有色金属行业 智能冶炼工厂数字孪生技术规范编制说明

有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范编制说明（审定稿）《有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范》编制组2025年7月一、工作简况1、任务来源根据2024年8月14日工业与信息化部《工业和信息化部办公厅关于印发2024年第三批行业标准制修订计划的通知》（工信厅科函〔2024〕317号）的文件要求，行业标准《有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范》制定项目由全国有色金属标准化技术委员会归口，计划编号：2024-0968T-YS，项目周期为12个月，完成年限为2025年。由中国恩菲工程技术有限公司（以下简称中国恩菲）主编，中南大学、中金岭南有色金属股份有限公司、矿冶科技集团有限公司、中国铜业有限公司、中国工业互联网研究院、金川集团股份有限公司、江西铜业集团有限公司、湖南有色金属控股集团有限公司、大冶有色金属集团控股有限公司等单位参加，共同组成《有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范》编制组，开展标准编制工作。根据《国家智能制造标准体系建设指南（2021年版）》，《有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范》在国家智能制造标准体系中，属于“B关键技术”-“BE智能赋能技术”-“BEF数字孪生”，同时也属于“C行业应用”-“I有色金属”的范畴。图1国家智能制造标准体系体系结构图根据《有色金属行业智能制造标准体系建设指南（2023年版）》，《有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术规范》在有色金属行业智能制造标准体系中，属于“CIC智能工厂-CICC数字化平台-CICCD数字仿真”，并且属于“智能工厂标准建设重点”标准。图2有色金属行业智能制造标准体系结构图图2有色金属行业智能制造标准体系框架图数字孪生工厂是实现智能工厂的基础。数字孪生作为一种在信息世界刻画物理世界、仿真物理世界、优化物理世界、可视化物理世界的重要技术，为实现智能制造提供了有效途径。《中国制造2025》将“建设智能工厂/数字化车间”列为战略任务和重点。国家发改委在《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展实施方案》提出支持数字孪生等数字化转型共性技术、关键技术研发应用，引导各方参与提出数字孪生的解决方案。中国科学技术协会在2020年年会上将“如何建立虚拟孪生理论和技术基础并开展示范应用”列为十大前沿科学问题之一。新冠肺炎疫情令企业“用工荒”问题更加突出，工业领域“机器换人”的话题推向高潮，传统制造业充分认识到数字化、智能化生产方式的重要性和智能工厂、数字孪生工厂建设的真正价值。为贯彻落实《中国制造2025》、《原材料工业数字化转型工作方案（2024-2026年）》等国家相关政策，按照《国家智能制造标准体系建设指南》、《有色金属行业智能制造标准体系建设指南（2023年版）》的总体要求，彻底解决数字孪生工厂的开发与实施不规范、认识不统一、落地困难的问题，使有数字孪生工厂建设有章可循，有法可依，切实推进有色金属冶炼企业数字化转型升级。2、标准起草单位、编制成员及其工作职责本标准由中国恩菲工程技术有限公司牵头，中南大学、中金岭南有色金属股份有限公司、矿冶科技集团有限公司、中国铜业有限公司、中国工业互联网研究院、金川集团股份有限公司、江西铜业集团有限公司、湖南有色金属控股集团有限公司、大冶有色金属集团控股有限公司等单位参加编制。