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本评论旨在评估在估算和控制背景下为过程工业系统在其生命周期内创建和使用数字孪生的机遇和挑战。因此，范围是提供对使用机器学习（纯数据驱动）和基于方程的自动建模为过程工业系统生成模型的机制的调查。特别是，我们考虑学习、验证和更新大规模（即全厂或全厂阶段但不是组件范围）基于方程的过程模型。这些方面将结合数字孪生的典型应用案例进行讨论，为过程工业系统的运营和规划层面的用户创造价值。这些应用案例还与所需技术以及现有技术水平所提供的成熟度有关。结合所有方面，提出了一种实现数字孪生自动生成和更新的前进方向，概述了所需的研究和开发活动。该论文是瑞典创新机构 VINNOVA 下属战略创新计划 PiiA 资助的研究项目 AutoTwin-PRE 的成果，也是 PiiA 之前发布的行业报告的学术版本。
过程工业的自动生成和更新...
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