煤厂数字孪生可视化行业难点

数字孪生技术在煤厂可视化行业面临的难点主要包括技术集成、数据采集与处理、仿真验证以及跨部门协调等方面。

技术集成与数据采集

• 技术集成难点：数字孪生技术需要集成多种技术，如三维可视化、数据采集、模型构建和仿真分析等，实现物理实体的全生命周期模拟存在挑战。13
• 数据采集门槛：数据采集是数字孪生的基础，但存在门槛高、信息基础设施建设不均衡等问题。11

仿真验证与模型保真度

• 仿真验证问题：数字孪生技术的难点之一是3D模型的仿真验证，尤其是CAE技术的应用问题。12
• 模型保真度要求：数字孪生要求虚拟模型在几何结构、状态、相位和时态方面与物理实体高度相似。15

跨部门协调与应用实施

• 跨部门协调困难：数字孪生发展面临的挑战之一是多个部门协调困难，影响数据共享和系统集成。11
• 应用实施挑战：在选煤厂等实际应用场景中，数字孪生技术的实施需要考虑设备自动化水平、人均工作效率等多方面因素。23

行业特定难点

• 恶劣环境下的预测维护：在采煤机等恶劣工作环境下，状态预测和维护困难，需要结合数字孪生和深度学习技术。6
• 重点区域监控：选煤厂重点区域的监控需要三维可视化技术与视频融合技术相结合，提供直观的视频图像和视图控制。14

数字孪生技术在煤厂可视化行业的应用前景广阔，但要克服上述难点，需要技术创新、跨学科合作以及政策支持。