数字孪生技术在厦门远海码头的落地应用

林建喜， 宗 尧， 汤俊奇

(1. 厦门远海集装箱码头有限公司， 福建 厦门 361026； 2. 中远海运科技股份有限公司， 上海 200135)

0 引 言

党的十九大报告提出的建设交通强国的战略要求为交通运输业的发展指明了方向，在国内经济与国际经济双循环、相互促进的新发展阶段，交通强国建设是促进经济发展的内在需求，是交通运输行业发展和壮大的必然要求。

港口是交通运输体系的重要组成部分，在支撑和引领经济社会发展、全方位对外开放和维护国家经济安全等方面发挥着重要作用。虽然我国目前已是港口大国，但港口发展水平总体上不高，在保障能力、竞争力和服务能力等方面还存在不足。因此，为提升港口的服务能力和效率，需对其进行自动化升级，而在升级过程中会碰到诸多历史遗留问题和现代技术衔接问题等，这些问题不仅会直接影响升级前期各项技术工作，而且会直接影响后期的管理和控制。随着数字孪生(Digital Twin)技术的不断发展，通过对该技术进行深入研究，并将其引入港口升级业务中，有助于快速、高效地完成升级过程，提升我国港口的整体服务水平。

本文主要以厦门远海集装箱码头(以下简称“远海码头”)为例，对数字孪生技术及其在港口的应用进行介绍。通过开展数字孪生项目，帮助传统码头在不改变原有运营模式的前提下，完成自动化、智能化改造升级工作。

1 数字孪生的概念

数字孪生最早是由美国密歇根大学的Michael Grieves教授与美国国家航空航天局专家John Vickers提出的，是一种集成多学科、多尺度，借助模型技术和物联网技术，结合数字化数据在虚拟空间中完成对物理空间的数字映射，并通过数据双向映射实现虚拟空间模型与物理模型的实时交互的技术，其核心功能包括数字化模型映射、空间分析、自学习仿真、物联感知控制和虚实空间互动。

1.1 数字化模型映射

通过非结构化和结构化2种模型，将物理空间的实体以三维模型的形式体现出来；通过对地面、水域和天空等不同层面、不同级别的数据进行采集，实现从建筑到设备、从室外到室内的孪生还原；结合物联感知控制功能，在虚拟空间内实现数字空间与物理空间的一一精准映射，将码头真实地映射到数字系统中，在计算机内按真实比率还原码头的全貌，为后续码头的升级规划、业务模拟和监视控制打下基础。

1.2 空间分析

通过对码头生产设备(包括岸桥、场桥和水平运输集卡等)进行三维建模，结合定位服务和业务操作需求，实时对空间数据进行计算、分析和展示。通过采用数字孪生技术，实现业务可视化调度、业务对象搜索定位追逐和生产作业安全预警，提升码头业务的智能化水平。

1.3 自学习仿真

数字孪生技术结合机器学习和人工智能技术，根据感知的全要素数据，采用函数拟合等算法对业务行为进行拟合计算和数据推演，为作业计划、管理方案和改造方案的模拟提供参考。与物理真实世界相比，数字虚拟世界的仿真具有可逆性和可重复性，模拟仿真成本低，仿真过程可控，可为作业计划、设备作业过程、作业演练评估和优化提供量化、直观的分析和结论。

a) 建设前

b) 建设后

1.4 物联感知控制

通过各种传感器、定位系统、红外感应、射频识别和低功率蓝牙定位等装置或技术，实时采集一切需被连接、操控、互动和监控的物体，实现物与物、物与人和物与系统的泛在连接，并具备对物体进行识别、管理和控制的能力。

物联感知控制通过感知物理真实的港口全要素，实现对人员、设备和建筑等要素的位置和轨迹的追溯，并对设备和资源进行统一管理。

1.5 虚实空间互动

在数字孪生场景内的操作可直接影响物理世界，物理世界的行为会反作用于数字孪生的虚拟场景，实现虚拟场景与现实场景的互操作和互动，二者之间具有实时、自动、动态和互动属性。

2 数字孪生在远海码头的应用价值

与普通码头相比，远海码头的一个特殊之处是其具有一个封闭式全自动化泊位，该泊位是采用自动化轮胎式龙门吊起重机(以下简称“轮胎吊”)与无人集卡和人工集卡混行的思路建设的。该码头的改造工作存在比其他码头更多、更复杂的客观因素，数字孪生技术在该码头的作业效率提升、安全管理和改造方案制订等方面发挥了重要作用(见图1)。

2.1 在作业效率提升方面的作用

该码头的作业有货物堆存和船舶装卸作业2个核心计划，需调用大量的装卸设备完成，同时每项任务中集装箱执行的前后顺序会影响箱区存取位置的合理性、码头的作业效率和码头成本等。

