近日，DNV GL提出应用“概率数字孪生”（ Probabilistic Digital Twin--PDT）技术来缩小与数字孪生之间的差距 - 运营商越来越多地使用它来管理其资产表现 - 但风险分析仍主要在所属资产投入服务之前手动进行。
数字孪生是物理资产的数字“镜像”，包括其结构和动态的模型，这些模型通过多个数据源的组合进行更新。它们为数据管理和决策带来了显着的好处，提供了一致，准确的单一信息源。
风险模型很少被应用到运营当中 - 它们通常分别存在于工程、运营和健康与安全学科中 - 并且主要用于案头研究，基于分析历史数据并仅提供潜在风险的静态图像。
实际上，风险是动态的，随着运营条件和资产条件的变化而变化，但目前的风险模型并未捕捉到这种情况，这些风险模型很少更新，缺乏实时和预测能力。
DNV GL首席执行官Liv A. Hovem - 石油与天然气公司表示：“个别、非计划主机停机事件每天的成本可能在200万美元到500万美元之间 - 更好和最新的风险信息可以显着减少意外或不必要的主机停机时间。
“我们提出的Probabilistic Digital Twin旨在将风险分析纳入'实时'使用。他们的创建将为现有的数字孪生增加一层概率风险模型，捕捉不确定性，新知识和实际条件对运营绩效和安全性的影响。”
“通过提供更新的和资产特定的风险图，PDT允许运营商调整运营或采取预防措施，始终保持可接受的风险水平。这将提高安全性并减少昂贵的停机时间。”
Probabilistic Digital Twin概念在2019 OffshoreEurope（09.03-06）上公开亮相，由 DNV GL集团技术与研究部门石油与天然气项目总监FrankB?rrePedersen博士;和资深研究科学家Andreas Hafver博士共同发布。
“DNV GL准备迎接未来，我们的客户将拥有所有资产的数字孪生，鼓励他们在多个行业中使用。我们的许多客户正在建立和维护其资产的数字孪生。PDT允许我们和我们的客户利用孪生所包含的所有信息来改善风险评估，”FrankB?rrePedersen称道。
“概率数字孪生不是替代品，而是数字孪生的演变 - 将其扩展到风险分析领域。这是一种提供风险分析的新方式 - 持续且以数字格式，在日常决策中增加更多价值。”
