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数据驱动下智慧钢铁的孪生资源管理综述
作者:马琰; 孙瑞; 周雪; 刘向南; 李卫; 张海君 加工时间:2025-01-16 信息来源:冶金自动化
关键词:智慧钢铁;工业互联网;数字孪生;云边端协同;网络资源管理
摘 要:全球工业4.0革命不断深化推动了智慧钢铁等计算密集型工业应用场景的发展。钢铁生产具备工艺繁多、工序复杂、高温高压设备集中等特征,这需要对生产状态进行实时监测与分析以优化生产流程。由于各工序均为“黑箱”,导致实时状态难以精准获取等难题。数字孪生(digital twin, DT)技术通过创建物理世界的虚拟映射,已广泛应用于辅助钢铁生产过程实现实时模拟、分析和透明化,进而促进生产效率和质量的提升。首先提出了基于DT的云边端工业网络的多层协作调度框架,为实现资源的高效管理和网络安全,从网络层深入分析DT赋能下的工业互联网(industrial Internet of things, IIoT)新型资源调度与网络安全关键技术难点并探讨现有技术方案;然后聚焦物理层与数据链路层讨论孪生数据使能的跨层资源调度策略研究现状。最后指出现有工作不足并展望DT赋能的智慧钢铁的资源管理发展趋势,为钢铁行业的数字化转型提供参考。
内 容:原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取
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