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    1. plane

      IoT化工廠預測性維護



      一、化工行業

      化工業是世界上最為重要的行業之一,每年創造的價值超過3.6萬億美元。多項改善生活的創新背后都有化學的影子。而化工廠的安全正常運營才是保證化工業持續不斷為社會創收,而隨著化工生產的發展,現在的設備正在逐漸的向著高速化、自動化的方向發展,設備也逐漸變得更加復雜和大型。這樣的條件下,設備的維護也變得復雜,也更需要更科學高效的運作與維護。


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      二、化工廠維護現狀

      化工廠的設施一般是設備連接設施,化工生產是連續性的作業,一個工作人員需要集中管理幾十臺設備,除了開停時工作人員必須在設備現場進行操作,本身這就是一項復雜的工作,而一般的生產工作中,工作人員通常是通過值班室的內部控制系統來調節、監控裝置的運行情況的,但是控制系統內的監控數據并不會將設備的具體情況完全反映出來。

      比如泄漏,溫度反常升高,局部振動和異響等情況,針對這類情況需要運用移動檢測設備的故障,并且做到及時的修復,隨時排除事故的隱患問題,避免問題的發生。一旦設備出現突然故障問題,經濟損失,人員安全問題,以及對于環境的污染問題都需要引起嚴重注意。而點檢維護工作人員的工作量較大,并且工作需要人員工作細致負責,而化工工作環境惡劣,對于點檢工作人員的長期工作有相當大的健康危害。


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      三、化工廠預測性維護

      所以工廠缺乏的是針對設備運行狀態的實時監測反饋,也正是自工業4.0提出之后,行業的新趨勢。安爾法根據行業經驗,及強大的技術開發能力,提供更為前沿科學的物聯網解決方案來運維工廠設備,預測性維護系統做為工業運維的科學解決方案,在化工廠的應用是一種絕佳的是安全高效的方式。

      安爾法所提供的解決方案便是通過自行研發的智能監測傳感器來幫助維護人員,甚至替代人員來完成對于設備狀態的監測,并且可以是實時且持續的。相較于人工監測來說,更為安全可靠。人員對于數據的判斷,機器狀態的故障診斷得益于長期的經驗積累,也趨近準確且考慮全面。然后,如今的人工智能AI即是可在應用場景下自學習經驗,通過大數據的不斷積累,可最終幫助人員極為準確地做出判斷。

      化工廠設備眾多,如反應設備、傳熱設備、傳質設備、混合設備、分離設備、干燥設備、制冷設備、儲運輸送設備、壓力容器、儀器儀表、包裝結晶粉碎設備、橡膠和塑料生產的專用設備以及其他一些輔助設備等,如反應釜、換熱器、吸收塔、精餾塔、干燥機、冷卻塔、儲罐、鍋爐、分析儀器、結晶釜和粉碎機等。針對這些設備,以及所帶有的電機等輔助設備運行數據龐大,人工是無法儲存管理的。而通過安爾法的物聯網傳感器,振動無線監測,紅外線測溫遠程監測,電流,壓力監測等,將這些數據儲存本地,然后上傳云端。無論設備的歷史數據,實時數據,生命周期,各種維修記錄等等便成了輔助AI智能系統進行故障預判,達成預測性維護的強大“證據”。


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      通過安爾法云平臺的精細化管理,將各類數據信息化管理,使得運維過程標準化、流程化,提高效率。有效地減少甚至消除突然故障,也將運維成本大大降低,經過數據核算至少提供生產效率7%,并且隨著系統運行使用時間提高。為化工廠帶來更高的安全性,以及巨大的收益。并且人員的健康問題將極大地得到解決,工廠運行期間現場的巡檢人員大大減少,全部通過遠程的監測完成。

      化工業迅速發展,更安全更高效始終是每個化工廠的目標。安爾法正在用科技的方式來幫助化工廠提高人員的健康及安全,提高運維效率,帶來收益。

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