CN115074158A

CN115074158A - 一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统

Info

Publication number: CN115074158A
Application number: CN202210703673.8A
Authority: CN
Inventors: 刘金金; 张明远; 樊国伟; 孟晗; 李诗帆; 唐江婧; 周易鹏; 王宇昕; 刘纯洋
Original assignee: Hunan University of Technology
Current assignee: Hunan University of Technology
Priority date: 2022-06-21
Filing date: 2022-06-21
Publication date: 2022-09-20
Anticipated expiration: 2042-06-21
Also published as: CN115074158B

Abstract

本公开实施例中提供了一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统，属于物理技术领域，具体包括：数字孪生模组；安全预警模组；DCS控制模块，数字孪生模组和安全预警模组均与DCS控制模块电连接，DCS控制模块用于采集现场设备的模型信息和实时数据传输至数字孪生模组生成对应的模型，并根据数字孪生模组内的全部模块和对现场设备的实时数据进行实时模拟，当实时模拟的实际指标超过预设指标时，则发送相关数据至安全预警模组的对应模块中，生成预警信息和决策信息。通过本公开的方案，对煤气化技术过程仿真模拟并保持状态同步的煤气化技术过程数字孪生系统，提高了煤气化技术过程监测的实时性、适应性和安全性。

Description

一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统

技术领域

本公开实施例涉及物理技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统。

背景技术

目前，国家越来越重视生产生活方式的绿色转型，国家和社会对环保的要求日益提高，这极大地促进了我国新能源电力行业的发展。据统计，我国风电和太阳能发电量占总发电量的比例从2010年的1.2％提高至2021年的11.7％，风光电量占比已超过全球平均水平。但同时受能源结构、历史电力装机布局等因素影响，国内电源结构仍将长期以煤电为主。2021年煤电以不足50％的装机占比，生产了全国60％的电量，承担了70％的顶峰任务，发挥了保障电力安全稳定供应的“顶梁柱”和“压舱石”作用，煤电的兜底保障作用进一步凸显。中国电力企业联合会近日发布的《2022年一季度全国电力供需形势分析预测报告》显示，一季度，我国全口径煤电发电量同比增长1.9％，占全口径总发电量的62.8％，煤电仍是当前我国电力供应的主力电源，也是保障我国电力安全稳定供应的基础电源。煤气化技术作为煤炭资源清洁高效利用的核心技术，是我国发电行业安全稳定供应的重要保障,而由此带来的安全隐患也成为了不可忽视的一部分。

煤气化技术过程中存在很多风险，例如，煤气化工业的主体设备气化炉，气化炉通常在高温高压状态下运转，其中存在大量CO、H₂,等易燃易爆物质及H₂S等有毒气体，依据我国能源部门的专项统计，我国大容量机组的非计划停机事故的绝大多数是由气化炉故障造成的，该故障停机时间对非计划停机总时间的占比超过50％。煤气化工业的产品或中间产品如甲醇、液氨等物质，常常因安全需要在管内储存或运输，由于压力、腐蚀等作用，极易发生泄漏进而引起火灾爆炸等事故；煤气化工业的辅助设施，如硫回收装置通常存在有毒物质H₂S和氯气等，若因运行不正常，导致有害物质发生事故性泄漏，将会对周围人员产生毒害危险；在一般运行中，主要依靠运行人员的操作经验对整个煤气化技术过程进行安全检测，虽然一定程度上缓解了上述问题，但由于气化炉的密闭性以及危险性，人工检测有疏忽遗漏的不确定因素，对人员生命安全具有极大的威胁。

目前，在煤气化行业所应用的监控系统，主要针对生产过程进行监控，如DCS生产过程控制系统、紧急停车系统等，尚没有专门针对煤气化技术过程中出现的泄漏、燃烧、爆炸事故的监测预警。

可见，亟需一种实时性、适应性和安全性高的基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统，至少部分解决现有技术中存在实时性、适应性和安全性较差的问题。

本公开实施例提供了一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统，包括：

数字孪生模组；

安全预警模组；

DCS控制模块，所述数字孪生模组和所述安全预警模组均与所述DCS控制模块电连接，所述DCS控制模块用于采集现场设备的模型信息和实时数据传输至所述数字孪生模组生成对应的模型，并根据所述数字孪生模组内的全部模块和对现场设备的实时数据进行实时模拟，当实时模拟的实际指标超过预设指标时，则发送相关数据至所述安全预警模组的对应模块中，生成预警信息和决策信息。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述数字孪生模组包括气化炉仿真模块、管道仿真模块、过滤器仿真模块和硫回收装置仿真模块；

