{"id":13650,"url":"\/distributions\/13650\/click?bit=1&hash=b4a44ea9299acb416ac92e110a87e80acc960de1a8f124e06d52ec1ea62c252a","title":"\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0432 Sims","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}

Цифровые близнецы: как виртуальные двойники меняют промышленность, медицину и строительство

7 сентября губернатор Петербурга Александр Беглов объявил о старте проекта по созданию цифрового двойника города. Предполагается, что виртуальная версия северной столицы позволит контролировать техническое состояние городских объектов, вовремя выявлять проблемы и необходимость ремонтных работ. К технологии цифровых двойников обращается все больше компаний из разных отраслей: от металлургии до здравоохранения.

Идея создать виртуальный аналог Санкт-Петербурга далеко не нова: у разных городов мира есть свои цифровые двойники (или близнецы, если дословно переводить с английского выражение «digital twin»), а самый масштабный проект начал разрабатываться в Сингапуре еще в 2014 году. В последнее время эта технология получила новое развитие — во многом благодаря развитию промышленного Интернета вещей, сетей 5G и искусственного интеллекта.

По прогнозам ResearchAndMarkets, рынок цифровых двойников должен вырасти с $2,66 млрд в 2020 году до $29,57 млрд в 2025 — с темпами роста около 62% в год.

Цифровой двойник — это виртуальный прототип реального объекта, который полностью имитирует его характеристики и внутренние процессы. Достигается это за счет того, что датчики на реальном устройстве собирают данные о параметрах его работы и передают их своему компьютерному близнецу. Это позволяет, во-первых, мониторить состояние объекта в режиме реального времени, чтобы прогнозировать изменения и возможные сбои в работе. Во-вторых, на таком двойнике можно моделировать различные производственные ситуации, чтобы проверить, как поведет себя оборудование в тех или иных условиях — это намного быстрее и дешевле, чем проводить эксперименты на оригинальных объектах. Часто цифровые двойники появляются раньше, чем их аналоги в реальности: их создают, чтобы протестировать работу оборудования и обнаружить возможные проблемы еще до начала его производства.

Объектом цифрового прототипирования может быть практически что угодно: от отдельной детали промышленного оборудования до целого завода или даже города. Эту технологию начинают осваивать все больше отраслей: несмотря на сложность во внедрении, она помогает оптимизировать процессы, экономить бюджет, а также предотвращать поломки и даже масштабные аварии.

Нефтегазовая отрасль

Нефтегазовая отрасль — одна из пионеров в адаптации технологии цифровых двойников для собственных нужд. По некоторым подсчетам, цифровые двойники позволяют добывающим компаниям экономить от 5 до 20% капитальных затрат. Так, благодаря своей системе APEX, предназначенной для создания виртуальных моделей производственных систем, компания BP увеличила мировое производство нефти на 30 тысяч баррелей. С помощью APEX инженеры BP моделируют различные ситуации на производстве, оценивают безопасность будущих операций и определяют, как настроить скорость потока, давление и другие параметры, чтобы оптимизировать рабочие процессы.

Одна из сфер применения технологии цифровых двойников в нефтегазовой сфере — «умные» скважины, которые оснащены всевозможными датчиками, передающими в систему информацию обо всем, что происходит в точке добычи. На основании этой информации алгоритмы принимают решения по корректировке процессов, выбирают режим бурения, оповещают о необходимости ремонта или замены оборудования, подают сигналы о потенциальных проблемах. Среди российских компаний над проектами «умных» скважин работают такие компании, как «Газпром нефть», «Роснефть» и ЛУКОЙЛ. Так, дочерняя компания «Газпром нефти» «Газпромнефть-Хантос» в 2014 году запустила пилот проекта «Цифровое месторождение», в рамках которого был создан цифровой двойник процесса подъема жидкости из скважин. Из других схожих инициатив «Газпром нефти» — проект «Цифровой керн» по созданию виртуальных аналогов кернового материала (образцов породы, которые извлекают из скважин для изучения в лабораториях). В реальности этот процесс весьма дорогой и занимает много времени — но если заранее просканировать столбик керна в томографе и начать проводить исследования уже с его цифровым аналогом, это позволит существенно упростить и удешевить все процедуры.

Металлургия и другие промышленные сегменты

Нефтегазовая индустрия — далеко не единственная промышленная отрасль, которая активно работает с цифровыми двойниками: эта технология несет большую ценность для любых сфер, где присутствуют такие факторы, как сложное оборудование, большие капитальные затраты и высокая цена ошибки. Так, в горнодобывающей отрасли виртуальные прототипы позволяют заранее заносить в систему данные о месторождении и о всех характеристиках процесса добычи. С помощью этой информации специалисты определяют, откуда извлекать руду, в каких объемах и как оптимальнее организовать процесс.

Среди отечественных горнодобывающих компаний в цифровые двойники особенно активно инвестирует «Норникель»:

На базе R&D-лаборатории компании был создан цифровой двойник главного пролета Медного завода, который имитирует производственные и логистические процессы плавильного цеха, оценивает «узкие» места и моделирует сценарии оперативной работы.

