La turbina de vapor y su sistema de control electrohidráulico digital (DEH) constituyen elementos vitales dentro de la generación de energía térmica. Sin embargo, la complejidad del entorno en el sitio y los altos costos de producción del equipo dificultan que los usuarios, especialmente los novatos, comprendan y dominen completamente los mecanismos de operación y los procesos de producción. En el ámbito de las tecnologías emergentes, el gemelo digital se destaca como una herramienta poderosa para mejorar la capacitación y el aprendizaje industrial para estudiantes y operadores en este campo. Este documento detalla el diseño e implementación de un sistema de turbina de vapor gemelo digital basado en la web. Inicialmente, se propone una arquitectura de gemelo digital basada en la web pionera, que presenta modelado de equipos de alta fidelidad, visualizaciones 3D inmersivas basadas en la web, diseño de algoritmos e implementación en red, y sincronización de modelos impulsada por datos. Posteriormente, se explican las funcionalidades y beneficios del sistema de gemelo digital para facilitar la capacitación industrial, abarcando aspectos como el aprendizaje cognitivo de la turbina de vapor, el aprendizaje de simulación del sistema DEH y el monitoreo de condiciones. Finalmente, se presenta un estudio de caso en una planta de energía térmica real para demostrar la viabilidad y efectividad de este sistema de gemelo digital basado en la web. Esta investigación se esfuerza por contribuir con valiosas ideas y soluciones potenciales al creciente campo de las aplicaciones de gemelos digitales basadas en la web en la industria.