或许我们都曾梦想过有一个双胞胎，可以代替我们上课或完成工作：这个双胞胎更有效率，并且能够成功地实现我们既定的所有奋斗目标。但如果这个双胞胎实际上是一个数字化替身，和我们一模一样，并能够尝试和测试所有我们做不到的事情，情况将会怎样？
数字孪生的概念是由美国国家航空航天局提出的，并被应用于阿波罗计划中：以数字化的手段创建太空舱的全尺寸模型，在地面上重现和分析轨道中的问题。如今，数字孪生已被用于所有行业。市场分析机构MarketsAndMarkets预测，数字孪生的市场规模将从2019年的38亿美元跃迁至2025年的358亿美元。
数字孪生已经开始在污水基础设施的管理方面发挥作用。简单来说，它们是实体基础设施及其内部运作的数字化表现，提供了对系统当前状态的描述以及根据实时获取的数据对未来发展进行的预测分析。
这一理念旨在让我们了解如果我们在现实生活中做出某些调整会发生什么情况。这些调整可以在数字孪生上进行试用，而无需在现实世界的对等物上测试一些可能会带来高成本或高风险的变化。
如果应用得当，数字孪生可以对系统整个生命周期的设计、建造和运行产生深远影响。
作为运营商和技术提供商，威立雅拥有丰富的专业知识，可以根据在实施过程中设定的节能目标、性能或处理能力，运用其明智的见解提供强大的数字工具来优化运营。
Hubgrade Performance的水厂管理模块是污水处理厂的在线数字孪生。它为客户资产创建了对应的数字化表现，并使用实时预测分析为PLC控制提供优化的设定值，为运营商、工艺工程师和管理层提供见解。
Hubgrade Performance所使用的稳健算法有助于应对诸如处理负载增加、满足合规要求和降低运营成本等方面的挑战。其理念很简单：用更少的钱做更多的事。
数字孪生系统将不断对来自SCADA系统、传感器、仪表和其他测量源的历史数据和当前数据进行更新，一旦接收到新信息，便会创建最新的表象。这使公用事业公司能够更好地了解其污水处理厂过去和现在的性能，同时帮助他们预测未来的性能，并在采取措施或投入资金之前在虚拟环境中模拟潜在变化以及可能产生的影响。总体上来讲，历史数据可以用来预测未来。
Hubgrade Performance的水厂管理模块具有真正意义上的独特性，这都要归功于其算法的稳健性，它依赖于来自100多个运行中的水厂数据，其中一些水厂的运行年份已超过25年，所有这些水厂的运营经验总计超过800年。
通过该系统，操作人员可以从云端获取指令，对Hubgrade Performance 的水厂管理模块进行设置以优化或使用现有的PLC设定值。此举的好处在于可以增加设备可用性并降低维护成本，优先级可设置为对节能、增加产能或性能保证进行优化。
当数字孪生被用来预测未来—且预测被用来优化和探寻最佳控制措施—它将被称为模型预测控制（MPC），即设想所有可能出现的结果，然后选择最好的那一个。MPC可以在不中断用户操作的情况下预测流程变更将会带来的结果。它还能够实现更稳健的控制，如果数据丢失了一段时间，数字孪生可以使用其虚拟表象来对流程进行重建。最后，MPC可以对环境产生积极影响，通过确定“最佳”控制，从而减少温室气体排放。
运营团队可以在实际实施情景压力测试或特定设置之前使用数字孪生进行预防性试验。
此外，当执行新任务或突发临时状况时，运营团队同样可以使用数字孪生对其进行测试，例如：
在网络某些部分的工作阶段。
自动数据质量检测和相关的补救策略确保了在任何时候都能实现最佳优化，考虑到现有PLC的固定边界，水厂的整体运营永远不会低于或超过操作人员的界定范围，并且出水性能永远不会低于PLC的允许范围——即使在数字系统出现故障的情况下亦是如此。
Hubgrade受到可持续发展目标的启发，协助市政和工业企业改善他们的环境足迹，减少碳排放。
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