城市綜合管廊風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)城市綜合管廊作為現(xiàn)代化城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，集中容納電力、通信、燃?xì)?、給排水等各類管線，其內(nèi)部環(huán)境的安全與穩(wěn)定直接關(guān)系到城市運(yùn)行的效率與可靠性。風(fēng)機(jī)系統(tǒng)作為管廊環(huán)境控制的核心設(shè)備，主要承擔(dān)著通風(fēng)換氣、溫濕度調(diào)節(jié)和有害氣體稀釋等關(guān)鍵功能。然而，傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)往往采用“全天候滿負(fù)荷運(yùn)行”或“定時(shí)啟停”的粗放式控制模式，導(dǎo)致能源浪費(fèi)嚴(yán)重、設(shè)備損耗加劇等問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，管廊風(fēng)機(jī)能耗約占管廊總能耗的40%-60%，因此，構(gòu)建高效的風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)已成為管廊智能化升級的核心任務(wù)之一。一、系統(tǒng)原理：從“被動響應(yīng)”到“主動預(yù)測”的控制邏輯城市綜合管廊風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)的核心原理是通過多維度感知、智能決策與精準(zhǔn)執(zhí)行的閉環(huán)控制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與管廊實(shí)際環(huán)境需求的動態(tài)匹配。其本質(zhì)是將傳統(tǒng)的“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”控制轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動”控制，核心邏輯可概括為以下三個(gè)層面：1.環(huán)境感知層：實(shí)時(shí)捕捉管廊“呼吸”需求管廊內(nèi)部環(huán)境是一個(gè)復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)，其通風(fēng)需求受內(nèi)部熱源（如電纜發(fā)熱、設(shè)備運(yùn)行）、外部氣候（如氣溫、濕度）、管線泄漏（如燃?xì)?、有毒氣體）及人員作業(yè)等多種因素影響。系統(tǒng)通過部署在管廊不同區(qū)域的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集以下關(guān)鍵參數(shù)：氣體參數(shù)：O?濃度、CO濃度、CH?濃度、H?S濃度等（用于判斷是否存在泄漏及缺氧風(fēng)險(xiǎn)）；環(huán)境參數(shù)：溫度、濕度、氣壓（用于評估熱環(huán)境舒適度及設(shè)備運(yùn)行條件）；運(yùn)行參數(shù)：風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、電流、振動（用于監(jiān)測風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)及能耗水平）；外部參數(shù)：室外溫濕度、天氣狀況（用于優(yōu)化通風(fēng)時(shí)機(jī)，如利用夜間低溫進(jìn)行“免費(fèi)冷卻”）。這些數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)傳輸至控制中心，為后續(xù)決策提供實(shí)時(shí)依據(jù)。2.智能決策層：基于算法模型的動態(tài)優(yōu)化決策層是節(jié)能控制系統(tǒng)的“大腦”，其核心是通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和控制模型，對感知層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)測，輸出最優(yōu)的風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略。常見的決策邏輯包括：需求預(yù)測模型：通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)管廊的通風(fēng)需求（如電纜負(fù)荷增加導(dǎo)致的溫度上升趨勢），提前調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，避免“臨時(shí)滿負(fù)荷”造成的能源浪費(fèi)；多目標(biāo)優(yōu)化算法：在滿足“安全閾值”（如O?濃度≥19.5%、CH?濃度≤1%）的前提下，以“能耗最低”“設(shè)備損耗最小”為目標(biāo)，計(jì)算風(fēng)機(jī)的最優(yōu)轉(zhuǎn)速、啟停組合及運(yùn)行時(shí)長；故障診斷模型：通過分析風(fēng)機(jī)電流、振動等參數(shù)，實(shí)時(shí)識別風(fēng)機(jī)葉片磨損、軸承故障等異常，提前預(yù)警并調(diào)整運(yùn)行策略，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的能耗激增或安全事故。