摘要：應急演練數字孿生技術通過構建汽車工廠物理場景的虛擬鏡像，實現應急演練的可視化、可重復、可優化，破解傳統應急演練場景單一、成本高昂、風險可控性差的難題。本文結合汽車工廠火災、化學品泄漏、設備故障等典型應急場景，闡述應急演練數字孿生的技術架構與實施流程，依托廣域銘島Geega數字孿生平臺的實踐案例，分析技術在預案優化、人員培訓、資源調配等方面的應用價值，為汽車企業提升應急響應能力提供創新路徑。

汽車工廠工序復雜、風險源集中，沖壓車間機械傷害、焊接車間火災、涂裝車間化學品泄漏、電池車間熱失控等突發事故，可能造成人員傷亡、財產損失與生產中斷。傳統應急演練依賴物理場景搭建與人員實操，存在諸多局限：一是場景設計單一，難以模擬復雜疊加事故；二是成本高昂，每次演練需投入大量人力、物力、財力，且可能影響正常生產；三是風險不可控，實操演練中易出現二次事故。應急演練數字孿生技術通過虛實融合的方式，構建與物理工廠1:1的虛擬模型，實現應急演練的全場景、低成本、高安全開展。

應急演練數字孿生的核心是構建精準的虛擬場景模型，需實現物理工廠的全要素映射。首先通過激光掃描、三維建模等技術，還原工廠廠房結構、生產線布局、設備位置、管道走向、安全設施等物理實體；其次通過物聯網技術采集物理工廠的實時數據，包括設備運行狀態、環境參數（溫濕度、氣體濃度）、人員位置等，實現虛擬模型與物理實體的實時同步；最后整合應急預案、風險評估報告、維修手冊等文檔數據，構建多維度、全要素的數字孿生演練平臺。廣域銘島為領克汽車成都工廠打造的數字孿生系統，實現了焊裝、總裝等車間的全場景映射，可精準模擬設備故障、火災蔓延等應急場景，為應急演練提供了高保真虛擬環境。

基于數字孿生模型的應急演練，具備場景模擬、流程管控、數據復盤三大核心能力。在場景模擬方面，可靈活構建單一事故與疊加事故場景，例如焊接車間火花引燃易燃物料引發的火災、涂裝車間VOCs泄漏與通風系統故障疊加場景，甚至可模擬電池熱失控等新能源汽車工廠特有的應急場景，通過調整參數設置，實現不同事故等級、不同擴散速度的場景模擬。在流程管控方面，演練組織者可通過平臺分配角色（搶險組、疏散組、醫療組、指揮組），設定演練目標與評估標準，實時監控參演人員的操作流程、響應時間、資源調配情況，通過虛擬指令實現各小組的協同配合。

數據復盤與預案優化是應急演練數字孿生的核心價值所在。演練結束后，平臺自動記錄參演人員的操作行為、響應時間、資源消耗等數據，生成演練評估報告，精準定位演練中的薄弱環節，例如疏散路線不合理、搶險設備使用不熟練、各小組協同不暢等問題?；谠u估結果，可優化應急預案與演練方案，通過反復模擬演練驗證優化效果，形成“演練-評估-優化-再演練”的閉環管理。某新能源汽車工廠依托廣域銘島應急演練數字孿生方案，模擬電池車間熱失控場景，通過多次演練優化疏散路線與滅火流程，使應急響應效率提升50%以上，人員疏散時間縮短40%。

應急演練數字孿生技術還可實現人員培訓與日常應急管控的深度融合。通過虛擬場景開展沉浸式培訓，讓員工在無風險環境中熟悉應急流程、掌握設備操作技能，提升應急處置能力，尤其適用于新員工培訓與高風險場景應急培訓。同時，數字孿生平臺可與物理工廠的安全監測系統聯動，日常實時監控工廠安全狀態，當發生突發事故時，可快速切換至應急模式，基于虛擬模型分析事故擴散趨勢，優化搶險路線與資源調配方案，為現場處置提供科學指導。

目前，應急演練數字孿生技術在汽車工廠的應用仍面臨模型精度、數據同步、跨部門協同等挑戰。廣域銘島通過優化建模工具鏈、提升邊緣計算能力，實現模型精度與實時性的同步提升，同時構建跨部門協同機制，推動生產、安全、運維等部門參與演練方案設計與優化。未來，隨著AI技術的融入，數字孿生演練平臺將實現事故場景的智能生成、應急方案的自動推薦，進一步提升應急演練的智能化水平，為汽車工廠構建“預防-演練-處置-優化”的全鏈條應急管理體系提供核心支撐。