3、主要工作过程3.1起草阶段标准制订计划任务正式下达后，中国恩菲工程技术有限公司、中南大学、中金岭南有色金属股份有限公司、矿冶科技集团有限公司、中国铜业有限公司、中国工业互联网研究院、金川集团股份有限公司、江西铜业集团有限公司、湖南有色金属控股集团有限公司、大冶有色金属集团控股有限公司等单位立即组织召开了碰头会，成立了标准编制组，初步确定了任务分工及进度计划：中国恩菲牵头，负责资料收集、汇总、执笔，中南大学、中金岭南有色金属股份有限公司、矿冶科技集团有限公司、中国铜业有限公司、中国工业互联网研究院、金川集团股份有限公司、江西铜业集团有限公司、湖南有色金属控股集团有限公司、大冶有色金属集团控股有限公司等单位负责提供标准编制相关资料、技术支持；在标准编制过程中，可逐步吸收行业其他单位加入标准编制组。2024年9月到2024年11月：项目的立项、启动和技术准备阶段。2024年11月到2025年3月：编制并讨论标准，形成预审稿。二、标准编制原则和确定标准主要内容1、编制原则编制过程中遵循如下原则：（1）一致性原则标准应该与以下内容协调一致：a）智能制造标准体系要求；b）相关法律、法规、政策、标准、管理办法。（2）全面系统a）涵盖有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生建设全过程；b）全面、系统建立有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生技术要求；c）本标准可与智能制造标准体系中的其他标准丰富智能制造标准体系。（3）突出行业特点标准突出有色金属行业的特点，重点关注有色金属行业智能冶炼工厂设备与系统的数字孪生以及数字孪生实施过程。（4）适用可操作a）对有色金属行业智能冶炼工厂数字孪生实施全过程进行规范说明，保证标准内容的完整性和适用性；b）立足有色金属行业实际和智能制造标准体系的要求，确保标准的可操作性。2、国内外相关标准研究2015年开始，ISO、IEC和IEEE等国际标准化组织推动成立数字孪生分技术委员会和工作组，从各自的领域和层面出发，探索标准化工作。完成或立项了《数字孪生体技术趋势报告》、《数字孪生在工业行业的应用的白皮书》、《数字孪生与资产管理壳的概念与在工业互联网和工业4.0中的应用白皮书》。、《数字孪生概念与术语》和《数字孪生应用案例》等多项国际标准。《中国制造2025》将“加强标准体系建设”列为战略任务和重点，在智能制造等重点领域开展综合标准化工作。工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发《国家智能制造标准体系建设指南》，明确提出制修订包括智能工厂、虚拟工厂在内的300项以上智能制造标准，全面覆盖基础共性标准和关键技术标准，逐步建立起较为完善的智能制造标准体系，并完成《智能制造虚拟工厂参考架构》《智能制造虚拟工厂信息模型》、《有色金属行业智能冶炼工厂建设指南》《有色金属行业智能矿山建设指南》等多项智能制造标准和建设指南。3、标准主要内容本标准设置了8个章节内容，具体包括：3.1范围本文件规定了智能冶炼工厂数字孪生的参考架构、模型要求、业务功能要求、实现要求、成熟度等级等内容。本文件适用于现有、新建和改扩建的各类有色金属冶炼工厂在智能工厂的数字孪生系统设计、建模、开发、实施工作。3.2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/T19000质量管理体系基础和术语GB/T23000信息化和工业化融合管理体系基础和术语GB/T43441.1信息技术数字孪生第1部分：通用要求GB/T41723自动化系统与集成复杂产品数字孪生体系架构说明：主要从术语和定义要求等方面引用相关文件。3.3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.3.1数字孪生digitaltwin数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。3.3.2实体对象entity存在、曾经存在或可能存在的一切具体或抽象的东西，包括这些事物之间的关联。示例：人员，对象，事件，想法，过程等。3.3.3物理实体physicalentity客观存在于时空中的具体事物或现象，具有可观测的物理属性（如质量、体积、能量、运动等），能够通过感官或仪器直接或间接被检测，示例：城市、工厂、建筑物、电网中的电流、制造工艺等。