史廉博 中交希迪科技(武汉)有限公司 主任/高级工程师
尊敬的各位领导，各位嘉宾：
大家好，我是来自中交希迪科技（武汉）有限公司的代表，今天非常荣幸能在这里跟大家做一个技术交流，我今天分享的题目是“虚实融合，智能驱动—数字孪生与AI在化工码头建设运营管理的应用探索”。
今天分享的内容主要有五部分，首先是公司简介，二是技术发展的建设背景，三是技术应用，四是典型案例，五是探索与展望。
首先我将从企业基本情况、资质荣誉及科创能力三个维度，对公司进行简要介绍。
中交第二航务工程勘察设计院是中国交建的全资子公司，是交通行业综合实力最强的勘察咨询设计暨工程总承包企业之一，它也是在水运行业内率先推进BMI技术应用，并积极参与国际标准和水运行业的设计施工、运维等一系列标准的编制。
中交希迪是二航院的全资子公司，也是二航院最具改革特色的科技型专业公司，聚焦交通工程产业数字化，数字产业化，管理数字化和数据价值化为主责主业，打造国产化、多场景、应用可复制的标准的产品和平台矩阵，为客户提供智慧工程的解决方案。
我们公司在建设的同时也注重相关企业资质和能力的建设，我们获得了高新技术企业，科技型中小企业、人工智能企业等一系列的企业认证，并通过六体系的认证，以及软件开发行业相关的资质认证，为我们技术服务奠定了坚实的基础和标准的保障。同时希迪科技依托二航院建成十个省部级、集团级的科创平台，涵盖数字化设计，智慧港航技术应用以及绿色低碳等多元领域，也为我们的能力建设、技术服务奠定了技术支持。
第二部分围绕数字孪生AI应用的相关内容建设背景做一个简要的介绍，首先是时代要求，党的二十大报告指出，“加快建设数字中国”、“加快发展数字经济”、“加快推进产业数字化”，促进数字经济和实体经济深度融合”。《数字中国建设整体布局规划》指出，数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。建设数字中国，发展数字经济已成为国家战略选择。同时国家在水运和化工两个行业都发布了一系列指导文件，围绕BMI技术、数字孪生以及AI的智能应用等方面都提出了一系列的指导意见和相关的指标，以及发展的方向和阶段性的成果。
我们依托相关的政策提出了在传统的工程建设和运营管理中要融入数字孪生、AI、智能监测和数字化平台，促进设计、施工、运维无缝衔接和高效协同，实现万物互联，信息互通和资源共享，推进数字化和智能化升级。主要是两个方向，首先是业务数字化升级，我们通过技术应用实现数字孪生驱动全生命周期协同，AI+智能监测实现设备智能管控、智慧调度，优化作业流程，从端到端数字化平台贯通设计、施工、运维等全生命周期，通过业务的数字化升级促进管理数字化、业务流程、协同机制的重塑以及通过AI提升决策系统的技术能力，通过可视化的看板和平台辅助智能调度。
第三部分是技术应用。首先是整个应用体系的介绍，第二就是针对建设和运维两个阶段，交流一下我们在数字孪生AI相关应用的场景和经验。
首先是应用体系，我们围绕的阶段是从设计到施工到运维全生命周期的建设，通过标准体系建设、技术工具的开发、系统平台搭建和数字化创新应用组成了一整套的应用体系，最终实现数字化驱动管理提升，智能化推动生产创新，数字要素增值和赋能新技术设施支持发展，实现全生命周期的应用和提升。如有图所示。我们遵循一套标准、一套数据、一套平台的理念，通过数据贯通的方式覆盖全生命周期的应用，从设计到施工数据阶段的采集，到数据交付以及最后智能化施工和智能化运维管理进行数据应用。
