يزخر المحيط بموارد وفيرة، لكن استغلال تلك الموارد لصالح الاقتصاد البحري يمثل وضعًا صناعيًا معقدًا وديناميكيًا. ويكتسي استكشاف التنمية المستدامة في هذه الصناعة قيمة عملية، لأنه ينطوي على الاستخدام الرشيد للموارد البحرية مع حماية البيئة. تقدم هذه الدراسة مراجعة مبتكرة للوضع الراهن لتطبيق تقنية التوائم الرقمية (DTT) في قطاعات مختلفة من الصناعة البحرية، تشمل صناعة بناء السفن، وصناعة النفط والغاز البحرية، والمصايد البحرية، وصناعة الطاقة البحرية. وتكشف النتائج أن التقنية توفر دعمًا قويًا لإدارة دورة الحياة الكاملة في صناعة بناء السفن، بما يشمل التصميم الرقمي والمعالجة الذكية والتشغيل وإدارة الأخطاء. كما تتعمق الدراسة في تحديات وآفاق تطبيق التقنية في الصناعة البحرية، لتكون مرجعًا للأنظمة الذكية وتوجيه الاستغلال الرشيد للموارد البحرية مستقبلًا.
شهد القرن الحادي والعشرون طفرة اقتصادية غير مسبوقة، وحقق الاقتصاد البحري ضمنها نموًا ملحوظًا، إذ أمدّ البشرية بموارد متنوعة كالغذاء والمعادن والشحن والمياه [1، 2]. لكن هذا النمو أفرز تحديات جديدة في القطاع الاقتصادي البحري، منها الصيد الجائر، كما فاقم التوسع العمراني والصناعي التلوث وقلّص القدرة الاستيعابية للمياه البحرية، مهددًا قدرات التنظيم الذاتي للبيئة البحرية، فنشأت مشكلات اجتماعية ونزاعات إقليمية على الموارد البحرية [3]. لذا ثمة حاجة عملية ملحّة لتعزيز حماية البيئة البحرية أثناء استكشاف الموارد واستغلالها.
يتوسع استخدام التقنيات المتقدمة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والتعلم العميق والحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي (AI) ليتجاوز القطاعات التقليدية نحو الصناعة البحرية. فعلى سبيل المثال، أبرز أشرف (2021) [4] أن حساسات إنترنت الأشياء تؤثر إيجابًا في التقدم الذكي لخدمات المدن الذكية، ومن بين هذه التقنيات تبرز تقنية التوائم الرقمية (DTT) بوصفها أنظمة خرائط رقمية للكيانات الحرجة والمترابطة، وقد اعتُمدت على نطاق واسع في تصميم المنتجات والتصنيع والتحليل الطبي والتشييد والهندسة [5، 6]. تتيح التقنية نقل المعلومات الفيزيائية الواقعية إلى نماذج افتراضية لإجراء المحاكاة والتحليل وتجميع البيانات والتنقيب فيها، فيسهم النموذج الرقمي في تحسين أداء النظام الفيزيائي [7].
وفي ظل التطور السريع للاقتصاد البحري، نناقش الوضع الراهن والتحديات والآفاق لتطبيق التقنية في الصناعة البحرية تحقيقًا لغرض الاستغلال الرشيد للموارد وحماية البيئة. تقدم هذه المراجعة منظورًا جديدًا للوضع الحالي للتقنية وتطبيقاتها في مجالات تشمل صناعة بناء السفن وإدارة دورة الحياة الكاملة وصناعة النفط والغاز البحرية والمصايد البحرية وصناعة الطاقة البحرية الناشئة. ويحدد القسم 2 الأسس النظرية للتقنية ويستعرض وضع نشرها في الصناعات المختلفة، ويستعرض القسم 3 وضع تطبيقها الراهن في الصناعة البحرية، ويلخص القسم 4 التحديات البحثية ويعرض الآفاق، ويوضح القسم 5 نتائج المراجعة [25–27].