所述气化炉仿真模块用于构建气化炉物理结构参数库，以及，构建炉膛、分离器、外置换热器、冷渣器、尾部烟道内的煤颗粒与空气两相流动模型、气体扩散传质模型，受热面管内工质流动模型、煤颗粒燃烧模型、煤颗粒破碎模型、炉膛火焰与壁面换热模型、炉内温度场与气氛场演变模型、烟气与受热面换热模型、受热面沾污积灰模型、受热面氧化与磨损模型、低温腐蚀模型、炉内石灰石脱硫模型、SCR系统脱硝模型、电除尘器除尘模型；

所述管道仿真模块用于构建管道内煤颗粒与煤气两相流动模型、管道内壁受热气体流动模型、堵塞时气体流动模型、气体受热扩散模型、烟气与水冷壁面换热模型、管道内壁遇冷气体流动模型、气体遇冷收缩模型、管道内壁腐蚀模型、管道内壁氧化与磨损模型；

所述过滤器仿真模块用于构建过滤器物理结构参数库，以及，构建过滤筒、加强网篮、滤袋内的煤颗粒与气体分离模型，滤筒内壁腐蚀模型、滤筒内壁氧化与磨损模型、滤筒沾污积灰模型、加强网篮腐蚀模型、加强网篮氧化与磨损模型、加强网篮沾污积灰模型、滤袋腐蚀模型、滤袋氧化与磨损模型、滤袋沾污积灰模型；

所述硫回收装置仿真模块用于构建硫回收装置物理结构参数库，构建冷凝器、再热器、反应器内的气体流动模型、冷凝器内气体冷凝收缩模型、再热器内气体受热扩散模型，反应器内气体受热扩散模型、冷凝器内壁腐蚀模型、再热器受热面氧化与磨损模型、反应器受热面氧化与磨损模型、反应器内壁腐蚀模型。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述安全预警模组包括气化炉安全预警模块、管道安全预警模块、过滤器安全预警模块和硫回收装置安全预警模块；

所述气化炉安全预警模块用于根据压力传感器、浓度检测仪、泄露检测装置、温度测量仪检测气化炉内压力、可燃物质浓度、温度以及是否存在泄露情况，当检测到存在安全隐患时生成预警信息和决策信息；

所述管道安全预警模块用于计算气化炉管道、水冷壁管道、过热器与蒸发器管道、省煤器管道以及过滤器管道内部对特定目标的剩余寿命并做出超前预警；

所述过滤器安全预警模块用于根据压力传感器检测过滤前的压力，以及，根据煤粉浓度传感器检测过滤后的煤粉浓度，判断是否存在安全隐患，并进行简单的处理；

所述硫回收装置安全预警模块用于检测再热器的温度检测、压力、受热面氧化与磨损程度、检测冷凝器的温度检测、内壁腐蚀程度、检测反应器的温度、压力、受热面氧化与磨损程度、内壁腐蚀程度，以及，检测硫回收装置内含硫物质浓度。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统还包括：

分析决策模块，所述分析决策模块与所述安全预警模组的各个模块连接，所述分析决策模块用于接收安全预警模块传来的相关数据并将历史数据按比例分为训练集和测试集，使用深度神经网络对相关数据进行分析，判断是否存在安全隐患以及是否发生故障，并发送相应指令。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述现场设备包括碎煤器、高温气化炉、过滤分离器、脱硫回收装置、水冷壁管道、过滤器管道、省煤器管道、气化炉管道、过热器与蒸发器管道。

本公开实施例中的基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警方案，包括：数字孪生模组；安全预警模组；DCS控制模块，所述数字孪生模组和所述安全预警模组均与所述DCS控制模块电连接，所述DCS控制模块用于采集现场设备的模型信息和实时数据传输至所述数字孪生模组生成对应的模型，并根据所述数字孪生模组内的全部模块和对现场设备的实时数据进行实时模拟，当实时模拟的实际指标超过预设指标时，则发送相关数据至所述安全预警模组的对应模块中，生成预警信息和决策信息。

