导读：2023年10月28日，由中国自动化学会主办的2023国家工业软件大会在浙江湖州盛大开幕。大会以“工业软件·智造未来”为主题，汇聚了25位国内外院士，1500余位代表，共同探讨工业软件领域前沿理论和技术创新应用问题，共同谋划我国工业软件未来发展之道。

 杭州百子尖科技股份有限公司葛铭董事长受邀在2023国家工业软件大会中作题为“流程工业模拟仿真软件的现状和展望”的专题报告。主要介绍了流程工业模拟仿真软件在现代工程与制造领域的现状，及其未来发展趋势。流程模拟软件不仅仅是工程师和科学家研究和解决问题的强大工具，也是制造业在追求效率、质量和可持续性方面的关键伙伴。基于对于现代工业过程的深入理解、利用先进的科学计算技术和方法、以及多模式的建模方法，流程模拟软件使企业能够深入了解、准确模拟、有效优化和持续改进复杂的工业流程。

流程工业模拟仿真软件的现状和展望

流程行业和离散行业并非完全互斥的两大范畴。事实上，许多行业并不能简单地被划分为纯粹的离散或流程行业，而是倾向于其中一种特性。例如，石油化工、造纸、水泥、有色金属等行业更强调其流程性特征；相反，电子行业、汽车等行业则更倾向于离散性特征。

一、流程行业介绍

    中国作为制造大国，在诸如石化、核能和化工等流程行业占据着领先地位，在流程行业中，模拟仿真技术占据着非常重要的位置，如图1所示。无论是设计和改进工艺装置的性能、提升业务敏捷性，还是提高员工技能，模拟仿真软件在各个阶段都发挥着关键作用，贯穿于从概念设计到最终运营的整个生命周期。

图1 流程模拟软件发挥的作用

在模拟仿真领域，需要考虑其功能在何处发挥作用。目前市场上影响较大的产品一般涵盖六大模块，包括动态模拟和热交换设计等，功能涵盖范围非常广泛。但是基于流程工业的多样化，其涉及的需求远远不是某个单一软件产品能解决的。这突显了模拟仿真领域的广阔应用范围，也凸显了其挑战性。

 二、流程模拟软件现状介绍  

流程模拟仿真本质上是利用计算机等各种手段来模拟现实世界的实体。然而，由于仿真对象的不同，导致仿真模拟的难度和复杂度大相径庭。回顾历史，如图2所示，可以发现大约在1960年左右，国内外均开始涉足这个领域。当时最早的软件之一是CHESS，同时兰州石化在流程模拟仿真方面也开始了相关研究，可以看到在世界范围内涌现出了一批相当出色的工业软件。

回顾国内的发展路径可以看到，上世纪90年代有一款名为“化工之星”的备受瞩目的软件，但遗憾的是，在2001年前后，国外工业软件取得了巨大进步。相比之下，国内发展速度相对较慢，这并非仅仅是模拟仿真软件本身的问题，也是大部分国产软件所共同面临的挑战。

鼓舞人心的是，在2010年左右，许多同行开始关注仿真模拟软件，并不断推陈出新，近十年来，国产软件在该领域取得了显著发展，虽然在某些方面与国际软件仍有差距，但总体来说，这种差距已不十分明显。

图2 流程模拟软件的发展历程

根据数据与理论的透明度，可将目前流程工艺模拟的主流技术分为三种类型。最早进行模拟仿真的肯定是从机理出发的，包括现今主流的仿真模拟软件，在底层依然以机理模型为主。然而，人工智能的迅速发展，为这一行业注入了新的元素。目前，几乎所有成熟的流程模拟软件，仍以机理模型为核心驱动因素，并叠加数据、知识和经验。因此，目前采用的方式可能多为灰盒模式，介于白盒和黑盒之间，将数据和机理良好融合。

在流程模拟仿真领域，核心技术涵盖热力学、高效计算引擎和设备机理建模，如图3所示。其中，设备机理建模对于深入理解研究对象至关重要。在仿真过程中，仅依赖数据会带来不少问题，因此深入把握所描述对象的性质至关重要，这有助于解决诸多关键性问题，符合仿真的实际目标。中间的计算引擎也是以前国产软件中遇到的一个挑战，因为需要高效处理许多高度非线性的对象。如何有效地使用求解器来处理这些非线性对象是一个重大难题。除了热力学之外，这牵涉到很多流程模拟中的核心问题。

图3 流程模拟的核心技术

目前，在流程模拟仿真领域，国外的软件公司不断进行融合和并购，并为我们提供了许多学习的机会。某主流工业软件企业自2006年以来就开始了多次整合与收购，展现了他们在这个领域的深厚实力。从国内软件发展的历程来看，我们可能会沿着类似的道路前行，通过吸收技术、进行创新甚至原创来不断发展壮大。目前国内在模拟仿真软件领域真正有广泛应用的公司并不多见。值得欣慰的是，在过去的两年中，尤其是最近三年，许多新兴公司正在积极参与到这个行业中。过去，许多优秀的人才更倾向于投身互联网或其他非传统行业，近年来，随着全球形势的变化以及国家对科技投入的增加，越来越多优秀人才涌入这一领域，这对于整个行业来说是个极好的发展趋势。

