Dağıtılmış Kontrol Sistemleri (DCS), modern kimyasal bitkilerin merkezi sinir sistemidir, binlerce kontrol döngüsü, sensörler ve eylemcileri güvenli, verimli ve yüksek kaliteli üretim sürdürmek için görevlendirilir.Bu karmaşık web of donanım ve yazılımdaki herhangi bir bozulma veya başarısızlık, DCS kimyasal sistemlerinin güvenilirliğini artırmak için maliyetlidir.

Öngörücü Bakım Nedir?

Predictive bakım, gerçek zamanlı veri toplamasını kullanan proaktif bir bakım stratejisidir, koşul izleme ve ekipman başarısız olduğunda tahmin etmek için gelişmiş analitikdir - bu bakım sadece zamanınızı optimize edebilir veya bozulmadan başka bir şekilde yapılır. - Sabit bir bakım (bu, sabit bir takvim veya runtime programı) veya reaktif bakım (bu, bir kesinti için beklemek), PdM sensör verileri, tarihsel eğilimler ve bazen makine öğrenme modelleri, temizlemenin erken uyarı işaretlerini tespit etmek için sürekli olarak sağlar.

DCS Kimyasal Sistemleri için Faydaları

DCS kimyasal sistemlerine öngörülebilir bakım, alt çizgiyi, güvenliği ve ürün kalitesini doğrudan etkileyen geniş bir fayda yelpazesi sunar. Aşağıda genişletilmiş bağlam ile önemli avantajlar vardır:

Artan Sistem Güvenilirliği ve Uptime

En belirgin fayda, planlanmamış bir kesintide dramatik bir azalmadır. DCS başarısızlığı, tüm üretim hattını durdurabilir, gelir ve pahalı bir yeniden başlatma prosedürlerini kaybetmeye yol açar. Tahmin edici teknikler, örneğin, yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş bir pompa eylemi yapan bir pompa eyleminin ısıtılması - bir kapanmaya neden oluyor. Erken müdahale sistemleri güvenilir bir şekilde çalışır, bu özellikle beklenmedik bir şekilde durdurulabilir ve beklenmedik bir şekilde durdurabilecek saatlere kadar sürebilir.

Optimize Edilmiş Bakımlar sayesinde Maliyet Tasarrufları

Tahmin edici bakım hem doğrudan hem de dolaylı maliyetler azaltır. Acil onarımlar genellikle iyi sağlık, bitkilerin gereksiz yere nakliyesi ve son dakika parçaları için bir prim taşır. PdM, tahmin edilebilir bakım maliyetlerini normal olarak 25-30 oranında azaltabileceğini tespit etti. Ek olarak,% 70-75'i iyi sağlıkta olan mal aralıklarını uzatarak, atık malzemeleri ve işçilikten kaçınır.

Geliştirilmiş Süreç Güvenliği

Kimyasal endüstride, tek bir ekipman başarısızlığı - DCS kabininde elektrik panelleri gibi, bir taşıyıcı pompası mühürleme veya bir runaway reaktör sıcaklığı - yıkıcı sonuçlar elde edebilir. Öngörücü bakım işlemlerinin erken uyarı sistemi olarak güvenlik-kritik bileşenler için.Örneğin, DCS kabinesindeki elektrik panelleri üzerinde ısıtılabilir.

Optimize Edilmiş Süreç Performansı ve Ürün Kalitesi

İyi bir alanlı DCS, tasarım parametrelerinde kontrol döngülerinin çalışmasını sağlar, ısı, basınç, akış ve kompozisyonun sıkı düzenlemelerini sağlar.Degraded sensörler, çubuklu kapaklar veya sluggish aksiyoncular, oscillations, dengelemelere ve ürün kalitesini azaltır. Predictive bakım bu performans sorunlarını erken teşhis eder, ürünlerden önce veya değiştirmeden önce kalibrasyona veya değiştirmesine izin verir.

DCS için Öngörücü Bakımda Anahtar Teknikleri

Çeşitli koşul-monitoring teknolojileri genellikle DCS varlıklara uygulanır. Her teknik farklı başarısızlık modları hedefler ve belirli sensörler ve analiz yöntemleri gerektirir.

Titreşim Analizi

Titreşim izleme, pompalar, kompresörler, fanlar ve karıştırıcılar gibi dönen makineler için en yaygın kullanılan PdM tekniklerinden biridir. Hızölçücüler, konutlar üzerinde kalıcı olarak monte edilir ve sinyalleri genel titreşim seviyesi, FFT spektrumu ve zaman-formasyon modelleri gibi özellikleri çıkarmak için işlenir.In a DCS kimyasal sisteminde, vibrasyon verileri sabit bir motora veya ayrı bir koşul izleme sistemine kadar sürekli olarak tanımlanabilir.