3.執(zhí)行控制層：精準(zhǔn)調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)執(zhí)行層根據(jù)決策層的指令，通過變頻調(diào)速器（VFD）、軟啟動器等設(shè)備，對風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)控制。與傳統(tǒng)的“啟停控制”不同，節(jié)能控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)的無級調(diào)速，即根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速（如從1000rpm降至500rpm），從而避免“大馬拉小車”的能源浪費(fèi)。此外，系統(tǒng)還支持風(fēng)機(jī)群控，即根據(jù)管廊不同區(qū)域的需求差異，靈活調(diào)整多臺風(fēng)機(jī)的啟停組合與轉(zhuǎn)速分配，實(shí)現(xiàn)“按需送風(fēng)”。二、技術(shù)架構(gòu)：分層協(xié)同的智能化體系城市綜合管廊風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)遵循“感知-網(wǎng)絡(luò)-平臺-應(yīng)用”的四層架構(gòu)模型，各層之間通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互與功能協(xié)同，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與兼容性。1.感知層：管廊內(nèi)部的“神經(jīng)末梢”感知層是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，主要由各類傳感器和智能儀表組成。為適應(yīng)管廊潮濕、多塵、電磁干擾強(qiáng)的惡劣環(huán)境，傳感器需具備防爆、防水、耐腐蝕等特性，并支持低功耗運(yùn)行（部分區(qū)域無外接電源）。常見設(shè)備包括：氣體傳感器：采用電化學(xué)、催化燃燒或紅外原理，檢測有毒有害氣體濃度；溫濕度傳感器：采用數(shù)字式傳感器（如DHT11、SHT30），精度可達(dá)±0.5℃/±3%RH；智能電表：實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)機(jī)的電壓、電流、功率因數(shù)等電氣參數(shù)；振動傳感器：采用加速度傳感器，監(jiān)測風(fēng)機(jī)軸承振動幅值，預(yù)防機(jī)械故障。2.網(wǎng)絡(luò)層：數(shù)據(jù)傳輸?shù)摹案咚俟贰本W(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)傳輸至控制中心，同時(shí)將控制指令下發(fā)至執(zhí)行設(shè)備。根據(jù)管廊的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)（如長距離、多分支），通常采用以下混合組網(wǎng)方式：有線網(wǎng)絡(luò)：主干線采用光纖通信（如EPON/GPON），確保大數(shù)據(jù)量的高速傳輸；分支線路采用工業(yè)以太網(wǎng)（如Profinet、ModbusTCP）或RS485總線，連接傳感器與本地控制器；無線網(wǎng)絡(luò)：在有線網(wǎng)絡(luò)難以覆蓋的區(qū)域（如臨時(shí)作業(yè)區(qū)），采用LoRa、NB-IoT等低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無線傳輸；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)：在管廊分區(qū)設(shè)置邊緣網(wǎng)關(guān)，對本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（如異常值過濾、數(shù)據(jù)壓縮），減少傳輸帶寬占用，并可實(shí)現(xiàn)“本地決策”（如突發(fā)泄漏時(shí)的緊急通風(fēng)），提高響應(yīng)速度。3.平臺層：數(shù)據(jù)處理與智能分析的“中樞”平臺層是系統(tǒng)的核心支撐，通常部署在云端或本地服務(wù)器，主要功能包括：數(shù)據(jù)存儲與管理：采用分布式數(shù)據(jù)庫（如Hadoop、MongoDB）存儲海量傳感器數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)清洗、脫敏等技術(shù)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同：將實(shí)時(shí)性要求高的決策（如緊急通風(fēng)）下放至邊緣節(jié)點(diǎn)，將非實(shí)時(shí)性的分析（如能耗趨勢預(yù)測）上傳至云端，實(shí)現(xiàn)“云邊協(xié)同”；算法模型庫：集成機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），提供預(yù)訓(xùn)練的需求預(yù)測、故障診斷模型，并支持用戶自定義模型訓(xùn)練；API接口：提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，支持與管廊SCADA系統(tǒng)、城市智慧平臺等外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互。