صيغ مفهوم التوائم الرقمية أولًا من قبل الإدارة الوطنية للملاحة الجوية والفضاء (NASA) عقب اقتراح غريف خلال تمرين تدريبي على إدارة دورة حياة المنتج (PLM) في جامعة ميشيغان عام 2003، ويتمثل في الاستخدام الشامل للنماذج الفيزيائية وتحديثات الحساسات وبيانات التشغيل التاريخية لدمج عمليات المحاكاة متعددة التخصصات والفيزياء والمقاييس والاحتمالات، بما يخلق تمثيلًا افتراضيًا للعالم الفيزيائي. ويمكن لهذه التقنية رسم خريطة لدورة الحياة الكاملة لمعدات فيزيائية محددة. فعلى سبيل المثال، استخدم ساهال وآخرون (2022) [8] سلسلة الكتل (blockchain) مع التوائم الرقمية لتطوير نظام لامركزي لتتبع الأوبئة وإطلاق الإنذارات، وأظهروا (2021) [9] قدرات التقنية في تحديد الأخطاء وتشخيصها عبر الكشف الآلي لبيانات التشغيل الشاذة في أنظمة التصنيع.
استُخدمت التوائم الرقمية في البداية للتنبؤ بعمر خدمة الطائرات، ثم توسعت نحو اللوجستيات والصحة العامة الحضرية ونقل النفط والغاز والمركبات ذاتية القيادة والتمويل الذكي والعلاج الذكي والتصنيع والتعليم والرعاية الطبية [10–19]. ويلخص الجدول 1 في الورقة الأصلية مجالات تطبيق التقنية والتقنيات والخوارزميات المرافقة ودور كل منها وإنجازاته، مما يُظهر أن التقنية أصبحت بنية مرجعية عامة للتحول الرقمي عبر القطاعات.
ويكمن جوهر التقنية في الحلقة المغلقة بين الكيان الفيزيائي وتوأمه الرقمي: تُجمع البيانات لحظيًا عبر الحساسات، وتُحدَّث النماذج الافتراضية، وتُجرى المحاكاة والتنبؤ، ثم تُرد التوصيات إلى النظام الفيزيائي لتحسين الأداء. وتتقاطع التقنية مع إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية والبيانات الضخمة، إذ توفر هذه التقنيات البنية التحتية لجمع البيانات ومعالجتها التي تقوم عليها دقة التوأم الرقمي وحداثته.
الاقتصاد البحري مجال متعدد الأوجه يشمل استغلال الموارد والفضاءات البحرية والحفاظ عليها، وتنشأ عنه صناعات محيطية متنوعة كالمصايد البحرية وإنتاج الملح وصناعة النفط والغاز البحرية والنقل البحري والتعدين الساحلي والشحن والسياحة الساحلية [25–27]. ويستعرض هذا القسم الوضع الراهن لتطبيقات التقنية في مختلف هذه القطاعات.
تُعد مراحل التجميع والتصميم والمعالجة والتصنيع في صناعة بناء السفن حاسمة لضمان الملاحة الآمنة والفعالة، كما أن الإنذار المبكر الدقيق والصيانة السريعة للمعدات أساسيان لتحسين الاستغلال الفعال لمعدات السفن وتحسين إدارة دورة الحياة الكاملة [28، 29]. وقد حققت التقنية تقدمًا كبيرًا في تطبيقها على كامل دورة الحياة للمعدات في هذه الصناعة، بما يدعم التصميم الرقمي والمعالجة الذكية والتشغيل الذكي والتنبؤ بالأعطال وصيانة المعدات.
التصميم هو الخطوة الأولى في إنتاج السفن، وقد ازداد تعقيدًا مع المعدات والمنصات المتقدمة، وغالبًا ما تعجز طرق التصميم التقليدية عن مواكبة المتطلبات الجديدة مثل طول دورات التصميم وارتفاع التكاليف [30]. وأظهر باحثون فعالية دمج التقنية في تصميم السفن الذكي: فيرى أريكييلو وغواليني وآخرون (2020) [31] أنها تقدم رؤية شاملة لنظام الرحلات البحرية وتنطوي على إمكانات واعدة، واقترح شياو وآخرون (2022) [32] بنية تصميم رأسية-أفقية تدمج النمذجة متعددة التخصصات لتقصير الدورات وخفض التكاليف.