根据传统流程，码头操作系统(Terminal Operating System, TOS)按设定的规则制订出作业计划之后按时实施。在原模式下，只有在计划正式实施并完成之后，才能清晰地了解整个计划的具体情况和实施效率，只能先进行事后分析，再优化后续计划。采用数字孪生技术之后，为保证每次作业的效率都最优，将TOS制订的作业计划接入系统中。通过对港口进行全模型映射，利用数字孪生的模拟仿真能力，在系统中对未来要实施的作业计划进行仿真，按时间轴进度模式直观地展示计划中涉及的装卸设备和集装箱堆存的细节。通过模拟执行，使管理人员和调度人员直观地看到未来计划实施的详细过程、设备的运动和作业轨迹，直观地感受和观察计划的合理性。同时，模拟过程可随时暂停，人工调整作业计划中的作业顺序、设备数量和堆存规则等参数。通过不断地模拟和调整，最终形成一个高效合理的作业计划，并将其投入到实际的集装箱装卸业务中实施，提升远海码头的集装箱作业效率。

2.2 在安全管理方面的作用

保证码头安全运营是远海码头的首要工作。以该码头的自动化泊位为例，该类型泊位属于无人作业泊位，除了保障作业的及时性和高效性之外，尤其要保障箱区的安全性，除非开展必要的维修工作，不能有人进入。同时，在检查泊位高速行驶区域的地基时，要保证AGV(Automated Guided Vehicle)等自动化设备不进入检查区域。通过设定数字孪生应用的安全区域，并将其传递到自动化设备上，保证自动化设备不进入电子围栏，保障安全区域内人员的安全。

通过将远海码头自动化设备运行过程参数全部接入系统中，可通过应用数字孪生技术实时看到吊装设备的作业位置、作业状态和运行参数等，为调度人员和管理人员开展工作提供帮助。同时，可结合设备自身的预警规则，实时判断设备的运行状态，当达到阈值时，通过报警提示弹窗提醒工作人员进行干预，及时排除风险，保障各项业务的正常开展。

2.3 在改造方案制订方面的作用

远海码头的基础设施是平行于岸线设计建造的，混合了自动化泊位和人工泊位。该码头计划对人工作业箱区进行自动化改造。改造工作要在正常生产不受影响的前提下进行。生产设备需逐步、分批次进行自动化、智能化升级改造。

远海码头起初的设计方案是以最大化堆存集装箱为目标，因此在箱区之间预留的空间狭小，相邻作业车道之间狭小的间距给自动化改造方案的制订带来了诸多困难。以自动化轮胎吊与无人/人工集卡混行改造为例，在制订改造方案过程中遇到了以下问题：

1) 集装箱堆存总量减少。为保证车道行驶的安全性，目前正在使用的轮胎吊的机械结构无法在跨距的外部进行装卸操作，需撤掉至少1排箱位供超车使用，采用自动装卸工艺是目前最安全的方式。若每个箱区都撤掉1排箱位，会直接导致码头堆场的集装箱堆存量大幅减少。自动化升级前后码头堆场集装箱堆存量对比见图2。

a) 升级前

b) 升级后

2) 箱区之间集卡行驶存在安全风险。在自动化改造方案中，每个箱区都布置1台或多台自动化轮胎吊，轮胎吊的龙道和行走机构要与箱区两边的排保留 30～50 cm的距离，这时在箱区间行驶的集卡的空间就会被挤占，当某车道有集卡在作业时，后续的集卡若要等待，就会降低系统整体的运行效率。因此，等待的集卡，尤其是有人驾驶的集卡，大概率会借旁边的车道行驶，这时会存在很大的安全风险。自动化改造车道外部超车示意见图3。

图3 自动化改造车道外部超车示意

除了上述突出问题之外，还有外部集卡无法定位导致其与无人化设备之间的行驶安全性无法精确估计等问题。因此，在设计方案初期引入数字孪生技术并开展模拟试验，验证方案的可行性。通过对数字孪生技术的功能进行模拟仿真，验证远海码头箱区改造方案的可行性，降低或减少升级改造方案带来的风险和安全问题。

1) 改造方案可行性验证。

利用数字孪生技术的功能，按真实的位置和比例将码头模型映射到数字孪生系统中。同时，收集业务数据和设备数据，在系统中模拟码头的实际运行场景。通过参数驱动轮胎吊，自动化模拟吊装作业，检验改造之后的自动化箱区是否符合投产和码头的作业需求。在数字孪生中，可通过不断调整参数，观察和论证自动化码头改造方案，降低实施风险。

2) 设备作业安全性验证。

通过对设备进行建模，并将其映射到数字孪生系统中，导入历史作业计划，利用自学习仿真能力和空间分析能力，在系统中动态模拟自动化轮胎吊与集卡运输的作业交互情况，直观地观察和模拟数据的变化情况。在此基础上，管理人员直接发现所有安全风险，并通过调整模型和限制业务规则，不停地迭代模拟，最终消除所有可能存在的风险，同时根据调整结果形成人工箱区自动化改造方案，在集装箱堆存量不变的前提下排除安全风险。

