一文回顾国外数字孪生发展历史
2002 年，密歇根大学教授 Dr. Michael Grieves 在一篇文章中首次提出数字孪生概念。他指出，借助物理设备的数据，能够在虚拟（信息）空间构建一个可表征该物理设备的虚拟实体及子系统。而且，这种联系并非单向和静态的，而是在产品的整个生命周期中紧密相连。显然，此概念并非仅局限于产品设计阶段，而是延伸至生产制造与服务阶段。然而，由于当时数字化手段有限，数字孪生概念仅停留在产品设计阶段，通过数字模型来呈现物理设备的原型。
此后，数字孪生概念逐步拓展到模拟仿真、虚拟装配和 3D 打印等领域。2014 年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的持续发展，更多工业产品和设备具备了智能特性，数字孪生也随之扩展到包括制造和服务在内的完整产品周期阶段，其形态和概念不断得到丰富。
在国外，数字孪生技术的发展早于国内，应用领域也更为广泛。目前，国外数字孪生技术主要应用于航空航天、医疗健康和城市规划等领域。
数字孪生概念最早于 2002 年由美国国家航空航天局（NASA）提出，起初用于地球观测、气象学模拟等领域。在随后的十多年间，数字孪生技术历经多次发展、应用与创新。具体而言，其发展历程主要包含以下几个阶段：
在航空航天领域，数字孪生技术广泛应用于飞机设计、飞行模拟和维修保养等方面。通过该技术，航空航天企业能够在虚拟环境中进行飞机设计和飞行仿真，提前发现并解决潜在问题。同时，数字孪生技术还可用于飞机的维修保养，通过构建飞机的数字孪生模型，实现对飞机状态和维修需求的实时监测与预测。
在医疗健康领域，数字孪生技术应用于疾病诊断、手术规划和个性化治疗等方面。借助该技术，医疗机构能够建立病人的数字孪生模型，实现对病情和治疗效果的分析与预测。此外，数字孪生技术还可用于手术规划，通过对手术过程进行虚拟仿真，提升手术效果和安全性。
在城市规划领域，数字孪生技术应用于城市设计、交通规划和环境管理等方面。通过数字孪生技术，城市规划部门能够建立城市的数字孪生模型，实现对城市发展和规划方案的模拟与评估。同时，该技术还可应用于交通规划和环境管理，通过对交通流量和环境污染进行模拟与优化，提高城市交通效率和环境质量。
在石油工业领域，西门子公司的 B.OKhuijsen 等人认为，数字孪生技术是下一代油气实时生产监控和系统优化的核心。智能油气田的数字孪生将从项目的早期设计阶段开始，并与实物资产的建造同步推进。
Aker Solution 公司成立了软件与数字服务公司 ix3，其研发的 integral 数字孪生平台融合了云计算、工业物联网、机器学习及人工智能技术，可在能源资产的整个生命周期内优化资产的完整性、安全性与性能。FutureOn 公司的 FieldTwin 解决方案是海上油田规划、部署与 / 或运营的数字孪生。西门子公司研发的 Topsides4.0 可用于海上油气开采的智能数字双胞胎建设，在设施启动前测试流程与控制的基础结构、安全逻辑以及作业流程。GE 和钻井承包商联合推出了首条数字化钻井船，对相关设备的性能和可靠性进行预测性分析维护。
eDrilling 公司称其早在 2008 年就建立了世界第一套钻井数字孪生系统，该系统由高级的模块化仿真引擎和 3D 虚拟井筒构成，功能覆盖建井全生命周期，包括钻井优化设计、钻前模拟预演、实钻监测与参数优化、钻后回放及仿真培训。目前，该公司正在研发人工智能模型，以提升系统的智能化水平。这是目前最接近数字孪生概念且实现了工程应用的软件产品。
Sekal 公司研发了与 eDrilling 类似的系统，主要用于随钻实时监控及趋势分析，可实时监测与井壁失稳相关的钻井行为（如钻柱起下速度、转速、开泵速度、排量等），自动做出优化调整决策，并与现场钻机等关键设备（如顶驱、绞车和钻井泵）相连，实现自动控制钻井。
Halliburton 公司也提出了油气数字孪生概念，并将其应用于 DecisionSpace365 云平台中。该平台的建井工程 4.0 实现了井位设计、钻井工程设计及建井施工管理全过程的一体化、数字化，从而实现了油气井建井过程的持续高效优化。该建井数字孪生是一个利用设计和模拟手段来复制虚拟井、钻机、井下部件及模型操作场景的系统，是数学模型、软件算法和数据模型的组合，包括井下和地面钻机两部分。井下主要包括井眼轨迹、钻柱、钻井液与压力控制、油藏与井筒完整性，地面钻机包括起升系统、钻井泵、顶驱、转盘、方钻杆和绞车。
总体而言，数字孪生技术虽起源于制造业，但同样适用于石油工业。目前，数字孪生技术在石油行业的应用尚处于起步阶段，主要应用于资产设施的规划与预测性维护方面，涵盖钻井船、钻井平台和生产设备等。尽管部分企业声称其系统为数字孪生（如 eDrilling 系统），但实际上仅实现了部分物理资产的三维可视化、部分实时信息的计算、分析与展现，在数据智能驱动、决策指令反向控制物理实体等方面仍存在不足，因此其系统只是与数字孪生概念更为接近，远未达到真正的数字孪生技术目标。
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