基于数字孪生的实时虚拟仿真系统和方法与流程

本发明涉及智能化虚拟仿真，并且更具体地，涉及一种基于数字孪生的实时虚拟仿真系统和方法。

背景技术：

1、数字孪生是一种基于物理模型、传感器更新、运算分析和数据可视化的技术，可以实现对真实世界的动态映射。数字孪生可以用于各种领域，如智能制造、智能交通、智能城市等。数字孪生的核心是实时虚拟仿真，即利用数字模型和实时数据，对真实环境中的物理过程进行模拟和预测。

2、在工业废气的监测和控制方面，传统的废气监测方法通常需要采集废气样本，并将其送往实验室进行分析，这种离线的采样和分析过程耗时且成本较高，无法提供实时的监测和反馈。数字孪生模型在工业废气的监控和预测方面可以提供重要的帮助。但是，基于数字孪生模型的虚拟仿真系统的准确性取决于所使用的数字孪生模型的质量和精度，如果模型没有准确地捕捉到废气扩散和环境影响的复杂性，那么系统的预测结果会存在误差。

3、此外，应用于工业废气监控和预测方面的虚拟仿真系统需要在实时环境下进行模拟和预测，并及时提供反馈和结果。系统的实时性和响应性对于工业废气监测和控制至关重要。如果系统的计算和处理时间过长，无法满足实时性要求，那么系统的应用效果可能会受到影响。

4、因此，期望一种优化的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本发明。本发明的实施例提供了一种基于数字孪生的实时虚拟仿真系统和方法，其通过传感器组实时采集工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值作为输入，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些数据的时序协同分析，同时构建数字孪生模型，以此来模拟工业废气的扩散过程，并预测未来的废气浓度分布。这样，可以对工业废气的扩散和影响进行实时仿真和预测，帮助环保监测人员更好地理解废气行为和环境状况，并及时采取相应的治理措施，优化废气处理和控制策略，从而为环境监测和污染防治提供有效的支持，提高环境质量和安全性。

2、第一方面，提供了一种基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其包括：

3、数据收集模块，用于获取由传感器组采集的预定时间段内多个预定时间点的工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值；

4、数据预处理模块，用于对所述多个预定时间点的工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值进行预处理以得到多个预定时间点的预处理后工业废气浓度值、预处理后环境温度值、预处理后环境湿度值和预处理后风速值；

5、仿真模块，用于对所述多个预定时间点的预处理后工业废气浓度值、预处理后环境温度值、预处理后环境湿度值和预处理后风速值进行分析和预测以得到短时工业废气浓度预测值；

6、数字孪生模块，用于在屏幕显示所述短时工业废气浓度预测值。

7、第二方面，提供了一种基于数字孪生的实时虚拟仿真方法，其包括：

8、获取由传感器组采集的预定时间段内多个预定时间点的工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值；

9、对所述多个预定时间点的工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值进行预处理以得到多个预定时间点的预处理后工业废气浓度值、预处理后环境温度值、预处理后环境湿度值和预处理后风速值；

10、对所述多个预定时间点的预处理后工业废气浓度值、预处理后环境温度值、预处理后环境湿度值和预处理后风速值进行分析和预测以得到短时工业废气浓度预测值；

11、在屏幕显示所述短时工业废气浓度预测值。

技术特征：

1.一种基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述仿真模块，包括：

3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述信息融合更新表达模块，用于：基于所述环境参数时序关联特征向量的序列，对所述工业废气浓度时序特征向量进行信息融合式特征表达更新以得到更新工业废气浓度时序特征向量作为所述更新工业废气浓度时序特征。

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述信息融合更新表达模块，包括：基于所述环境参数时序关联特征向量的序列，以如下融合公式对所述工业废气浓度时序特征向量进行信息融合式特征表达更新以得到所述更新工业废气浓度时序特征向量；

6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述工业废气浓度预测模块，包括：

7.根据权利要求6所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真系统，其特征在于，所述工业废气浓度预测解码单元，用于：

8.一种基于数字孪生的实时虚拟仿真方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的预处理后工业废气浓度值、预处理后环境温度值、预处理后环境湿度值和预处理后风速值进行分析和预测以得到短时工业废气浓度预测值，包括：

10.根据权利要求9所述的基于数字孪生的实时虚拟仿真方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。

技术总结
一种基于数字孪生的实时虚拟仿真系统和方法，其通过传感器组实时采集工业废气浓度值、环境温度值、环境湿度值和风速值作为输入，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些数据的时序协同分析，同时构建数字孪生模型，以此来模拟工业废气的扩散过程，并预测未来的废气浓度分布。这样，可以对工业废气的扩散和影响进行实时仿真和预测，帮助环保监测人员更好地理解废气行为和环境状况，并及时采取相应的治理措施，优化废气处理和控制策略，从而为环境监测和污染防治提供有效的支持，提高环境质量和安全性。

技术研发人员：邹颖,王华,李淑红,刘文举,尚晓铧
受保护的技术使用者：郑州富铭科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27