3 远海码头数字孪生应用的特色

在码头应用数字孪生系统时，需从全局全要素的角度定义整个系统。纯粹的数字孪生遵循“数字在先，孪生在后”的原则，而在实践中，往往不是所有要素都已具备数字化条件。因此，远海码头对数字孪生的理解是以现有的数字化要素为基础，对人工集卡的驾驶习惯和行驶路线等不可控要素进行模拟。通过管理制度完善漏洞，最终随着码头自动化和智能化建设的不断推进，实现全面数字化，形成富有远海码头特色的港口数字化转型模式和案例。

外集卡作为社会车辆来港提货或卸货是码头作业的一部分，码头无法参与到车辆的硬件部署中。但是，集卡作为全要素中的关键要素之一，不论是数字孪生建设，还是场内自动化改造建设，获取其位置并规范其驾驶行为是推进码头自动化和智能化的重要需求。远海码头的数字孪生系统通过路径规划算法和避碰算法，配合相应的安全管理制度满足该需求。

1) 路径规划算法。

数字孪生通过人工智能(Artificial Intelligence, AI)算法模拟无法直接获取数据用以孪生的部分，其代表是外集卡的路径规划。在进行路径规划过程中，主要开展以下3项工作：

(1) 环境建模。环境建模是路径规划的重要环节，目的是建立一个便于利用计算机进行路径规划的环境模型，即将实际的物理空间抽象成算法能处理的抽象空间，实现相互间的映射。

(2) 路径搜索。路径搜索是指在环境模型的基础上，采用相应算法寻找一条路径，使预定的性能函数取得最优值。

(3) 路径平滑。通过相应算法搜索出的路径并不一定是运动体能行走的路径，需对其作进一步的处理和平滑，从而使其成为实际可行的路径。

结合以上3项工作，通过神经网络算法和栅格法进行路径规划，利用栅格的路径规划能力和神经网络的学习能力对路径进行计算和优化，为系统提供最佳的路径显示。通过机器学习、累计算法和数据锻炼，对堆场内集卡的驾驶行为进行分析、规划和引导。神经网络学习过程示意见图4。

2) 避碰算法。

远海码头为堆场内的集卡安装了车载设备(On Board Unit，OBU)，用以规范其驾驶行为和获取其位置。OBU通过定时定向的方式向数字孪生系统输出GPS(Global Positioning System)数据。GPS数据是物理数据，而外集卡的规划数据是逻辑数据，因此当2种数据在堆场的地图上相遇时，数据展示界面可能会出现碰撞的问题。司机通过刹车制动或转向避免车辆会遇时发生碰撞，但系统需通过算法过滤获取不到足量数据引起的错误信息反馈。通过Alpha算法，以同一个时间轴的规划路径和内集卡GPS数据对位置及路线进行分析，按每秒的位置信息获取相关数据，若计算出来当前方向5 s内有逻辑碰撞风险，则重新规划路径。集卡避碰算法的路径规划示意见图5。

图4 神经网络学习过程示意

避碰算法是用来对码头的集卡挂车行驶轨迹进行优化的技术，结合模拟挂车轨迹动画算法，解决目前作业区域内密集停车作业场景中，GPS数据漂移或车头方向数据发送时间间隙引起的误报导致的误碰问题。

在建设自动化混合运行模式的码头时，不能仅依靠技术，还要配合管理制度弥补技术的不足。通过总结可知，路径规划算法和避碰算法都不足以应对社会集卡进入码头作业区之后，人为因素带来的安全隐患。在建设数字孪生系统之前，集卡安全制度建设受制于查证的困难。当前，可通过孪生抓取违规操作，辅以安全管理制度规范操作，开展安全工艺培训，为消除自动化混合运营改造过程中人为因素带来的安全隐患提供帮助。

4 结 语

随着国内智慧港口建设的不断推进，各码头纷纷开展了自动化和智能化应用技术研究。数字孪生技术是港口数字化转型过程中用到的一项重要技术。通过合理利用该技术，能促进生产业务数据、设备状态数据和外部环境数据互联互通，使物理环境与虚拟模型高度融合，提升港口的管理效率。

未来，数字孪生技术将与分布式和云端技术相结合，实现满足单个港口需求的单体式数字化应用到云端租赁式服务的扩展，逐步实现模型更新编辑服务和仿真算法自定义服务等，形成一个功能开发和应用创新平台，从而实现平台级满足多港口服务需求的集约式应用，同时打通港口上下游，统一到数字孪生平台上，实现对港口供应链的统一管理。在国家建设交通强国的战略要求下，数字孪生将为提升港口的运营效率提供重要的技术保障。