一個世紀以前，瓦爾特·能斯特（Walther Nernst）和弗里茨·哈伯（Fritz Haber）等科學家憑借在工業合成氨生產方面的重大突破，重塑了全球農業格局。這一卓越成果不僅徹底改變了化學領域的發展走向，還在養活全球數十億人口方面發揮了關鍵作用，更為現代工業的發展奠定了全新基礎。

歷史總在重演。如今，氨再次成為推動產業重大變革的核心。它不再僅僅是一種肥料成分，更是理想的低碳燃料和氫能載體，能夠有力支撐全球脫碳目標的達成。無論是基于可再生能源制備的綠氨（Green ammonia），還是通過碳捕集利用與封存（CCUS）技術制備的藍氨（Blue ammonia），這一化合物有望改變除農業以外的各行各業，比如電力、重工業等。尤其是從綠氨或藍氨中提取的氫氣，未來或將幫助諸如鋼鐵、水泥、航運行業等減排“困難戶”實現綠色脫碳。

然而，實現可持續的氨生產并非易事。在現代化氨工廠中，工程的不確定性貫穿于平衡工廠最佳產能和最優配置的全過程，極易引發效率低下問題。與此同時，若對資本支出（CapEx）和運營支出（OpEx）估算有誤，整個項目往往在最終投資決策（FID）前便已脫軌。傳統的工程設計流程依賴人工計算和碎片化數據，致使工程進度超期、預算超支等情況屢見不鮮。此外，若要將可再生能源進一步整合到電力工程中，還會為企業增加運營復雜性和不可預測性的風險。

為破解上述難題，企業迫切需要引入更智能、更集成化的解決方案，即打造一體化的工藝與電力系統。而聯合仿真工具驅動的智能化設計與工程，正是革新氨工廠設計的關鍵所在。通過將先進的工藝和電力流程仿真技術集成到動態數字孿生中，聯合仿真能夠有效降低項目風險，包括當前及后期運營風險；加快從工程、采購到施工（EPC）的整體進度；實現更加可持續、更具經濟效益的生產；降低高達30%的電氣儀表及控制系統（EIC）工程成本；幫助利益相關方敏捷、準確、自信地應對各種復雜挑戰。

通過聯合仿真，實現更優的氨工廠設計

聯合仿真的核心在于其作為動態數字孿生，能夠集成先進的工藝和電力仿真工具，為氨工廠創建統一模型。它不僅可以同步分析熱力學、質量平衡和電力系統，以極致精細度實現整體建模，還能通過開放平臺通信統一架構（OPC-UA），集成多種來源的數據。

這種集成化的工作流程徹底打破了數據孤島，深度整合了工藝與電力仿真，使企業能夠實時調整生產流程，實現敏捷決策。憑借聯合仿真在早期階段提供的高精度數據支撐，利益相關方能夠在項目啟動前，全面評估從工廠布局規劃到可再生能源配置的各種方案，優化資源配置，提升整體工程效益。

借助智能化設計，實現企業效益最大化

聯合仿真為企業帶來的效益，不僅切實可見，更具有深遠影響。具體來看：

?   降低設計風險：通過在可行性研究階段實現工廠產能與配置的“最優解”，大幅減少不確定性，使最終投資決策（FID）流程加快20%。

?   提高成本準確性：利用可靠工程數據生成精準的資本及運營支出估算，增強投資者信心，最大限度地降低財務風險，提高項目獲批與推進的可能性。

?   優化工程經濟效益：通過簡化工作流程，可減少30%工程成本，顯著減輕企業的成本負擔。通過量化這些經濟效益，聯合仿真能夠確保氨工廠設計的高效與經濟性，以更好地契合能源轉型需求。

?   縮短工期，優化EPC進度：通過集成工藝與電力系統仿真，降低項目復雜性，便于企業更早地進行工廠設計評估，縮短工期達15%，加快項目試運行，實現更快的投資回報。

憑借這些優勢，聯合仿真已然成為氨工廠項目中至關重要的工具，無論是在傳統的工業應用方面，還是新興的能源用途領域。

從實際應用中挖掘聯合仿真的價值潛力

事實上，聯合仿真的真正價值不僅限于設計階段，而是貫穿了氨工廠的全生命周期。依托這一動態數字孿生模型，企業能夠：

?   提高運營效率：通過測試新的設定值并模擬“假設性”場景，在確保生產連續性的同時，優化性能表現。

?   強化人員培訓與技能發展：借助操作員培訓模擬器（OTS），為團隊創建真實的培訓環境，使其能夠在無風險場景下練習、應對各類工廠狀況，提升決策能力。

?   預測設備壽命：精準把握設備的磨損狀況，并基于集成化分析工具，制定前瞻性的設備維護策略。

?   應對法規及技術變化：面向新法規出臺或可再生能源技術進步，能夠靈活調整工廠系統配置，并預估其盈利潛力，從而避免大規模硬件改造。

而最能突出聯合仿真能力的一個實例，便是施耐德電氣與國內某企業攜手打造的綠色氫能項目。作為首例覆蓋從綠電到綠氫再到綠氨的全流程優化項目，它涵蓋了裝機容量為1.4吉瓦的陸上風電場，具備750兆瓦的綠氫生產能力，并打造了世界首個可變式氨工廠。

依托智能化設計與聯合仿真制勝未來

可持續、高效且可擴展的解決方案對于能源轉型至關重要。施耐德電氣的AVEVA工藝模擬仿真平臺（AVEVA Process Simulation & Dynamic Simulation）和ETAP等數字化工具，能夠以統一的、基于聯合仿真驅動的方式，幫助用戶在可行性研究階段優化氨工廠產能，提供精準的成本預測，并壓縮項目工期。這些工具不僅能夠化解氨工廠設計與工程階段的緊迫難題，更為構建更智能、可持續的氨生產基礎設施奠定了堅實基礎。

在全球能源轉型加速的當下，以聯合仿真為代表的數字化工具，不僅能幫助企業應對各類工程挑戰，更能為氨工廠的長期盈利與未來發展提供有力支撐。在這方面，施耐德電氣將繼續依托聯合仿真技術優勢，推動氨工廠設計從高風險、不確定性向可預測、高效且經濟可行的方向轉變，攜手更多企業邁向綠色、高效、可持續的氨生產未來。