这是总体架构，以精细化和智慧化管理为基石，从项目管理系统的提升、智慧工具的应用，结合数字孪生系统进行可视化的应用管理，最终形成整套的框架。
首先在项目管理阶段主要是以精细化管理为引导，将进度管理精细化到更小的施工单元，区别于传统分项、片区的粗放式进度管理，我们将每根桩、每个区域、每个土建网格进行进度拆分，同时也通过信息化的手段进行进度的收集和统计，为我们数字孪生统一管控和应用奠定基础。通过常规的图表和图片的模式，展示项目推进进度情况，及时地进行纠偏和调整。第二，质量管理也是以精细化的模型为基础，从原材料验收到施工过程记录到检验报验到质量验证，以及现场质量的巡检，都可结合我们的模型和定位进行关联，进行全过程信息化的数据采集。安全管理也是将工程中涉及的重大工程位置和环节明确之后，记录危险源，并与工程区域联动，实现空间和三维化管理。同时在现场也可以通过移动端进行隐患排查并记录，并将问题管理与BIM模型相关联，便于问题得到准确及时针对性地处理。在项目推进的同时我们还会进行档案管理，现在的档案管理可能停留在项目交竣工的阶段进行集中的管理，但我们的系统可将过程中形成的档案进行直接的归档和预归档，也可对预归档的组卷文件，进行真实性、完整性、可用性、安全性检测。
在智慧工地建设层面，我们落地了多项AI智能化应用，覆盖化工码头建设水上、陆上全场景。
第一个是响应国家号召，北斗技术典型的应用，水上作业对船舶管理的技术精度不够的问题，通过北斗定位将船舶信息实时回传，结合电子围栏进行动态监管和预警。再基于电子围栏和AI算法进行人员和车船舶的定位、管理。
二是AI视频智能监测。依托AI算法，动态识别现场危险的行为和不规范的行为，如未戴安全帽、未穿救生衣以及违规作业，并及时地进行预警和提醒，保证现场施工的作业安全。
第三个是结合无人机巡检对重点区域进行自动巡检。搭载相机、雷达等感知设备，配合边缘计算的算法，智能识别、分析和预警港口施工区域的违规作业。同时通过“无人机航测 + 三维建模 + 智能算法”进行土方量快速统计也可以结合无人机进行土方量的快速统计。它对比“设计标高”与“现状地形”，自动采用方格网法或断面法精准计算挖方量、填方量及土方平衡数据，还能一键生成可视化报告，为施工决策提供有力的数据支持。
四是施工环境监测。通过接入气象站、水位站等监测设备自动化监测场地环境，针对大风、暴雨等恶劣天气自动触发作业预警及时暂停高危作业。同时在边坡、岸坡等风险区域布设北斗位移监测设备，实时捕捉场地位移变化，提前预判、规避地质安全风险。
五是其他专项应用。LNG、化工码头都涉及水上作业。我们研发了沉桩模拟系统，结合BIM技术，将时间维度融入三维模型中，生成4D施工仿真动画，在施工计划排布后，就可以动态模拟出打桩的顺序和打桩过程，可让工程团队提前察觉多台打桩机同时作业时可能出现的空间位置冲突、机械碰撞等风险，进而优化机械资源配置，避免潜在问题，提高施工效率。另外在沉井施工监测方面也进行了专项方案，将智能传感器+数字孪生+自动化的装备深度融合，实时捕捉沉井的姿态、边坡沉降位移、水文等实时监测数据，实时映射到沉井的BIM三维模型中，构建一套全方位的智能监测体系。
通过智慧工地和项目管理的建设，我们通过数字孪生技术实现项目管控全场景可视化，整合卫星影像、电子图纸、地形扫测数据、倾斜摄影模型、设计BIM模型等多源数据，构建项目数字孪生一张图，作为所有现场数据与智慧应用的核心载体。
