《磷及磷化工生产领域数字孪生应用能力成熟度模型》

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磷及磷化工生产领域数字孪生应用能力成熟度模型

1范围

本标准规定了磷及磷化工行业生产领域数字孪生应用能力成熟度模型的构成、成熟度等级和成熟度

要求。

本标准适用于磷及磷化工行业生产企业、数字孪生系统解决方案供应商和第三方开展磷及磷化工生

产领域数字孪生能力的差距识别、解决方案规划和能力建设。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T39116智能制造能力成熟度模型

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

数字孪生intelligentplant

数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、

预测物理实体对象的状态，通过优化和控制指令来调整物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相

互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

GIS：地理信息系统（GeographicInformationSystem）

RFID：射频识别（RadioFrequencyIdentification）

5G：第五代通讯技术（The5GenerationMobileCommunicationTechnology）

5成熟度模型

本模型由成熟度等级、能力要素、能力域和成熟度要求构成，如图1所示。

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成熟度等级

能

力磷矿磷化工

要

素

物生

能综安智智智智料产工设质

力合监能能能能配运艺备量

域集生掘开运巡方行优管管

控产进采输检优控化理理

化制

成熟度要求

图1磷及磷化工生产领域数字孪生成熟度模型

6成熟度等级

成熟度等级规定了磷及磷化工生产领域数字孪生解决方案在不同阶段应达到的水平。成熟度等级分

为五个等级，自低向高分别为一级（建模级）、二级（互动级）、三级（优化级）、四级（预测级）和

五级（共智级）。

一级（建模级）：通过几何建模、系统建模、流程建模、物联网等技术，对物理对象进行数字化建

模，将物理世界的状态转变为可以被计算机和网络所能感知、识别和分析的状态。

二级（互动级）：数字对象间及物理对象之间实现实时动态互动。

三级（优化级）：运用多维数据分析、机器学习、神经网络、深度学习等算法或技术，依据物理对

象的确定规律和完整机理运算出控制优化方案，实现了虚实互动和自我优化。

四级（预测级）：运用云计算、大数据、人工智能、互联网等核心技术对数据进行深度挖掘，实现

了对知识、模型等的应用，可依据不完整的信息和不明确的机理通过工业大数据和机器学习等技术手段

预测未来，并能反馈优化核心业务流程，体现了人工智能。

五级（共智级）：通过云计算、大数据、人工智能等核心技术在不同数字孪生体之间进行了智慧交

换和共享，实现了预测、预警、自适应。

7能力要素

能力要素给出了磷及磷化工生产领域数字孪生应用能力提升的关键方面，包括磷矿和磷化工。磷矿

包括综合集控、安监生产、智能掘进、智能开采、智能运输、智能巡检5个能力域。磷化工包括物料配

方优化、生产运行控制、工艺优化、设备管理、质量管理5个能力域。

企业可根据自身业务活动特点对能力域进行裁剪。

8成熟度要求

8.1概述

成熟度要求规定了能力要素在不同成熟度等级下应满足的具体条件。

8.2磷矿

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磷矿能力要素包括综合集控、安监生产、智能掘进、智能开采、智能运输、智能巡检5个能力域。

8.2.1综合集控

综合集控能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表1。

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表1综合集控的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）实现视频监控、设备运行a）建有智能联动控制平台；a）实现无人设备、物流设备、a）构建决策支持系统；a）实现“人、设备、数字孪

监测、环境监测以及其他传b）实现动态配置不同传感器、工业机器人的模型可视化；b）调用系统内部功能软件为生系统”之间准确无误的协

感器实时上传的监测数据设备的快速接口；b）实现远程监测和控制；决策服务，使模型运行、同作业；

的集成；c）通过仿真技术，实现了物c）根据各子系统的控制特点，数据调用和知识推理达到b）建立分级别的预警、报警

b）实现设备精密细节、复杂理对象和数字对象之间的建立分级别的预警、报警机有机统一；机制；

结构、复杂动作的全数据驱动态互动，以及物理对象之制，实现相关系统之间的联c）提高决策水平和质量效果c）相关系统之间实现联锁、

综合集控动显示；间的互动和数字对象之间锁、联动和协同优化功能。显著。联动功能。

c）实现生产流程、生产环境、的互动。

设备运行状态的实时监测；

d）通过数据的可视化构建决

策模型。

8.2.2安监生产

安监生产能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表2。

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表2安监生产的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）实现重大危险源在线检测；a）通过数字孪生模型之间的a）5G移动通讯技术融入支持a）对重大危险源实时数据信a）实现不同重大危险源数字

b）实时采集重大危险源数据；智能交互机制，实现整体的异构协议的物联网融合通息进行深度挖掘；孪生体之间的智慧交换和

c）实现物理实体的各类传感协同化和智能化；信网络系统；b）实现工作面的环境安全预共享；

器实时数据、历史数据以及b）实现物理实体与孪生数据b）实现实时定位与三维GIS、警；b）实现了预测、预警，并能

相关派生数据的汇集；的协同交互、平行运转。视频智能识别与联动、辅助运c）对矿山设备实现智能故障自动下达应急处理预案。

d）完成虚实融合的数字化建输与智能化调度；诊断和健康预测；

安监生产模。c）通过大数据建模、计算和d）对设备的故障并给出相应

分析、深度学习技术实现矿的预防措施和解决方案。

山设备的质量缺陷管理、运

行故障识别及健康预测；

d）实现环境安全场景的在线

感知与状态分析、交互在线

与干预预测。

8.2.3智能掘进

智能掘进能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表3。

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表3智能掘进的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）构建面向掘进工作面的高a）实现远程一键开启、关键a）实现截割作业的程序化控a）将各类传感器数据汇聚并a）实现地面和井下远程集控

