摘要

以煤炭生产加工和交易流通过程中的选煤厂为试点，将BIM、大数据、人工智能等信息技术融合到生产运营中。具体以王家岭和大海则选煤厂为试点单位，采用2 种BIM建模方式，王家岭选煤厂利用三维激光点云建模技术，通过数字化重建全厂级BIM 模型；大海则选煤厂利用正向建模，将BIM、大数据等融合到选煤厂设计、施工、运营过程中，打通业务阶段数据共享通道。2 个试点单位都将BIM技术与厂区现有信息系统深度融合，形成与物理工厂设备生产运行状态高度一致的数字孪生选煤厂。研究结果表明，BIM、三维数字化、人工智能等技术的集成应用，推动了数字化与全业务链的深度融合，着力提高了BIM技术覆盖率，创新管理模式和手段，强化了现场环境监测和智慧调度等，有效提高了人均劳动效能。

研究意义与主要内容

数字孪生行业上普遍定义为创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型，虚拟体能够对物理实体进行仿真分析，根据物理实体运行的实时反馈信息，监控物理实体的运行状态。依据采集的物理实体运行数据，完善虚拟体仿真分析算法，对物理实体后续运行和改进，提供更加精确的决策。

数字孪生工厂是将工厂的厂房及产线，在没有建造之前就完成数字化模型，在虚拟空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数应用到实际的工厂建设。工厂和产线建成后，在日常运维中二者继续进行信息交互。

数字孪生是将物理现实工厂映射到虚拟场景中，静态或动态都需完整实时的在虚拟环境中表达。BIM技术具有可视化、模拟性、优化性等特点，准确反映工厂外部规划和内部结构，并构建三维实体。

本文主要讨论基于BIM模型，深度融合物联网数据，分析王家岭及大海则选煤厂的生产工艺，主要包括工艺管道仿真、设备运动仿真模拟，仓位（液位） 仿真等，研究数字孪生选煤厂的动态生产展示效果。

选煤厂工艺管道仿真模拟

目前管道介质运动模拟较多，主要为燃气管道、给水管道等专业管线，共同点是管道拓扑结构简单，大部分以效果为主，关注点为介质运动，采用的技术方法多以运动箭头形式展示，介质类型不易区分，因贴图方式展示，遮盖了管道原有轮廓，融合展示效果立体感差，脱离物理实际生产运行情况，未与制造执行系统结合，未动态体现生产实时效果。

研究模型机制适合选煤厂管道数字孪生需求，满足表现管道内介质流动通性，同时表达不同介质现实中实际的流动效果。粒子系统是表示三维计算机图形学中，模拟特定模糊现象的技术，本文采用粒子系统理念表现工艺管道介质的运动场景，展示气体、液体在管道中流动效果。定义不同颜色以区分不同介质。现场实际流动性展示，通过引入外部集控系统压力、流量等参数，构建数据模型。

研究方法表达了管道内介质传输效果，展示实际管道的运行状态，包括以下2方面内容。

（1） 仿真与BIM模型有机无缝结合，突出管道内介质传输的运动特效，保留管道三维外轮廓形状。

（2） 模型构建工艺管道实际生产运行情况，包括管道压力、介质流量等，部分实时效果通过介质模型外部参数的动态变化，以不同速度、颜色、粒子大小表现实际传输效果。

仿真模拟主要流程方法

工艺管道特效实现具体流程如图1所示。

图 1　工艺管道特效实现主要流程

（1） 根据CPIM 模型中工艺管道的空间位置创建仿真路径， 将工艺管道模型导入BentleyMicroStation 软件平台，通过工具抽取出不同工艺管道的中心线，离散化中心线，提取中心线离散后的节点名称及坐标位置。

（2） 设置关键节点及设备，关键设备选取并定义液位计（YWJ）、密度计（MDJ）、流量计（LLJ）、浓度计（MDJ）、压力表（YLB）、气动阀门（QDFM）、液动阀门（YDFM） 等主要设备；节点为拐弯点、变径点等特殊点。定义并选取管道具有关断影响设备，如阀门、仪表及特殊点，归一化名称，并与外部系统设置点对应。