Termal Görüntüleme (Infrared Thermograph)

Mekanik kameralar ve sabit termal sensörler, elektrik veya mekanik sorunları gösteren sıcaklık anomalilerini tespit eder. Bir DCS bağlamda, ısı görüntüleme, elektrik kabinleri, motor kontrol merkezleri, güç malzemeleri, I/O modülleri ve terminal şeritleri, bulanık devreler, korroded kontakları, aşırı yüklemeli devreler ve başarısız kapasitörler için her türlü farklı ısı kalıpları da tanımlanabilir. Benzer şekilde, mekanik ekipmanlar üzerinde termal görüntüleme, sert milisleri veya bozulmamış yalıtımları tespit edebilir.

Petrol Analizi

Petrol analizi, dişlilerde aşınmayı tahmin etmek için kanıtlanmış bir tekniktir, metaller ve hidrolik sistemler. DCS ile ilgili ekipmanlar için - büyük kompresörler, dişliler ve hidrolik kapak hareketleri - periyodik örnekleme ve laboratuvar analizi, doğrudan DCS'nin varlığını tespit edebilir (örneğin, bakır, tin), su kirliliği, vizoloji değişiklikleri ve katkı maddeleri kesintiye uğratmayı önler. Daha gelişmiş online petrol sensörleri şimdi gerçek zamanlı parçacık ölçümlerini sağlar.

Sensör Data Analytics ve Machine Learning

DCS'nin kendisi, bu veriye yönelik geniş bir depolayıcıdır: Örneğin, bir filtreye baskı, sıcaklık, akış, seviye, pH ve daha fazlası. İstatistiksel işlem kontrolü, çok değişken analiz veya makine öğrenme algoritmalarının bu verilere göre, mühendisler, önceki ekipman başarısızlıklarının ince değişiklikler tespit edebilir. Örneğin, pompa motordaki birçok modern DCS platformuna yapılan baskılarda bir artış, filtrenin kesintiye uğraması gibi sistemlere adanmıştır.

Bir DCS Çevresinde Öngörücü Bakım Uygulama

Reaktif veya önleyici bir bakım kültüründen veri odaklı bir yaklaşıma geçmek, teknolojideki yatırım ve organizasyonel değişim gerektirir. Aşağıdaki adımlar kimyasal bitkiler için kanıtlanmış bir uygulama yolunu özetliyor.

Adım 1: Zenginlik ve Varlıkları Seçeniyor

Her varlık aynı izleme seviyesine ihtiyaç duymaz. kritik bir analiz - güvenlik etkisi, üretim kaybı maliyet, onarım zorluğu ve yedek parça kullanılabilirlik - DCS bileşenleri ve alan cihazlarının ilk olarak, orta-kırıklıklı varlıklar geri dönüşlü ekipman (large kompresörler, pompalar anahtar hizmetler) olarak, ürün kalitesi döngüsündeki analizörler, güvenlik araçları (SIS) bileşenleri ve kontrol valfleri hassas kontrol döngüleri ile başlar. kanıtlanmış bir sınıflandırma matrisi ilk olarak, düşük, orta veya yüksek kritik varlıklara ve tahmin edilen izleme programı yüksek kritik bir şekilde başlar.

2. Adım: Deploy Situation monitoring Sensörs

Seçilen varlıklara ve kritik analiz sırasında belirlenen başarısızlık modlarına dayanarak, uygun sensörler kuruludur. For vibrasyon analizi için, bu, onları bir veri satın alma sistemine (WS analog giriş modülleri ile birlikte veya entegre edilen) bir veri toplama sistemi eklemek için içerebilir.For termal izleme, sabit kızılötesi kameralar veya sıcaklık vericileri için [0ISA]

Adım 3: Veri Altyapısını Yapın

Durum izleme verileri toplanmalıdır, depolanmalıdır ve analiz için erişilebilir hale getirilir. DCS kimyasal bitkide, bu genellikle mevcut işlem tarihçisini genişletir (örneğin, OSIsoft PI, AspenPlus Info.21, veya GE Proficy Tarihçi) vibrasyon, sıcaklık ve diğer PdM veri akışları dahil etmek için kullanılabilir.Ne olursa olsun, veri hattı, yüksek frekanslı verileri (örneğin, 10-100 kHz) kullanarak ayrıntılı bir şekilde kullanmak için veri kanallarını kullanmak zorundadır.

Adım 4: Analytic Modeller ve Alarm Stratejileri Geliştirme

Veri aktığında, bir sonraki adım eşleri belirlemek ve tahmin edici modeller geliştirmektir. Basit eşler (örneğin, genel titreşim seviyesi > 5 mm / RMS) erken uyarılar sağlayabilir, ancak daha sofistike modeller (örneğin, trend analizi, algılama, sinir ağları) basit eşleri geliştirmek ve yanlış alarmları azaltmak için kullanılabilir.Bu nedenle, temel bilgisayar mühendisleri ile iş birliği modelleri ile başlamak için önerilir ve sonra birçok DCS ortamında, kontrol sisteminin kendi mantığı yetenekleri (örneğin, trend analizi, hata algılama, sinir ağları) kontrol sistemleri, basit eşleme ve yanlış algılamaları uygulamak için kullanılabilir.