三、流程模拟软件发展趋势 

在过去，仿真领域主要依赖于机理建模，需对所建模对象进行深入理解，结合经验、知识进行数据拟合。然而，近五到八年时间里，人工智能的再次崛起对仿真领域带来了显著推动。人工智能是否能完全替代机理建模，这是个值得探索的问题。无论是深度学习还是其他形式的人工智能，都将对流程模拟领域产生颠覆性影响，如图4所示。因此，在流程行业中，随着数据量不断增长，如何有效利用这些数据，尤其是结合人工智能相关技术，将成该领域发展的强有力的推动力。

图4 人工智能技术

在概念性的机理建模与数据建模融合方面，尤其是与解析表达式神经网络等技术之间，需要进行大量的探索和工作。在实际应用中，我们已经开始采用结合机理建模和数据建模的方法来解决复杂对象的问题。我们已经在实践中运用了这些方法，并取得了显著的成效。目前关注的焦点是如何将这些成功的经验推广应用到更多的领域。在这个过程中，融合是非常重要的。虽然使用数据来模拟事物理论上是可行的，但实际上，数据往往受限于算法能力和数据的充分性。

目前存在丰富的相关文献介绍了相当多的应用案例，这些案例在数据方面积累了相当丰富的经验，这促使它们对工业界进行更深入的探索。特别是一些大型企业，在大数据领域拥有广泛的经验，且拥有众多优秀的科学家团队，如今对传统行业产生了浓厚兴趣。这种跨界交流与碰撞对我们非常有益，因为来自其他领域的视角可能会带来全新观点。

近年来，仿真的概念在大众中的认知度有了显著提升。这主要归因于数字孪生的兴起，人们开始对仿真有了更多的了解和关注。数字孪生的核心在于模型，无论是数据模型、知识模型、经验模型还是机理模型，本质上都是模型。然而，与传统仿真不同的是，传统仿真大多是离线的，是根据实际对象采用各种方法构建仿真模型，如图5所示。而数字孪生中的数据往往是双向的，它主要是从真实物体中收集相关数据，并通过各种手段建立逼真度高的模型以反映该物体。

图5 数字孪生技术

数字孪生的兴起引领了新的趋势，强调了生态系统和互动性，同时也带来了许多新问题。其中如何将物理空间与信息空间融合，特别是整合物理模型与虚拟模型以提供更好的应用是关键之一。数字孪生追求实时在线反馈，与传统的离线仿真不同，这引发了对模型逼真度和鲁棒性的更高要求，尤其在实际对象与仿真对象同时运行时。此外，数字孪生也需要更高的实时性，相较于传统仿真会耗费更多算力。虽然目前成功的数字孪生案例较多来自离散行业，但这并不妨碍其在其他行业的应用。在石油化工等流程行业，数字孪生的应用正在探索，并通过国家基金项目提供的平台，为该领域带来新的思考和实践机会。

当前面临的主要挑战集中在技术方面，特别是国产化和自主化方面，如图6所示。过去十到二十年，国产自主的仿真模拟软件公司并不多见，部分原因在于用户习惯和版权方面的问题，基于成本的原因，许多客户更倾向于继续使用未经授权的工业软件，而不太考虑收费的国内软件，对国内软件公司的发展造成了一定影响。然而，近些年来，这些情况有了很大的改变。一方面企业用户对于知识产权的保护意识越来越强，另一方面，国产模拟仿真软件的成熟度和可用性在很多方面已经可以与国外的软件相媲美。尽管工业软件百分之百国产化仍然是一个挑战，但与其他领域相比，流程模拟软件的工业化和国产化有许多关键技术已经被掌握。同时，劳动力的转型也是一项重要挑战。随着人口红利的消失，我们面临着维持和提升员工技能的新问题。如何利用仿真模拟软件，使现有劳动力不断提升认知和学习能力，这是未来需要解决的问题，也是我们的使命。

图6 未来挑战

四、百子尖 

百子尖作为一家多元化跨国企业，目前已经在全球设立多个分支机构，涉及模拟仿真与可视计算相关领域，并且在模拟仿真行业拥有多年的实践经验。通过积极与同行、客户及上下游合作伙伴合作，未来百子尖将推出更多创新的产品。此外，公司拥有全球化的交付能力，如图7所示。随着越来越多的制造企业选择向国外扩张，百子尖也将抓住这个机会，不断夯实其国际化的发展步伐。

图7 全球交付能力

   

*本文根据作者在2023国家工业软件大会上所作报告速记整理而成