通过混合机器学习-数字孪生框架对合成气管道弯头腐蚀进行智能预测

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：Intelligent Prognostics of Syngas Pipeline Elbow Erosion via a Hybrid Machine Learning–Digital Twin Framework

本研究提出基于数字孪生的侵蚀监测与预测框架DT-FEMR，整合物理约束与数据驱动模型，通过三个模块实现侵蚀场重建、气体流速预测及剩余寿命评估，提升复杂工况下侵蚀分析的实时性与可靠性。

　　在现代能源和工艺工业中，随着对连续、安全和可靠运行的需求不断增加，关键设备的结构完整性面临着越来越严峻的挑战。其中，由于复杂的气固相互作用导致的磨损是一种常见的退化机制，影响着诸如合成气管道弯头等部件的使用寿命和运行稳定性。然而，现有的监测与预测方法往往存在时空分辨率有限、鲁棒性较差以及实时能力较弱的问题。这些问题使得在运行条件波动的情况下，难以准确捕捉和预测磨损的演变过程。为了解决这些挑战，本研究开发了一种基于数字孪生技术的磨损监测、预测与风险评估框架（DT-FEMR），该框架结合了物理约束与数据驱动建模，建立了从物理感知到预测性维护的完整流程。该框架由三个核心模块组成，用于磨损场重构、未来工况预测和寿命评估。通过这种物理与数据相结合的设计，DT-FEMR实现了磨损形态的实时可视化、未来气体速度趋势的预测以及剩余寿命和风险水平的概率评估。该框架提供了一种可扩展且可迁移的方法，用于整合多源数据、物理仿真和机器学习模型。它提升了磨损分析的可解释性、适应性和可靠性，为关键工业设备的智能监测和预测性维护提供了基础。

在现代化工和能源系统中，固体颗粒磨损已经从一种局部失效演变为影响系统连续性和安全性的关键瓶颈。一个典型的例子是合成气输送过程，它涉及高温和高速的气固流动。合成气是煤气化、天然气重整和生物质热解等工艺中的重要中间产物，广泛应用于氢能、合成燃料、发电和化工原料生产中。它是现代清洁能源系统的重要支柱。随着国家“双碳”战略的推进，工业流程对多相介质输送系统的连续性、安全性和效率提出了越来越严格的要求。特别是在高温高压条件下，气固耦合更加剧烈，这对设备结构的抗腐蚀能力提出了重大挑战。例如，在壳牌煤气化炉出口的合成气管道中，运行温度可达380°C，设计压力为4.4 MPa，管道直径为800 mm，由TP321奥氏体不锈钢制成。在非稳态负载或偏离设计规范的条件下，高温、高速的合成气携带飞灰颗粒形成典型的气固两相流。在湍流剪切区和近壁边界层中，颗粒经历频繁的多角度撞击和滑动相互作用。影响角、相对速度和颗粒粒径分布等因素显著加剧了壁面磨损，导致壁厚不均、应力集中和结构提前失效。磨损损害通常导致频繁的维护和停机，从而降低系统的经济性和可靠性。磨损环境涉及高温、高压、大直径和强颗粒扰动，传统壁厚监测方法如超声波、声发射、激光多普勒测速（LDV）、磁感应和光纤等，缺乏足够的精度、响应速度和抗干扰能力。这些缺陷构成了磨损可视化和预测的关键障碍。传统监测方法无法提供连续、高分辨率的数据，进一步限制了磨损行为的准确建模和预测。此外，磨损是一个由流场、颗粒、材料和结构场耦合驱动的退化过程，具有高度的非线性、时变性和不可逆性，使得使用稳态模型准确模拟其演变过程变得困难。因此，迫切需要一种具备高时空分辨率、磨损预测能力和实时反馈机制的建模与监测框架。这将对确保多相输送过程的安全、清洁和可控运行至关重要，具有重要的工程价值和战略意义。

