近日，DNV GL提出應用“概率數字孿生”（ Probabilistic Digital Twin--PDT）技術來縮小與數字孿生之間的差距 - 運營商越來越多地使用它來管理其資產表現 - 但風險分析仍主要在所屬資產投入服務之前手動進行。

數字孿生是物理資產的數字“鏡像”，包括其結構和動態的模型，這些模型通過多個數據源的組合進行更新。它們為數據管理和決策帶來了顯著的好處，提供了一致，準確的單一信息源。

風險模型很少被應用到運營當中 - 它們通常分別存在于工程、運營和健康與安全學科中 - 并且主要用于案頭研究，基于分析歷史數據并僅提供潛在風險的靜態圖像。

實際上，風險是動態的，隨著運營條件和資產條件的變化而變化，但目前的風險模型并未捕捉到這種情況，這些風險模型很少更新，缺乏實時和預測能力。

DNV GL首席執行官Liv A. Hovem  - 石油與天然氣公司表示：“個別、非計劃主機停機事件每天的成本可能在200萬美元到500萬美元之間 - 更好和最新的風險信息可以顯著減少意外或不必要的主機停機時間。

“我們提出的Probabilistic Digital Twin旨在將風險分析納入'實時'使用。他們的創建將為現有的數字孿生增加一層概率風險模型，捕捉不確定性，新知識和實際條件對運營績效和安全性的影響?！?/p>

“通過提供更新的和資產特定的風險圖，PDT允許運營商調整運營或采取預防措施，始終保持可接受的風險水平。這將提高安全性并減少昂貴的停機時間。”

Probabilistic Digital Twin概念在2019 OffshoreEurope（09.03-06）上公開亮相，由 DNV GL集團技術與研究部門石油與天然氣項目總監FrankB?rrePedersen博士;和資深研究科學家Andreas Hafver博士共同發布。

“DNV GL準備迎接未來，我們的客戶將擁有所有資產的數字孿生，鼓勵他們在多個行業中使用。我們的許多客戶正在建立和維護其資產的數字孿生。PDT允許我們和我們的客戶利用孿生所包含的所有信息來改善風險評估，”FrankB?rrePedersen稱道。

“概率數字孿生不是替代品，而是數字孿生的演變 - 將其擴展到風險分析領域。這是一種提供風險分析的新方式 - 持續且以數字格式，在日常決策中增加更多價值。”