在建设阶段，数字孪生的可视化管理发挥着重要作用。项目总揽可视化是将进度、计量、质量相关的数据进行整合统计分析，通过三维加报表的方式直观展示项目进展情况，并给项目管理人员提供决策支持。进度可视化，依托我们的BMI模型，我们通过颜色进行施工作业状态可视化呈现，更直观展现现场推进的情况，也能够看到是否发生进度滞后的情况，以便及时调整。
同时，平台可可视化展示现场安全巡检结果、隐患分布与整改状态，快速定位隐患点位、查看隐患类型及处置进度，通过三维场景与数据图表结合的方式，实现安全问题精细化管控。质量管控同理，将质量检验、报验、整改等全过程信息与三维模型联动，实现施工质量全过程可视化追溯。
运维阶段，智慧运维将施工数字化资产持续延伸至运维阶，集成采用GIS、IOT、AI分析等技术，汇聚生产作业区的设备的状态、生产作业、安全管理等全业务要素，实现“全维度数字化、全过程可视化、全信息集成化、管理科学化、决策智能化”的“五化一体”建设目标，提高生产作业效率，降低安全风险，全面提升码头的数字化、智能化水平。也是按照三个阶段发展，不同的企业处在不同的阶段，数字化筑基阶段主要是将数据进行数字化采集呈现以及设备的互联互通，以及静态的数字孪生的应用。第二阶段是运营智能化，搭建统一“智慧大脑”，进行AI视频智能分析、全域高精度定位、智能巡检与隐患闭环、生产统筹与智能调度。第三阶段是智慧决策阶段，通过大数据预测与辅助决策、跨界生态互联互通、能效优化与碳排管理，实现全域数字孪生。
在运维实践落地中，我们首先搭建标准化数字孪生底座。它涵盖了文档格式、质量要求、编码规则、结构分解和模型格式等方面。文档格式的规范统一，能确保信息准确传递和有效存储。这同时也是严格遵照水运和化工相关的数字化交付标准进行工作的开展。
数字孪生场景的构建。基于数字化交付体系进行模型整合，形成BIM+GIS图形引擎底座，为满足后期所有的生产安全等管理要素的联动和呈现提供数字化底座的基础。同时采集所有的模型信息，针对水工结构、装卸臂、泵阀、管道等不同类型结构和设备设施，采用属性类库概念，实现模型属性的个性化动态配置。
生产作业管理方面，我们主要分享几个典型的点。在船舶靠泊装卸方面，接入船舶的AIS数据，动态跟踪船舶位置和预计到港时间，同时显示船舶的大小、装卸相关的储罐、设备、管线的作业信息和情况，实现船舶靠泊作业全过程的跟踪和记录，以及可视化动态的孪生。在部分码头开展智能装卸手臂应用实践，融合5G、AI和北斗定位等技术，将传统的人工操作改为机器自动对接，实现装卸臂装卸口一键自动对接，实现一键对接。这个技术目前在前期发展和应用实践的阶段，也是目前部分企业在进行应用。
生产作业管理可以实现全程跟踪。基于构建的数字孪生底座，集成DCS系统储罐、管道、泵阀的实时状态数据，整合生产工单、设备工况等业务信息，管理人员可通过三维可视化平台，实时查看泊位作业、储罐装卸、设备运行等全场景状态。同时我们在进行泊位、罐区、管线综合调度智能决策算法的探索可根据船舶到港计划与现场实时作业状态，自动匹配最优靠泊泊位、管线及储罐资源，替代传统人工经验调度模式，大幅提升码头作业效率。
在设备运维管理方面，依托运维阶段底座和数字化交付成果，将设备巡检、维修等业务数据联动，通过一个设备，一个档案的方式实现全过程的追溯，通过三维空间定位到对应的设备模型，通过模型弹窗展示所有的设备全过程资产的信息。同时接入储罐、栈台、泵房、码头等重点设备监测终端数据，实时采集设备运行数据，提前预知设备故障部位、故障原因、故障根源及剩余寿命。
