研究人员在美国能源部（DOE）橡树岭国家实验室（ORNL）正探索一条新的水净化技术路线，目标是在确保饮用水安全的同时，显著降低能耗和整体运行成本。

ORNL及其合作伙伴构建了一个由真实系统与虚拟系统组成的“孪生系统”，两者通过实时数据连接并同步运行。这个“数字孪生”平台能够远程、持续监控物理系统的运行状态和能源价格变化，并至少每小时对现实系统的运行参数进行更新与优化，从而提升处理效率、减少能耗并降低因维护导致的停机时间。借此，公用事业单位和地方政府有望在运营上获得可观的成本节约。

ORNL项目负责人 Subrata Mukherjee 表示：“数字孪生正越来越多地被用作一种安全的平台，用于测试新方法对复杂系统的影响。”

他进一步指出：“本项目将数字孪生与物理系统紧密耦合，使两者在运行过程中持续进行双向反馈。这种独特的方式，为水务资产所有者和运营方提供了基于数据的决策支持。”

行业合作伙伴在真实水系统中开展验证

在该项目中，ORNL负责构建数字孪生系统。项目由加州大学欧文分校牵头，负责开发和管理物理试点工厂，该试点由地方市政合作伙伴橙县水务区（OCWD）托管。试点装置是区域水务供应商所运营的一座全规模饮用水再利用设施的精确缩小版。

传统上，多数水处理厂以固定流量运行，需要人工定期调整。与此不同，ORNL开发的数字孪生使试点工厂能够根据一天之中电价的变化自动调整处理流量。对于 OCWD 来说，这一概念为未来更具前瞻性的公用事业运营模式提供了实践样本。

以往的数字孪生通常依赖详细的基于物理的仿真模型，这类方法往往需要高昂的计算资源、复杂的前期建模过程以及大量训练数据。ORNL通过构建数据驱动模型规避了这些限制。该模型利用一组精简的流量观测数据和关键运行特征来预测功率需求，并在此基础上优化运行策略以最小化成本。

这种方法显著加快了技术部署和响应速度，并具备良好的通用性，可扩展应用于各类水处理系统，从类似 OCWD 的饮用水再利用工厂，到海水淡化等其他水净化设施。