يعتمد نظام التصنيع التقليدي للسفن على نظام تنفيذ التصنيع لجمع بيانات الإنتاج لحظيًا ومراقبة معلمات التقدم والجودة وعبء العمل، لكن معالجة الاستثناءات والأخطاء تتطلب إشرافًا يدويًا وإعادة ضبط، مما يخفض الكفاءة خاصة عند دقة المعالجة العالية كما في وحدات التوربينات البخارية حيث قد يؤدي عيب طفيف إلى إلغاء القطعة كاملة [35، 36]. وعند تطبيق التقنية في التصنيع، تُمثَّل بيانات الفضاء الفيزيائي في الفضاء الافتراضي لتمكين المراقبة لحظيًا والتحكم التكيفي في عمليات اللحام والتجميع والتشكيل، مما يقلل معدلات إعادة العمل ويحسّن اتساق الجودة عبر خطوط الإنتاج.
يكتنف تشغيل السفن تحديات بسبب البيئة البحرية غير المتوقعة وتعقيد الأنظمة اللازمة لإدارة التشغيل وضرورة تنسيق الطواقم بكفاءة، خاصة في السفن الكبيرة التي تتطلب تنسيق أنظمة متعددة للملاحة والمناورة دون تحكم رقمي موحد [51]. ويعزز إدخال التقنية في أنظمة التشغيل والملاحة السلامة والموثوقية عبر المراقبة لحظيًا للحالة العامة للسفينة والتنبؤ بالأعطال من البيانات التاريخية، وقد أسهمت الأوساط الأكاديمية بدراسات في التوجيه الذكي وإدارة الطاقة وتحسين المسار القائم على التوأم الرقمي.
يؤدي كشف الأعطال والصيانة دورًا محوريًا في التشغيل السلس للسفن، إذ تلزم الصيانة الدورية المنتظمة لعمل السفن بمستواها الأمثل. وأحدثت التقنية ثورة في محاكاة الأعطال والتنبؤ بها، إذ تمكّن المراقبة لحظيًا للصحة الهيكلية وتحديد نقاط الصيانة الرئيسة والتنبؤ الاستباقي بالإصلاحات. وعند وقوع عطل، يمكن للطاقم تحليل أثره على نموذج التوأم الافتراضي ووضع خطة صيانة بالاستناد إلى بيانات موثوقة [64، 65]، وقد تناول باحثون تطبيقات التقنية في تشخيص أعطال المحركات البحرية وهياكل السفن وأنظمة الدفع.
شهدت السنوات الأخيرة نموًا كبيرًا في تطبيق التقنية في صناعة النفط والغاز البحرية التي تشمل استكشاف النفط والغاز واستغلالهما ونقلهما ومعالجتهما في البحر والقيعان، وأدت دورًا حاسمًا في التحول الرقمي لهذه الصناعة [75]. وأظهر واناسينغ وآخرون (2020) [12] أن إطار التوائم الرقمية المقترح أثّر إيجابًا في الإنتاجية وكفاءة التشغيل والسلامة، وقلّل تباين التكاليف الرأسمالية والتشغيلية والمخاطر الصحية والبيئية ودورة حياة أصول النفط والغاز المتوقعة. كما طُبّقت التقنية في التنبؤ بنمو شقوق الكلال في المنصات البحرية [Fang et al. 2022] ومراقبة خطوط الأنابيب تحت البحرية وإدارة سلامة الأصول.
وتتيح التوائم الرقمية للمنصات البحرية دمج بيانات الحساسات الهيكلية وظروف البحر ونماذج الأحمال لمحاكاة الاستجابة الإنشائية والتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها، مما يخفض تكاليف التدخلات الطارئة ويطيل عمر الأصول في البيئات البحرية القاسية.
تشمل موارد المصايد البحرية طائفة واسعة من الحيوانات والنباتات المائية ذات القيمة الاقتصادية كالأسماك والقشريات والمحاريات، ورغم تجددها فإن الإفراط في صيدها واستغلالها يهددها بالتراجع والنضوب [80، 81]. وبرزت التقنية أداة حاسمة للتنبؤ بكميات الصيد [82]، فاقترح لو وآخرون (2022) [83] خوارزمية سرب أسماك هجينة موزعة قائمة على بيئة تحت الماء لتقدير أعداد الأسماك، بينما طوّر آخرون توائم رقمية لمزارع الاستزراع المائي تراقب جودة المياه ونمو الأسماك ومعدلات البقاء، وتوجه خطط الصيد والإنتاج عبر دورة حياة كاملة: تصميم الخطط، ومسح الأعداد، ومراقبة النمو، وإدارة الإنتاج.