А на обогатительной фабрике «Норникеля» «Кольская ГМК» в этом году заработала система-советчик, которая собирает данные о технологических показателях и параметрах сырья, чтобы на их основе выдавать подсказки по оптимизации рабочих процессов. На первом этапе все рекомендации верифицируются специалистами фабрики — но, как ожидается, система будет самообучаться и вскоре сможет принимать решения самостоятельно.

Цифровые двойники используются и в других промышленных отраслях: например, в химической промышленности они помогают заранее протестировать сложные химические процессы с учетом качества сырья и технологических параметров. А в энергетике благодаря компьютерным моделям компании значительно сокращают время на обслуживание электросетей. Такие системы применимы и к альтернативным источникам энергии: так, к 2021 российские ученые планируют разработать виртуального двойника для систем ветровой энергетики в Арктике.

Транспортное строительство

Автомобилестроение — один из главных драйверов рынка цифровых двойников во всем мире. Виртуальные модели автомобильных деталей позволяют компаниям тестировать их еще до момента производства и за счет этого существенно экономить затраты. Так, еще до начала испытаний транспортного средства специалисты могут проверить на цифровой шине, как она будет вести себя в тех или иных погодных условиях — и заодно провести эксперименты с составом резины, чтобы улучшить ее свойства. Цифровые двойники автомобилей сокращают количество краш-тестов, что заметно сказывается на времени и стоимости производства новой модели.

Среди зарубежных игроков, которые внедряют у себя технологию цифровых двойников — такие компании, как Volkswagen, Volvo и Maseratti. В России в этой области выделяется КамАЗ, который создает виртуальные аналоги производственных процессов на базе технологий компании Siemens.

Но из всех сегментов транспортного строительства первыми создавать компьютерные двойники начали авиастроительные компании. На этой технологии еще с девяностых годов строится деятельность крупнейших игроков, занимающихся производством самолетов — в частности, Airbus и Boeing. Так, цифровой близнец двигателя позволяет виртуально протестировать его работу при разной нагрузке, температуре, а также в критических условиях — например, можно смоделировать ситуацию с попаданием в двигатель птицы, чтобы убедиться, что это не выведет его из строя. На этапе эксплуатации цифровая модель самолета помогает вовремя выявлять неисправности и снижать затраты на ремонт: что бы ни произошло со внутренней системой самолета, это будет отражено в его цифровом двойнике.

Строительная индустрия

В строительстве цифровые двойники продолжают собой концепцию, основанную на применении BIM-технологий. BIM (Building Information Modeling) предполагает создание информационной модели будущего сооружения: будь то здание, мост, тоннель, автострада или другой объект — с учетом всех его характеристик. Такие технологии заметно повышают точность проектирования — но они не позволяют учитывать изменения, которые произошли в процессе строительства и эксплуатации объекта. Кроме того, BIM не способны спрогнозировать, что произойдет со зданием через несколько лет или как отразится на его состоянии сильный ветер или сейсмические толчки. И здесь на смену BIM приходят технологии цифровых двойников, которые могут решить все эти задачи. Так, виртуальная модель позволяет спрогнозировать сценарий «что, если...» — например, понять, как поведет себя здание при пожаре или справится ли водоотток подземного тоннеля в случае сильного ливня.

Большую ценность технология цифровых двойников несет для дорожного строительства: здесь эта технология позволяет выявить наиболее опасные участки дорог и получить от системы конкретные рекомендации по их ремонту и благоустройству. В этом году такая модель дороги была создана в Оренбургской области: система компании «Глонасс-БДД» изучила почти 3 тысячи километров дорог в регионе, собрав данные с видеорегистраторов, на основании этого анализа присвоила каждому участку свой рейтинг и предложила советы по улучшению качества дорожного полотна. Сейчас идет второй этап запуска платформы, в рамках которого данные с объектов дорожной инфраструктуры будут дополняться информацией с автомобилей — это позволит учесть максимум факторов, приводящих к ДТП, и предложить меры по снижению вероятности аварий.

Здравоохранение

В сфере здравоохранения цифровые двойники могут использоваться в двух основных направлениях: во-первых, применительно к созданию и эксплуатации медицинского оборудования — это особенно важно для МР- и КТ-сканеров, которые сложны в разработке, а минута их простоя может стоить очень дорого. Во-вторых, все больше ученых направляет свое внимание на разработку виртуальных моделей для человеческих органов. Это связано с концепцией «цифрового пациента», которая предполагает постоянный сбор данных о внутреннем состоянии человека в общую систему — со временем это позволит предсказывать болезни еще до появления симптомов или заранее определять, как подействует на организм прием тех или иных препаратов.

Разумеется, появление полноценного цифрового пациента — пока дело будущего, но уже сейчас ведутся разработки в области создания цифровых моделей сердца. Так, программа Philips Heart Model умеет автоматически создавать 3D-модель левых камер сердца пациента на основе обработки 2D-изображений и способна рассчитать способность сердца качать кровь.

0
1 комментарий
Aleksei Sukhoverkhov

О, так ведь можно точно также создать цифрового двойника, виртуальную копию Владимира Путина! Эта модель сможет точно также ничего не делать, врать, что все хорошо, раздавать те же самые обещания, с которых он ещё начинал и ничего не выполнять.

Кроме того, цифровой двойник даже лучше оригинала - вряд ли он спалился на педофилии, целуя какого -нибудь мальчика в животик!

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null