基于數字孿生概念的虛擬紅外光傳感器降階模型開發

摘要：數字孿生就是在數字空間對真實物體創造數字版的“克隆體”。本文從數字孿生概念出發，首先建立了紅外傳感器內部流體三維計算模型并開展了流場分析，針對實際使用場景需求建立了面向紅外光傳感器的三維仿真計算模型降階方法，開發了該型紅外傳感器的降階模型，以在數字虛擬空間里創造了一個可以實時反饋傳感器內部多物理場信息的數字孿生模型，進而初步實現通過紅外傳感器數字孿生模型指導清洗用蒸汽流量控制，對減少蒸汽流量，防止傳感器鏡片污染具有重要意義，模型降階方法對傳感器類數字孿生技術起到了理論支撐。

關鍵詞：數字孿生概念；虛擬傳感器；仿真模型；降階模型

數字孿生是綜合運用傳感、計算機輔助計算、三維建模等信息時代技術，通過特定的算法軟件對實際物理空間進行描摹、監測、預測與決策，進而實現真實物理空間與虛擬的數字空間的交相映射，也就是在一個數字空間里對真實物體創造一個數字版的“克隆體”。完整的數字孿生技術一般包括復制、實時同步運行和反饋三大要素［1］。

“孿生”的誕生可追溯到美國國家航空航天局的“阿波羅計劃”，該計劃旨在利用兩個航天飛行器，一個被發射到宇宙，另一個則停留在地球，來實現對航天器在軌任務期間的實時監測，為工程師應對緊急情況提供數據支持［2］。2002年，數字孿生的概念首次被提出，這一概念源自美國密歇根大學的“產品全生命周期管理”課程，如圖1所示，通過在虛擬環境中構建數字模型，并將其與現實世界中的物體進行交互映射，可以更加逼真地反映物體的整個生命周期的運動軌跡［3］。

數字孿生發展主要歷經三個階段：在21世紀前為第一階段，以技術積累為主，二維繪圖工具AutoCAD的問世及仿真技術的出現成為數字孿生發展的必要條件，為數字孿生技術的發展打下了堅實的基礎。2000—2015年為第二階段，這一階段是數字孿生的概念發展期，以航空的科研領域以及軍事領域為代表提出了一系列數字孿生的基本概念。第三階段為數字孿生的應用爆發期。2016年以來，數字孿生技術迅猛發展，進入第三階段，數字孿生已經被廣泛應用于航空航天、工業、醫療等各個領域，并取得了顯著的成效［45］。

1模型降階方法

1.1模型降階的定義

模型降階（Modelorderreduction）可以有效地改善設計、控制和反問題的性能，從而提升系統的效率。通過降維技術可以將復雜的多維物理過程轉換為更加簡單的近似模型，以便更好地捕捉系統的特征，從而大大減少計算維度、計算量，提高計算速度。建立模型降階主要分為三個步驟：（1）收集全階模型的信息；（2）構造降階模型所在的低維空間；（3）將全階模型投影到低維空間獲得降階模型。大型有限元法仿真的成本往往較高，如果需要重復運行仿真則會消耗很大的成本，此時如果使用降階模型可以得到很好的效果，降階模型通常僅在滿足其設計條件的情況下有效，雖然計算的精度相對全三維模型較低，但能明顯縮短仿真時間，更適合在工程領域應用。

1.2降階模型（ROM）建立的理論技術路線

基于CAE的三維仿真往往存在響應效率較慢的問題，隨著輸入的變量即邊界條件改變時，想要用來反映得到一個實時的工況，即使是一個穩態的情況的速率也是非常慢的，無法滿足實際工程應用中的需求。為此我們便需要研究降階模型（ROM模型），其優點在于將三維的CAE仿真轉換為一維的計算。以球閥為例，輸入參數變量即為入口速度、壓力、溫度乃至球閥開啟的角度變化，輸出變量可以是某一個橫截面或者某一部分流體域內的壓力溫度或者其他參數的分布云圖。

在擁有輸入參數的情況下，我們可以使用DOE實驗法生成多組的訓練數據，根據多組的訓練實驗數據使用奇異值分解法（SVD）和響應面法（RSM）來生成降階模型StaticROM。建立ROM模型的技術線路圖如圖2所示［67］：

技術線路圖左側的集合處理與網格劃分、邊界條件給予、Fluent求解設定屬于傳統的流場仿真范疇，在建立ROM的過程中入口的邊界條件必須使用參數化的方式設定。在生成訓練數據時需要用到ROMBuilder插件，并用ANSYSTwinBuilder軟件對生成的訓練數據處理生成降階模型。

2紅外傳感器降階模型開發

2.1紅外傳感器流體計算域模型

本文涉及的紅外傳感器主要功能是將氣體物料通入其中，在物料通過傳感器中央的通道時用紅外光對其進行照射。在氣體物料中，分子中的化學鍵或官能團會發生振動吸收，這些化學鍵或官能團會對紅外光產生不同的吸收頻率，從而在紅外光譜上顯示出它們的位置，從而可以獲取分子中的化學鍵或官能團的信息，從而更好地理解分子的結構和功能，以此來分析氣體物料中各成分的含量。使用ANSYSWorkbench軟件對該繪制完成的三維模型進行流道模型抽取，抽取得到該傳感器的流體域模型如圖3所示：