4.應(yīng)用層：面向用戶的“功能終端”應(yīng)用層是系統(tǒng)與用戶交互的窗口，通過可視化界面為不同角色的用戶提供定制化功能：監(jiān)控中心大屏：以三維可視化方式展示管廊布局、風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)分布，支持異常報(bào)警（如紅色閃爍提示CH?濃度超標(biāo)）；運(yùn)維管理平臺：提供風(fēng)機(jī)能耗統(tǒng)計(jì)、設(shè)備維護(hù)計(jì)劃、故障診斷報(bào)告等功能，幫助運(yùn)維人員優(yōu)化管理流程；移動APP：支持運(yùn)維人員在現(xiàn)場通過手機(jī)查看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、接收報(bào)警信息，并遠(yuǎn)程控制風(fēng)機(jī)啟停；節(jié)能分析模塊：通過對比傳統(tǒng)控制模式與節(jié)能控制模式的能耗數(shù)據(jù)，生成節(jié)能報(bào)告（如“本月節(jié)能2.3萬度，折合電費(fèi)1.8萬元”），量化節(jié)能效果。三、關(guān)鍵技術(shù)：支撐系統(tǒng)高效運(yùn)行的核心引擎風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)的節(jié)能效果與可靠性，依賴于多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的突破與融合，其中最核心的包括以下四類：1.變頻調(diào)速技術(shù)：風(fēng)機(jī)節(jié)能的“硬件核心”變頻調(diào)速技術(shù)是實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)無級調(diào)速的基礎(chǔ)，其原理是通過改變風(fēng)機(jī)的供電頻率，調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速，從而改變風(fēng)機(jī)的風(fēng)量與風(fēng)壓。根據(jù)流體力學(xué)定律，風(fēng)機(jī)的能耗與轉(zhuǎn)速的三次方成正比（即轉(zhuǎn)速降低50%，能耗降低87.5%），因此變頻調(diào)速是風(fēng)機(jī)節(jié)能最直接、最有效的手段。當(dāng)前主流的變頻調(diào)速器（VFD）采用IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）作為功率開關(guān)器件，具有效率高（≥95%）、調(diào)速范圍寬（0-100%額定轉(zhuǎn)速）、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，VFD還具備過流、過壓、過載等保護(hù)功能，可有效延長風(fēng)機(jī)使用壽命。2.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)：消除“信息孤島”管廊內(nèi)不同類型的傳感器可能存在數(shù)據(jù)偏差或“誤報(bào)”（如單一氣體傳感器受濕度影響導(dǎo)致讀數(shù)不準(zhǔn)），多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過對時(shí)間同步、空間關(guān)聯(lián)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)分析，提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性與可靠性。例如：當(dāng)溫度傳感器檢測到溫度異常升高時(shí)，系統(tǒng)會結(jié)合氣體傳感器的CO濃度數(shù)據(jù)，判斷是“電纜發(fā)熱”還是“火災(zāi)前兆”；當(dāng)某一區(qū)域的O?濃度傳感器讀數(shù)偏低時(shí)，系統(tǒng)會對比相鄰區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)，排除“傳感器故障”的可能。常見的數(shù)據(jù)融合算法包括卡爾曼濾波（用于動態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測）、D-S證據(jù)理論（用于多源數(shù)據(jù)決策）等。3.預(yù)測控制算法：從“被動應(yīng)對”到“主動規(guī)劃”傳統(tǒng)的PID控制（比例-積分-微分控制）依賴于“誤差反饋”，即當(dāng)環(huán)境參數(shù)偏離設(shè)定值時(shí)才調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，這種“被動響應(yīng)”模式往往導(dǎo)致風(fēng)機(jī)頻繁啟?；蜣D(zhuǎn)速波動，增加能耗與設(shè)備損耗。