最大化你的资产

出版日期:2021年6月7日

安德鲁·诺曼德(Andrew Normand)研究了人工智能的力量如何能为电厂运营商节省一笔小财富

在今天竞争激烈的交易环境中,从你的资产中获得最大价值从未像现在这样重要。在这种情况下,使用人工智能(AI)等技术创新可以使效率和生产率最大化,不仅是单个设备,而且是整个流程系统和设备网络。

这些系统范围从大型、复杂的发电厂网络到小规模的冷却系统。这些系统的效率不仅取决于设备本身,还取决于一系列更广泛的因素,包括上游/下游环境条件和系统内其他设备的效率。

根据上游或下游的情况,设备读数可能受到一系列不同因素的影响,通过辅助设备和环境因素,如天气模式的突然、意外偏差。问题是,通常很难创建能够处理这些交互变量的所有复杂性的预定义规则。因此,工厂操作人员必须满足于用有限的信号识别更明显的症状,以避免错误警报,同时仍然在重大故障前捕捉到问题。然而,损害已经造成,它仍然没有确定上游/下游作业可能导致的问题。

这可能会导致许多问题,包括系统故障、效率的损失和减少的可用性导致生产力的损失——这可能会使工厂运营商损失数百万英镑的收入。因此,需要一种能够将整个系统作为一个整体来评估的技术,不仅要考虑主要设备,还要考虑环境因素以及辅助系统和操作条件的影响。

一步的人工智能。当针对特定用途的应用程序(例如用于工厂监测)进行适当定位时,人工智能能够审查整个系统,去除噪音,为工程师提供更准确的理解,并对警告更有信心。这导致了更有针对性的调查,给工程师提供了工具,以更快更准确地了解他们的设备正在发生什么。

AI智能可以移除影响变量来揭示系统的潜在性能。以前看不见的新模式现在可以被识别出来。可以更早地发现问题,并在它们导致故障或降低系统效率之前予以纠正。

那么,它在实践中是如何工作的呢?举个例子,Encora能源UptimeAI合作伙伴负责人Andrew Normand解释说,他的公司的“AI专家”软件使用了一个人工智能引擎,可以不断地从历史和正在进行的数据中学习,识别系统中涉及的每个参数之间的相互关系。从这些数据中,它能够持续读取当前的新数据,并根据其他参数预测一个期望值。然后,它将这个预测值与实际数据进行比较,并确定任何差异,创建一个异常评分,该评分指示系统的总体健康状况。它还运行一个带有内置世界级领域知识的诊断引擎来诊断和定义问题,并使用内置的过程工厂知识来识别系统中的特定问题。这些知识是通过UptimeAI专家的见解和输入收集的,同时还通过一个内置的反馈回路,使系统能够识别并对新事件做出反应——这意味着它可以像人类一样学习和适应。

从本质上说,这种技术可以分析大量的数据,允许核电站运营商看到系统作为一个整体和识别系统的不同部分的影响(例如,其中的设备),外部因素(如环境因素)和所有这些元素相互连接。除此之外,我们不需要定义和管理规则,因为AI引擎可以自己理解什么是重要的,什么是受外部影响的。它还能够不断地从新的经验中学习,并能够识别新的事件类型——以与人类工程师相同的方式有效地学习。

使用这样的AI引擎有许多好处。它不仅可以识别和诊断问题(如设备故障和系统内的低效率),还可以就如何解决它们提出建议,并防止它们在未来再次发生。它还可以同时预测系统中每一件设备的工作情况,并在出现可靠性、效率和产品质量问题之前进行标记——这可能会为公司节省数百万英镑的收入损失。

案例研究:

UptimeAI被要求查看发电厂凝汽式汽轮机的效率,以确定任何损失的效率和可以做出的改进。该公司的“AI专家”软件为整个涡轮机系统提供了历史数据,不仅包括涡轮机本身,还包括凝汽器和整个冷却水回路作为一个系统。由于季节和每日环境变化,冷却水温度有很大的变化,这严重影响了正在审查的涡轮系统。梳理出大的季节变化和操作变化的影响,以看到潜在的原因是人类无法分析的。

通过人工智能应用程序提供的历史数据显示了持续上升的趋势,包括36个月的3个有针对性的警报,表明了重大变化。警报的产生考虑了涡轮排气、季节性和负荷波动的影响。通过分析异常最严重的地方,AI诊断工具能够利用应用程序内置的工程知识,对可能的故障机制做出预测,并提出规定性建议。这能够诊断出具体的冷却水问题,这些问题影响了冷凝器和涡轮机的效率。

UptimeAI应用能够确定0.016bar冷凝器真空度的总改善机会。这是由冷却塔/返回低效(约25%),冷却水排出泵低压(约24%),冷凝器污垢(约32%)和空气进口(约19%)。这相当于提高了2.2%的背压,预计每年可以提高14万英镑的效率

*安德鲁·诺曼德(Andrew Normand)是Encora能源UptimeAI合作伙伴关系负责人

https://www.encora.energy/

https://www.linkedin.com/company/encora-energy-limited/

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