（3） 接口对接集控系统，读取阀门开关状态，仪表压力值、流量计等数据，通过服务方式传入特效模型。

（4） 运行模型实例，实时模拟不同工艺管道的传输效果。模型后台与MES等集控系统集成，将阀门、仪表参数引入特效模型并计算，通过流速模型控制不同介质速度，显示阀门开度或压力表压力值，解析BIM模型，虚化管道外壳，展示管道介质运动特效。全厂虚化工艺管道动态仿真效果如图2 所示，工艺管道虚化动态仿真效果如图3所示。

图2　全厂虚化后工艺管道动态仿真效果

图 3　工艺管道虚化后动态仿真效果

主要功能与对比效果分析

系统功能及用户控制动画，控制不同介质管道特效的开启与关闭，控制单一或多个工艺管道的显示，如图4所示。

图 4　工艺管道特效显示控制

根据选煤厂真实生产情况，系统突出表现了工艺管道介质运移仿真模拟效果，对比效果如图5—图6 所示。通过粒子颜色、大小、运动速度，表现不同传输介质，不同运输效率的实时工艺，提高选煤厂生产管理水平及管理效益，为选煤厂数字化转型、智能化建设提供技术支撑。

图5　工艺管道仿真模拟前效果 图 6　工艺管道仿真模拟后效果

数字孪生不是虚拟模拟效果，是与真实生产相匹配，在集控室大屏可透视主厂房的设备和管道实时生产情况，相对于传统的静态模型，数字孪生模型用户可直观了解目前工艺管道运行状态，通过颜色判断管道运输介质，通过粒子大小及运动速度判断介质传输效率。

数字孪生选煤厂应用研究

仓位仿真模拟应用

选煤厂储煤仓包括原煤仓、精煤仓、中煤仓和矸石仓，不同选煤厂及不同产品的煤仓高度不同，范围为10~60 m。选煤生产过程中，需测量原煤仓、产品仓等高度，及各水池或矿浆池、容器中液位，稀介桶液位实时仿真模拟如图7 所示。煤仓煤位置超过最高点时，出现满仓现象，装煤输送机被卡不能正常工作，生产停滞；当煤位置达到最低点时，存在破坏溜口、闸门及漏风等问题，监测选煤厂煤仓料位至关重要。

图7　稀介桶液位实时仿真模拟

现有煤仓料位监测方式为采用超声波、雷达、放射性、激光等料位计，王家岭除原煤仓采用双点料位监测，产品仓、矸石仓采用单点超声波料位计，仓位高度约50 m。大海则储煤仓采用雷达料位仪，支持多点同步扫描。通过多点扫描数据，采用三维狄洛尼三角网曲面重建算法立体建模，并在BIM中展现，同步煤机三维可视化剖切图，为生产提供直观的辅助决策，保持仓位压力平衡，调度开启给煤机。原煤仓实时仓位仿真模拟如图8 所示，产品仓实时仓位仿真模拟如图9 所示。

图8　原煤仓实时仓位仿真模拟

图9　产品仓实时仓位仿真模拟

仿真模拟在培训中的应用

仿真模拟可实现维修养护培训与事故模拟培训。利用BIM 技术等比例还原实训场景、设备、工具、材料。依据煤矿作业指导书的具体内容和作业要求进行编程，完成煤矿设备作业全过程交互，振动筛筛板、盲板更换等培训，如图10所示。

图10　振动筛筛板、盲板更换培训

通过VR 头盔，全程模拟刮板输送机、带式输送机、停送电、吊装操作流程，着重还原细节操作，让学员加深操作感知。系统功能包括教学模式、实操模式和考核模式。手柄交互功能，触电瞬间手柄触发震动效果；考核模式考核扣分说明；煤矿操作人员进入操作区域进行煤矿作业交互；实操模式作业过程智能提示；操作煤矿设备常见误操作或违章操作带来的事故状态，实操模式和考核模式考核评分及反馈报告。

