成功案例丨Altair助力Assystem创建可持续能源的数字孪生，实现即时洞察

行业：

能源

挑战：

聚变动力装置在设计评估阶段需要复杂的数字仿真模型。Assystem 团队希望利用昂贵的设计模型，通过输入从电厂现场实时传感器数据来创建数字孪生模型，从而帮助工程师了解电厂的结构完整性，并进一步优化检查和维护计划。

Altair 解决方案：

Altair IoT Studio 的托管（云不可知）版本构成了解决方案的主干和分析前端。它通过无服务器后端功能、数据存储、与运营系统的边缘连接以及先进的仪表板功能实现自动化，让用户能够即时洞察。

优点：

Altair IoT Studio帮助Assystem在工厂和基于物理的模型之间创建无缝数据流，以创建真正的数字孪生。结合虚拟传感器，工程师可以就疲劳损伤支持做出更好的决策，并帮助计算剩余使用寿命（RUL）。对真实负载条件影响的洞察提高了效率和维护计划，进一步延长了设备的使用寿命。

Assystem 是一家国际工程和数字服务集团，专注于低碳项目，加快向清洁能源的过渡。Assystem 致力于开发脱碳电力（聚变能源、可再生能源和电网）和清洁氢气。集团还帮助推动工业部门（如交通运输）使用去碳化电力。

Assystem 与英国原子能管理局（UKAEA）签订合同，负责核聚变能源相关项目，特别是为其运行中的发电厂开发基于物理的数字孪生。项目计划包括开发用于能源生产的球形托卡马克（STEP），这是英国的核聚变发电厂原型，将证明核聚变能源的商业可行性。

聚变动力装置在设计评估阶段需要复杂的数字仿真模型。它们的检查和维护间隔以及总寿命是根据设计模型的预期负载来确定的，并将重大风险考虑在内。与此同时，发电厂所承受的实际负荷可能会有所不同。这一差距为旨在提高设备使用寿命价值或量化高于预期使用率的影响的计划提供了空间。

Assystem 团队希望利用昂贵的设计模型，通过输入从电厂现场直播的传感器数据来创建数字孪生模型，从而帮助工程师了解电厂的结构完整性，并进一步优化检查和维护计划。仿真模型可以是原始的全保真模型，也可以通过简化模型（ROM）和功能模拟单元（FMU）进行转换。完成后的系统必须容纳虚拟传感器，用于测量实际系统中无法实际测量的变量，还必须与 UKAEA 现有的通信系统无缝对接。

Altair IoT Studio利用物联网概念，将工厂运行数据与物理模型连接起来，并提供可视化层，以实时获取数字孪生的所有洞察信息。

Altair IoT Studio 的托管（cloud agnostic-可迁移的）版本构成了解决方案的主干和分析前端。它通过无服务器后端功能、数据存储、与运营系统的边缘连接以及先进的仪表板功能实现自动化，让用户能够即时洞察。

试验阶段使用合成数据来模拟从运营工厂到物联网平台的实时数据流。定义的 Python 脚本会触发相关的物理模型，然后处理数据并将结果返回到物联网平台。配置的前端可提供可视化分析，突出事件反响，以便更好地做出决策。来自多个供应商的有限元分析 (FEA) 模型、商业级疲劳分析求解器以及来自 OpenWeather 的实时天气数据都与物联网平台相连，UKAEA 的仿真过程数据管理系统 (SPDM) 与数据模型存储系统相连。此外，还集成了电子邮件（维护日历请求）和短信（警报），以提醒操作员注意特殊事件（如地震事件）。

Altair IoT Studio 帮助 Assystem 在工厂和基于物理的模型之间创建无缝数据流，以创建真正的数字孪生。结合虚拟传感器，工程师可以就疲劳损伤支持做出更好的决策，并帮助计算剩余使用寿命（RUL）。对真实负载条件影响的洞察提高了效率和维护计划，进一步延长了设备的使用寿命。最后，在数字孪生解决方案中使用原始设计模型，使得 Assystem 的开发投资获得了更高的回报。