一、背景與需求分析
1. 行業(yè)痛點(diǎn)
- 化工園區(qū)環(huán)境復(fù)雜,存在易燃易爆、高溫高壓、腐蝕性氣體等風(fēng)險(xiǎn)。
- 傳統(tǒng)人工巡檢與單點(diǎn)傳感器監(jiān)測(cè)存在滯后性,難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱性故障。
- 鼓風(fēng)機(jī)異常振動(dòng)、過熱、電流過載等問題易引發(fā)連鎖事故。
2. 技術(shù)突破方向
- AI驅(qū)動(dòng):通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)與異常模式識(shí)別。
- 多級(jí)預(yù)警:構(gòu)建“閾值預(yù)警-風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警-緊急關(guān)停”三級(jí)響應(yīng)機(jī)制。
- 防爆適配:符合GB 3836等防爆標(biāo)準(zhǔn),確保監(jiān)測(cè)設(shè)備本質(zhì)安全。
二、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
1. 整體架構(gòu)
分為四層:
- 數(shù)據(jù)采集層:部署防爆型振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力變送器、電流互感器等。
- 邊緣計(jì)算層:本地邊緣網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理與實(shí)時(shí)異常檢測(cè)(減少云端依賴)。
- 云平臺(tái)分析層:基于云端的AI模型(LSTM、隨機(jī)森林等)進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)與根因分析。
- 預(yù)警響應(yīng)層:分級(jí)觸發(fā)預(yù)警信號(hào)并聯(lián)動(dòng)DCS/SIS系統(tǒng)。
2. 防爆適配方案
- 傳感器與通訊設(shè)備滿足Ex d IIB T4防爆等級(jí)。
- 采用光纖或本安型無線傳輸技術(shù),避免電火花風(fēng)險(xiǎn)。
- 硬件外殼采用316L不銹鋼材質(zhì),耐腐蝕且符合IP67防護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。
三、核心功能模塊
1. AI實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊
- 多參數(shù)融合分析:同步采集振動(dòng)頻譜、軸承溫度、電機(jī)電流、出口壓力等10+參數(shù)。
- 故障預(yù)測(cè)模型:
- 訓(xùn)練數(shù)據(jù):歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)+故障模擬數(shù)據(jù)(如葉輪不平衡、軸承磨損等)。
- 算法選擇:結(jié)合CNN(振動(dòng)信號(hào)特征提?。┡cXGBoost(多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析)。
- 健康指數(shù)評(píng)估:輸出設(shè)備健康評(píng)分(0-100),動(dòng)態(tài)更新設(shè)備生命周期狀態(tài)。
2. 多級(jí)預(yù)警系統(tǒng)
- 一級(jí)預(yù)警(閾值預(yù)警):
- 觸發(fā)條件:?jiǎn)我粎?shù)超限(如溫度>80℃)。
- 響應(yīng)措施:推送告警至運(yùn)維APP,啟動(dòng)設(shè)備降負(fù)荷運(yùn)行。
- 二級(jí)預(yù)警(風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警):
- 觸發(fā)條件:多參數(shù)關(guān)聯(lián)異常(如振動(dòng)+電流同時(shí)超標(biāo))。
- 響應(yīng)措施:自動(dòng)生成診斷報(bào)告,調(diào)度人員現(xiàn)場(chǎng)核查。
- 三級(jí)預(yù)警(緊急關(guān)停):
- 觸發(fā)條件:AI判定即將發(fā)生機(jī)械故障(如軸承失效概率>90%)。
- 響應(yīng)措施:聯(lián)鎖停機(jī)并啟動(dòng)備用機(jī)組,同步推送應(yīng)急指令至中控室。
3. 可視化與決策支持
- 3D數(shù)字孿生界面:實(shí)時(shí)展示鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)與預(yù)警熱力圖。
- 根因分析報(bào)告:自動(dòng)生成故障樹(FTA)與維修建議(如“建議更換葉輪螺栓”)。
四、實(shí)施步驟與預(yù)期效益
1. 實(shí)施流程
1. 現(xiàn)狀調(diào)研:摸排園區(qū)鼓風(fēng)機(jī)型號(hào)、工況及歷史故障記錄。
2. 設(shè)備改造:加裝防爆傳感器與邊緣計(jì)算終端(單臺(tái)改造周期≤3天)。
3. 模型訓(xùn)練:導(dǎo)入3個(gè)月歷史數(shù)據(jù)完成AI模型迭代優(yōu)化。
4. 系統(tǒng)聯(lián)調(diào):與園區(qū)DCS系統(tǒng)對(duì)接,測(cè)試預(yù)警聯(lián)鎖響應(yīng)時(shí)間(目標(biāo)≤500ms)。
5. 人員培訓(xùn):針對(duì)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)開展AI診斷工具專項(xiàng)培訓(xùn)。
2. 預(yù)期效益
- 事故率降低:預(yù)測(cè)性維護(hù)使非計(jì)劃停機(jī)減少60%以上。
- 運(yùn)維成本優(yōu)化:維修人力成本下降30%,備件庫存周轉(zhuǎn)率提升40%。
- 合規(guī)性提升:滿足《化工園區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)智能化管控平臺(tái)建設(shè)指南》要求。
五、關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)
| 指標(biāo) | 參數(shù)要求 |
| 數(shù)據(jù)采集頻率 | ≥1000Hz(振動(dòng)信號(hào)) |
| 預(yù)警準(zhǔn)確率 | >95%(經(jīng)測(cè)試數(shù)據(jù)集驗(yàn)證) |
| 系統(tǒng)可用性 | ≥99.9%(冗余通訊設(shè)計(jì)) |
| 防爆認(rèn)證 | 符合GB 3836-2010標(biāo)準(zhǔn) |
參考文獻(xiàn)
1. 《基于深度學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究》
2. 《石油化工防爆電氣設(shè)備選型規(guī)范》(SH/T 3164-2021)
3. 某大型化工集團(tuán)AI預(yù)警系統(tǒng)落地案例(2022年)
該方案通過AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合,可為化工園區(qū)提供從“被動(dòng)搶險(xiǎn)”到“主動(dòng)防控”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐。
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