多参数传感器部署：安装振动传感器（测量范围 0-50g，精度 ±0.01g）、温度传感器（-50℃至 300℃，精度 ±0.1℃）、压力传感器（0-40MPa，精度 ±0.02MPa），实时采集阀门运行数据（采样频率 1Hz）。

无线通信方案：采用 LoRaWAN 无线通信（传输距离 5km，功耗≤10μA），适用于工业厂区大范围部署；关键阀门采用 5G 通信（数据速率 100Mbps， latency≤10ms），支持实时控制与高清视频监控。

边缘计算预处理：在网关设备中部署边缘计算模块，对采集数据进行滤波、降噪、异常识别（如振动超限、温度突变），仅将关键数据上传至云端，减少数据传输量（降低 60%）。

故障特征库建立：收集 10 万 + 台阀门运行数据，提取故障特征（如轴承磨损对应振动频率 100-200Hz，密封失效对应温度升高 5-10℃），建立故障特征库。

机器学习预测模型：采用 LSTM（长短期记忆网络）算法，输入阀门运行数据（振动、温度、压力、运行时间），预测故障发生时间（准确率≥90%），提前 2-4 周发出维护预警。

剩余寿命评估：结合阀门材质老化曲线、工况参数，评估阀门剩余寿命（误差≤10%），为更换计划提供数据支持，避免过度维护或突发故障。

三维数字建模：基于 CAD 图纸与现场扫描数据，建立 1:1 阀门数字模型，还原阀门结构、材质、运动特性，支持虚拟拆解、装配模拟。

工况模拟与优化：在数字孪生环境中模拟不同工况（如压力波动、介质变化）对阀门的影响，优化阀门参数（如开度、驱动方式），提升运行效率（能耗降低 15%）。

远程运维指导：通过 AR（增强现实）技术，将数字孪生模型叠加到现场阀门，指导维护人员进行故障排查、部件更换，维护时间缩短 50%，新手维护人员上手效率提升 80%。