Adım 5: İş akışı ve Eğitim Yaratın

Tahmin edici bakım sadece teknoloji hakkında değildir - bakım ekibinin nasıl çalıştığını bir değişiklik gerektirir. Alarmlar ve öneriler, denetimli kişilerin, analiz sistemlerinin çıktılarını nasıl doğrulayabilmeleri ve doğru cevabın nasıl yapıldığının doğrulanması gerekir.

Adım 6: İzleme, Refine ve Genişleme

PdM programları asla statik değildir. Tahmin edici modeller gerçek sonuçlara karşı sürekli olarak doğrulanmalıdır - tahmin edilen başarısızlık meydana gelir?Sistemin otomatik olarak güncellediği makine öğrenme modellerine ne kadar yol açtı?Bu geri bildirim döngüsü, potansiyel büyümenin %40'ı artırmasına olanak sağlar, program daha fazla varlık, ek veri kaynakları (hava verileri veya üretim programları gibi) kapsayacak şekilde genişletilebilir.

Meydanlar ve düşünceler

Yararlı olsa da, DCS kimyasal sistemlerinde öngörülebilir bakım uygulanması da dikkatli yönetim gerektiren gerçek zorluklar sunuyor.

Yüksek İlk Yatırım

Sensörler, ağ altyapısı, veri depolama ve analitik yazılım, büyük bir bitki için yüzlerce bin ila milyonlarca dolar arasında önemli bir artış yaratabilir. Katı maliyet-benefit analizi, harcamaları haklı çıkarmak için çok önemlidir. Birçok bitki, ölçeklendirmeden önce yatırıma geri dönmek için küçük bir yüksek değerli mallar seti ile başlar.

Data Management and Cybersecurity

DCS ortamına ek veri kaynakları getirmek, saldırganlığı önlemek ve veri bütünlüğü sağlamak için saldırı yüzeyini artırabilir. Durum izleme sensörleri ve ağ segmentini kullanarak en iyi uygulamaları takip etmelidir)

İşgücü Becerileri ve Organizasyon Kültürü

Geleneksel bakım ekipleri reaktif çalışmaya alışkın olabilir ve başlangıçta bilgi ve işbirliği akışını engelleyebilir. PdM verileri yorumlamak ve kök neden analizi gerçekleştirmek, "nereden üretim arasında 200,000 $ 'a mal olacak bir başarısızlık", hız ve kabul edilebilir.

Sahte Olumlular ve Model Drift

Tahmin edici model %100 doğru. yanlış alarmlar (malzemeler) aynı zamanda yönetilmeyen bir şeye güvenebilir. tersine, gerçek bir başarısızlık (faşınma modelleri) ciddi sonuçlar doğurabilir.Toning modeller dengelemek ve spesifikite devam eden bir süreçtir, çünkü ekipman çağı veya işletim koşulları değişir, modeller zamanla daha az doğru hale gelebilir - model sürüklenme olarak bilinen bir fenomen.Yeni verilerle yeniden eğitim almak gerekir.

Tahmin edici bakım alanı hızla gelişiyor ve birkaç ortaya çıkan trendler DCS kimyasal sistemlerinin güvenilirliğini daha da güçlendirecek. Dijital ikizler - fiziksel varlıkların gerçek zamanlı kopyalarını azaltın - çeşitli koşullar altında ekipman davranışını algılamanın simülasyonları, daha doğru başarısızlık tahminleri ve daha fazla analizlerine olanak sağlar. Edge Computing and 5G bağlantı, yüksek frekanslı veri sistemlerinin doğru işlenmesi, geciken ve bant genişliğine ve bant genişliğine izin verir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

DCTS kimyasal sistemlerinin tahmin edici bakım yoluyla güvenilirliğini sağlamak, doğrudan bitki güvenliğini destekleyen stratejik bir harekettir, operasyonel mükemmeliyet ve finansal performans gerektirir.Reaktif veya takvim temelli bakımdan veriye dayalı tahminlere kadar, kimyasal bitkiler, analifora kadar planlanmamış yüksek bakım maliyetleri azaltılabilir ve% 30'a kadar genişletilebilir ve kültürel bakım güvenliğini artırmak, ancak tasarım ve işçi güvenliğini artırmak için daha iyi bir şekilde teşvik edilir: Doğru sensörlere ve veri altyapısına yatırım yapmak, analitik kapasiteye yatırım yapmak, temelsel kapasiteye yatırım yapmak ve işgücüne olanak sağlamak.