钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统综合运用数字孪生、三维建模、物联网、机器学习及智能视频识别等先进技术，对厂房与生产线进行高精度建模，并集成视频图像、传感器监测数据、系统控制参数、外部图纸信息及管理平台等多源异构数据，实现对物理系统的三维虚拟映射，在数字空间中还原真实生产环境，实时呈现产线设备状态与物料信息，推动数据可视化联动，有效消除信息孤岛。此外，借助人工智能算法将分散的多路视频流智能融合与拼接，形成连贯的监控画面，针对关键大范围区域实现“一图全景”实时监控。
1. 钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统架构
该系统架构分为物理层、数据处理层、孪生模型层和应用层四个部分。
1.1 物理层
物理层涵盖产线操作人员、生产设备、工位、物料暂存区及AGV等实体对象。其生产过程中所产生的数据为数字孪生模型提供底层数据支持。
1.2 数据处理层
该层通过多样化的数据采集单元与接口，实时获取并传输生产数据，包括工单执行状态、设备启停信号、物料位置等信息。数据经整合后按不同工艺关联存储，并通过OPC、MODBUS等标准协议接入孪生模型系统。
1.3 孪生模型层
孪生模型层融合数字孪生核心技术与相关数据，借助几何建模、仿真分析、模型轻量化、逻辑约束与数字化工艺等方法，实现对物理实体的实时映射。以钢材生产为例，系统依据工艺参数与采集数据动态判别物料状态，选取相应材料模型，并结合实时温度等数据进行状态修正与更新，从而构建高保真虚拟模型，实现虚实系统的动态同步与联动控制。
1.4 应用层
应用层基于孪生模型与实时数据，实现生产资源的三维可视化与设备动作模拟。通过数据统计与分析手段，对设备状态、故障信息、物流任务及产品质量等进行多维度展示与诊断，支持管理人员开展实时监控与故障预警。
2. 钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统建设内容
钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统以大数据平台为底座，完成从数据采集、传输、清洗到存储的全流程处理，支撑各类基于人工智能算法的新型应用平台，并结合3D可视化人机交互，构建新一代数字孪生智能系统。其主要由大数据基座模块、人工智能支撑模块和3D可视化交互模块构成。
2.1 大数据基座模块
应用倾斜摄影、图像识别、红外检测、三维激光扫描与UWB等技术，快速提取实体工厂数据，并通过OPC、UDP、5G等协议传输至预处理存储区。在此过程中，执行数据清洗（包括缺失值填补、修复与过滤等）以保障数据质量。完成清洗后，对实体数据进行集成、转换与聚合，确保物理空间与孪生模型的一致性与同步性，为全流程提供可靠数据支撑。
2.2 人工智能支撑模块
该模块是实现生产现场数字化重构的核心，依托大数据基座提供的实体数据，驱动虚拟模型做出状态与行为响应。其不仅包含三维几何模型，还集成多种数据模型。借助人工智能优化算法与机理建模技术，从多维度、多尺度的角度对实时数据进行模拟、仿真、预测与优化，再通过知识图谱与云渲染等技术，实现工厂几何、物理、行为及规则等多特征的数字化映射，完成生产作业过程从现实到虚拟的同步复现。
2.3 3D可视化交互模块
通过控制中心大屏、VR设备、PC及移动终端等多种媒介实现全方位、无死度的虚拟钢厂管控。该模块提供三维监控与状态回放等功能，有效监控制造资源、物料流动与生产进度。在发生异常时，可通过历史状态重现追踪数据根源、定位故障点，提升应急处理能力。
3. 钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统核心功能
3.1 工艺仿真
钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统以漫游方式全景展示炼化厂生产线布局，将整个产线仿真于三维场景中，涵盖智能轧钢生产线、原料坯库、成品卷库、辊环加工中心、设备智能运维及安全标准化等六大场景。通过采集工艺设备运行状态信号，经实时分析处理后驱动三维虚拟设备与实际设备同步运行，使用户可实时查看产线状态及关键工艺参数。
3.2 物料跟踪
在虚拟场景中动态展示每根线材的轧制计划号、钢坯号、重量等产品数据。数据看板随线材移动，实现从加热、轧制到交付全流程的三维可视化跟踪，提升产品质量与物料管理的可控性。出现质量问题时，可查询关键历史数据，辅助进行质量追溯与分析。
3.3 生产管控
钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统在主界面周边以2D看板形式展示生产计划、订单信息、关键指标与实时生产数据，包括产量、电流、温度、转速等参数，并通过柱状图、饼图及曲线图等多种形式进行可视化呈现。用户可根据坯料号查询产品与订单信息，相关标准数据与三维场景中的线材模型实时匹配、联动展示。在该系统的支持下，工艺与机械事故时间显著减少。
钢铁炼化厂数字孪生可视化监控系统通过实体与虚拟系统的深度融合，实现对整个产线状态（包括原料、人员与设备等）的同步更新与智能管控，协助决策者准确把握生产进程、精准诊断故障、降低能耗、提升生产效率。
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