Sitting on a gold mine: the story of the process industry's automatic formation of a digital twin

The use of a software tool chain to generate Digital Twins (DTs) automatically can speed up digitization and lower development costs. Engineering documents and system data are just two examples of source information that can be used to generate a DT. After proposing a general plan for semi-automatic generation of a DT for a process system, this work describe our efforts to extract necessary information for the generation of a DT of a process system from existing information in a factory floor like piping and instrumentation diagrams (P&IDs). To extract initial raw model data, techniques such as image, pattern, and text recognition can be used, and then an intermediate graph model can be generated and modified based on requirements. In order to increase the system's adaptability and reliability, this research will delve deeper into the steps involved in creating and manipulating an intermediate graph model

Digital Twins in Industry

Digital Twins in Industry is a compilation of works by authors with specific emphasis on industrial applications. Much of the research on digital twins has been conducted by the academia in both theoretical considerations and laboratory-based prototypes. Industry, while taking the lead on larger scale implementations of Digital Twins (DT) using sophisticated software, is concentrating on dedicated solutions that are not within the reach of the average-sized industries. This book covers 11 chapters of various implementations of DT. It provides an insight for companies who are contemplating the adaption of the DT technology, as well as researchers and senior students in exploring the potential of DT and its associated technologies

Digital Twins of production systems - Automated validation and update of material flow simulation models with real data

Um eine gute Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu erzielen, müssen Produktionssysteme über lange Zeiträume mit einer hohen Produktivität betrieben werden. Dies stellt produzierende Unternehmen insbesondere in Zeiten gesteigerter Volatilität, die z.B. durch technologische Umbrüche in der Mobilität, sowie politischen und gesellschaftlichen Wandel ausgelöst wird, vor große Herausforderungen, da sich die Anforderungen an das Produktionssystem ständig verändern. Die Frequenz von notwendigen Anpassungsentscheidungen und folgenden Optimierungsmaßnahmen steigt, sodass der Bedarf nach Bewertungsmöglichkeiten von Szenarien und möglichen Systemkonfigurationen zunimmt. Ein mächtiges Werkzeug hierzu ist die Materialflusssimulation, deren Einsatz aktuell jedoch durch ihre aufwändige manuelle Erstellung und ihre zeitlich begrenzte, projektbasierte Nutzung eingeschränkt wird. Einer längerfristigen, lebenszyklusbegleitenden Nutzung steht momentan die arbeitsintensive Pflege des Simulationsmodells, d.h. die manuelle Anpassung des Modells bei Veränderungen am Realsystem, im Wege. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung und Umsetzung eines Konzeptes inkl. der benötigten Methoden, die Pflege und Anpassung des Simulationsmodells an die Realität zu automatisieren. Hierzu werden die zur Verfügung stehenden Realdaten genutzt, die aufgrund von Trends wie Industrie 4.0 und allgemeiner Digitalisierung verstärkt vorliegen. Die verfolgte Vision der Arbeit ist ein Digitaler Zwilling des Produktionssystems, der durch den Dateninput zu jedem Zeitpunkt ein realitätsnahes Abbild des Systems darstellt und zur realistischen Bewertung von Szenarien verwendet werden kann. Hierfür wurde das benötigte Gesamtkonzept entworfen und die Mechanismen zur automatischen Validierung und Aktualisierung des Modells entwickelt. Im Fokus standen dabei unter anderem die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Veränderungen in der Struktur und den Abläufen im Produktionssystem, sowie die Untersuchung des Einflusses der zur Verfügung stehenden Daten. Die entwickelten Komponenten konnten an einem realen Anwendungsfall der Robert Bosch GmbH erfolgreich eingesetzt werden und führten zu einer Steigerung der Realitätsnähe des Digitalen Zwillings, der erfolgreich zur Produktionsplanung und -optimierung eingesetzt werden konnte. Das Potential von Lokalisierungsdaten für die Erstellung von Digitalen Zwillingen von Produktionssystem konnte anhand der Versuchsumgebung der Lernfabrik des wbk Instituts für Produktionstechnik demonstriert werden

Collision Prevention In Operation-Synchronized Simulations Using Dynamic Prescheduling Of Simulation Parameters

