数字孪生技术是一种将实际物理系统的数字表示与其实时运行数据相结合的技术，以便进行模拟、分析和预测的方法。数字孪生技术需要以下几个关键技术支持：
数据采集与传感技术：数字孪生需要实时获取物理系统的数据，因此需要先进的数据采集和传感技术来实时监测系统的运行状态和环境条件。传感器网络、物联网技术以及先进的数据采集设备都是数字孪生技术的重要基础。
大数据处理与分析：数字孪生技术需要处理大量的实时数据，并进行实时的分析和建模。因此，大数据处理和分析技术是数字孪生的重要支持，包括数据存储技术、数据处理算法、机器学习和人工智能技术等。
仿真建模技术：数字孪生需要对实际系统进行精确的建模和仿真，以便进行预测和优化。因此，需要先进的仿真建模技术，包括多物理场耦合仿真、虚拟现实技术等。
可视化技术：数字孪生技术需要将复杂的数据和模型以直观的方式呈现出来，以便用户进行分析和决策。因此，可视化技术是数字孪生的重要支持，包括虚拟现实、增强现实、交互式可视化技术等。
总的来说，数字孪生技术需要数据采集、大数据处理、仿真建模和可视化等多种技术的支持，以实现对实际系统的数字化建模、分析和预测。