3.3.4虚拟实体virtualentity依赖于计算机系统或数字环境而存在的模拟对象或现象，不具备物理实体的物质性，但能通过交互技术（如视觉、听觉或触觉反馈）被感知和操作，与物理实体对应的表示信息或数据的事物或现象。3.3.5智能体agent具有独立的属性和自主行为能力且能与环境进行交互的虚拟实体，抽象为智能体。智能体基本特性包括：(1)自治性(Autonomy)：智能体能根据外界环境的变化，而自动地对自己的行为和状态进行调整，而不是仅仅被动地接受外界的刺激，具有自我管理自我调节的能力。(2)反应性(Reactive):能对外界的刺激作出反应的能力；(3)主动性(Proactive):对于外界环境的改变，智能体能主动采取活动的能力。(4)进化性（evolution）:智能体能积累或学习经验和知识，并修改自己的行为以适应新环境。3.6机理模型mechanismmodel基于物理、化学、生物学等自然科学规律，通过理论推导构建的数学模型，通过描述系统内在的质量守恒、能量守恒、动力学方程等作用机制来预测系统行为。其基本特点包括：（1）依赖专业领域知识；（2）机理明确，可解释性强；（3）无需依赖历史数据。3.7数据模型datamodel是通过对历史或实时数据进行统计分析和机器学习而构建的数学模型，其基本特征包括：（1）以数据为核心，模型行为完全由输入数据决定，无需显式的物理规律描述；（2）黑箱/灰箱特性，内部逻辑可能难以直观解释；（3）自适应能力，可通过新数据持续优化模型参数。3.8数理模型mathematicalmodel是机理模型和数据模型的统称。3.4参考架构3.4.1生命周期生命周期涵盖从需求调研到工厂生产运维的各个阶段，包括可行性研究、初步设计、详细设计、工程建设、生产期等。生命周期的各项活动可进行迭代优化，具有可持续性发展等特点，不同行业的生命周期构成和时间顺序不尽相同。3.4.2系统层级系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。a) 设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级；b) 单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控制物理流程的层级；c) 车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级；d) 企业层是实现面向企业经营管理的层级；e) 协同层是企业实现其内部和外部信息互联和共享，实现跨企业间业务协同的层级。图1数字孪生系统参考架构3.4.3架构层级架构层级是指由物理实体工厂至数字孪生工厂形成过程、数据映射过程及决策反馈过程，包括支撑层（L1）、数据层（L2）、模型层（L3）、应用层（L4）、交互层（L5）。物理实体工厂生产系统的核心构成，概括为人（Man）、机（Machine）、料（Material）、法（Method）、环（Environment）五大要素。人涵盖操作工、维修工等直接生产参与者；机包含加工机床、工装夹具等生产设备与工具；料涉及原材料、半成品等生产对象；法包含工艺文件、作业指导书、检验标准等规范体系；环则包括车间布局、温湿度、噪音等物理条件要求，这些要素共同构成了制造过程的物质基础与运行框架。物理实体工厂作为数字孪生工厂的基础，不作为数字孪生工厂的架构层级a) 支撑层是数字孪生系统的基础感知和工业控制层，直接连接现实世界的设备与生产过程，承担数据采集、设备控制和边缘计算等核心功能，直接影响上层模型的准确性和实时性。物理层作为数字孪生系统的关键支撑，通过集成感知终端（如传感器、RFID）、有线/无线通信网络（工业以太网、5G）、标准化通信协议（OPCUA、MQTT）、工业控制、数据接口，构建起覆盖全要素的数据传输通道、语义化参数交互控制体系，实现制造资源间的实时信息互通协同与控制运行；b) 数据层是数字孪生系统的核心枢纽，应负责对物理层采集的原始数据进行存储、治理、分析与服务化，为上层模型和应用提供高质量、标准化的数据支撑，直接影响数字孪生体的准确性和决策可靠性。c) 模型层作为数字孪生系统的核心组成部分，由仿真模型与孪生数据有机融合而成。