The increasing use of simulation technologies, especially virtual commissioning, in the context of modern plant development for manufacturing discrete parts is driven by the pressure to shorten time-to-market cycles and overcome supply bottlenecks. The need for robust technologies to seamlessly integrate the digital and physical world is growing as machine data becomes more readily available. A challenge to this integration is presented by the need to continuously adjust the movement parameters, especially for event-discrete actuators based on live data, taking wear, ageing and process-time fluctuations into account. A lack of synchronization leads to discrepancies between the simulation and reality renders them useless. Related works in this field are discussed, which highlight the complexities of achieving synchronization between simulation and reality, particularly in event-discrete signals and systems. The aim of this article is to present a method for reusing virtual commissioning models for operation-synchronized simulations at actuator level. This approach includes introducing of a methodology called prescheduling in order to compensate process uncertainties and also defines the necessary requirements for the simulation tool and model. The method is validated using an industrial test system and a commercial virtual commissioning tool to confirm its suitability for real-life implementation in industrial plants, which suggests its suitability for improving production efficiency and reducing costs by means of machine monitoring and proactive control interventions

Принципы создания прототипа цифрового двойника процесса алкилирования бензола пропиленом на основе нейронной сети

Objectives. To identify the principles of creating digital twins of an operating technological unit along the example of the process of liquid-phase alkylation of benzene with propylene, and to establish the sequence of stages of formation of a digital twin, which can be applied to optimize oil and gas chemical production.Methods. The chemical and technological system consisting of reactor, mixer, heat exchangers, separator, rectification columns, and pump is considered as a complex high-level system. Data was acquired in order to describe the functioning of the isopropylbenzene production unit. The main parameters of the process were calculated by simulation modeling using UniSim® Design software. A neural network model was developed and trained. The influence of various factors of the reaction process of alkylation, separation of reaction products, and evaluation of economic factors providing market interest of the industrial process was also considered. The adequacy of calculations was determined by statistics methods. A microcontroller prototype of the process was created.Results. A predictive neural network model and its creation algorithm for the process of benzene alkylation was developed. This model can be loaded into a microcontroller to allow for real-time determination of the economic efficiency of plant operation and automated optimization depending on the following factors: composition of incoming raw materials; the technological mode of the plant; the temperature mode of the process; and the pressure in the reactor.Conclusions. The model of a complex chemicotechnological system of cumene production, created and calibrated on the basis of long-term industrial data and the results of calculations of the output parameters, enables the parameters of the technological process of alkylation to be calculated (yield of reaction products, energy costs, conditional profit at the output of finished products). During the development of a hardware-software prototype, adapted to the operation of the real plant, the principles and stages of creating a digital twin of the operating systems of chemical technology industries were identified and formulated.Цели. Выявление принципов создания цифровых двойников реально действующей технологической установки на примере процесса жидкофазного алкилирования бензола пропиленом и установление последовательности этапов формирования цифрового двойника, которая может быть применима для оптимизации работы нефтегазохимического производства.Методы. Рассмотрена в целом химико-технологическая система, состоящая из реактора, смесителя, теплообменников, сепаратора, ректификационных колонн и насоса, как система высокого уровня. Выполнен сбор данных, описывающих функционирование установки получения изопропилбензола алкилированием бензола пропиленом путем расчета основных параметров процесса с помощью имитационного моделирования с применением специализированного программного обеспечения UniSim® Design. Разработана и обучена нейросетевая модель, учитывающая влияние различных факторов реакционного процесса алкилирования, разделения продуктов реакции и оценки экономических факторов, обеспечивающих рыночную привлекательность рассматриваемого промышленного процесса. Определена адекватность результатов расчетов оптимальных параметров процесса методами математической статистики. Создан прототип цифрового двойника процесса, реализованной на микроконтроллере.Результаты. Создана прогностическая нейросетевая модель и алгоритм ее построения для процесса алкилирования бензола пропиленом, позволяющая при загрузке ее в микроконтроллер обеспечить в режиме реального времени определение экономической эффективности работы установки и автоматическую оптимизацию работы установки в зависимости от состава поступающего сырья технологического режима системы, температурного режима проведения процесса и давления в реакторе.Выводы. Созданная модель сложной химико-технологической системы производства кумола, откалиброванная на основании промышленных данных длительного пробега технологической установки и результатов расчетов выходных параметров процесса при помощи нейронной сети, реализованной на микроконтроллере, позволяет рассчитать параметры технологического процесса алкилирования (выход продуктов реакции, энергетические затраты, условную прибыль при выпуске готовой продукции). В процессе разработки прототипа программно-аппаратного комплекса управления установкой алкилирования бензола пропиленом на основе данных, адаптированных к работе реальной установки, были выявлены и сформулированы принципы и этапы создания цифрового двойника производственных систем отраслей химической технологии

