化工过程模拟与数字孪生技术在工艺优化与节能减排中的实践

0 引言

化工行业作为国民经济支柱产业，在生产过程中面临资源消耗量大、能源利用率低、污染物排放多等突出问题。传统生产模式依赖经验试错进行工 艺调整，存在优化周期长、 、效果有限等弊端，难以满足绿色低碳发展要求。化工过程模拟与数字孪 技术的融合应用，为解决 提供了全新思路。过程模拟通过机理建模实现生产过程的虚拟再现，数字孪 据构建物理 体的 动态数字镜像，两者协同形成“虚拟仿真-实时映射-优化决策”的闭环体系。当前，技术应用正从单 单元优化向全流程协同升级，从离线分析向在线调控演进，对推动化工行业绿色高效发展具有重要意义。

1 化工过程模拟与数字孪生技术的核

1.1 过程模拟技术的机理建模特性

过程模拟技术以化工原理为基础，具备强大的机理建模能力。通过构建反应动力学、传递过程、热力学平衡等数学模型，精确描述化工单元操作与全流程生产规律；基于物料守恒、能量守恒、动量守恒原理，实现物料流、能量流的定量计算与追踪；支持不同工艺条件下的虚拟试验，预测参数变化对产品质量、能耗、物耗的影响。其核心价值在于通过虚拟仿真减少物理试验成本，为工艺设计与优化提供理论依据，具有建模周期灵活、参数可调性强的特点。

1.2 数字孪生技术的动态映射特性

数字孪生技术通过实时数据交互实现物理实体的动态映射。依托传感器网络采集生产现场的温度、压力、流量等关键参数，构建与物理系统同步的数字镜像；具备多维度数据融合能力，整合工艺参数、设备状态、环境条件等多源信息；支持生产过程的可视化呈现与动态推演，可模拟不同工况下的系统响应。其核心优势在于打破物理世界与虚拟世界的界限，实现生产状态的实时感知与未来趋势的精准预判，为动态优化与智能决策提供支撑。

1.3 两项技术的协同互补特性

过程模拟与数字孪生技术呈现显著的协同互补性。过程模拟为数字孪生提供机理模型基础，提升数字镜像的准确性与预测能力；数字孪生为过程模拟提供实时数据输入，解决传统模拟模型与实际生产脱节的问题；过程模拟擅长离线深度优化，数字孪生专注在线实时调控，两者结合形成“ 离线优化-在线应用-反馈迭代”的技术闭环。这种协同机制既发挥了机理建模的深度优势，又体现了数据驱动的实时特性，大幅提升了技术应用效能。

2 技术在工艺优化中的实践路径

2.1 工艺参数的精准优化

技术协同应用实现工艺参数的精准调控。过程模拟技术通过多变量正交试验模拟，筛选影响产品质量与能耗的关键参数及其最优范围；数字孪生技术基于实时生产数据，动态修正模拟模型参数，缩小理论计算与实际生产的偏差；建立参数优化算法，根据产品指标与能耗目标，自动生成最优工艺参数组合并推送至控制系统。这种“虚拟仿真寻优-实时数据校准-动态参数调整”的路径，可显著提升工艺参数的合理性与精准度。

2.2 生产流程的协同优化

在全流程层面推动生产系统协同高效运行。通过过程模拟构建全流程物料与能量平衡模型，识别瓶颈环节与优化潜力；数字孪生技术实时监测各单元设备的运行状态与相互影响关系，实现系统级协同分析；基于两者融合数据，优化物料分配方案、能量梯级利用路径与设备负荷调度策略，减少流程冗余与资源浪费。全流程优化可打破单元操作界限，实现整体效益最大化，提升生产系统的综合效率。

2.3 设备运行的效能优化

聚焦设备层面提升运行稳定性与效率。过程模拟技术建立设备性能衰减模型，预测不同运行周期的设备效能变化趋势；数字孪生实时采集设备振动、温度、压力等状态参数，评估设备健康度与运行效率；结合两者数据制定设备维护与运行参数调整方案，避免设备过载运行或低效运转。设备效能优化可延长设备使用寿命，降低故障停机风险，提升单台设备的能源利用效率。

3 技术在节能减排中的实践应用

技术在节能减排中通过多维度协同实现绿色生产目标。能耗监测与优化构建全流程管控体系，过程模拟模型计算各单元能耗基准值与理论最优值以定位节能潜力区；数字孪生实时追踪实际能耗数据，对比分析偏差并定位高耗能环节；依托实时数据开发优化算法动态调整反应温度、压力等参数，实现能耗动态调控与持续优化。资源循环利用优化推动资源高效梯级利用，过程模拟分析物料循环路径的可行性与经济性，设计最优循环工艺方案；数字孪生实时监测循环物料流量、组分等参数保障过程稳定；结合模拟与实测数据优化循环比例及处理工艺，提高原料利用率并减少废弃物，形成闭环流动。污染物减排控制强化全过程管控，通过模拟预测污染物生成机理与排放量，数字孪生实时监测并预警，融合数据优化工艺从源头减排，提升治理效率降低排放总量。

4 技术应用的关键问题与优化策

4.1 关键应用问题剖析

技术应用面临三方面核心问题。数据层面存在数据采集不全、精度不足、多源数据格式不统一等问题，影响模型准确性；模型层面表现为机理模型与实际生产存在偏差，复杂系统建模难度大，模型更新迭代滞后于工艺变化；实时性层面受数据传输延迟、计算负荷过高影响，部分场景难以满足在线调控的时间要求，制约了技术应用效果。

4.2 针对性优化策略

针对问题制定系统性优化策略。数据优化上，构建标准化数据采集体系，升级传感设备提升数据精度，建立数据清洗与融合平台实现多源数据统一处理；模型优化上，采用机理建模与数据驱动相结合的混合建模方法，开发自适应模型更新算法，确保模型与生产过程动态适配；实时性优化上，部署边缘计算节点减少数据传输延迟，优化算法结构降低计算复杂度，提升系统响应速度。

4.3 保障机制构建

建立多维度保障机制支撑技术应用。技术保障上，组建跨学科技术团队，加强建模算法与数据处理技术研发；制度保障上，制定数据管理、模型维护、应用考核等规章制度，规范技术应用流程；人才保障上，培养既懂化工工艺又掌握信息技术的复合型人才，提升技术应用能力；基础设施保障上，完善工业互联网平台与传感网络建设，为技术应用提供硬件支撑。

5 结论

化工过程模拟与数字孪生技术的协同应用，为化工行业工艺优化与节能减排提供了强有力技术手段。过程模拟的机理建模能力与数字孪生的动态映射特性形成互补优势，在工艺参数优化、能耗监测、资源循环等场景发挥重要作用，推动化工生产从经验驱动向数据驱动转变。针对数据、模型、实时性等关键问题，通过针对性优化策略与保障机制构建，可有效提升技术应用效能。未来需深化技术创新、加强多学科融合、完善应用生态，推动技术向更广领域和更深层次应用，为化工行业绿色低碳高质量发展提供坚实支撑。

参考文献

[1] 董梅,刘旭.当代绿色化工技术与工艺进展[J].化学工程与装备,2023,(05):42-43+41.

[2] 孟凡良.化工工艺中的新型节能降耗技术及其应用研究[J].河南化工,2022,39(11):57-58.