目前，磨损率的预测受到多种因素的耦合作用影响，包括气体速度、颗粒粒径、结构几何形状、材料属性和局部流场扰动。此外，操作扰动引起的气固浓度波动和速度脉动进一步加剧了磨损的动态性和不确定性，导致其空间分布和演变路径表现出显著的非线性和时变性。对此，研究人员不断探索建模策略，主要形成了两种主流方法：物理建模和数据驱动方法。在物理建模方面，基于计算流体力学（CFD）的方法，如欧拉-拉格朗日模型、多相VOF模型和颗粒湍流动能模型，具有良好的物理一致性和细节捕捉能力，能够准确模拟壁面撞击、颗粒输送和湍流结构演变。在数据驱动方面，随着机器学习和智能优化算法的发展，如支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）、核极限学习机（KELM）和随机森林回归（RFR）等方法被广泛用于气固磨损预测任务，表现出优秀的输入输出泛化能力。例如，Bahrainian等人提出了一种基于GPR的非线性预测模型，通过输入参数的无量纲组合实现了维度降低建模。该模型在气固和气液固流动条件下均表现出较高的预测精度。Wang等人也采用类似方法实现了更好的磨损率预测。Yu等人专注于仿生表面磨损预测，提出了一种基于IHHO-SVR的多变量气固磨损模型，表现出较强的适应性和泛化能力。随着深度学习和元启发式优化技术的进步，Chen等人开发了DBN-KELM-ICOA模型，该模型整合了特征提取和核学习机制，以提高在高维扰动条件下的鲁棒性和精度。在此基础上，Cen等人引入了一种结合Oka机制与多种数据驱动算法的混合模型。通过整合SHAP可解释性分析和智能优化策略，他们的集成预测模型实现了R2=0.99的预测精度，有效平衡了预测精度与物理一致性。尽管在磨损建模方面取得了显著进展，但主流的物理建模和数据驱动方法仍然面临结构上的局限。物理模型虽然具有较高的可解释性和物理一致性，但计算复杂且资源密集，使得实时在线整合困难。相比之下，纯数据驱动模型虽然计算效率高且易于部署，但在边界扰动、剧烈操作变化或跨场景迁移时，由于缺乏物理约束，预测精度和稳定性会显著下降。为了解决这些挑战，研究人员越来越多地探索将物理约束整合到数据驱动的混合建模框架中，以在不同场景下实现模型精度、效率和鲁棒性的平衡。

近年来，数字孪生（DT）作为一种结合物理模型和数据感知的集成平台，已被广泛应用于多物理耦合系统的状态监测和智能反馈。通过构建虚拟与现实映射的集成通道，DT实现了对磨损过程的动态追踪和精确控制。在管道、旋转部件和风机系统等研究中，学者们将时间序列建模方法如LSTM、XGBoost和CNN引入DT框架，同时结合虚拟传感器对设备状态进行动态追踪和预测。然而，当涉及到在高温和高速条件下处理颗粒磨损的复杂耦合退化行为时，DT仍然面临建模精度、响应效率和反馈回路能力方面的挑战。当前的研究存在以下问题：（1）大多数方法集中在单一位置的磨损率回归预测，缺乏对整个磨损形态的映射能力以及可视化重构的功能；（2）数据驱动模块没有明确包含物理约束，这使得模型在非稳态扰动或跨场景迁移时稳定性与可解释性受到影响；（3）高保真模型如CFD计算成本高昂，难以集成到DT的实时响应回路中。最关键的是，目前尚无一种统一的建模框架能够结合多尺度建模、异构数据融合和物理-数据协同反馈，限制了DT在磨损监测和智能运维中的深度整合与实际应用。

为了解决上述瓶颈，本研究提出了一种智能磨损分析框架DT-FEMR（用于磨损监测、预测与风险评估的数字孪生框架），该框架整合了物理约束、数据驱动技术和数字孪生技术。DT-FEMR框架围绕磨损响应、状态演变和寿命评估的系统性流程构建，形成了一个闭环分析架构，有助于对磨损现象进行实时预测，对退化趋势进行动态监测，并对相关风险水平进行全面评估。该框架能够实现磨损形态的高分辨率实时重构，并准确估计设备的剩余寿命。具体而言，DT-FEMR由三个协同功能模块组成：首先，基于K近邻和高斯过程回归的磨损预测模型（KNN-GPR-EPM）模块，能够根据当前运行条件快速预测高分辨率磨损场，并以物理一致性重构空间磨损形态；其次，基于马尔可夫增强的长短期记忆网络（ME-LSTM）模块，利用历史数据和马尔可夫状态先验，对新运行条件下的未来气体速度进行稳健预测，随后将这些预测结果输入到KNN-GPR-EPM模块中，进一步进行磨损响应预测；最后，基于无偏灰色-马尔可夫模型（UGMM）模块，结合灰色理论和残差修正机制，利用小样本的历史管道壁厚数据预测设备的剩余寿命，并对磨损风险水平进行分类。该框架具备高分辨率建模、跨尺度适应性、闭环控制和模块化扩展的优势，特别适用于颗粒丰富的输送、高扰动条件和高可靠性场景。

在相关研究方面，近年来数字孪生（DT）在预测性维护（PdM）和预测健康管理和（PHM）中的应用逐步扩展到整个生命周期。相关研究表明，研究趋势正从纯数据驱动方法向物理与数据混合方法转变。其目标是提高模型在不同运行条件下的泛化能力，并增强模型的可解释性。有一组研究从预测性维护的角度回顾了DT。他们强调闭环设计的重要性，认为这种设计能够有效提升模型的适应性和预测能力。此外，随着DT技术的不断成熟，其在多物理耦合系统中的应用越来越广泛，涵盖了从实时监测到智能反馈的全过程。在这些系统中，学者们将时间序列建模方法如LSTM、XGBoost和CNN引入DT框架，并结合虚拟传感器对设备状态进行动态追踪和预测。然而，当涉及到高温和高速条件下的颗粒磨损复杂耦合退化行为时，DT仍然面临建模精度、响应效率和反馈回路能力方面的挑战。当前的研究存在以下问题：（1）大多数方法集中在单一位置的磨损率回归预测，缺乏对整个磨损形态的映射能力以及可视化重构的功能；（2）数据驱动模块没有明确包含物理约束，这使得模型在非稳态扰动或跨场景迁移时稳定性与可解释性受到影响；（3）高保真模型如CFD计算成本高昂，难以集成到DT的实时响应回路中。最关键的是，目前尚无一种统一的建模框架能够结合多尺度建模、异构数据融合和物理-数据协同反馈，限制了DT在磨损监测和智能运维中的深度整合与实际应用。

