設備遠程狀態監測與故障診斷解決方案
EQUIPMENT REMOTE STATE MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS SOLUTION
行業背景
INDUSTRY BACKGROUND
石油石化是資產密集型企業,也屬于高危、高成本行業,油氣 產業鏈涵蓋上下游、產供銷所有領域,涉及的裝備數量巨多、 種類齊全、品種繁雜、資產龐大。裝備非計劃停機偶有發生, 失修和過修現象比較普遍和突出,亟需預測性維護保養,減少 非計劃停機時間,避免設備過度維護,降低維護成本,提高生 產效益。
以天然氣壓縮機為例:每臺次大修費用約為200萬元，三保費 用約為100萬元。
用戶特點
USER PAIN POINTS
方案介紹
INTRODU CTION OF SCHEME
設備遠程狀態監測與故障診斷方案是為石油化工企業提供設備在線狀態監測、故障預警、故障診斷、性能分析等技術服務,通過遠 程實時在線監測設備生產運行數據,生成診斷分析圖譜,并結合異常報警、檢維修記錄等數據,構建設備分析診斷模型和大數據分 析模型,同時結合設備故障診斷機理模型,采取人工與智能相結合的方式,實現對設備故障準確定位和發展趨勢預測,達到精減一 線設備巡檢人員,減少生產設備的非計劃停機時間,降低設備檢維修成本,提高設備運行效率,方案具有以下優勢:
通過大數據和人工智能等相關技術, 實現了設備常見故障自動診斷和預測預警;
具有豐富的設備機理模型和大數據分 析模型,以及完善的關鍵設備故障案 例庫;
形成系統在線診斷與現場人員聯動相結合的新模式,使事件反應速度和處理效率得到大大提升,實現由設備故障帶來的風險和事故損失率降到最低;
實現設備維修模式從預防性維修向預測性或預知性維修轉變,降低了企業維護費用,最大程度避免設備欠維修和過維修等各種問題;
打破了設備物理空間與時間的局限性有效將各地區公司的重點關鍵設備實集團總部層面的統一集中監測,有利于總部統一決策部署;
有效地將各地區公司的設備診斷專家聚集在一起，實現專家資源的充分共享和最大化利用。
應用價值
APPLICATION VALUE
在裝備預測性維護保養方面,結合實時監控關鍵裝備的運行狀態和設備歷史運行數據,通過大數據建模進行預測性維護,可以提前 發現設備潛在故障,降低事故發生率,減少設備過度維護。實現油氣田單位的天然氣壓縮機的三保周期從1萬小時提升至1.2萬小時， 減少壓縮機計劃外大修比例80%左右，每年可為客戶節省百萬元的維護保養費用。
