Нефтяная промышленность - уход за мобильным оборудованием

Фон применения

Чтобы воспользоваться возможностями развития нового раунда научно-технических реформ и индустриальных преобразований, в последние годы нефтяная промышленность Китая увеличила инвестиции в информатизацию, цифровизацию, интернетизацию и интеллектуализацию, а цифровая трансформация нефтяных предприятий достигла ускоренного прогресса. Как уже упоминалось ранее, как типичная отрасль с процессами, производственный процесс нефтяных предприятий не может быть прерван, и уход за основным производственным оборудованием является важной задачей, стоящей перед предприятиями.

Традиционное обслуживание оборудования опирается на пороговый метод, ручное управление и алгоритмы с малым объемом и сложностью данных, и такой способ ухода имеет множество недостатков, таких как однообразные данные, низкая эффективность анализа и высокие затраты на персонал. Чтобы справиться с вышеперечисленными проблемами, одна государственная нефтяная компания внедряет «Систему диагностики интеллектуального ухода за оборудованием Instaguard», разработанную компанией SINSEGYE, которая обеспечивает удаленный мониторинг оборудования, раннее предупреждение и диагностику неисправностей, поддержку принятия решений по обслуживанию на заводской территории нефтяного промысла, а также реализует активное интеллектуальное обслуживание с интегрированным анализом и управлением.

Структура решения сценария:

1、Промышленный интеллектуальный компьютер осуществляет мягкую систему управления PLC: промышленный интеллектуальный компьютер осуществляет мягкую систему управления PLC вместо нескольких PLC и системного сервера на месте для достижения централизованной и интеллектуальной системы управления.

2、Интегрированный датчик температуры вибрации: установить интегрированный датчик температуры вибрации на оборудование для сбора ключевых параметров, таких как ускорение, скорость и смещение оборудования, и в то же время, в сочетании с технологическими данными, как поток, ток, напряжение и д.т., обеспечить всестороннюю и точную поддержку данных для диагностики неисправностей.

3、Модель нейронной сети неисправностей: Используя способность модели нейронной сети неисправностей к автоматическому обучению, собранные данные подвергаются глубокому анализу для точного определения местоположения неисправностей оборудования.

4、Интеграция с системой A11 нефтяной компании: система Instaguard легко интегрируется с системой A11 нефтяной компании для осуществления интегрированного удаленного обслуживания. Она взаимодействует с DCS на промысловой станции по протоколу OPC для сбора и передачи оперативных данных в режиме реального времени.

Особенности решения SINSEGYE

интеграция вычислений и управления

• Повышение эффективности ухода: клиенты могут получать информацию о рабочем состоянии и местонахождении неисправностей оборудования в режиме реального времени через систему, преобразуя первоначальный высокочастотный, периодический ручной осмотр и проверку точек на месте в удаленное уведомление об изменении состояния системы, значительно снижая стоимость ручной проверки и эффективно избегая проблемы упущения и несвоевременного освоения состояния.
• Раннее обнаружение неисправностей:система способна обнаруживать неисправности оборудования за 10-15 дней до их возникновения, при этом точность истории тревог достигает 95 %, а уровень пропущенного случая - 0%. Это преимущество превращает первоначальное обслуживание неисправностей по факту в их раннее устранение, снижая риск незапланированных простоев и избегая ненужных корпоративных потерь.
• Интеграция анализа и управления:использование промышленного интеллектуального компьютера для сбора технологических данных на месте, в сочетании с системой AI осуществляется интеллектуальная многомерная диагностика и анализ данных, для достижения точного определения местоположения неисправностей. В то же время система может в режиме реального времени регулировать скорость оборудования, степень открывания клапанов и другие параметры для достижения цели интеграции анализа и управления.
• Сокращение избыточности персонала и повышение эффективности управления: благодаря удаленному мониторингу в режиме реального времени и функциям раннего предупреждения можно значительно сократить количество персонала на месте и повысить эффективность управления. В то же время внедрение технологии интеллектуальной диагностики AIделает ненужным привлечение специальных технических экспертов для анализа неисправностей, что еще больше снижает затраты на рабочую силу.