本白皮书介绍了计算流体力学 (CFD)、离散元素法 (DEM)、有限元分析 (FEA) 和其他系统仿真方法等计算方法和仿真在帮助消费品行业 (CPI) 中的数字化企业实现数字化双胞胎时的作用。这些技术在验证基于常用数据和物理场的数字化双胞胎的范围、适用性和真实性方面发挥着重要作用。1 我们列举了若干相关用例，并阐明了将各种单点仿真方法集成至连贯数字线程中以充分发挥潜力的重要性。
消费品行业正面临着诸多挑战：
一项针对 34 家全球前 50 大消费品公司的业绩分析显示，这些大公司中有 85% 的收入或利润下降，甚至两者同时下降。只有 15% 的公司没有出现下滑。由于消费者的健康和环保意识，公司需要迅速将产品推向市场，以响应客户需求。如今，消费者已成为消费品和化妆品行业的创新流程中最具影响力的相关方，他们要求具有独特体验的个性化产品，但不愿额外支付费用。这就推动了小批量生产的趋势，以满足多样化需求，并在一定程度上满足个性化需求。
未来，制造业将在很大程度上以消费者为核心。因此，制造商在与最新趋势保持同步的同时，还要调整自身企业，使其更快速、更灵活并保持最高的质量和安全水平。需要更复杂的产品才能满足新客户需求。产品完成虚拟设计后，了解和评估其工艺性就变得至关重要。这一点可以通过先进的 CFD 仿真实现，也可以通过更通用的计算方法和仿真实现。缩小研发 (R&D) 与制造之间的差距后，就可以无缝执行制造计划和流程。
整体式数字化双胞胎方法涵盖产品、生产和性能，并依托于坚实的协同平台，可实现虚拟世界与现实世界之间的无缝过渡。
智能流程设计借助制造单元工序的数字化表示来评估这些步骤的性能。使用先进的工程仿真来创建流程的性能双胞胎后，就可以进行众多试验来改进设计，从而满足流程需求并优化工序。该性能双胞胎有助于移除制造流程中的障碍，打造工艺双胞胎。借助自动化、控制仿真和虚拟调试， 可将转换后的配方迅速移交至制造现场。
过去十年间，数据、计算和算法的使用率呈爆炸式增长。凭借机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的高性能计算以及先进算法，海量数据正在改变加工工程的具体方式。紧密结合数据和算法有助于打造可用于预测分析的模型。
未来，这两种模型可能有机融合在一起。本白皮书研究了基于物理场的众多模型（ 例如来自 CFD、DEM、FEA 和系统仿真的模型）化学加工行业的消费品和化妆品分支中的作用。
图 1. 此示意图展示了西门子对消费品行业的数字化愿景。根据制造所需的流程，在虚拟世界中构思和设计产品，必要时通过仿真来验证产品和生产方面的假设，并创建数字线程。
消费品和化妆品行业涉及高度复杂的物理化学现象：多相流、化学反应、热传导和质量传递。在牛顿流体和高粘度非牛顿流体中，流动状态包括层流和湍流。流体 – 流体相互作用十分关键。电热和电磁力也会带来化学反应。这些交互依赖于规模，因此流程变得更加复杂。所以，设备设计过去一直以经验法则的应用为基础。但是，为了保持市场竞争力并不断生产具有更高产量、转化率、纯净度的高质量产品，化工行业正在积极应用综合数字化双胞胎方法。
图 2. 加工工业的性能数字化双胞胎的基本要素：基于仿真的详细工程、系统和流程仿真以及自动化和控制仿真。
图 3. 仿真的一项关键要求是能够在单个平台（例如 Simcenter STAR-CCM+）中无缝整合、耦合或连接涉及给定流程的各物理场。
计算流体力学这一技术已用于设计化学加工设备、突破性能瓶颈、设计内部构件和评估创新想法，得到了普遍认可。Siemens Digital Industries Software 的 Simcenter ? STAR-CCM+ ? 软件等通用仿真平台可求解源自最基本的质量、动量和能量守恒定律的偏微分方程。可使用欧拉法、拉格朗日法或两者结合来表示连续介质的守恒定律。在欧拉法中，给定体积表示材料可在其中流动的一部分空间。在拉格朗日法中，给定体积表示流体中的一部分材料，观察者可在材料在空间中流动时对其进行跟踪。复杂的反应堆通常还涉及多种物理学科，包括流体力学、固体力学、热传导、电磁学和化学反应。