在方法部分，为了实现高分辨率的磨损状态建模和可靠的设备寿命预测，本研究构建了一个基于数字孪生的多模块集成建模框架（DT-FEMR）。该框架整合了磨损响应分析、动态边界预测和使用寿命评估的关键模块。这些模块共同构成了一个覆盖感知、建模、预测和决策全过程的闭环功能架构。该框架不仅提升了对磨损过程的实时监测和预测能力，还实现了对磨损趋势的动态追踪和寿命评估的全面分析。通过将物理建模与数据驱动方法相结合，DT-FEMR能够在不同工况下提供准确的预测结果，同时确保模型的物理一致性。这种综合方法的优势在于，它能够适应复杂的工业环境，支持多种数据类型的融合，并在实际应用中保持良好的稳定性和可解释性。此外，该框架还具备良好的模块化设计，使得各个功能模块可以独立开发和优化，从而提高整体系统的灵活性和可扩展性。在实际应用中，DT-FEMR能够有效支持设备的预测性维护，降低因磨损导致的非计划停机风险，提高系统的运行效率和安全性。

在基于CFD的弯头颗粒磨损响应分析方面，研究揭示了弯头区域磨损行为的非线性响应特征及其与关键流动参数之间的相互作用，包括气体速度、颗粒粒径和管道直径。如图4所示，在颗粒粒径为10μm、质量流量为1.53 kg/s的条件下，当气体速度从5.0 m/s增加到15.0 m/s时，弯头外壁的高磨损区域显著扩展并向下游迁移。这表明，在较高的气体速度下，磨损的强度和分布会发生明显变化，从而对设备的结构完整性产生更大的影响。此外，研究还发现，弯头区域的磨损不仅受到气体速度的影响，还与颗粒的粒径分布、流动状态以及材料的特性密切相关。这些因素共同作用，导致弯头外壁在不同工况下出现不均匀的磨损现象。因此，为了更准确地预测和评估弯头的磨损行为，需要结合物理建模与数据驱动方法，以提高模型的精度和适应性。基于CFD的物理建模方法能够提供高分辨率的磨损分布和详细的流动场信息，而数据驱动方法则能够利用历史数据进行趋势预测，提高模型的泛化能力。通过将这两种方法相结合，DT-FEMR框架能够在不同工况下提供更加全面和准确的磨损预测结果，同时确保模型的物理一致性。

在结论部分，本研究提出了一种基于数字孪生的多模块建模框架DT-FEMR，以应对合成气输送系统中弯头磨损演变的实时预测和寿命评估挑战。该框架建立了一个从物理感知到智能维护的完整流程，实现了时空响应建模、趋势预测和寿命评估的有机整合。主要结论如下：（1）DT-FEMR框架能够有效支持磨损状态的实时监测和预测，提供高精度的预测结果，同时确保模型的物理一致性；（2）该框架具备良好的跨尺度适应性和模块化扩展能力，能够适用于不同工况和复杂环境下的磨损分析；（3）通过将物理建模与数据驱动方法相结合，DT-FEMR能够在不同场景下保持较高的预测精度和稳定性，提高模型的泛化能力；（4）该框架还能够对设备的剩余寿命和风险水平进行分类和评估，为设备的预测性维护提供科学依据。因此，DT-FEMR框架在提升设备运行安全性和可靠性方面具有重要的工程价值和战略意义，为未来工业设备的智能化运维提供了新的思路和方法。

综上所述，本研究提出的DT-FEMR框架通过整合物理建模、数据驱动技术和数字孪生技术，为解决高温和高速条件下颗粒磨损的复杂问题提供了一种创新的解决方案。该框架不仅能够实现磨损状态的高分辨率实时监测和预测，还能够对设备的剩余寿命和风险水平进行分类和评估，从而提高设备的运行效率和安全性。通过将物理约束与数据驱动方法相结合，DT-FEMR框架能够在不同工况下保持较高的预测精度和稳定性，提高模型的泛化能力。此外，该框架具备良好的模块化设计和跨尺度适应性，使得各个功能模块可以独立开发和优化，从而提高整体系统的灵活性和可扩展性。在实际应用中，DT-FEMR框架能够有效支持设备的预测性维护，降低因磨损导致的非计划停机风险，提高系统的运行效率和安全性。因此，该框架在提升设备运行安全性和可靠性方面具有重要的工程价值和战略意义，为未来工业设备的智能化运维提供了新的思路和方法。