漢中諾預警預測智能(néng)分(fēn)析系統 H+ M 是(shì)我公司利用(≥<€∑yòng)先進的(de)大(dà)數(shù)據和(hé)人(rén)工>♣λ(gōng)智能(néng)機(jī)器(qì)學習(xí)等♦∏技(jì)術(shù)自(zì)研的(de)基于工(gōng)業(yè$"☆)互聯網大(dà)數(shù)據分(fēn)析平台軟件(jiàn),可(kě)以為¶±δ(wèi)客戶企業(yè)響應國(guó)家(™πjiā)智能(néng)制(zhì)造新模式戰略,深化(huà)兩化(huà)融合,提升企業(y♠₹×è)核心競争力起到(dào)較大(dà)的(de)促進作(zuò)用(yòng)。系統★∏±÷建模工(gōng)具可(kě)以進行(xíng)大(dà)數(shù)據模型和>≠♥(hé)大(dà)數(shù)據+化(huà)工(gōnλ±g)機(jī)理(lǐ)混合模型的(de)建立,并可(kě)進一(yī)步結合人(rén)工'₩'↔(gōng)智能(néng)機(jī)器(qì ")學習(xí)等技(jì)術(shù)對(duì)化(h ♦₽uà)工(gōng)企業(yè)生(shēng)産裝置的(de)∞λ≤↔異常工(gōng)況、催化(huà)劑壽命等進行(xíng)提前預測預警、操作(z×'•uò)智能(néng)優化(huà)。
産品特性
系統具有(yǒu)離(lí)線建模、在線實時(shí)模型分(fēn)析等多(duō)種÷↕≈'運行(xíng)方式,也(yě)可(kě)以作(zuò)為(wè♦₹™✘i)大(dà)數(shù)據智能(néng)分(fēn)析組件(jiàn)嵌入£ 到(dào)企業(yè)已有(yǒu)的(de)工(g"∞ōng)業(yè)互聯網平台。
系統具有(yǒu)大(dà)數(shù)據模型、大(dà)數(shù)據+機(jī)理(lǐ)混合★↑模型的(de)建模功能(néng)。
系統可(kě)以與工(gōng)業(yè)互聯網平台的(d$★∞e) BI 等前端展示有(yǒu)機(jī)結合£®π,深度融合到(dào)企業(yè)工(gōng)業(yè)互聯網平台中。
系統具有(yǒu)利用(yòng) AI 人(rén)工(gōng)智能(néng♦∑♣¶)技(jì)術(shù)對(duì)運行(xíng)的(de)模型進行(xín<¥g)持續自(zì)動優化(huà)。
核心優勢
系統采用(yòng)的(de)建模技(jì)術(shù)為(wèi)我公司自(zì)主研發,國✘ (guó)産自(zì)主可(kě)控。
系統具備自(zì)主研發的(de)大(dà)數(shù)據+機(jī)理(lǐ)混合模型的(deεΩ☆)建模功能(néng)。
系統模型利用(yòng) AI 人(rén)工(gō÷∑γ§ng)智能(néng)技(jì)術(sh₩÷ù)能(néng)對(duì)已有(yǒu)模型進行(xíng)持續自'♥(zì)動優化(huà)。
系統可(kě)以作(zuò)為(wèi)大(dà)數(shù)據智能(néng)分(fē→σn)析組件(jiàn)形式嵌入到(dào×♦≈)企業(yè)工(gōng)業(yè)互聯網平台中,能✔¶(néng)夠極大(dà)地(dì)提升原有(yǒu)平台的✔♦Ω¥(de)分(fēn)析能(néng)力。
産品功能(néng)
生(shēng)産報(bào)警智能(néng)分(fēn)析與優化(huà)組件(jiàn€>✔₽):