模拟因器具误操作或作业人员麻痹大意，发生机械、触电、起重等伤害事故，再通过正确教学加深印象，提高培训人员安全意识，并掌握正确操作的安全技能。系统功能包括事故模拟、事故体验、事件回顾和考核。事件回顾主要为事故知识点教学，操作人员进入操作区域使用设备进行煤矿作业的交互内容；事故体验模式下作业过程的智能提示，操作煤矿设备常见误操作或违章操作带来的事故状态，安全风险防控不到位带来的后果，考核评分及反馈报告等内容。

设备运动及煤流仿真模拟应用

模拟仿真筛子煤流、带式输送机带煤、磁选机滚动、浓缩池耙架转动等运动，为每类运行设备或设备上的煤流定义2 个或多个不同方向FBX 文件，按照一定时间间隔进行播放，展示设备运动速度或煤流传送效果，系统根据接口参数控制FBX播放间隔，煤流速度根据实际生产情况参数不同，如输送机、磁选机、耙架，若固定频率以固定速度展示，若为变频设备，系统通过实时获取频率参数转换为不同速度展示。

单层直线筛筛煤仿真效果如图11 所示，剖切香蕉筛前后的筛煤仿真效果如图12 所示，带式输送机带煤传输仿真模拟效果如图13 所示，磁选机滚动仿真模拟效果如图14 所示，浓缩池液位及耙架转动仿真模拟效果如图15 所示。

图11　单层直线筛筛煤仿真效果

图12　剖切香蕉筛前后的筛煤仿真效果

图 13　带式输送机带煤传送仿真模拟效果

图14　磁选机滚动仿真模拟效

图15　浓缩池液位及耙架转动仿真模拟效果

应用效果与推广前景

应用效果

以BIM 模型为基础，在王家岭及大海则选煤厂数字化系统应用。系统集成了选煤厂所有独立系统，融合分散信息数据，融合PLC设备运行状态及频率数据、阀门仪表数据、料位计数据、温振等数据，仿真模拟设备运动状态、运动速度、物位状态、粒子大小颜色等，实现了虚拟现实与物理生产情况高度一致。

目前选煤厂集控室沟通交流以对讲机、电话、调度系统二维画面方式，管控厂区生产运行情况，因生产管理部门尚未布设调度系统，管控员需打电话或徒步集控室，效率较低。按照集控室与班组成员每天沟通30~50 次，每次沟通1~2 min，生产管理部门与集控室每天沟通1~5 次，每次2~5 min，每天少去1 次厂区作业成本核算，数字孪生选煤厂系统平台，可节省30%~50%沟通成本，提升管理效益约10%。

推广前景

据统计，目前国内已建成选煤厂约2 000 座，大部分处于数字化转型期，智能化建设主要以硬件改造为主，以智能压缩、智能浮选、智能浓缩、智能加介等业务改造为主线，信息化建设升级较慢，数字孪生和BIM应用较少。

仿真模拟研究技术方法包含选煤厂所有运行生产设备类型，涵盖工艺管道介质运移仿真、浓缩池液位仿真、浓缩池耙架转动仿真、带式输送机和刮板式输送机的带煤传输仿真、储煤仓以及桶位仿真、磁选机的滚动仿真等，优势明显，市场前景较好。

总 结

通过深度融合BIM模型与物联网数据，全面仿真分析选煤厂的生产工艺，揭示了数字孪生技术在选煤厂动态生产展示的实际应用效果。

（1） 数字孪生技术通过精确模拟工艺管道、设备运动和仓位变化，显著提高了生产过程的可视化和可控性，解决了传统生产监控中的部分理论及实际问题。

（2） 通过对比分析与检验，发现工艺仿真与研究结果一致，但在设备运动仿真模拟等存在差异，通过引入新的仿真算法和数据分析方法，提供了选煤厂工艺流程的优化新视角。

（3） 下一步将研究提高特殊工艺条件下的仿真精度，聚焦于仿真精度和扩展数字孪生技术在其他选煤厂生产场景中的应用。

策划：赵瑞 编辑：钱小静