Simcenter STAR-CCM+2 拥有符合拉格朗日和欧拉描述的控制体积方法，这是针对特定物理场最为方 便 的 建 模 方 法。对 于 分 散 相，Simcenter STAR-CCM+ 提供了一个可行选择，同时使用欧拉和拉格朗日描述来描述类似现象。Simcenter STAR-CCM+ 还将有限元法 (FEM) 用于固体力学、电磁学和粘性流。
DEM 集成在 Simcenter STAR-CCM+ 中。这是一种工程数值方法，用于仿真许多相互作用的离散对象（通常是固体粒子）的运动。DEM 的显著特征在于运动方程式中包括了粒子间的接触力。对于高负载流（即有许多相互作用的粒子的流）而言，这些接触力不可忽略。Simcenter STAR-CCM+ 使用经典力学方法进行 DEM 建模，并基于软粒子公式，允许粒子互相重叠。计算得出的接触力与重叠程度、粒子材料和几何特性成正比。
Simcenter STAR-CCM+ 支持表示复杂物理场的模型，除了标准的四面体和六面体网格外，还提供强大的多面体网格划分技术。对于给定的初始表面，多面体网格所包含的单元比四面体网格少约五倍，从而减少了网格数量，加快了仿真速度。
新的自适应网格细化 (AMR) 功能可按需动态细化网格，从而在降低计算时间的同时保持精度不变。基于自由表面模型的 AMR 可智能细化单元，以应对气液界面，避免模糊。基于重叠网格模型的 AMR 可确认界面处的单元大小是兼容的。上述所有功能均无需任何用户交互。
Simcenter STAR-CCM+ 还包括有限元分析求解器，用于热特性和机械应力分析以及使用网格变形方法进行车身变形。此软件提供的统一工作流可谓独一无二。
西门子为 Simcenter STAR-CCM+ 开发了自动控制措施，极大提高了耦合求解器的易用性和稳定性。如此一来，收敛到解算的速度更快，用户可以进一步加速。所有流态（从不可压缩到完全可压缩）都支持即时可用的仿真，无需进行调整， 其性能可与之前需要大量时间和经验的更佳实践相媲美，甚至常常更为出色。
图 4. 要想评估设计或流程的性能，需要探索整个操作参数空间，从而打造稳定、统一、可轻松重复的仿真工作流。
上述所有方法在仿真设备或（部分）流程时各有优缺点，应当根据要求仔细选择。应用 CFD 的优势在于其生成的有关流、质量、能量和种类分布的详细信息。如此一来，用户能够详细分析和理解不同变量之间的相互作用和依赖性，其精度和细节水平是实验无法比拟的。此外，仿真在本质上十分安全且性价比高，尤其是在设计或操作条件探索方面，可以将更改立即应用于虚拟世界。随着 3D 打印的出现，这些属性变得更加重要， 消除了传统制造流程的众多设计限制条件。以下部分介绍了借助 Simcenter STAR-CCM+ 在消费品和化妆品行业中结合设计空间探索进行 CFD 仿真的若干示例。
1. 流程规模扩大
食品行业面临的挑战之一是如何将实验室中开发的美味创新食品推进到工程设计阶段，以迅速实现规模化生产，同时确保产品的安全、质量和一致性。这一流程的工程设计阶段还需要更大程度地提高产量，并尽可能减少能源和原材料的使用。
仿真可为流程规模扩大带来可观价值。许多消费品的加工均涉及复杂的多物理场行为。不过，得益于计算能力和技术的飞速发展，曾经十分复杂的流程如今已触手可及，足以创建高保真预测模型。典型例证包括混合、输送、烹饪、冷冻、挤压和灌装——所有涉及流体流动、粒子流动、热传导或（通常）三者结合的环节。
针对流程规模扩大的仿真可被视为一个多步迭代流程。您要扩大规模的产品首先是以实验室规模进行小批量开发。随后会对此流程进行仿真，以捕获物理场并验证模型。如此一来，您可以更深入地了解此流程，并再次通过仿真来设计和分析试点规模流程。借助从第一个模型获得的知识， 在这一阶段，您可以开始探索设计空间以找到创新解决方案。之后可进行试点规模流程。借助上述两个规模的验证结果，我们可以通过仿真从容设计全规模流程。此外，仿真还有助于我们深入洞察整个流程，确定哪些变量对于规模扩大至关重要。当然，即使没有足够的时间或资源在现实设备上进行这些试错实验，也可以在全规模流程中进行大量虚拟实验。