同时好多企业也在用我们的智能巡检，通过轮胎式机器人或者轨道机器人对厂区、管廊等设备巡检，并结合AI识别，将设备问题实时的告警和处理。右侧看到是跑冒滴漏的AI识别，通过加装摄像头和增加AI识别算法模型，实时监测因腐蚀、老化或故障损坏导致的介质跑冒滴漏。
AR安全全景管理是基于AR全景相机画面，接入视频监控、智能闸口、安全管理系统、人员定位、车辆定位等安全相关业务数据、监测数据和告警数据，实现安全管理可视化呈现。
另外一个方面是我们关注港池水域的安全管理，在码头前沿增设AIS接收站、雷达、摄像头等智能感知终端，及时发现非作业船舶侵入港池水域情况，及时驱离。这个在长江沿线进行了几个试点的应用。
另外是动火作业管理，在原有动火作业管理基础上将三维空间整合，同时将人员定位、车辆定位等相关的数据进行实时的传输和可视化呈现，直观地反映整个厂区有几个动火作业点，动火作业等级以及动火作业的相关信息，通过数字孪生的大屏都直观查看。还有风险分级管控管理，目前大部分是通过平面图的方式显示区域部署。数字孪生底座构建了以后，以三维空间模型动态展示风险等级、位置和管控状态，将抽象风险数据具象化。
安全隐患智能监测也是采用视频监控+AI识别的算法，对人、机、物的事故隐患进行智能监测，同时进行及时地处理。人员管理相对来说比较常规，通过北斗或者蓝牙定位对人员厂区作业进行定位管理、人员聚集等管理。后期可与其他的业务进行联动，实现交叉式的应用。
通过三维建模与交互式漫游技术，深度模拟码头装卸船准备工作流程，作业流程和注意事项，实现交互式模拟教学。另一方面，应急演练模拟基于运维阶段底座，模拟栈台泄漏、码头火灾等紧急情况，推演应急处置流程。这能有效提升运营团队应对突发事件的快速处置能力，使团队在面对真实危机时能迅速做出正确反应，保障码头的安全运营。
下面介绍几个典型的案例，第一个是张家港长江国际的智慧港口运营系统。这个项目创建了大厂区数字孪生底座，将物联网系统和业务管理系统集成并可视化展示，研发安全环保系统和相关业务管理系统，运用PID智能推荐算法、视频AI识别等AI应用，提升港口作业的智能化水平。
第二个案例是芜湖长江LNG接收站及配套项目，这个项目我们负责总包实施，项目创建了全厂区数字孪生底座，研发了TOS码头作业操作系统，全面覆盖码头生产业务全流程，一体化整体综合管理平台的研发实现了港区全流程可视化、智能化管控。
中石化（天津）南港这个项目上也进行了相关的应用实践，除了数字孪生以及常规的物联网集成以外，还建设了港池水域船舶侵入预警系统，可对外来船舶进行识别、告警和追踪，保障港池水域安全。
最后一部分是探索与展望。主要是以下四个方面，首先是全要素泛在感知，融合5G、北斗定位、卫星遥感，进行全要素的整合与数字孪生的映射，实现毫秒级的数据的传输和映射。第二，AI自主决策。突破传统辅助预警局限，引入深度强化学习算法，实现装卸作业、生产调度与智能靠离泊的全流程无人化精准管控。第三，在虚实共生方面，当前行业数字孪生项目多为静态模型联动动态数据，未来我们将依托实时感知数据与模拟推演技术，实现模型动态迭代更新、运营状态实时演化，打造全景透明、虚实相生的智慧码头管控体系。第四方面，在自主可控方面也要进行升级和拓展，目前大部分设备系统，PLC、DCS系统依赖于国外的厂商，未来我们将持续推进生产控制系统、业务管理平台的国产化适配与迭代改造。最终构建安全、可控、净化的智慧化的码头，也是为物流行业的数字化发展提供技术能力支撑。
我的汇报就到这里，欢迎大家进行指导和交流。
谢谢大家！
