基于数字孪生体的逃生、撤离和救生理论介绍

逃生、撤离和救生（EER，Escape, Evacuation and Rescue）是危险环境的一种管理方式，它在国内外受到较大的关注。随着人工智能、数据科学和数字孪生体等新一代数字技术的出现，EER理论研究领域出现了新的机会。

中海油研究总院有限责任公司胡忠前于2018年写了《海上设施逃生、撤离和救生(EER)风险分析》，介绍了由规范符合型向性能基方向发展的趋势，提出了新的工作模式和方法。

对于国外石油化工领域的安全管理，形成了专业化咨询公司服务模式，有公司提出EERA的七大目标，包括预警、逃生、聚集、撤离（决策）、撤离（方法首选）、撤离（方法备选）和救生。从研究重点来看，它们主要针对海上石油设施提出的解决方案。

我国针对海上石油设施提出了相关规范，国家能源局于2017年11月15日发布了《海上石油设施逃生和救生安全规范》（SY/T 6502-2017）（The safety management rules for escape and lifesaving of offshore petroleum installation），2018年3月1日正式实施。

工业4.0研究院发现，该安全规范主要规定了海洋石油设施上逃生和救生设备的配备、维护保养、检查及检验的要求，但对于数字技术的引入等几乎没有考虑。

然而油田技术服务公司斯伦贝谢积极参与英国剑桥大学等开展的数字孪生体技术研究，投入了大量资金研究数字孪生油田、数字孪生安全等主题，希望尽快引入数字孪生体技术，提升自身在油田技术服务核心竞争力。

从国内数字孪生石化工作开展情况来看，仅有常州大学承担的“江苏省石油化工过程关键设备数字孪生技术工程研究中心”在考虑启动相关工作，近期常州大学与工业4.0研究院将签订“数字孪生石化联合实验室”，计划开展相关研究。

工业4.0研究院围绕“数字孪生石化”建立了资料库，迄今为止大部分研究实践还主要依托仿真方法，对于更先进和灵活的数字孪生体引入还不够，这给“数字孪生石化联合实验室”提供了研究机会，通过跟石化公司的合作，预计不久会做出开拓性的成果。

初步分析发现，把突破“数字孪生石化”研究重点放到数据科学上，利用深度学习等方法，建立场景数字孪生体，可以充分利用石化公司累积的数据，大大提高安全管理的效率。

正如胡忠前所讲，利用新一代数字技术，推动规范符合性向实际效果方向转变，这实际上就是石化领域的数字化转型目标。

该领域的先行者已经做了不少工作，他们利用贝叶斯方法，构建了安全管理的决策模型，如果加以规范要求，对危险环境的安全管理有一定的效果。然而这样的方法对人员要求较高，并不适合在各种环境普遍采用。

如果要实现该方法的广泛应用，应重点研究数据驱动的数字孪生安全方法，借助数据机制的建立，建立逃生、撤离和救生的数据自动化（Data Automation），这样才可能在紧急情况下减少人员的伤亡。

需要指出的是，由于数字孪生体技术成熟度还不高，在石化领域的应用还处于探索阶段，应重视相关理论的研究和设计，磨刀不误砍柴工，虽然花费了一定的时间在理论研究上，但为实验和验证提供了指导，能够降低摸着石头过河的盲目性，大大提高新技术和新模式的成功概率。

根据“数字孪生石化联合实验室”安排，预计2021年下半年将聚焦基于数字孪生体的逃生、撤离和救生理论研究，争取形成较为系统的理论体系，为进一步场景应用，打造杀手级应用提供可能。