本公开实施例的有益效果为：(1)本发明中，煤气化技术过程数字孪生系统根据电厂煤气化现场几何模型对煤气化技术产线的整体设备构建的三维模型，通过各类智能传感器和现场数据库采集现场实时数据，结合相关智能算法实现实时运行系统的煤气化技术过程实时监测预警及其可视化，以及结合相关机理模型的数据建模实现仿真控制系统的煤气化技术过程相关模块的控制仿真；

(2)本发明通过设置控制指标，实现对煤气化技术过程中出现的泄漏、燃烧及爆炸事故的超前预警，通过与生产过程的DCS系统互联，发出预警指令，使DCS系统对生产系统进行及时控制；

(3)本发明可以有效的实现煤气化技术过程的实时监测、状态分析和安全预警，以及对相应工况的模拟仿真，对现场操作进行指导，减少危险环境下的人工作业；保证现场设备的安全高效运行，具有很高的实际生产价值。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的结构示意图；

图2为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的涉及的框架示意图；

图3为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的涉及的气化炉安全预警模块流程图；

图4为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的涉及的管道安全预警模块流程图；

图5为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的涉及的过滤器安全预警模块流程图；

图6为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的涉及的硫回收装置安全预警模块流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

本公开实施例提供一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统，所述系统可以应用于煤气化技术过程中出现的泄漏、燃烧、爆炸事故的监测预警过程。

参见图1，为本公开实施例提供的一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统的结构示意图。如图1所示，所述基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统100主要包括：

数字孪生模组110；

安全预警模组120；

DCS控制模块130，所述数字孪生模组110和所述安全预警模组120均与所述DCS控制模块130电连接，所述DCS控制模块130用于采集现场设备的模型信息和实时数据传输至所述数字孪生模组110生成对应的模型，并根据所述数字孪生模组110内的全部模块和对现场设备的实时数据进行实时模拟，当实时模拟的实际指标超过预设指标时，则发送相关数据至所述安全预警模组120的对应模块中，生成预警信息和决策信息。

可选的，所述基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统还包括：

分析决策模块140，所述分析决策模块140与所述安全预警模组120的各个模块连接，所述分析决策模块140用于接收安全预警模块传来的相关数据并将历史数据按比例分为训练集和测试集，使用深度神经网络对相关数据进行分析，判断是否存在安全隐患以及是否发生故障，并发送相应指令。

可选的，所述现场设备包括碎煤器、高温气化炉、过滤分离器、脱硫回收装置、水冷壁管道、过滤器管道、省煤器管道、气化炉管道、过热器与蒸发器管道。

具体实施时，如图2所示，首先从物理世界抽象出物理模型、几何模型、功能模型及性能模型，采用3DMAX三维模型和Unity3D物理引擎等核心技术对其进行建模，构建出高度仿真的数字孪生模型。同时设备中的传感器进行煤气化技术过程实时数据的采集和设备状态的监测，利用数据融合核心技术将数据进行处理，将结果传递给数字孪生系统，即可从数字孪生模型中映射当前煤气化技术过程中各个设备的状态。分析决策模块140对当前数字孪生系统状态的进行数据分析、模拟预测及智能决策，若得出即将有设备出现安全问题的结果，便将信息传递给安全预警系统，启动对应部分的安全预警模块，同时反馈至数字孪生系统中，及时对运维人员进行安全预警。工厂人员通过DCS分布式控制系统下达设备指令、调度指令、人员指令及能源指令，系统接受指令后开始解析并执行。

所述现场设备可以包括：碎煤器、高温气化炉、过滤分离器、脱硫回收装置、水冷壁管道、过滤器管道、省煤器管道、气化炉管道、过热器与蒸发器管道等

所述数据融合核心技术指对收集到的煤气化技术过程中的实时数据，通过使用深度学习、关联分析、模糊神经网络等数据融合技术，对多源数据进行一致性处理剔除异常数据，再对多源冗余的数据进行多源数据融合与归一化，最后通过算法对煤气化过程中的能源状态、设备运行状态、气体运输状态、设备损耗状态进行精准评估，进而反馈至数字孪生系统，并更新数字孪生体状态。

所述数字孪生系统用于与现场设备进行实时模拟和发送控制指令。所述DCS控制系统用于获取实时数据参数以及控制物理实体。所述安全预警模组120用于监测煤气化技术过程中的危险设备并且对一些简单故障作出自动决策处理。