應用(yòng)先進的(de)生(shēng)産報(bào)警智能(néng)分(fēn)析技 ®™®(jì)術(shù),通(tōng)過針對(duì)企業(yè)重點®©化(huà)工(gōng)裝置的(de)報(bào)警曆史大(dà)數(shù)據的(de≠')統計(jì)和(hé)智能(néng)分(fēn)析,經過 PDC§'"≠A 循環實現(xiàn)報(bào)警的(de)動态、持續改進,從(cóng) →而減輕操作(zuò)人(rén)員(yuán₩)的(de)報(bào)警負擔,降低(dī)丢失關鍵報(bào)警的(de)可(kě♦≤<)能(néng)性;減少(shǎo)空(kōng)報(bào)警(例如(r×<εú)報(bào)警抖動、瞬時(shí)報(≠↑bào)警或者過時(shí)報(bào)警)和(hé)冗餘報(bào)警;确保報(bào)警≤" &優先級正确,響應合理(lǐ);提升操作(zuò)人(rén)員 ♣π☆(yuán)響應速度,達到(dào)更快(kuài)、更穩定、更有(yǒu)效。
異常工(gōng)況監測預警組件(jiàn):
根據重點化(huà)工(gōng)裝置運行(xíng)深受關注的(de)問<♦Ω(wèn)題,利用(yòng)裝置運行(xí→®€ng)曆史大(dà)數(shù)據,在(例如(rú≠<Ω£):催化(huà)劑床層壓降監測預警、反應&&÷器(qì)徑向分(fēn)布監測預警、關鍵儀表★ 異常監測、換熱(rè)器(qì)結垢監測>α®預警、換熱(rè)器(qì)內(nèi)漏監測預警)等方面建立預測模型。
催化(huà)劑性能(néng)智能(néng)評估與分(fēn)析組件(jiàn):
重點對(duì)固定床加氫裝置催化(huà)劑性能(néng)和(hé)壽命在線進行(xíδ>£ng)評估,利用(yòng)曆史大(dà)數(shù)據建模生↓(shēng)成“數(shù)字孿生(shēng)$≥£§體(tǐ)”和(hé)“控制(zhì)率模型”,通(tōng)過對(duì)生(shēn♥★δ≠g)産系統實時(shí)預測、智能(néng)♦'←優化(huà),使催化(huà)劑全生(sh$'↑©ēng)命周期效益最大(dà)化(huà)。¶×→
典型效益
系統的(de)投用(yòng),可(kě)以大(dà)幅提升化(hφ&σuà)工(gōng)企業(yè)生(shēng)産裝置的(de) DCS 報(bào)警統計(←βjì)和(hé)智能(néng)分(fēn)析,經過 PDCA 循環實現(xi≠™βàn)報(bào)警的(de)動态、持續改進,從(£γcóng)而減輕操作(zuò)人(rén)員(yuán)的(de)報(bào)警負擔,确保報♥ε±(bào)警優先級正确,提升操作(zuò)人(rén)員(yuán)響應速度。
并利用(yòng)先進的(de)大(dà)數(shù)據和(hé)人(réε ✘n)工(gōng)智能(néng)機(jī)器(q ☆≤ì)學習(xí)等技(jì)術(shù)對(duì)生(shēng)産裝置的(de)異常工(g$∏φōng)況進行(xíng)提前預測預警,從(cóng)而提高(gāo×®φ♣)生(shēng)産及工(gōng)藝管理(lǐ)水(shuǐ)平,通(tōng)過對(duì&±∑)生(shēng)産系統不(bù)斷重複“狀态感知(zhī)、實時(shí)預測、自(zì↕€)主優化(huà)、精準執行(xíng)”的(de)智能(nén ₩g)過程,把正确的(de)信息,以正确的(de)方式,在正确的φ×☆(de)時(shí)間(jiān),給到(dào)正确的 ☆(de)地(dì)點,因此而把事(shì)情做(±☆≈zuò)對(duì)、做(zuò)優,甚至通(tōng)過機(jī)器(qì)學習(xí),一$®→↑(yī)次比一(yī)次做(zuò)得(de)更好(hǎo)。
中海(hǎi)油惠州煉化(huà)
大(dà)連恒力石化(huà)