petrochemРазведка
АктуальноеНовости и поискГраф связейИнтерактивО проекте
поиск/
petrochem.insight
о проекте

Платформа технологической разведки и отраслевой агрегатор новостей нефтехимической промышленности: технологии, проекты, оборудование, рынки, безопасность, моделирование.

разделы
  • Актуальное (дайджест)
  • Новости и поиск
  • Граф связей
  • О проекте
источники

Данные агрегируются из открытых отраслевых источников. Мнение редакции может не совпадать с мнением источников.

© 2026 Нефтехимическая разведка · v0.1.0-dev

built with next.js · directus · pgvector

~/news/modeling/hybrid_modeling_azure
Моделирование2025-04-03 · 4 мин

Внедрение гибридного моделирования и облачных решений AspenTech на платформе Azure

Разрыв между OT и IT препятствует созданию цифровых двойников. Статья описывает развертывание Aspen Performance Engineering на Azure для создания гибридных моделей, объединяющих физические уравнения и машинное обучение. Гибридные модели ускоряют вычисления и обеспечивают поддержку принятия решений в реальном времени.

AspenHYSYSAzureMachineLearningHybridModelsCloud
modeling

Внедрение гибридного моделирования и облачных решений AspenTech на платформе Azure

Традиционно технологии моделирования и оптимизации технологических процессов существовали на уровне отдельных рабочих станций. Это приводило к множеству ограничений: от использования разных версий в рамках одной организации до «запирания» моделей и данных в локальных средах. Развертывание пакета AspenTech Performance Engineering Suite, включающего признанное отраслью программное обеспечение для моделирования Aspen HYSYS® и Aspen Plus®, а также ведущие инструменты для экономической оценки, проектирования оборудования и компоновки, в облачной среде, такой как Azure, предоставляет предприятию возможности для решения сегодняшней двуединой задачи.

Развертывание ведущего в отрасли ПО для моделирования и оптимизации процессов на AVD обеспечивает простое облачное развертывание полнофункционального программного обеспечения. AVD позволяет заказчикам использовать единый централизованный образ для своего развертывания, что снижает общие усилия по установке в компании и ускоряет внедрение новых функций и повышение производительности.

Преимущества развертывания на AVD

Развертывание на AVD обеспечивает легкий доступ к HPC, что позволяет ускорить разработку моделей для сложных процессов за счет одновременной оценки тысяч режимов работы. Дополнительные преимущества включают:

  • Единообразное развертывание по всему предприятию. Мгновенный доступ к последним версиям ПО при одновременном снижении затрат на ИТ.
  • Повышение производительности и улучшение совместной работы благодаря доступности моделей и данных в любое время и в любом месте в Azure. Оптимальная производительность по множеству переменных и совместная работа между различными ролями.
  • Интегрированные рабочие процессы, обеспечивающие межфункциональное взаимодействие от проектирования до эксплуатации, что сокращает время проектирования на 50%.
  • Простой и масштабируемый способ внедрения промышленного ИИ и цифровых двойников.

Демократизация аналитики с помощью промышленного ИИ

Промышленный ИИ расширяет спектр технологических задач, решаемых с помощью ПО для моделирования и оптимизации, упрощая включение данных с реального производства в технологические схемы, основанные на фундаментальных принципах (first principles). Методы машинного обучения (ML) в сочетании с инженерными ограничениями позволяют настраивать технологические модели с использованием данных реального времени или строить высокопроизводительные модели для моделирования, которое ранее было практически невозможным.

Централизованное развертывание на AVD по сравнению с типичным развертыванием на рабочих станциях дает компаниям повод пересмотреть практики хранения моделей и данных, чтобы предоставить пользователям доступ к данным со всего предприятия для настройки или построения моделей. Обмен данными помогает пользователям опираться на предыдущие наработки и корпоративные знания, создавая мощные модели ИИ на основе аналитики. Созданные модели ИИ представляют собой упрощенные описания процесса, которые затем могут быть развернуты в инструментах планирования и оптимизации производства, а не оставаться запертыми в области специалиста по моделированию.

Промышленный ИИ объединяет методы ИИ/МО с инженерными основами и отраслевой экспертизой. aspenONE V12 включает Aspen Hybrid Models™, которые создаются с использованием SaaS-сервиса, размещенного AspenTech, и объединяют исторические данные с производства или данные моделирования с моделями, основанными на фундаментальных принципах. Полученные модели могут более точно симулировать работу оборудования на заводе, а в некоторых случаях позволяют включить в моделирование процессы, которые ранее не поддавались точному моделированию на основе фундаментальных принципов.

Хранение исторических данных с производства или массива данных моделирования, созданных с помощью Aspen Multi-Case™, в вашем арендаторе Azure вместе с Aspen Performance Engineering формирует экосистему, упрощающую передачу данных для создания и развертывания ваших Aspen Hybrid Models. Aspen Multi-Case позволяет легко запускать тысячи сценариев моделирования одновременно, обеспечивая более полный анализ, чтобы результаты можно было использовать для навигации по операционной сложности и принятия более точных решений в более короткие сроки.

Aspen Multi-Case может генерировать необходимые данные для создания редуцированных гибридных моделей, или эти данные могут быть объединены с ограниченными производственными данными для создания гибридной модели на основе фундаментальных принципов.

Aspen Performance Engineering в облаке поддерживает новые рабочие процессы

Быстрое развертывание надежных цифровых двойников

Использование решения AspenTech Performance Engineering на AVD также позволяет заказчикам удаленно и безопасно развертывать несколько цифровых двойников в реальном времени по мере необходимости для улучшения работы предприятия и отслеживания целей устойчивого развития. Цифровые двойники объединяют модели и данные для создания виртуальных представлений физических активов. Цифровые двойники обеспечивают понимание на уровне всего предприятия, позволяя контролировать то, что иначе невозможно измерить, за счет точного отслеживания KPI, мониторинга оборудования и улучшения процессов, обеспечивая при этом безопасную эксплуатацию и увеличивая маржу на 5–10%. Отслеживание KPI может использоваться для быстрой корректировки операций в ответ на изменение рыночных условий, целей по устойчивому развитию и снижению энергопотребления, а также для поддержания производительности при изменении демографического состава рабочей силы. В конечном итоге это помогает ускорить цифровизацию за счет быстрого развертывания множества цифровых двойников.

Учитывая тактические и стратегические преимущества, которые теперь доступны при развертывании решений Performance Engineering версии V12 на AVD, мы в настоящее время работаем со многими заказчиками, помогая им перейти на Azure. Мы призываем существующих заказчиков AspenTech связаться со своей командой по работе с клиентами, чтобы рассмотреть варианты развертывания V12 и оценить возможности Azure.

Источник

Источник

Теги

  • #AspenHYSYS
  • #Azure
  • #MachineLearning
  • #HybridModels
  • #Cloud

Источник: https://www.aspentech.com/en/resources/blog/best-practices-for-deploying-aspen-performance-engineering-software-on-azure

#AspenHYSYS #Azure #MachineLearning #HybridModels #Cloud

конец материала
связанные материалы / related
теги
#AspenHYSYS#Azure#MachineLearning#HybridModels#Cloud