商的目标。一旦有了数字孪生在语境中表示信息，就可以他们获得设计的审查方式，并创建沉浸式工具，帮助他们在工厂建造之前将其可视化。
提高数字孪生的能力和可访问性的技术
自18世纪90年代以来，能源领域一直在进行自动化升级，可是尽管他们在数字技术方面有了创新，但流程的变化却仍然表现迟缓。毕竟，技术只占创新的10%，其余的部分都与人相关。
然而，能源领域最近在技术方面大大加快了步伐，传统能源和可再生能源领域都是如此。
能够随时从任何位置远程执行任务的需求突然出现对整个行业产生了重大影响，因为需求的涌现总是会让一些企业有动力去研发相应的解决方案。最近，我们看到很多人工智能在工业互联网（IIoT）数据中的应用，以创造洞察力并提高工人的安全性。
数字线程就是在使用先进技术的同时获取更多数据。无人机、机器人、5G、卫星、激光扫描、物联网等新进展为数字线程提供了动力，并导致了高级操作。在所有这些新技术的加持下，加之全球疫情造成的思维方式转变，创新和转型不再慢吞吞；而是正在加快速度并成为一种全面的变化。
能源行业数字孪生的未来
虽然我们需要为能源领域的数字线程和数字孪生创建标准定义，但真正重要的是结合产业应用。
你在数字线程中拥有的有价值的数据越多，你可以获得的解决方案就越多——尽管你需要哪些解决方案取决于你的具体要求。我们真正需要实现的是在数字环境中全生命周期的数字化，人员、流程、资产和系统在这个环境中相互连接，使用人工智能和先进技术可以实现高效的项目执行和统一运营。
通过这种方式，数字孪生无疑是降低成本、停机时间和碳排放，以及提高效率和安全性的关键，这些对于可持续发展至关重要。
当下的数字孪生已经不再是问题，问题在于如何以适当的方式应用这项技术。很快，规范和标准的创建将助力该技术的应用。需求肯定是存在的，而且幸运的是，投资也存在。
现在剩下的问题就是让社区给予授权，让相应的解决方案真正落地。
