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                石油化工行業大數據分析應用

                發布時間:2017-06-08 來源:金屬加工

                (一)石油化工企業面臨挑戰

                ?生產工藝過程復雜,設備種類繁多、數量龐大;

                ?石化設備價格昂貴,運維成本高

                ?行業生產具有高危性,對安全要求極為嚴格

                ?石油的勘探、開發、加工難度日益增大

                ?設備運行狀態與故障判斷智能化程度不足

                ?信息化管理程度低

                ?能耗及污染問題亟待解決

                (二)平臺簡介

                石油化工行業大數據分析應用平臺可實現設備的預測維護,基于多種模型和數據庫形成石化工業關鍵設備風險分析模型,實現關鍵設備的動態健康監測、風險評價、故障診斷、安全評價功能,同時,建立石化工業系統危險源智能識別、風險評估等新技術,形成關鍵機組故障早期故障預警系統,實現關鍵壓縮機組智能安全聯鎖系統保護系統與重大事故預防應用,同時加強對生產操作進行實時流式監控和預警,對設備的運行耗能進行優化,并根據廢料排放情況對生產物資和工藝進行優化,降低排放量,提高設備生產的安全性與高效性。

                (三)平臺功能

                ?資產檔案管理

                ?采集管理

                ?知識庫

                ?設備健康

                ?安全管理

                ?能效管理

                ?智能決策

                (四)平臺應用價值

                1、設備預測性維護:對設備進行預測性維護及動態備件庫存,有效降低設備的故障率,降低設備運維投入

                2、節能減排:通過設備用能監測、耗能數據分析,優化設備用能,節省電費支出;同時通過物料優化配置和生產工藝提升,減少廢棄物的排放,節約資源的同時節省廢物處理的支出,為環保做出貢獻。

                3、安全保障:石化企業有眾多的有害化學物質,也極易引起火災等人為災害,通過操作流程模型制定和流式數據監測和預警,可以將人工操作風險降到最低,防止事故的發生





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