模型預(yù)測控制（MPC）是一種“主動預(yù)測”的控制算法，其核心是通過建立管廊環(huán)境的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)環(huán)境參數(shù)的變化趨勢，并提前調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，使環(huán)境參數(shù)始終保持在最優(yōu)區(qū)間。例如：系統(tǒng)通過預(yù)測未來2小時(shí)內(nèi)電纜負(fù)荷將增加，導(dǎo)致溫度上升，提前將風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速從300rpm提高至500rpm，避免溫度超標(biāo)后再“滿負(fù)荷運(yùn)行”；系統(tǒng)預(yù)測夜間室外溫度將降至15℃（低于管廊內(nèi)部溫度），提前啟動風(fēng)機(jī)進(jìn)行“自然通風(fēng)”，利用室外冷空氣降低管廊溫度，減少白天制冷能耗。MPC算法尤其適用于管廊這種“大慣性、大滯后”的系統(tǒng)，可顯著提高控制精度與節(jié)能效果。4.數(shù)字孿生技術(shù)：管廊的“虛擬鏡像”數(shù)字孿生技術(shù)是通過建立管廊的虛擬三維模型，將物理世界的傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)與虛擬模型實(shí)時(shí)映射，實(shí)現(xiàn)對管廊運(yùn)行狀態(tài)的“可視化監(jiān)控”與“模擬仿真”。在風(fēng)機(jī)節(jié)能控制中，數(shù)字孿生的應(yīng)用場景包括：虛擬調(diào)試：在系統(tǒng)正式投運(yùn)前，通過數(shù)字孿生模擬不同環(huán)境條件下的風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化控制參數(shù)，避免現(xiàn)場調(diào)試的風(fēng)險(xiǎn)與成本；故障模擬：通過虛擬模型模擬風(fēng)機(jī)葉片斷裂、傳感器故障等場景，測試系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力；節(jié)能優(yōu)化：通過模擬不同控制策略（如變頻調(diào)速vs.定時(shí)啟停）的能耗差異，找到最優(yōu)方案。數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用，使風(fēng)機(jī)節(jié)能控制從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動”，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的智能化水平。四、應(yīng)用案例：從理論到實(shí)踐的節(jié)能成效近年來，城市綜合管廊風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)已在多個(gè)城市的管廊項(xiàng)目中得到應(yīng)用，其節(jié)能效果與經(jīng)濟(jì)效益得到了實(shí)踐驗(yàn)證。以下是兩個(gè)典型案例：案例1：某一線城市地下綜合管廊項(xiàng)目項(xiàng)目背景：該管廊全長12公里，容納電力、通信、給排水等管線，傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)采用“兩班制定時(shí)啟?！蹦Ｊ?，日均能耗約8000度，存在“過度通風(fēng)”與“通風(fēng)不足”并存的問題。系統(tǒng)部署：感知層：在管廊每隔50米部署一套溫濕度傳感器，每隔100米部署一套氣體傳感器（O?、CO、CH?），共部署傳感器240余套；決策層：采用基于MPC算法的智能控制器，結(jié)合管廊電力負(fù)荷預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)動態(tài)調(diào)速；執(zhí)行層：對原有12臺風(fēng)機(jī)進(jìn)行變頻改造，安裝11kW變頻調(diào)速器。應(yīng)用成效：節(jié)能率顯著提升：系統(tǒng)投運(yùn)后，風(fēng)機(jī)日均能耗降至3200度，節(jié)能率達(dá)60%，年節(jié)約電費(fèi)約120萬元（按0.8元/度計(jì)算）；環(huán)境穩(wěn)定性提高：管廊內(nèi)部溫度波動范圍從±5℃降至±1℃，O?濃度始終保持在20%以上，有效避免了缺氧風(fēng)險(xiǎn)；設(shè)備壽命延長：風(fēng)機(jī)啟停次數(shù)從日均12次降至2次，轉(zhuǎn)速波動減少，設(shè)備預(yù)計(jì)使用壽命從8年延長至12年。案例2：某新城區(qū)綜合管廊智慧化升級項(xiàng)目項(xiàng)目背景：該管廊為新建項(xiàng)目，全長8公里，定位為“智慧管廊示范工程”，要求風(fēng)機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“無人值守、智能節(jié)能”。系統(tǒng)特色：采用云邊協(xié)同架構(gòu)：邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)控制（如緊急通風(fēng)），云端負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練；集成數(shù)字孿生平臺：通過三維虛擬模型實(shí)時(shí)展示管廊布局、風(fēng)機(jī)狀態(tài)及環(huán)境參數(shù)，支持“一鍵模擬”不同場景下的節(jié)能效果；引入AI故障診斷：通過分析風(fēng)機(jī)振動數(shù)據(jù)，提前識別軸承磨損等故障，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的能耗增加。