本实施例提供的基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警方法，通过对煤气化技术过程仿真模拟并保持状态同步的煤气化技术过程数字孪生系统，以及对煤气化技术过程中的人员操作、设备安全、环境安全实时监测，对可能存在的风险做出超前预警与实现简单故障自动处理，提高了煤气化技术过程监测的实时性、适应性和安全性。

在上述实施例的基础上，所述数字孪生模组110包括气化炉仿真模块、管道仿真模块、过滤器仿真模块和硫回收装置仿真模块；

具体实施时，所述气化炉仿真模块，主要指气化炉中进行的燃烧、换热、治污，包括构建气化炉物理结构参数库，构建炉膛、分离器、外置换热器、冷渣器、尾部烟道内的煤颗粒与空气两相流动模型、气体扩散传质模型，受热面管内工质流动模型、煤颗粒燃烧模型、煤颗粒破碎模型、炉膛火焰与壁面换热模型、炉内温度场与气氛场演变模型、烟气与受热面换热模型、受热面沾污积灰模型、受热面氧化与磨损模型、低温腐蚀模型、炉内石灰石脱硫模型、SCR系统脱硝模型、电除尘器除尘模型。

所述管道仿真模块，主要指煤气化技术过程中气体在管道内传输的部分，包括构建管道内煤颗粒与煤气两相流动模型、管道内壁受热气体流动模型、堵塞时气体流动模型、气体受热扩散模型、烟气与水冷壁面换热模型、管道内壁遇冷气体流动模型、气体遇冷收缩模型、管道内壁腐蚀模型、管道内壁氧化与磨损模型。

所述过滤器仿真模块，主要针对煤气化技术过程中使用的袋式过滤器进行仿真，包括构建过滤器物理结构参数库，构建过滤筒、加强网篮、滤袋内的煤颗粒与气体分离模型，滤筒内壁腐蚀模型、滤筒内壁氧化与磨损模型、滤筒沾污积灰模型、加强网篮腐蚀模型、加强网篮氧化与磨损模型、加强网篮沾污积灰模型、滤袋腐蚀模型、滤袋氧化与磨损模型、滤袋沾污积灰模型。

所述硫回收装置仿真模块，主要针对气体排放前进行脱硫处理设备进行仿真，包括构建硫回收装置物理结构参数库，构建冷凝器、再热器、反应器内的气体流动模型、冷凝器内气体冷凝收缩模型、再热器内气体受热扩散模型，反应器内气体受热扩散模型、冷凝器内壁腐蚀模型、再热器受热面氧化与磨损模型、反应器受热面氧化与磨损模型、反应器内壁腐蚀模型。

在上述实施例的基础上，所述安全预警模组120包括气化炉安全预警模块、管道安全预警模块、过滤器安全预警模块和硫回收装置安全预警模块；

具体实施时，考虑到在煤气化生产过程中，一般气化炉进料为块煤或碎煤(5mm～50mm)，并且煤要求St.d≤1.5％，Ad≤25％，热稳定性和落下强度均应大于60％，气化炉安全预警系统对炉内温度及压力进行监控预警(反应温度需控制在1350～1400℃之间，操作压力6.5MPa左右)。产品中含有氢气、硫化氢、一氧化碳、二氧化碳等气体，由于压力高、温度高，如发生泄漏可引起着火或爆炸。其中一氧化碳、硫化氢还可造成人员中毒。气化炉入炉煤粉与氧气的量必须保持严格比例。在正常的燃烧工况下，炉膛出口过剩空气系数应该维持在1.10～1.15，当锅炉燃烧状况稳定时，氧含量表指示值应该在4％～5％之间变化。如控制不当，可能造成炉内超温、过氧，甚至发生炉内爆炸。所述气化炉安全预警模块，如图3所示，由相应安全预警模块进行数据的接收和处理，相关数据传送给分析决策模块140，对数据进行分析决策，判断是否存在安全隐患，若存在，根据事故—对策库，找到相应的解决方法，做出决策指令，作用于相应物理实体进行安全隐患的排除，同时气化炉安全预警系统发布警报；相应物理实体进行安全医护的排除后，给气化炉安全预警系统一个反馈，继续监测数据，检查是否排除成功，确定无安全隐患后，关闭警报，若安全隐患还存在，则继续排除，继续警报，持续三次若还存在安全隐患，则分析决策模块140将无法自动处理故障的信息反馈给气化炉安全预警模块，通知相关人员介入，进行人工排除安全隐患。

