数字孪生油库：数据驱动决策，风险可视可_

在能源存储与运输领域，油库作为核心枢纽，其管理效率与安全水平直接影响能源供应的稳定性。传统油库管理长期面临数据孤岛、智能化不足、安全管控薄弱、运维效率低下等挑战。戎光科技凭借自主打造的智慧油库数字孪生解决方案，以创新技术重塑油库管理模式，助力企业实现高效、安全、智能的运营升级。

该方案的核心，是搭建起物理油库与数字空间的实时映射桥梁，借助高精度三维建模、多源数据融合以及低代码拖拉拽架构设计等前沿技术，实现对油库全要素的精准管控。

智慧油库解决方案技术架构

戎光科技采用多层次、模块化技术架构，确保系统的高可靠性、高扩展性和易用性：

l 基础设施层：部署高精度传感器、边缘计算设备，实时采集油库设备运行数据、环境数据，确保数据全面、精准。

l 基础支撑平台层：基于戎光科技自研的数字孪生引擎，实现设备全域联网、数据弹性计算，保障数字孪生体的实时性与高可用性。

l 融合层：打破数据孤岛，实现数据+业务+技术深度融合，为智能决策提供支撑。

l 低代码开发层：戎光科技提供可视化拖拽工具、预制组件库、逻辑编排引擎，大幅降低开发门槛，助力企业快速构建定制化应用。

l 智能应用层：面向油库运营场景，提供设备预测性维护、安全风险预警、应急模拟推演、智能调度优化等核心功能。

数字孪生油库应用场景与优势

设备维护方面，该方案的预测性维护功能表现卓越。它利用数字孪生模型对设备运行数据进行深度分析，结合机器学习算法和故障预测模型，提前预测设备可能出现的故障。例如，通过对油泵、阀门等关键设备的运行数据持续监测和分析，能精准判断其磨损情况和剩余使用寿命，提前安排维护计划，避免设备突发故障导致的停机损失，同时降低维护成本，延长设备使用寿命。

安全管理是智慧油库解决方案的重中之重。数字孪生模型实时监测油库的安全状态，对潜在的安全风险进行评估和预警。通过模拟火灾、泄漏等事故场景，制定科学合理的应急预案。一旦发生事故，系统能迅速为应急处置提供实时决策支持，如最佳的灭火方案、人员疏散路线等，最大程度降低事故损失，保障人员生命和财产安全。

监测管理方面，能够实时、精准地呈现油库的运行状态，管理人员可直观了解情况，及时发现并处理潜在问题。预测性维护与故障预警功能借助机器学习算法，提前洞察设备故障隐患，有效减少停机事故，降低维护成本。通过模拟不同工况，还能优化运营决策，提高油库的资源利用率。在安全保障上，实时监测安全状态，模拟各类事故场景，提前制定应急预案。同时，打破部门之间的信息壁垒，提升协同效率，优化油库整体运营管理水平。

数字孪生油库