.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
本文由AI智能模型生成，在自有数据的基础上，训练NLP文本生成模型，根据标题生成内容，适配到模板。内容仅供参考，不对其准确性、真实性等作任何形式的保证，如果有任何问题或意见，请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
实时 大数据 模式化监控系统：提升化工生产效率的利器
某有机硅有限公司是中国中化集团旗下企业，拥有有机硅单体和有机硅下游系列产品的生产装置。该公司的产品销售遍及全国各地，并出口到二十余个国家和地区。为了提高生产过程的安全性和原料能源、设备利用效率，该公司引入了实时大数据模式化监控系统。
实时大数据模式化监控系统是一种能够实时获取化工生产工艺单元当前数据并分析当前状态与最佳状态的全维度差异的系统。通过对监控对象进行及时纠偏，该系统极大地提高了生产过程的安全性和最大化原料能源以及设备利用效率。
在某有机硅有限公司的应用案例中，实时大数据模式化监控系统首先在三分厂与动力分厂实施了一期项目，共涉及合成水解等26套设备，建立了35个模型。通过从不同层级、不同维度对三分厂及动力分厂的装置进行全方位状态监控，该系统实现了对设备运行状态的实时监控、对异常工况及潜在故障的分析预警。
2020年，某有机硅有限公司继续对一分厂实施了实时大数据模式化监控二期项目，对一分厂的30余套装置设备建立了模式化监控模型。通过实施实时大数据模式化监控系统，该公司取得了显著的成效。
首先，该系统减少了非计划性停车的次数。在实施实时大数据模式化监控系统之前，某分厂因某关键设备引发的非计划性停车次数达到了10次/年。而在实施该系统后，截止到2021年目前，非计划性停车次数为0次，有效避免了损失达千万元。
其次，该系统减低了巡检与工作强度。在实施实时大数据模式化监控系统之前，该分厂对关键设备专门设置了专人看护小组，巡检巡查频率为2小时/次。而通过结合模式化监控系统提供设备实时工况监控及状态分析，巡检巡查频率降低至12小时/次，极大地降低了劳动强度，释放了劳动力。
最后，通过对某精馏塔实施在线光谱分析以及模式化优化，每年可节省能耗600万元，并显著提升产品质量。
综上所述，实时大数据模式化监控系统在某有机硅有限公司的应用案例中取得了显著的成效。通过对设备运行状态的实时监控和异常工况的分析预警，该系统有效地提高了生产过程的安全性和原料能源、设备利用效率。对于化工企业来说，实时大数据模式化监控系统无疑是提升生产效率的利器。
本服务提供商：蓝星智云（山东）智能科技有限公司