On power system automation: a Digital Twin-centric framework for the next generation of energy management systems

The ubiquitous digital transformation also influences power system operation. Emerging real-time applications in information (IT) and operational technology (OT) provide new opportunities to address the increasingly demanding power system operation imposed by the progressing energy transition. This IT/OT convergence is epitomised by the novel Digital Twin (DT) concept. By integrating sensor data into analytical models and aligning the model states with the observed system, a power system DT can be created. As a result, a validated high-fidelity model is derived, which can be applied within the next generation of energy management systems (EMS) to support power system operation. By providing a consistent and maintainable data model, the modular DT-centric EMS proposed in this work addresses several key requirements of modern EMS architectures. It increases the situation awareness in the control room, enables the implementation of model maintenance routines, and facilitates automation approaches, while raising the confidence into operational decisions deduced from the validated model. This gain in trust contributes to the digital transformation and enables a higher degree of power system automation. By considering operational planning and power system operation processes, a direct link to practice is ensured. The feasibility of the concept is examined by numerical case studies.The electrical power system is in the process of an extensive transformation. Driven by the energy transition towards renewable energy resources, many conventional power plants in Germany have already been decommissioned or will be decommissioned within the next decade. Among other things, these changes lead to an increased utilisation of power transmission equipment, and an increasing number of complex dynamic phenomena. The resulting system operation closer to physical boundaries leads to an increased susceptibility to disturbances, and to a reduced time span to react to critical contingencies and perturbations. In consequence, the task to operate the power system will become increasingly demanding. As some reactions to disturbances may be required within timeframes that exceed human capabilities, these developments are intrinsic drivers to enable a higher degree of automation in power system operation. This thesis proposes a framework to create a modular Digital Twin-centric energy management system. It enables the provision of validated and trustworthy models built from knowledge about the power system derived from physical laws, and process data. As the interaction of information and operational technologies is combined in the concept of the Digital Twin, it can serve as a framework for future energy management systems including novel applications for power system monitoring and control, which consider power system dynamics. To provide a validated high-fidelity dynamic power system model, time-synchronised phasor measurements of high-resolution are applied for validation and parameter estimation. This increases the trust into the underlying power system model as well as the confidence into operational decisions derived from advanced analytic applications such as online dynamic security assessment. By providing an appropriate, consistent, and maintainable data model, the framework addresses several key requirements of modern energy management system architectures, while enabling the implementation of advanced automation routines and control approaches. Future energy management systems can provide an increased observability based on the proposed architecture, whereby the situational awareness of human operators in the control room can be improved. In further development stages, cognitive systems can be applied that are able to learn from the data provided, e.g., machine learning based analytical functions. Thus, the framework enables a higher degree of power system automation, as well as the deployment of assistance and decision support functions for power system operation pointing towards a higher degree of automation in power system operation. The framework represents a contribution to the digital transformation of power system operation and facilitates a successful energy transition. The feasibility of the concept is examined by case studies in form of numerical simulations to provide a proof of concept.Das elektrische Energiesystem befindet sich in einem umfangreichen Transformations-prozess. Durch die voranschreitende Energiewende und den zunehmenden Einsatz erneuerbarer Energieträger sind in Deutschland viele konventionelle Kraftwerke bereits stillgelegt worden oder werden in den nächsten Jahren stillgelegt. Diese Veränderungen führen unter anderem zu einer erhöhten Betriebsmittelauslastung sowie zu einer verringerten Systemträgheit und somit zu einer zunehmenden Anzahl komplexer dynamischer Phänomene im elektrischen Energiesystem. Der Betrieb des Systems näher an den physikalischen Grenzen führt des Weiteren zu einer erhöhten Störanfälligkeit und zu einer verkürzten Zeitspanne, um auf kritische Ereignisse und Störungen zu reagieren. Infolgedessen wird die Aufgabe, das Stromnetz zu betreiben anspruchsvoller. Insbesondere dort wo Reaktionszeiten erforderlich sind, welche die menschlichen Fähigkeiten übersteigen sind die zuvor genannten Veränderungen intrinsische Treiber hin zu einem höheren Automatisierungsgrad in der Netzbetriebs- und Systemführung. Aufkommende Echtzeitanwendungen in den Informations- und Betriebstechnologien und eine zunehmende Menge an hochauflösenden Sensordaten ermöglichen neue Ansätze für den Entwurf und den Betrieb von cyber-physikalischen Systemen. Ein vielversprechender Ansatz, der in jüngster Zeit in diesem Zusammenhang diskutiert wurde, ist das Konzept des so genannten Digitalen Zwillings. Da das Zusammenspiel von Informations- und Betriebstechnologien im Konzept des Digitalen Zwillings vereint wird, kann es als Grundlage für eine zukünftige Leitsystemarchitektur und neuartige Anwendungen der Leittechnik herangezogen werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Framework entwickelt, welches einen Digitalen Zwilling in einer neuartigen modularen Leitsystemarchitektur für die Aufgabe der Überwachung und Steuerung zukünftiger Energiesysteme zweckdienlich einsetzbar macht. In Ergänzung zu den bereits vorhandenen Funktionen moderner Netzführungssysteme unterstützt das Konzept die Abbildung der Netzdynamik auf Basis eines dynamischen Netzmodells. Um eine realitätsgetreue Abbildung der Netzdynamik zu ermöglichen, werden zeitsynchrone Raumzeigermessungen für die Modellvalidierung und Modellparameterschätzung herangezogen. Dies erhöht die Aussagekraft von Sicherheitsanalysen, sowie das Vertrauen in die Modelle mit denen operative Entscheidungen generiert werden. Durch die Bereitstellung eines validierten, konsistenten und wartbaren Datenmodells auf der Grundlage von physikalischen Gesetzmäßigkeiten und während des Betriebs gewonnener Prozessdaten, adressiert der vorgestellte Architekturentwurf mehrere Schlüsselan-forderungen an moderne Netzleitsysteme. So ermöglicht das Framework einen höheren Automatisierungsgrad des Stromnetzbetriebs sowie den Einsatz von Entscheidungs-unterstützungsfunktionen bis hin zu vertrauenswürdigen Assistenzsystemen auf Basis kognitiver Systeme. Diese Funktionen können die Betriebssicherheit erhöhen und stellen einen wichtigen Beitrag zur Umsetzung der digitalen Transformation des Stromnetzbetriebs, sowie zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende dar. Das vorgestellte Konzept wird auf der Grundlage numerischer Simulationen untersucht, wobei die grundsätzliche Machbarkeit anhand von Fallstudien nachgewiesen wird

