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运行指标动态智能监测

文章附图

基于生产制造的过程数据并利用先进的融合智能技术,可以动态地把握关键生产运行指标的状况,当运行指标出现异常变化时做出预警并给与现场人员工艺或控制参数调整的建议,从而提高生产过程的稳定性、优化生产控制、降低生产损耗   ……

现状、需求与应对

在电力、石化、冶金等生产工艺高度复杂的流程生产行业,工艺、控制、原料、环境等因素对生产稳定性、产品质量、能耗、排放等生产运行指标都有重要的影响。若能有效地构建运行指标与生产过程的影响因素间的关联预测或分析模型,则将为企业实现节本增效提供重要帮助。然而,由于生产过程涉及许多复杂的物理、化学变化,且存在许多可变和干扰因素,往往很难单纯通过机理来建立精确模型用以指导实际生产。例如对于能耗指标,其影响因素众多,包括原料成分、过程控制参数、主要设备运行状态等,单纯基于控制参数建模来监测能耗是不够的。另外,由于实际工况的不断变化,采用一成不变的静态模型容易随时间延续而降低模型的准确性,从而无法持续地用于指导实际生产。例如,仅基于过程历史数据通过神经网络构建的过程指标模型在试用一段时间后,若不进行再训练,则指标评估的准确度会明显降低。

流程生产行业的很多企业正在寻求更有效的方法或手段来解决上述问题,以期实现在当今动荡的商业形态下的更强的竞争力。国际同行们目前已高度重视采用先进的数据智能技术、充分利用过程大数据并结合行业专家知识实现生产过程控制的数字化/智能化转型,如淡水河谷化肥公司利用数据智能进行生产分析、厚度监测和根因分析;三井化学利用数据智能快速准确地在生产过程中预测油气产品的质量等。

企业欲实现生产过程控制的数字化/智能化转型,首先需要管理意识的改变,重视发挥数据在提高生产率中的作用;其次需要应用创新和先进的智能技术把生产过程数据充分利用起来以为生产运营创造更多的价值。企业可以选择适合自身情况的投资方式来应用新技术实施设备管理升级的战略,如系统化实施(直接部署应用系统)或服务化(采购数据分析等服务)。

生产运行指标动态智能监测

生产运行指标的动态智能监测是数据驱动的监测方法,有别于传统的利用机理模型和经验模型进行过程指标监测,该方法基于过程中采集的各种数据(如原料、工艺、质量、环境等相关的数据),利用智能融合分析技术对运行指标进行建模和动态监测。例如,在化工生产中将氮氧化合物排放量作为一种指标,将其与对其有影响的过程因素(如给煤量、风量、风温等)进行关联预测建模,然后基于模型和实时采集的过程因素数据动态计算氮氧化合物排放量的评估值并将之与实际值进行比较,当两者出现较大偏差时,给出预警及影响因素的优化建议。该方法的优点在于能够更准确地监测生产运行指标的变化趋势和发现其异常变化,并能为现场人员更及时地提供过程优化建议或指导,从而大幅提高生产过程优化的效率,达到进一步节本增效的目的。

生产过程数据的智能融合分析是实现生产运行指标动态监测的先进手段。其通过从大量的、来自多源的过程数据中提取过程运行的状态特征,可实现高效率和更加准确的过程运行指标的动态分析与预警。突破现有的基于机理模型的监测方法的局限性,这种方法可为过程指标构建更复杂、更准确和更高效的监测分析模型。由于传统的数据建模手段在过程变量多且其所产生的数据量不断快速增长的情况下分析效率低、实时性差,且难以实现多变量数据的关联分析,目前国际上主要是通过基于机器学习(ML)和数据融合(Data   Fusion)技术来实现数据驱动的生产运行指标的建模与动态智能监测。

应势科技基于自主研发的动态预测性分析技术的生产运行指标动态监测系统,采用先进的包含无监督学习(Un-supervised   ML)和动态增量学习(Incremental Learning)的人工智能技术,针对性地解决了对工业生产过程的多参量、多变化、非线性的过程数据进行预测建模与参数寻优的难题,提供了更准确、更高效的运行指标动态监测手段。核心能力为数据融合分析的应势数据智能系统(Dataneuro)可帮助工业企业实现绝大多数关键生产过程运行指标的智能监测,包括常见的机组能耗、气体排放等。该系统目前已在部分石化、电力企业内应用。

案例展示

某流程生产企业应用应势科技的生产运行指标动态监测系统对一个大型机组实施能耗动态监测。首先利用能耗与相关过程参数的历史数据进行预测建模,再利用该模型进行基于后续过程数据的能耗评估。客户对于该能耗模型始终保持较高的预测精度及针对不同工况的参数寻优给与充分的肯定。

如何实施运行指标动态智能监测?

1)    确定实施策略

选择需要动态监测的关键的生产运行指标,并确定影响这些指标的过程参数。

2) 充分准备所选运行指标及其相关过程参数的历史数据。

3) 利用数据智能手段基于历史数据对相关运行指标进行建模以及基于历史工况的参数寻优。

4) 基于数据模型对相关指标进行实时、持续的评估。

实施运行指标动态智能监测将带来的价值

²   全面动态地把握关键生产运行指标的变化及趋势

²   及时发现生产运行中的异常并给与现场人员优化指导

²   减少因运行管理问题导致的生产损失

²   降低生产能耗及减少有害气体排放


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