智能制造網APP
智能制造網手機站
智能制造網小程序
智能制造網官微
智能制造網服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯網
3D打印
工業軟件
回放
品牌
銳呈
軟通天樞憑借數字孿生底座、全棧工業仿真、具身虛實訓練三大核心能力，構建真正讀懂流體、熱學、壓力、形變等工業底層物理規律的物理AI的技術體系，已在某大型能源場站完成閉環實踐驗證，可將傳統工藝驗證、智能算法開發周期從數月壓縮至數周。
讓感知不僅看得見，也算得出
過去，場站異常處置靠人看數據、人做判斷。軟通天樞依托自研TwinHub 4D增強型物理孿生引擎，為場站構建毫米級高精度物理孿生體，完整植入儲罐、管線、卸船臂、壓縮機全維度物理屬性，實時對接 DCS、SCADA、儀表傳感器時序數據，實現虛實毫秒級同步；3200+設備并發實時計算，完整還原 LNG 氣化、存儲、外輸全流程流體物理邏輯。
與傳統可視化不同，這個孿生體是可計算、可推演的——所有設備運行數據、工況變化同步回流數字空間，為智能決策提供貼合真實世界的物理約束基底，也為后續仿真推演、具身機器人虛擬訓練提供標準化虛擬場域。
不用停產，也可完成工況調試和驗證
LNG接收站最復雜的環節之一是壓縮機運行工況優化。多相流、換熱、壓力耦合疊加，傳統方式下，工藝方案調整都需要線下實體調試，往往停產數小時、消耗大量介質、風險不可控，一次驗證動輒耗時數周。
軟通天樞采用CAE多物理場仿真 + FSim生產流程仿真雙引擎協同架構，為場站打造物理AI核心推演能力。CAE工具鏈求解 LNG 流體、熱交換、罐體應力等連續物理場問題，FSim 仿真平臺模擬卸船、存儲、外輸全離散生產流程，搭配IsaSim 機器人仿真環境，形成覆蓋工藝、設備、機器人的全棧仿真體系。整套仿真體系支持動態求解，場站工藝方案、故障推演均可在虛擬環境完成上萬次零風險試錯，無需占用實體設備、不產生介質損耗。方案在仿真環境中先跑通，確認有效后再上線，驗證周期壓縮至數周，且全程零停產風險。
先訓練再上崗，打通具身智能虛實鴻溝
LNG場站大量區域屬于高危環境，人員進入受限，巡檢和作業高度依賴機器人。但機器人直接上真機調試，既危險又低效。一個路徑識別錯誤就可能引發事故，現場反復調試占用生產時間。
軟通天樞依托統一仿真環境搭建虛實訓練閉環，打通具身智能“虛擬預訓練 — 真機微調”全鏈路。在Isa Sim仿真虛擬廠區內，完整復刻場站地形、儀表點位、管線布局及高低溫復雜工況，搭載PhysX物理引擎模擬機器人運動、傳感器感知、介質交互邏輯，批量生成極端和小眾場景合成數據，補齊真實現場樣本短板。
巡檢機器人先在仿真環境完成路徑識別、讀數提取、異常判斷全流程任務訓練，再將訓練模型遷移至實體設備，實現Sim2Real有效遷移。所有AI業務邏輯和具身執行動作均經仿真前置驗證，避免現場反復調試。
項目落地后，該場站設備非計劃停機時間減少30%；現場人工巡檢工作量大幅降低；能耗優化方案批量落地，年度運營成本顯著壓降；應急演練、故障預判、工藝優化全場景實現智能化替代。
LNG接收站是石化行業高危場景的典型代表——多物理場耦合、容錯率極低、試錯成本極高。軟通天樞物理AI在這里跑通的邏輯，同樣適用于煉化、管網、海上平臺等同類場景：先用物理孿生構建可計算底座，再用仿真完成零風險驗證，最后通過具身執行落地實體作業。
浙公網安備 33010602000006號
智能制造網APP
智能制造網小程序
微信公眾號