原子力プラントのライフサイクル情報管理に基づく廃炉シミュレーションに関する研究

Tohoku University博士（情報科学）thesi

Archetypes of Digital Twins

Currently, Digital Twins receive considerable attention from practitioners and in research. A Digital Twin describes a concept that connects physical and virtual objects through a data linkage. However, Digital Twins are highly dependent on their individual use case, which leads to a plethora of Digital Twin configurations. Based on a thorough literature analysis and two interview series with experts from various electrical and mechanical engineering companies, this paper proposes a set of archetypes of Digital Twins for individual use cases. It delimits the Digital Twins from related concepts, e.g., Digital Threads. The paper delivers profound insights into the domain of Digital Twins and, thus, helps the reader to identify the different archetypical patterns

Archetypes of digital twins

Currently, Digital Twins receive considerable attention from practitioners and in research. A Digital Twin describes a concept that connects physical and virtual objects through a data linkage. However, Digital Twins are highly dependent on their individual use case, which leads to a plethora of Digital Twin configurations. Based on a thorough literature analysis and two interview series with experts from various electrical and mechanical engineering companies, this paper proposes a set of archetypes of Digital Twins for individual use cases. It delimits the Digital Twins from related concepts, e.g., Digital Threads. The paper delivers profound insights into the domain of Digital Twins and, thus, helps the reader to identify the different archetypical patterns