对于食品和饮料行业而言，安全和杀菌可谓至关重要。在这一领域，仿真可以提供流程规模扩大所需的指导。毕竟，某些杀菌流程可能在小规模中效果良好，但一旦扩大至生产规模，就会遇到不少困难。这主要是由于各种物理行为（例如热传导、混合和悬浮）的规模由于设备尺寸和生产量的差异而有所不同。上市时间和产品杀菌的能源使用量可能会影响产品的盈利能力。通常，只有使用一定数量的温度探头进行有限次数的实验才是可行的。大多数情况下，在密封的食品容器内测量众多关键变量时，无法避免影响其流程。仿真提供了虚拟的温度探头，可测量任意相关区域的温度。
图 5. 罐中番茄酱的体积分数和固体粒子（肉丸和意大利面）速度的等高线图。
ConAgra Brands, Inc.3 使用 Simcenter STAR-CCM+ 对旋转式干馏炉进行仿真，从而深入了解杀菌流程。所考虑的系统包括属性各异的液体和多种固体（ 形状），旨在确定每种固体均已达到所需的温度。仿真能够提供很难或不可能通过实验获得的洞察。此应用表明，需要一款可在同一仿真环境中轻松处理流体和固体的软件解决方案， 例 如 Simcenter STAR-CCM+。ConAgra 借 助仿真技术加快了番茄酱肉丸意大利面的量产规模扩大，在提升流程效率的同时将品质损失降至最低。ConAgra 首席研究工程师索汉 · 比拉(Sohan Birla) 表 示：“Simcenter STAR-CCM+ 的DEM 功能帮助我们仿真了充满食品粒子的罐头中十分复杂的热传导。这一模型允许我们在干馏炉中的罐头经历复杂的旋转和平移运动时，从内部仔细观察罐头的情况。”
图 6.(a) 喷雾冷却系统，显示传送带上旋转的罐头。(b) 旋转速度对于罐头冷却的影响，借助 Simcenter STAR-CCM+ 通过对喷雾和热传导的 CFD 仿真计算得出。
贾夫利 (Jafari) 4 对热番茄汁罐头的喷雾冷却工艺进行了类似研究。仿真技术被用于探索冷却行为与罐头旋转速度和喷雾特性的关系。借助仿真， 我们可以深入了解罐头内部的热传导和流体力学。基于这一知识，仿真可用于确定操作条件， 从而优化流程规模扩大时的生产量、能源和节水效率。
2. 包装设计
消费者的产品使用体验决定了他们是否会喜欢并继续使用此产品，因此对于产品能否取得商业成功至关重要。用户体验的范围十分广泛，从挤压瓶到化妆品（如洗发水）或食品（如番茄酱）挤一次的量，不一而足。
● 防滴洗衣液瓶
联合利华 (Unilever) 的目标是设计一款倾倒时洗衣液不会溢出或滴落的洗衣液瓶。设计时需要考虑非牛顿液体流过瓶嘴时的状态。瓶嘴必须设计得足够大，以便轻松倒出洗衣液，但同时也要防止洗衣液溢出。联合利华主要依靠实验方法，制作瓶子的原型后开展测试，以进行滴落分析。Simcenter STAR-CCM+ 在超级计算机上运行，借助这一软件的帮助，联合利华能够转而采用全虚拟流程以测试原型。
仅仅这一个项目，开发时间就从过去的 20 个星期缩短至两个星期。5 此外，产品投放市场所需的总时间减少了 50%，开发包装所需的成本削减了55%。
● 从番茄酱瓶倒出液体
可使用流体流动和结构仿真以计算液体流速， 而仿真时需考虑到包装的结构行为以及番茄酱的非牛顿流体行为。这一框架可用于创建快速原型设计工作流程，以设计投放市场的新产品包装。
图 7.Simcenter STAR-CCM+ 仿真显示了从典型的洗衣液瓶中倒出洗衣液的过程以及瓶嘴设计的特写。
图 8.(a) 番茄酱瓶的示意图（带仿真手指）。(b) 显示瓶体受挤压而导致液体流动的示意图。(c) 显示番茄酱分配情况的 CFD 仿真。(d) 番茄酱挤一次的量。
● 制作更坚固、更轻巧的瓶子
另一示例是玻璃瓶的设计，在此示例中，用户需要考虑玻璃的复杂材料行为、制作瓶子的压制和吹制流程以及冷却流程的热仿真。Bottero 使用仿真技术，成功设计出重量更轻但强度不变的瓶子。6
图 9. 随时间变化的压制和吹制流程仿真快照（从左到右）。Bottero 使用仿真技术设计更轻巧（质量更小）但更坚固的瓶子以达到预期目的。图片提供：Bottero。
3. 瓶装灌装机的虚拟调试