仿真模型通过多维度建模技术精确刻画车间物理实体的关键特征与行为规律，孪生数据则实时采集自物理实体的运行状态；基于预设的逻辑规则与匹配算法，将动态数据流与静态模型进行深度融合，最终构建出具有虚实映射、动态演化能力的数字孪生体。d) 应用层作为数字孪生系统的用户交互界面，基于实时孪生数据构建智能化服务体系，通过多维数据融合与智能算法，为工厂运营提供全周期的决策支持，具体实现四大核心功能：认知功能实现生产全要素的可视化监控与态势感知；诊断功能通过异常检测与根因分析定位生产问题；预测功能依托历史数据与仿真模型预判设备状态与生产趋势；决策功能结合优化算法生成最佳生产方案，从而形成从感知到执行的闭环服务能力。e) 交互层是数字孪生系统的最高层级，应负责实现跨系统协同、内外交互和生态扩展，是数字孪生系统与外界的接口，实现数字孪生体与用户、外部系统及开放生态的无缝连接。3.5模型要求3.5.1模型功能与要求3.5.1.1模型应涵盖冶炼生产全流程的物质流（原料-中间产物-成品）、能量流（能耗、热平衡）、价值流（成本、效益）及业务流（生产计划、调度、管理），支持全流程多维度建模，实现全生命周期的动态仿真、多场景分析、趋势预测、能效评估、工艺验证和优化决策。3.5.1.2模型应采用模块化架构设计，集成数理模型、智能体库、算法库、生产数据库、标准化数据接口等核心功能组件，通过功能组件的协同运行，实现生产数据的集成处理、智能体模型的持续训练优化以及跨系统的数据交互与共享。3.5.1.3模型可为生产工艺优化、智能配料、成本优化、物料平衡、能源管理、设备健康监测及智能决策等核心功能模块提供底层技术支撑。3.5.2模型构建要求3.5.2.1模型构建应采用多模型融合方法，宜以工艺机理模型为核心基础，结合经验模型和数据驱动模型进行协同建模。3.5.2.2应建立与实际冶炼工厂设备、工艺流程等相对应的精确物理模型，真实反映生产工艺特征，包括但不限于冶金炉窑、电解槽、物料输送设备等。模型的几何精度应满足生产过程模拟和分析的要求，允许根据实际应用需求进行合理简化。3.5.3.3模型应包括设备的物理属性、工艺参数、运行状态等信息。属性信息应与物理模型进行关联，并能实时更新。5.4.4应根据冶炼工艺原理和设备运行规律，建立设备的行为模型，包括启动、停止、正常运行、故障等状态的行为描述。3.5.5.5数字孪生模型应能够根据实际生产中的设备变化、工艺调整等进行实时更新，以保证模型的准确性和有效性。3.5.3模型验证要求3.5.3.1模型应具备完整的数据采集与输出功能，实时记录关键工艺参数，为模型验证提供数据基础。3.5.3.2模型验证应采用生产实际数据对比分析的方法，建立定量化的验证指标，并根据验证结果持续优化模型参数和结构。3.5.4模型库建设要求3.5.4.1模型库应建立完善的分类体系，主要包括：a）通用基础模型：包含物料平衡、能量平衡等基础计算模型；b）湿法冶炼模型：涵盖浸出、萃取、电解等工艺过程模型；c）火法冶炼模型：包括熔炼、吹炼、精炼等关键工序模型；d）其他专业模型：根据实际工艺需求补充的特殊模型。3.5.4.2模型库应满足以下技术要求：a）可扩展性：支持新模型类型的灵活添加和集成；b）可升级性：实现模型参数的在线更新和版本迭代；c）兼容性：确保多源模型间的数据互通和协同优化；d）安全性：建立模型访问权限管理和数据保护机制；e）智能维护性：具备模型性能自诊断和异常预警功能。3.6业务功能要求数字孪生系统应构建完整的业务功能体系，包括但不限于以下核心模块：生产流程评估优化、生产工艺优化控制、物料平衡、智能决策支持、配料优化、能耗分析与预测、生产成本分析与预测、设备健康诊断、安全环保预警。3.6.1生产流程评估优化3.6.1.1冶炼生产过程优化应按照主工艺流程创建动态模型，以物质流为核心，综合考虑生产计划、检修安排、随机故障规律、检修时间等多元因素。3.6.1.2冶炼设备智能体的建立需深度融合设备的能力、属性、故障规律、运行机理、详细参数设置范围、控制策略等关键要素。3.6.1.3生产过程优化模型应考虑生产工艺各环节的内在关联与连锁反应，按照设计进行生产系统运行的全方位模拟。