所述管道安全预警模块，如图4所示，当现场设备处于运行状态时，系统通过智能传感器和系统数据库的通讯实时采集现场数据，结合独立分量分析、SVD奇异值分解、支持向量机、最小二乘法、k值邻近算法、深度神经网络等现有的人工智能算法对采集到的数据进行学习与分析。首先，管道预警系统对气化炉管道、水冷壁管道、过热器与蒸发器管道、省煤器管道、过滤器管道进行实时监测，通过对各个部分管道不同的腐蚀方式以及现场的环境，计算管道的受损情况、减薄率和使用寿命，预测管道安全使用时间，从而实现对煤气化技术过程中各个阶段的管道寿命计算以及更换时间提醒，并形成运维报告发送给现场运维人员，达到针对管道安全超前预警的目的。

所述过滤器安全预警模块，如图5所示，当现场设备处于运行状态时，系统通过安装在过滤器前的压力传感器与过滤器后的煤粉浓度传感器对过滤器当前状态进行评估。系统实时跟踪传感器的状态，当压力传感器超过阈值时，由于可能是布袋过滤器快速积灰导致，系统通过控制除尘器吹风清理布袋过滤器，如果多次除尘无效，则判断布袋过滤器使用寿命达到上限，由预警模块发送预警报告反馈运维人员。当过滤器后的煤粉浓度传感器超过阈值，则判断布袋过滤器由于煤粉冲蚀导致破损，过滤效率降低，此时预警模块发送过滤器破损警告，提醒运维人员更换过滤器滤芯。

同时，考虑到硫回收装置的的工作条件恶劣，即有烟气冲刷，又有SO₂与石灰石浆液化学反应，石灰石浆液的洗刷，极易造成脱硫吸收塔受温度、腐蚀、磨损综合作用导致损坏。因此硫回收装置安全预警系统应对温度及压力进行监控预警(温度应控制在270～350℃，压力控制在5～10KPa)。为保证脱硫完全，需确保烟气中的H₂S含量不超过10mg/Nm，H₂S与SO₂之mol比值在2～3范围内，要求烟气中的O₂含量控制在10％左右,并使其排放的尾气中SO₂含量在35～350mg/Nm。所述硫回收装置安全预警模块，如图6所示，硫回收安全预警检测模块进行温度、压力、硫回收装置内部状态以及含硫物质的检测，温度检测模块检测冷凝器、再热器的温度范围是否在安全范围内；压力检测子模块检测再热器、反应器的压力是否在安全范围内；含硫物质检测子模块对硫回收装置中硫化氢、二氧化硫、硫磺含量进行检测，判断其是否在规定浓度范围内；硫回收装置内部检测子模块检测再热器、反应器受热面是否存在氧化与磨损情况，冷凝器，反应器内壁是否存在腐蚀情况；若上述检测子模块检测出安全隐患，则发布安全预警、安全报告。

该系统与传统依赖人工经验的煤气化技术过程安全检查相比，优点在于：(1)基于煤气化技术过程的精确仿真，并全面考虑煤气化技术过程中的制粉、燃烧、换热、脱硫、脱硝、除尘各环节的安全性与环保性，实现对整个流程的安全把关，比人工安全检测更加全面，解决了人工安全检测可能对人本身生命安全造成威胁以及人工容易出现疏忽遗漏的问题。(2)系统全面自动化，基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统实时对煤气化技术过程中的设备参数进行动态调整，出现安全问题时及时反馈，减少了人员成本以人工控制的工作量。(3)具备超前预警与寿命预测功能，保障煤气化技术产线的安全运行，极大的减少了工厂非正常停机事故，为工厂保驾护航。

应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统，其特征在于，包括：

数字孪生模组；

安全预警模组；

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于,所述数字孪生模组包括气化炉仿真模块、管道仿真模块、过滤器仿真模块和硫回收装置仿真模块；

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于,所述安全预警模组包括气化炉安全预警模块、管道安全预警模块、过滤器安全预警模块和硫回收装置安全预警模块；

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于,所述基于数字孪生的煤气化技术过程安全预警系统还包括：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于,所述现场设备包括碎煤器、高温气化炉、过滤分离器、脱硫回收装置、水冷壁管道、过滤器管道、省煤器管道、气化炉管道、过热器与蒸发器管道。