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数字孪生驱动的烟草企业生产过程能效优化研究1

数字孪生驱动的烟草企业生产过程能效优化研究

数字孪生驱动的烟草企业生产过程能效优化研究

摘要

随着工业4.0和数字化转型的深入推进，烟草企业面临着能源消耗高、生产效率低、

碳排放压力大等挑战。数字孪生技术作为智能制造的核心支撑，能够实现物理世界与虚

拟世界的实时映射与交互，为生产过程的能效优化提供了新的解决方案。本研究基于数

字孪生技术，构建烟草企业生产过程的能效优化模型，结合大数据分析、人工智能算法

和工业物联网技术，实现能源消耗的精准监测、动态调控和智能优化。通过案例分析验

证，该方法可显著降低能耗，提高生产效率，推动烟草行业的绿色可持续发展。

关键词：数字孪生；烟草企业；能效优化；智能制造；大数据分析

1.引言与背景

1.1研究背景

烟草行业作为我国重要的传统制造业，其生产过程涉及制丝、卷接、包装等多个环

节，能源消耗巨大。据《中国烟草行业能源消耗报告（2023）》统计，烟草企业年均能

耗占生产成本的15%~20%，远高于国际先进水平。随着国家“双碳”目标的提出，烟草企

业亟需通过数字化手段优化能源管理，降低碳排放。

1.2研究意义

数字孪生技术通过构建虚拟生产模型，能够实时反映物理生产状态，结合AI算法

实现能耗预测与优化。本研究旨在探索数字孪生在烟草企业能效管理中的应用，为行业

提供可复用的技术方案，助力绿色制造转型。

1.3研究目标

1.构建烟草生产过程的数字孪生模型；

2.开发基于大数据的能耗监测与优化系统；

3.验证数字孪生技术在能效优化中的实际效果。

数字孪生驱动的烟草企业生产过程能效优化研究2

2.现状分析

2.1烟草企业能源消耗现状

烟草生产的主要能耗环节包括：

制丝环节：烘丝机、加料机等设备能耗占比约40%；

卷接环节：卷烟机、包装机等设备能耗占比约35%；

辅助系统：空调、照明等能耗占比约25%。

2.2当前能效管理存在的问题

1.数据孤岛：各生产环节能耗数据分散，难以整合分析；

2.调控滞后：传统人工调控方式响应慢，无法动态优化；

3.缺乏预测能力：无法提前预判能耗峰值，导致能源浪费。

2.3数字孪生技术的应用潜力

数字孪生技术可实现：

实时监控：通过传感器数据映射虚拟模型；

智能优化：结合AI算法动态调整设备运行参数；

预测性维护：减少因设备故障导致的能源浪费。

3.理论依据

3.1数字孪生技术原理

数字孪生通过物理模型、传感器数据和算法模型构建虚拟映射，实现“物理虚拟”双

向交互。其核心架构包括：

数据层：采集生产设备能耗数据；

模型层：构建生产过程仿真模型；

应用层：提供能耗优化决策支持。

3.2能效优化相关理论

1.能源效率模型：基于单位产品能耗（EPU）评估生产能效；

2.预测控制算法：采用LSTM神经网络预测能耗趋势；

3.多目标优化：结合遗传算法（GA）优化设备运行参数。

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3.3工业物联网（IIoT）协议分析

OPCUA：实现设备间安全数据交换；

MQTT：轻量级通信协议，适用于能耗数据传输；

ModbusTCP：用于工业设备数据采集。

4.技术路线

4.1总体技术框架

1.数据采集层：部署传感器网络，实时采集能耗数据；

2.数字孪生建模层：构建生产过程虚拟模型；

3.优化算法层：开发能耗预测与优化模块；

4.决策支持层：提供可视化调控界面。

4.2关键技术实现

3D建模：利用Unity或UnrealEngine构建虚拟生产线；

数据融合：采用边缘计算技术预处理传感器数据；

AI优化：基于强化学习（RL）动态调整设备参数。

4.3系统集成方案

硬件：工业传感器、边缘计算网关；

软件：数字孪生平台（如Siemen