3.6.1.4冶炼生产过程评估优化模块应具备下列功能：a）评估生产产能，判定生产目标设定是否合理；b）结合随机故障、检修时间等进行作业率计算等；c）应具备确定设备处理能力及检修时间的功能；d）应具备精准识别生产工艺流程中的瓶颈环节功能，并针对性地提出优化方案；e）应具备对工段的缓冲能力及设备追赶能力进行模拟分析并优化的功能；f）应具备计算并优化设备利用率、验证设备匹配性的功能。3.6.2冶炼生产工艺优化控制3.6.2.1冶炼生产工艺优化方案应结合工艺设计，考虑生产规模、市场经济波动、现场施工调整等限制多重约束条件，确保方案的科学性与可行性。3.6.2.2应结合冶炼生产系统的整体运行情况，动态模拟分析设备机理、处理规则和生产逻辑等。3.6.2.3应提供冶炼设备最优运行参数及设备最优运行控制策略。3.6.2.4应给出冶炼设备的处置能力和实际需求的比对分析，通过量化数据揭示设备与生产需求之间的差距，为设备的选型调整、参数优化以及技术升级改造提供数据支撑。3.6.2.5应对冶炼设备运行数据进行实时动态监控，通过大数据分析和机器学习等人工智能方法，实现设备运行状态的自适应修正。3.6.3物料平衡3.6.3.1物料平衡计算模型应以生产规模、产品方案、工艺流程、工艺参数、生产班制、外部物料供应条件等核心要素为基础。3.6.3.2应综合考虑实际的设备运行机理、相关物料反应、生产操作策略等条件。3.6.3.3应实现对随生产动态过程而变化的物料消耗进行模拟、预测、控制和优化。3.6.3.4应确定物料需求动态变化，形成物料平衡表，优化物料消耗。3.6.3.5应确定内部物料缺口，计算可以满足生产的外部物料供应量。3.6.3.6应综合考虑生产需求与环保要求，制定最优的生产物料控制策略。3.6.3.7应确定不同生产负荷下物料消耗及平衡情况，为生产负荷调整与优化提供数据支持。3.6.3.8应提出物料供应异常情况下的应急操作策略，提升生产系统应对突发物料供应问题的能力。3.6.3.9应具备向设备选型、参数设置、辅助工程建设规模确定等提供支撑数据的功能。3.6.4智能决策支持3.6.4.1应能够对冶炼工厂的设备运行状态、工艺参数、生产进度等进行实时监控，并以直观的图形化界面展示给用户。应具备报警功能，当设备出现故障或工艺参数超出设定范围时，能够及时发出警报。3.6.4.2应对各个生产环节进行精细化梳理，构架科学的运行指标评价，及时对问题环节进行调整。3.6.4.3应结合数字孪生工厂的虚拟运行试验，对不同影响因素下的工厂运行状况进行潜在问题的预判分析，及时制定准确的调度方案。3.6.4.4应基于工厂库存结构，以及产品的畅销、滞销状况，动态调整经营策略，控制生产进度和业务细节，制定科学合理的生产计划。3.6.4.5生产工艺模型应以工艺机理为基础，以数据挖掘技术为分析手段，以专家系统、传统决策支持系统为决策框架。3.6.4.6应与已有的机理模型的模拟结果的对比，对机理模型进行修正和优化。3.6.4.7可使用谱聚类对工序参数进行聚类分析生产过程中复杂工序对产品质量的影响机制，解决工序参数多特征少样本的问题，发掘工序参数与产品质量之间的关系，优化径向基神经网络(RBF)模型的特征参数，最终基于质量波动理论构建质量传递网络模型对加工过程状态进行分析并基于分析结果预测产品质量。3.6.5配料优化3.6.5.1应通过对物料的物化参数进行实时监测，实现配料的相容性判定，验证配料过程的安全性。3.6.5.2应结合生产系统的处置能力和指标限定范围，确定系统配料的约束条件和优化目标，实现生产系统的最优配料方案。3.6.5.3应结合物料的处置成本和市场效益，实现配料的多目标优化。3.6.6能耗分析与预测3.6.6.1应从单体设备、工序段以及全厂三个层面，对主要耗能节点的能源供需比和有效利用率进行计算分析。3.6.6.2应从全厂能量流网络的整体评价出发，制定科学合理的能源调整和优化决策方案。3.6.6.3应针对工况的瞬间变化，做出能耗的实时动态预测。3.6.6.5应对不同时间跨度的能源需求量进行预测，合理制定能源的长中短期采购计划和检修计划等。3.6.6.6应针对不同类型的能源故障，对全厂能源信息系统进行虚拟运行分析，研究能源系统的安全响应行为的合理性及效率。3.6.7生产成本分析与预测3.6.7.1生产工艺优化方案应结合工艺设计，考虑生产规模、市场经济波动、现场施工调整等限制条件，确保优化方案的科学性与可操作性。