وتدعم هذه التطبيقات الصيد المستدام بمواءمة الجهد الصيدي مع التقديرات العلمية للمخزونات، مما يساعد على تجنب الإفراط وحماية النظم البيئية البحرية مع تعظيم العائد الاقتصادي للمجتمعات الساحلية.
بفضل الاستخدام المتزايد للتقنية، تحرز صناعة التقنية البحرية العالية الناشئة تقدمًا كبيرًا نحو التنمية الشاملة، ويسرّع تكامل العلوم والتقنية تحول الصناعة البحرية التقليدية وترقيتها بما ينمّي الاقتصاد البحري [88]. واستكشف خبراء تطبيقات التقنية في الطاقة البحرية الناشئة، فاقترح ليو وآخرون (2021) [89] نظام توائم رقمية للنقل البحري بإضافة عقد ترحيل إلى مسار البيانات لإنشاء شبكة إنترنت أشياء تعاونية، وأظهرت المحاكاة قدرة النظام على تجميع الطاقة لتحسين الكفاءة. كما طُبّقت التوائم الرقمية في مزارع الرياح البحرية لمراقبة أداء التوربينات والتنبؤ بالصيانة وتحسين التموضع، وفي طاقة الأمواج والمد والجزر لمحاكاة الأجهزة واستغلال الموارد عبر دورة حياة كاملة: الاستكشاف والاستغلال والنقل والبيع.
وتسهم هذه التطبيقات في تسريع نشر الطاقة المتجددة البحرية عبر خفض مخاطر الاستثمار وتحسين العائد الطاقي، دعمًا لأهداف الحياد الكربوني والتحول الطاقي العالمي.
تُعد إدارة دورة الحياة الكاملة للصناعة البحرية باستخدام التقنية جهدًا شاملًا وطويل الأمد، وتكتسي مراجعة الأمثلة العملية أهمية حاسمة لمواجهة التحديات. فاستخدم وانغ وآخرون (2022) [93] التقنية نموذج صيانة تنبؤية للمعدات الكهروميكانيكية بجمع الإشارات الفيزيائية والفضائية من الحساسات لنمذجة الأجهزة وتطوير طريقة تشخيص متينة، وتحقق من دقة النموذج متفوقًا على الطرق الأخرى، مما مكّن التنبؤ بالعمر المتبقي للمعدات ودعم قرارات الصيانة. وقدّم مورتزيس وآخرون (2021) [94] أطرًا مماثلة للتصنيع الذكي. وتشمل التحديات العامة: عدم تجانس البيانات البحرية وتقطع الاتصالات في البحر، وغياب المعايير الموحدة للنمذجة وتبادل البيانات، وارتفاع كلفة بناء التوائم عالية الدقة، ومخاوف الأمن السيبراني وخصوصية البيانات، وصعوبة التحقق من النماذج في البيئات البحرية القاسية.
كما تواجه التطبيقات البحرية تحديات خاصة: البيئة البحرية شديدة الديناميكية وغير المؤكدة، وتعدد المقاييس الزمانية والمكانية للظواهر المحيطية، وتكامل الأنظمة القديمة على السفن والمنصات مع البنى الرقمية الحديثة، والحاجة إلى خبرات متعددة التخصصات تجمع بين الهندسة البحرية وعلوم البيانات.
يتقدم مجال التوائم الرقمية بسرعة مدفوعًا بتقنيات الجيل الجديد: اتصالات الجيل الخامس، والحوسبة السحابية، وتحليلات البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، وشبكات الاستشعار اللاسلكية، وإنترنت الأشياء، مع تنامي القدرات الحوسبية والدعم السياسي والاستراتيجي. وبناءً على تقييم الوضع الراهن والتحديات، تستحق الجوانب التالية مزيدًا من البحث: أولًا، توفر التقنية وسيلة لدمج البيانات متعددة المصادر عبر دورة الحياة الكاملة؛ ثانيًا، سيعزز دمجها مع الذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية قدرات التنبؤ والتحكم لحظيًا؛ ثالثًا، ستدعم المعايير المفتوحة وقابلية التشغيل البيني النشر الواسع؛ رابعًا، ستمتد التطبيقات نحو الإدارة المتكاملة للمحيطات والاقتصاد الأزرق المستدام، موجهةً الاستغلال الرشيد للموارد البحرية وحماية البيئة.