應(yīng)用成效：綜合節(jié)能率達(dá)65%：年節(jié)約能耗約150萬度，折合標(biāo)準(zhǔn)煤約480噸，減少CO?排放約1200噸；運(yùn)維成本降低：實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的“無人值守”，運(yùn)維人員數(shù)量從8人減少至2人，年節(jié)約人工成本約60萬元；安全等級提升：系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間從傳統(tǒng)的30秒縮短至5秒，突發(fā)泄漏時(shí)可在1分鐘內(nèi)啟動緊急通風(fēng)，有效降低安全風(fēng)險(xiǎn)。五、未來發(fā)展方向：從“節(jié)能”到“智能+綠色”的融合隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、新能源等技術(shù)的不斷發(fā)展，城市綜合管廊風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)正朝著**“更智能、更綠色、更協(xié)同”**的方向演進(jìn)，未來將呈現(xiàn)以下趨勢：1.與可再生能源的深度融合當(dāng)前管廊風(fēng)機(jī)主要依賴市政電網(wǎng)供電，未來將逐步引入太陽能、風(fēng)能等可再生能源，實(shí)現(xiàn)“自給自足”的能源供應(yīng)。例如：在管廊地面出入口安裝太陽能光伏板，為傳感器、邊緣節(jié)點(diǎn)等低功耗設(shè)備供電；利用管廊頂部的風(fēng)力資源，部署小型風(fēng)力發(fā)電機(jī)，為風(fēng)機(jī)系統(tǒng)提供輔助電力；結(jié)合儲能設(shè)備（如鋰電池），將可再生能源存儲起來，在電網(wǎng)高峰期或停電時(shí)為風(fēng)機(jī)供電。這種“風(fēng)機(jī)+新能源”的模式，不僅能進(jìn)一步降低能耗，還能提高管廊的能源獨(dú)立性與抗災(zāi)能力。2.基于5G+AI的超實(shí)時(shí)控制5G技術(shù)的高帶寬、低時(shí)延特性，將為管廊風(fēng)機(jī)控制帶來革命性變化。未來，系統(tǒng)可通過5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的毫秒級傳輸，結(jié)合AI芯片的邊緣計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)“超實(shí)時(shí)控制”——即風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的調(diào)整速度與環(huán)境變化幾乎同步。例如：當(dāng)管廊某區(qū)域突發(fā)燃?xì)庑孤r(shí)，5G網(wǎng)絡(luò)可在10毫秒內(nèi)將泄漏信息傳輸至控制中心，AI算法在5毫秒內(nèi)生成應(yīng)急通風(fēng)策略，風(fēng)機(jī)在20毫秒內(nèi)啟動并調(diào)整至最大轉(zhuǎn)速，有效避免危險(xiǎn)擴(kuò)散。3.跨系統(tǒng)協(xié)同的“城市級管廊大腦”當(dāng)前的風(fēng)機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)多局限于單一管廊項(xiàng)目，未來將逐步實(shí)現(xiàn)跨管廊、跨部門的協(xié)同控制。例如：城市級管廊大腦可整合全市所有管廊的風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)不同區(qū)域的環(huán)境需求、能源供應(yīng)情況（如電網(wǎng)負(fù)荷高峰），統(tǒng)一調(diào)度風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略；與城市交通系統(tǒng)協(xié)同，當(dāng)某區(qū)域發(fā)生交通擁堵時(shí)，提前調(diào)整附近管廊的風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，應(yīng)對可能的人員疏散需求；與氣象系統(tǒng)協(xié)同，根據(jù)天氣預(yù)報(bào)提前調(diào)整通風(fēng)策略，如在暴雨來臨前啟動風(fēng)機(jī)降低管廊濕度，預(yù)防設(shè)備受潮。這種“城市級協(xié)同”模式，將使風(fēng)機(jī)節(jié)能控制從“單體優(yōu)化”升級為“系統(tǒng)優(yōu)化”，進(jìn)一步提升城市基礎(chǔ)設(shè)施的整體運(yùn)行效率。4.全生命周期的數(shù)字孿生管理未來的數(shù)字孿生技術(shù)將不僅局限于“運(yùn)行監(jiān)控”，還將覆蓋管廊風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)維、報(bào)廢全生命周期。例如：在設(shè)計(jì)階段，通過數(shù)字孿生模擬不同風(fēng)機(jī)布局的節(jié)能效果