3.6.7.2应给出设备的处置能力和安装计划的比对分析，为调整设备的选型、安装路径以及参数设置提供数据支撑。3.6.7.3生产成本的计算应结合运维阶段生产主工艺流程中的物质流平衡模型，以及生产运行数据，对各个设备的物料消耗进行动态计算分析。3.6.7.4应对生产流程中辅助物料的消耗过程，进行精细化计算和调控优化分析，制定针对性的优化策略。3.6.7.5应对工程进行功能分析，对材料进行性能分析，科学合理确定进货批量、进货批次、材料储备最优策略。3.6.8设备健康诊断3.6.8.1应在设备管理模块内加入设备孪生和设备运行大数据，实现工厂级(或车间级)的软件系统、智能诊断分析系统和运行大数据的有效衔接和深度融合。3.6.8.2应形成以机器学习和自决策为智能大脑的新型设备管控系统架构。3.6.8.3应从策略层面实施设备健康诊断，将维护技术与设备实时信息关联起来，实现设备预测性维护工作。3.6.9安全预测预警3.6.9.1应对多个事故应急疏散方案进行反复动态模拟，对疏散人数、疏散用时等进行统计，通过模拟结果分析制定科学的疏散方案。3.6.9.2应通过对系统的疏散救援全过程进行动态模拟及数字演练，确定各车间最优的应急设备位置、数量、设施布局、应急出口位置等，发现并消除疏散瓶颈点。3.6.9.3应对包含救援流程、救援路线、救援资源调度等在内的多个救援方案进行反复动态模拟并优化。3.6.9.4应通过救援效率、救援成功率等大量结果数据，确定最优的救援通道设计，针对不同事故场景确定救援路线选择，实现最优的消防、医疗等资源调度。3.6.9.5应设置多样化的训练场景、训练目标和任务，针对具有不同的能力和权限的不同角色进行定制化训练。3.6.9.6培训系统应与生产全流程动态模型相结合，对整个生产主要生产工艺路线中的操作流程以及各种已出现或人为设定的事故产生和排除解决过程进行相关建模和模拟。3.6.9.7系统应具备对操作不规范导致的失误、事故等进行统计分析的功能。3.6.10环境预测预警3.6.10.1系统应具备对生产过程中环保指标的精准预测能力，提前预判环保指标的变化趋势。3.6.10.2可通过环保监测指标的数据预测优化生产过程，调整生产参数，为环保指标符合标准提供数据建议。3.7实现要求3.7.1系统集成要求3.7.1.1采用微服务架构设计，确保各功能模块可独立部署和扩展。3.7.1.2建立统一的数据中台，实现各模块间的数据共享和业务协同。3.7.1.3应能够与冶炼工厂现有的企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、过程控制系统（PCS）等信息系统进行集成，实现数据共享和业务协同。系统之间的数据接口应符合相关的标准和规范，确保数据的准确传输和交互。3.7.1.4应支持与智能安防系统、智能能源管理系统、智能物流系统等其他智能化系统的集成，实现工厂的全面智能化管理和运营。3.7.1.5实现功能模块的智能化升级，支持算法和模型的持续优化。3.7.2安全与可靠性要求3.7.2.1应采取有效的数据安全措施，保护数字孪生系统的数据不被泄露、篡改和破坏。包括数据加密、访问控制、用户认证等技术手段，确保数据的安全性和保密性。3.7.2.2应遵循国家信息安全相关标准和规范，建立健全信息安全管理制度，加强对数字孪生系统的信息安全管理。防止网络攻击、病毒感染等安全事件的发生，确保系统的正常运行。3.7.2.3数字孪生系统应具备高可靠性和稳定性，能够连续、稳定地运行。应采用冗余设计、容错机制等技术措施，提高系统的可用性。3.7成熟度等级宜根据物理实体工厂与数字孪生工厂交互模式与相互作用，将数字孪生系统成熟度分为虚拟建模、以虚映实、双向交互、智能管控、自主演化等五个等级。一级（L0虚拟建模）：数字孪生模型从几何、物理、行为和规则等维度对物理实体进行描述，可代替物理实体进行仿真分析或实验验证，但模型与物理实体无法直接数据交换实现实时交互，主要依赖人介入实现间接虚实交互。二级（L1单向映射）：基于单向数据实时传输实现数字实体动态跟随目标实体的运行过程。数字孪生模型由真实且具有时效性的物理实体相关数据驱动运行，能同步直观呈现与物理实体相同的运行状态和过程，输出相同结果，但对物理实体的操作和管控仍依赖现场人员直接介入，无法实现远程可视化