精度三维动态地质模型；部位远程视频监控、异常状制；引入由装备行为准则为支中心对掘进工作面“人-机-

b）基于巷道围岩时效控制技态远程人工干预功能；b）实现截割参数与环境、装撑的掘进决策控制平台中；环”协同、自主管控；

术，构建装备行为控制模b）基于遗传算法计算出自适运系统动态自配准；b）基于大数据分析、人工智b）实现多机协同控制、设备

型；应截割方法，优化截割参c）采用超限处理、区间报警、能等技术，形成掘进控制决状态可视监控与健康诊断、

c）结合数字孪生、故障预测数；设备姿态调整、区间停车等策思想；环境智能检测、主动安全防

与健康管理、人工智能和大c）实现掘进系统的远程虚实多种控制方式，实现系统自c）矿山机电系统运行状态实护、无线数据网络管理、供

智能掘进数据挖掘等方法技术，建立同步控制。调性、自组织性和自稳定现知识表达、异常工况状态配电等功能；

运行机理、经验知识和数据性；在线识别和关键部件内部c）采用超限处理、区间报警、

深度特征融合设备状态分d）在设备互联互通条件下，状态预测分析。设备姿态调整、区间停车等

析模型。对生产业务组织、生产流程多种控制方式，实现系统自

与资源配置进行特征提取，调性、自组织性和自稳定

建立多目标综合约束条件，性。

实现矿山设备运行调度的

最优化。

8.2.4智能开采

智能开采能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表4。

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表4智能开采的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）实现地质勘察、设计、施a）通过工作面场景可视化技a）利用机器视觉、多源信息a）基于5G等先进技术，将a）对现场实时数据，通过机

工等各种地下空间地理分术，将工作面环境与装备的融合与三维物理仿真等技掘进、运输、提升、排水、器学习进行样本归纳、类比

布信息的数据采集、存储、实际状态迅速、直观地展现术对所采集数据进行智能通风、地质信息、经营管理推理分析，实现知识挖掘、

管理和分析；给位于安全位置的远程开分析；等环节智能协同；计算和持续迭代更新；

b）通过采矿装备精确导航、采人员；b）自动给出开采方案并持续b）通过大数据、人工智能、b）体现适应性、动态性和演

定位技术、复杂工况计算机b）通过利用远程可视化技术，优化方案生成。物联网等信息技术，根据智化性的智能体理性决策特

视觉识别技术和磷矿大数实时监控作业情况，人为对能自适应系统进行智能分征。

据技术等实现矿山智能感现场进行干预；析和决策；

智能开采

知；c）通过虚拟控制系统，实现c）对开采过程中可能出现的

c）通过三维激光扫描技术，远程机械设备的自动连接情况进行实时预测，并能反

对作业场景和环境进行高与控制。馈核心业务流程。

精度建模；

d）在虚拟现实技术与三维地

质建模技术支持下，对地质

体、矿产等实现可视化和信

息化。

8.2.5智能运输

智能运输能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表5。

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表5智能运输的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）实现矿井中的任何物品与a）依据大数据和云存储服务a）通过车载智能感知与控制a）实现车辆监控、指令下达、

互联网相连接，实现互联互将数据上传共享至多个设系统的多传感融合技术，实运输任务调配、失速保护、报

通；备，进行数据实时互联互现障碍物感知；警管理、应急响应等功能，优

b）通过射频识别(RFID)、红通；b）通过域控制器对车辆进行化作业流程，实现辅助运输业

外感应器、全球定位系统、激b）通过运输系统的智能调度控制，实现车辆自动避障行务的智能化。

光扫描器等信息传感设备，进实现远距离连续传输以及驶与路径合理优化；

智能运输行信息交换和通讯，实现智能特殊路段运输；c）基于工业互联网架构的矿

化识别、定位、追踪、监控和c）实现车辆监控和远程指令井下辅助运输管控一体化

管理。运输等功能。技术和一体化通信定位网

络，采用工作流、智能报表、

GIS地图等组件，实现基于

二维、三维地图的辅助运

输一体化管控应用。

8.2.6智能巡检

智能巡检能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表6。

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表6智能巡检的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）建立的了完整的地质模型、a）针对不同生产事故的特点，a）通过先进的数字孪生模型a）构建计算机视觉系统；

