基于数字孪生的压力钢管全生命周期健康监测与预警技术

压力钢管作为水电站、核电站及长距离输水工程中的关键承压部件，其运行安全直接关系到重大基础设 施的可靠性与人民生命财产安全。传统监测手段存在数据孤岛、响应滞后、缺乏预测能力等局限性，难以满足现代工 程对高可靠性和智能化运维的需求。本文提出一种基于数字孪生（Digital Twin, DT）的压力钢管全生命周期健康监测 与预警技术框架。该框架融合多源异构传感数据、物理机理模型、机器学习算法与三维可视化平台，构建高保真度的 数字孪生体，实现从设计、制造、安装、运行到退役全过程的状态感知、性能评估、损伤识别与风险预警。所提方法 可显著提升压力钢管结构健康状态的透明度与可预测性，为智能运维决策提供科学支撑，具有良好的工程应用前景。