氣體物料從入口進入，經過中間的長直通道，在通道中被紅外光束照射后從出口出來，同時為了保障氣體物料不會附著在前后鏡片上污染鏡片影響紅外光的射入，因此需要保持前后鏡片的干凈透明，則需在入口1、2、3、4處通入高壓蒸汽，以此來保護鏡片限制氣體物料在傳感器中的行徑，使其不會觸碰到前后的鏡片。已知氣體物料的輸入壓力為0.07MPa，水蒸氣入口1、2、3、4的設計輸入壓力為0.05MPa，便需要通過計算流體動力學（ComputationalFluidDynamics，CFD）仿真技術建立數字孿生模型來模擬該工況，以此來確保在該工況下氣體物料不會污染鏡片。將建好的流體域模型導入ANSYSmeshing中繪制網格，網格選擇四面體網格，網格質量為0.001，得到網格模型如圖4所示：

2.2紅外傳感器流場計算與分析

將繪制完成的網格模型導入Fluent中，黏性模型采用標準的kepsilon模型，打開組分開關，選擇組分傳遞，因為模擬過程中不需要考慮傳熱或者用到氣體物料的化學性質，因此本次模擬中采用的標識氣體代替真實物料，設置所有出入口都為壓力入口、壓力出口，氣體物料的輸入壓力為70000Pa，其余四個蒸汽輸入口輸入壓力均為50000Pa，蒸汽入口壓力均為50000Pa的情況下的標識氣在模型中的含量分布，如圖5所示。

從圖5中分析可以知道，標識氣體在后端鏡片處的分布量幾乎為0，但是在前端鏡片附近仍存在少量的標識氣，在真實工作下氣體物料仍然會有很大可能性污染鏡片，說明前端的蒸汽入口1、2的設計輸入壓力不夠，需要小幅增大，因此我們將水蒸氣輸入口1、2的輸入壓力小幅增加提升到60000Pa，再次進行運算得到以下的云圖。

由本次模擬得到的云圖（見圖6）可以很直觀地看出，在左邊水蒸氣入口1、2的入口壓力調整到60000Pa，且當右邊水蒸氣入口3、4仍保持在50000Pa時，前后鏡片周圍的標識氣含量幾乎均可以忽略不計。因此蒸汽入口1、2的入口壓力為60000Pa，入口3、4入口壓力為50000Pa，可作為傳感器實際運行的壓力參考，以此來保護前后鏡片幾乎不被氣體物料污染。

2.3近紅外傳感器降階模型開發

在實際的項目應用中，如果氣體物料入口的入口壓力更改，蒸汽入口的入口壓力仍然保持不變的話，顯然就不能夠保持氣體物料不會污染鏡片。因此，當氣體物料入口壓力變化時均可以隨時找到可以保護鏡片的一個合適的蒸汽入口壓力，這便需要用到數字孿生技術。根據前文中介紹到的降階ROM模型的建立方式，便可以建立紅外傳感器內部流動的降階ROM模型，如圖7所示。

通過該ROM模型，我們可以隨時控制各個壓力輸入口的輸入壓力，甚至可以在毫秒級別的反應時間內生成對應的紅外傳感器內部三維場信息，如溫度云圖、壓力云圖與速度云圖等。以此模型便可以實時觀察氣體物料在不同的邊界條件下的分布，并且可以及時根據云圖中氣體物料的實際分布來調整清洗蒸汽的入口壓力。

結語

為了解決某些特殊應用場景下，真實物理傳感器無法布置或不便于布置的難題，筆者從數字孿生概念出發，研究了紅外傳感器三維模型的降階方法，開發了近紅外傳感器的降階模型，以實現在數字空間里對真實紅外傳感器實物創造了一個虛擬的傳感器。當對紅外傳感器輸入邊界條件后，可以實時反饋傳感器內部流動、溫度、質量分數等關鍵變量的場信息，本文研究結果對傳感器的數字孿生研究起到了理論支撐。

參考文獻：

［1］刁俊武，田壯，論國柱.數字孿生技術在石油化工行業的應用研究［J］.石化技術，2022，29（07）：7982.

［2］劉志鵬，趙毅.數字孿生技術在石油化工企業數字化轉型中的應用研究［J］.石油化工自動化，2022，58（05）：16.

［3］索寒生，賈夢達，宋光，等.數字孿生技術助力石化智能工廠［J］.化工進展，2023，42（07）：33653373.

［4］宋學官，來孝楠，何西旺，等.重大裝備形性一體化數字孿生關鍵技術［J］.機械工程學報，2022，58（10）：298325.

［5］楊亮亮，來孝楠，何西旺，等.面向飛機機翼數字孿生的在線加速度積分方法［J］.機械工程學報，2024，60（02）：342355.

［6］宋學官，何西旺，李昆鵬，等.人體骨骼數字孿生的構建方法及應用［J］.機械工程學報，2022，58（18）：218228.

作者簡介：謝琳（1991—），女，漢族，吉林伊通滿族自治縣人，碩士研究生，助教，專任教師，研究方向：人工智能物聯網應用；汪澤宇（1992—），男，漢族，黑龍江雞西人，碩士研究生，實驗師，研究方向：人工智能大數據在圖像處理識別方向中的應用；李淑貞（1996—），女，漢族，山東壽光人，碩士研究生，助教，專任教師，研究方向：生態遙感；孔令宇（1997—），男，漢族，吉林松原人，碩士研究生，助教，專任教師，研究方向：自然語言處理。