Simcenter Amesim 软件包含了与应用程序结合在一起且现成可用的多物理场库，以及由强大的平台功能提供支持且面向特定行业的解决方案， 让您可以快速创建模型并准确分析复杂系统。此软件打造的开放式环境可集成到企业流程中用于设计和优化。瓶装灌装机制造商 Ronchi Mario 使用 Simcenter Amesim 来研究哪些设计方案可以维持灌装线压力。7 使用 Simcenter Amesim 仿真的整个系统包括一个储液箱、一个泵、数米长的管道（用于泵送流体）和若干加料阀（用于将流体注入需灌装的容器内）。借助仿真技术， 您可以在虚拟环境中调试机器，从而确保首次运行时一切正常，最多可节省数周的时间。使用Simcenter Amesim 进行高精度仿真后，Ronchi Mario 成功将各项目通常生产的原型数量减少了20%。有了仿真技术，团队可以在原型生产之前 预测机器行为并确定更佳设计。
西门子会将来自 Simcenter STAR-CCM+ 等高保真 CFD 仿真解决方案的结果集成到 Simcenter Amesim 系统仿真中。例如，CFD 仿真可对加料阀进行全面的 3D 分析，Simcenter Amesim 可提供边界条件评估，而 3D CFD 可提供详细的行为洞察。这种协同仿真结合了两种仿真的互补优势，能够对整个系统进行更佳分析。
4. 喷雾干燥器：实现 CFD 与流程仿真的耦合
喷雾干燥器被广泛用于通过热气流用浆料生产粉末。不过，干燥箱的设计和优化在很大程度上取决于流程和所处理的材料。通常，如果没有上游和下游组件（即旋风分离器或过滤器等分离设备，如图 11 所示），则无法完成此操作。设计通常使用 gPROMS 等流程仿真工具来执行，其中每个设备部件都由简化模型表示，通常是 0D 或1D 模型。因此，流程仿真速度很快，但忽略了可能大幅影响预测性能的任何不均匀性，特别是在可能出现较大速度和温度差异的喷雾干燥器单元中。这些差异可以通过 CFD 仿真来量化，但通常 CFD 仿真的运行时间要长几个量级，并且不能直接与流程图仿真相结合。混合多区域耦合方法可以克服这一限制：收敛的 CFD 仿真分为几个区域，每个区域拥有大致恒定的属性。这些区域的平均流动性和通量被传递到工艺仿真侧的反应器网络。如此一来，仿真中可还原不均匀性，且精度显著提升。
图 11. 通用喷雾干燥流程的流程图。为了优化干燥室，需要考虑上游和下游设备。
如今，各种仿真元素被开发为单点解决方案，彼此相互脱节。然而，通过数字化双胞胎或多个单点解决方案运行的数字线程需要将各单点解决方案联系起来。这就是西门子正在研究的领域。
正如《加工厂生命周期中的仿真》8 所概述，未来，我们将系统化地使用仿真技术，将其作为加工厂整个生命周期中常规工程和操作流程中的必要组成部分。对工厂的虚拟描述将成为工厂工程和运行的基础。决策者将基于虚拟工厂来评估和制定决策。新工厂将首先在虚拟环境中进行规划和开发。针对现有工厂的更改也会先在虚拟工厂中进行预检，之后再应用于现实中。一旦开发完成，模型将在整个生命周期中不断重复使用和完善。可用的交换和协同仿真标准也将为此提供支持。仿真模型的配置以模块化方式完成，可用于重复使用和高效布局。仿真模型（模块）能以即插即用的方式相互连接。
图 12. 数字线程是数字技术的集成式生态系统。不过，很少有针对关键行业的数字线程能合作应对整合现实和虚拟世界的挑战，以彻底改变产品的构思、设计、制造和交付方式。
消费品行业涉及众多复杂的流体，从单相气体和液体流到多相流（例如气 – 液、气 – 固、液 – 固和气 – 液 – 固流），不一而足。其中的工艺通常包括流 – 固相互作用、粒子大小分布、热传导、质量传递和燃烧。消费品行业正在实现从设计专家控制且基于经验的传统方法向基于仿真的方法的巨大转型。即使是过去较为保守的制药业，也在采用基于工程仿真的平台来评估设备设计并以此形成完整的流程图，以期实现预期性能，并减少对实验证据的依赖。业界逐步意识到数字化双胞胎三种形态的重要性，这三种形态分别是产品双胞胎、生产工厂双胞胎以及基于模型的产品性能或生产过程性能数字化双胞胎。Simcenter STAR-CCM+、Simcenter Amesim、Simcenter 3D 和 gPROMS 都属于领先的计算工具，可提供建模替代方案，准确表示涉及单相和多相流的复杂物理场，其中可能包括化学反应、气体、液体、固体燃烧、高负荷粒子流以及电化学、热电和电磁过程。