设施设备模型、管网模型通过物联网对建筑物实现和人工神经网络，实现生产b）利用环境现场的各类传感

等，可进行生产现场的渲智能元素的监测管理；设备的健康巡检和在线实器进行生产设备的实时检

染、装配、组合校核；b）建立了完整的生产现场虚时检测；测；

b）建立了完整的矿区地面地拟场景；b）对现场生产人员的运动实c）对生产设备的运行情况进

下庞大生产结构的虚拟场c）采用数字孪生模型驱动磷时跟踪，基于大量数据分析行预测、预警。

智能巡检

景；矿智能巡检工作的实时交改进生产安全性；

c）基于大数据分析技术，构互。c）针对数字孪生模型分析生

建生产人员生产行为的数产人员的生产行为，避免人

字孪生模型。身安全事故的发生。

8.3磷化工

磷化工能力要素包括物料配方优化、生产运行控制、工艺优化、设备管理、质量管理5个能力域。

8.3.1物料配方优化

物料配方优化能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表7。

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表7物料配方优化的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）建立熔融指数、等规度、a）根据产品生产过程实时数a）基于在线监测的生产过程a）采用软测量技术实现牌号a）根据产品生产需求，自动

抗冲强度等指标的机理模据信息，优化调整数据驱动数据，通过产品物料配方模型平稳切换；修复和调整不同数字孪生

型以及数据驱动的软测量的软测量模型；和配方数据库预测生产情况；b）实现过程约束及质量指标体相关的生产参数；

模型；b）实现虚实空间产品切换操b）对产品配方实时驱动在线的在线估计；b）实现预测、预警和自适应。

b）建立产品物料配方模型和作动态的实时交互。优化；c）基于大数据分析，对产品

配方数据库，为操作人员提c）根据机理模型和软测量模生产情况进行在线分析和

供实时计算结果；型，建立不同牌号切换逻辑和异常预测。

物料配方优化c）根据机理模型和软测量模操作优化条件。

型，形成不同牌号生产的数

字孪生模型。

8.3.2生产运行控制

生产运行控制能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表8。

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表8生产运行控制的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）面向生产过程的不同操作a）实现对实体装置的产品质a）根据虚拟空间的操作决策a）根据装置操作方案的变化a）实现生产过程及其控制系

方案，建立适用于每个工作量实时计算和优化控制；结果，选择匹配目前生产状以及对关键非线性相关变量统的数字孪生；

方案下的产品质量预报模b）实现生产过程的实时模拟况的模型和参数，以及未来的自动判断，在模型集的多个b）实现基于数字孪生模型集

型、优化控制模型和预测控仿真及变量预报；对模型和参数的操作切换预测控制模型之间进行自动的产品质量预报和优化控

制模型；c）在虚拟空间实现对实际生方案，从而实现虚拟空间在智能切换；制预报；

b）建成完备的生产过程数字产过程的实时仿真和预报。模型、参数和操作上对物理b）基于数字孪生模型集中的c）实现产品质量预报和优化

生产运行控制

孪生模型集。空间过程生产运行的指导；预测控制模型，通过闭环控制控制预报的智能操作决策。

b）在物理空间，实现对实体仿真形式进行优化控制预报，

装置的产品基于产品质量包括对被控变量控制效果的

化验数据对模型性能进行预报和装置经济指标变化的

实时评价、实时更新，对物预报。

理空间的应用进行指导。

8.3.3工艺优化

工艺优化能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表9。

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表9工艺优化的成熟度要求

能力域一级二级三级四级五级

a）实现产品设计与工艺设计a）依托工业互联网平台，融a）开发人机交互界面；a）应用大数据、人工智能、a）实现工艺设计、生产、检

之间的关联性；合过程机理和装置运行特b）利用模型对实际过程进行物联网等技术，实现辅助工验、运维等不同数字孪生体

b）建立工艺设计规范和标准，性，建设高精度的过程模仿真测算；艺创新推理的在线自主优的动态协同；

并指导计算机辅助工艺规型；c）评估关键操作条件对实际化；b）基于在线知识库，实时为

划及工艺设计；b）实现虚拟空间的仿真模型生产单元产品收率、性质等b）实现基于三维模型制造工产品设计和工艺设计提供

c）通过设计管理软件实现工自动获取和处理生产数据、模关键指标的影响；艺全过程的仿真分析及迭决策支持。

艺设计数据或文档的结构型自动校正以及模型预测值d）利用智能优化算法求解工代优化。

化管理与数据共享；和物理空间实测值的对比验艺参数最优操作条件；

工艺优化d）实现工艺设计流程、结构证展示；e）实现虚拟空间模拟仿真结

的统一管理，以及版本管c）在关键工序实现工艺数据果与物理空间操作优化的

理、权限控制、电子审批等；的模拟仿真；交互；

e）根据理论或经验可对产品d）实现实际生产流程在虚拟f）利用数字孪生模型和智能

工艺参数设计进行推理验空间中的重构和实时动态优化算法，根据物理空间装

证；互动。置实际优化目标需求进行

f）基于生产过程工艺原理和装置操作优化并给出工艺

物理空间装置运行特性建参数优化方案。

立过程数字孪生模型。

8.3.4设备管理

设备管理能力域按照成熟度等级可划分为不同等级要求，见表