ويتوقع أن تلعب التوائم الرقمية للمحيطات دورًا محوريًا في مبادرات مثل عقد الأمم المتحدة لعلوم المحيطات، عبر بناء نماذج شاملة للنظم البحرية تدعم صنع السياسات القائمة على الأدلة والإدارة التكيفية للموارد.
تكتسب التوائم الرقمية زخمًا في صناعات عديدة، لكنها لا تزال في مراحلها الأولى وتتطلب مزيدًا من البحث والتحسين. ركّزت هذه المراجعة على استخدام التقنية في الصناعة البحرية لتحقيق هدفي الاستغلال الرشيد للموارد البحرية وحماية البيئة. وقُدّمت نظرة مبتكرة على التطبيقات الراهنة في صناعة بناء السفن ومراقبة دورة الحياة الكاملة والنفط البحري والمصايد البحرية والطاقة البحرية الناشئة. وتوفر التقنية دعمًا قويًا للتصميم الرقمي والمعالجة الذكية والتشغيل الذكي والإنذار بالأعطال والصيانة، مما يسهّل إدارة دورة الحياة الكاملة في القطاع البحري.
ومع ذلك، تبقى تحديات تطبيق التوائم الرقمية قائمة، من تكامل البيانات والمعايير إلى الكلفة والأمن، بينما تبدو الآفاق واعدة مع تقنيات الجيل الجديد والدعم المؤسسي. ويأمل أن تكون هذه المراجعة مرجعًا للتطوير الذكي والاستغلال المستدام للموارد البحرية باستخدام التوائم الرقمية.
The ocean holds abundant resources, but the utilization of those resources for the marine economy presents a complex and dynamic industrial situation. Exploring sustainable development in this industry is of practical value, as it involves the rational use of marine resources while protecting the environment. This study provides an innovative review of the current application status of Digital Twins Technology (DTT) in various sectors of the marine industry, including the ship-building industry (SBI), Offshore Oil and Gas Industry, marine fishery, and marine energy industry. The findings reveal that DTT offers robust support for full life cycle management (LCM) in SBI, including digital design, intelligent processing, operation, and error management. Furthermore, this work delves into the challenges and prospects of DTT application in the marine industry, aiming to provide reference and direction for intelligent systems in the industry and guide the rational development and utilization of marine resources in the future.
The 21st century has witnessed an unprecedented economic boom, and within it the marine economy has grown remarkably, providing humanity with diverse resources such as food, minerals, shipping, and water [1, 2]. Yet this growth has created new challenges in the marine economic sector, including over-fishing, while urbanization and industrialization have intensified pollution and limited the carrying capacity of marine waters, threatening the self-regulation abilities of the marine ecological environment — sparking social problems and regional conflicts over marine resources [3]. There is therefore an urgent practical need to strengthen marine environmental protection while exploring and utilizing marine resources.
The use of advanced technologies such as the Internet of Things (IoT), deep learning, cloud computing, and artificial intelligence (AI) is expanding beyond traditional sectors into the marine industry. Ashraf (2021) [4] highlighted that IoT sensors positively impact the intelligent advancement of smart-city services, and among these technologies Digital Twins Technology (DTT) stands out as digital mapping systems for critical, interconnected entities, widely adopted in product design, manufacturing, medical analysis, construction, and engineering [5, 6]. DTT transfers real-world physical information to virtual models for simulation, analysis, data accumulation, mining, and e-application, so the digital model enhances physical-system performance [7].
Under rapid marine-economy development, we discuss the current situation, challenges, and prospects of DTT in the marine industry toward rational exploitation of marine resources and environmental protection. This comprehensive review offers a novel perspective on DTT and its applications across the ship-building industry, full life cycle management, the Offshore Oil and Gas Industry, marine fisheries, and the emerging marine energy business. Section 2 introduces DTT's theoretical foundations and reviews its deployment across industries, Section 3 examines its current application state in the marine industry, Section 4 summarizes research challenges and presents the outlook, and Section 5 presents the findings [25–27].
The Digital Twins concept was initially formulated by the National Aeronautics and Space Administration following Grieves' proposal during a product PLM training exercise at the University of Michigan in 2003: comprehensive use of physical models, sensor updates, and historical operational data to integrate multi-disciplinary, multi-physical, multi-scale, multi-probabilistic simulation processes, creating a virtual representation of the physical world. The technology can map the entire life cycle of specific physical equipment. Sahal et al. (2022) [8] used blockchain with Digital Twins to build a decentralized epidemic-tracking and alarm system, and demonstrated (2021) [9] DTT's error-identification and diagnosis capabilities by automatically detecting unstable operational data in manufacturing systems.
DTT was first used mainly for predicting aircraft service life, then expanded into logistics, urban public health, oil and gas transportation, autonomous vehicles, intelligent finance, intelligent medicine, manufacturing, education, and medical care [10–19]. Table 1 in the original paper summarizes DTT application fields with their technologies/algorithms, roles, and achievements, showing DTT has become a general reference architecture for digital transformation across sectors.
DTT's essence is the closed loop between the physical entity and its digital twin: real-time data collection via sensors, virtual-model updating, simulation and prediction, then feedback of recommendations to the physical system for performance improvement. DTT intersects with IoT, AI, cloud computing, and big data, which provide the data-collection and processing infrastructure underpinning twin accuracy and freshness.
The marine economy is a multi-faceted realm encompassing the exploitation, utilization, and conservation of marine resources and spaces, giving rise to ocean industries such as marine fisheries, salt production, offshore oil and gas, marine transportation, coastal mining, shipping, and coastal tourism [25–27]. This section examines the current state of DTT applications across these sectors.
In SBI, assembly, design, processing, and manufacturing stages are crucial for safe, efficient navigation, while accurate early warnings and prompt equipment maintenance are essential for efficient ship-equipment utilization and overall LCM optimization [28, 29]. DTT has made significant strides across the full equipment life cycle in SBI, supporting digital design, intelligent processing, smart operation, fault prediction, and equipment maintenance.
Design is the first step in ship production and has grown complex with advanced ship equipment and platforms; traditional design methods often struggle with new requirements such as lengthy design cycles and high final-application costs [30]. Researchers have shown DTT's effectiveness in intelligent ship design: Arrichiello and Gualeni et al. (2020) [31] argue it offers a comprehensive view of the cruise system with SBI potential, and Xiao et al. (2022) [32] proposed a vertical–horizontal design framework integrating multi-disciplinary modeling to shorten cycles and cut costs.
Conventional shipbuilding relies on a manufacturing execution system collecting real-time production data and monitoring progress, quality, and workload — yet exception handling often needs manual supervision and reconfiguration, reducing efficiency especially where high processing accuracy is required, as in steam turbine units where a minor defect can scrap an entire part [35, 36]. With DTT, physical-space data are mapped to virtual space for real-time monitoring and adaptive control of welding, assembly, and forming, cutting rework rates and improving quality consistency across production lines.
Ship operation is fraught with challenges from the unpredictable marine environment, complex operating-system technologies, and the need for efficient crew coordination — large vessels coordinate multiple navigation and maneuvering systems without unified digital control [51]. Introducing DTT into operation and navigation systems can greatly enhance safety and reliability via real-time overall-status monitoring and history-based fault prediction, and academia has contributed studies on intelligent routing, energy management, and twin-based route optimization.
In ship operations, fault detection and maintenance are pivotal. Regular routine maintenance keeps ships at optimal performance. DTT has revolutionized fault simulation and prediction, enabling real-time structural-health monitoring, key maintenance-point identification, and proactive fault prediction and repair. Upon failure, crews can analyze its impact on the virtual twin and devise maintenance plans from reliable data [64, 65]; scholars have studied DTT for marine-engine diagnostics, hull structures, and propulsion systems.
Recent years have seen substantial DTT growth in the Offshore Oil and Gas Industry — exploration, exploitation, transportation, and processing of offshore oil and gas — playing a crucial role in its digital transformation [75]. Wanasinghe et al. (2020) [12] showed their Digital Twins framework positively impacted OOGI productivity, operational efficiency, and safety, reducing capital/operating cost variability, health and environmental risks, and projected asset life cycles. DTT has also been applied to fatigue-crack-growth prediction in offshore platforms [Fang et al. 2022], subsea-pipeline monitoring, and asset-integrity management.
Digital twins of offshore platforms fuse structural-sensor data, sea states, and load models to simulate structural response and predict failures before they occur, cutting emergency-intervention costs and extending asset life in harsh marine environments.
Marine fishery resources — fish, crustaceans, shellfish — hold significant sustainable-development value, yet over-harvesting threatens them with recession and exhaustion [80, 81]. DTT has emerged as a crucial catch-prediction tool [82]: Lv et al. (2022) [83] proposed a distributed-hybrid Fish Swarm Optimization Algorithm (FSOA) based on underwater environments for fish-count estimation, while others built aquaculture digital twins monitoring water quality, fish growth, and survival rates, guiding fishing plans and production across a full life cycle: plan design, count surveys, growth monitoring, and production management.
These applications support sustainable fishing by aligning fishing effort with scientific stock estimates, helping prevent overfishing, protect marine ecosystems, and maximize economic returns for coastal communities.
Thanks to growing DTT use, the emerging marine high-tech industry is advancing toward comprehensive development, with science-technology integration accelerating traditional-industry transformation and marine-economy growth [88]. Experts have explored DTT in emerging marine energy: Liu et al. (2021) [89] proposed a maritime-transport Digital Twins system adding relay nodes to the data path — a relay-cooperative IoT network whose simulations showed energy-accumulation capability for efficiency gains. DTT has also been applied to offshore wind farms for turbine-performance monitoring, maintenance prediction, and layout optimization, and to wave/tidal energy for device simulation and resource exploitation across a full life cycle: probe, exploit, transport, and sale.
These applications accelerate offshore-renewable deployment by de-risking investment and improving energy yield, supporting carbon-neutrality goals and the global energy transition.
Managing the marine industry's full life cycle with DTT is a comprehensive, long-term endeavor, and reviewing practical examples is crucial. Wang et al. (2022) [93] used DTT as a predictive-maintenance model for electromechanical equipment, gathering physical/spatial sensor signals to model devices and developing a robust fault-diagnosis method whose experiments validated accuracy surpassing other methods — enabling remaining-life prediction and maintenance decision-making. Mourtzis et al. (2021) [94] presented similar smart-manufacturing frameworks. General challenges include: heterogeneous marine data and intermittent at-sea connectivity, missing unified modeling and data-exchange standards, high cost of high-fidelity twins, cybersecurity and data-privacy concerns, and model-validation difficulty in harsh marine environments.
Marine applications face specific challenges too: a highly dynamic, uncertain ocean environment; multi-scale temporal and spatial phenomena; integration of legacy ship/platform systems with modern digital architectures; and the need for multi-disciplinary expertise spanning marine engineering and data science.
DTT is advancing rapidly, driven by new-generation information technology — fifth-generation mobile communications, cloud computing, big-data analytics, AI, wireless sensor networks, IoT — plus growing computing power and strong state-policy and enterprise-strategy support. Based on the current-status and challenge assessment, the following warrant further consideration: first, DTT offers a means of integrating multi-source data across the full life cycle; second, fusion with AI and edge computing will boost real-time prediction and control; third, open standards and interoperability will support wide deployment; fourth, applications will extend toward integrated ocean management and a sustainable blue economy, guiding rational marine-resource exploitation and environmental protection.
Ocean digital twins are expected to play a pivotal role in initiatives such as the UN Decade of Ocean Science, building comprehensive marine-system models that support evidence-based policymaking and adaptive resource management.
DTT is gaining momentum across industries, although still early-stage and requiring further research and refinement. This review focused on DTT in the marine industry toward the dual objectives of rational marine-resource exploitation and environmental protection. An innovative overview of current Digital Twins applications in ship-building, total life cycle monitoring, offshore oil, marine fisheries, and emerging marine energy was presented. DTT provides robust support for digital design, intelligent processing, smart operation, and fault warning and maintenance, facilitating full life cycle management in the marine sector.
Nevertheless, Digital Twins application challenges remain — from data integration and standards to cost and security — while prospects look promising with new-generation technologies and institutional support. May this review serve as a reference for intelligent development and sustainable exploitation of marine resources using Digital Twins.