Aufrufe: 0 Autor: Site-Editor Veröffentlichungszeit: 11.10.2021 Herkunft: Website
Die Anlage für volldichtes Polyethylen des Ethan-zu-Ethylen-Projekts Lanzhou Petrochemical Changqing hat eine Alarmmeldung gesendet. Su Fengqin, Direktor der Elektroinstrumentengruppe von Yulin Chemical Co., Ltd., nutzte das Alarmmanagementsystem, um die relevanten Signale zu stören, was das Problem der Alarminterferenz in kurzer Zeit löste und den sicheren und stabilen Betrieb der Anlage gewährleistete.
Das Alarmmanagementsystem ist Teil des intelligenten Chemieanlagenbaus des Changqing-Ethan-zu-Ethylen-Projekts der Lanzhou Petrochemical Company. Seit Inbetriebnahme des Systems wurde die tägliche Alarmanalyse erstellt, die Alarmmenge und -ursachen jedes Geräts analysiert und die Alarmbehandlungsmethode empfohlen, die eine wichtige Rolle bei der Reduzierung des Produktionsrisikos, der Verbesserung der Qualität und der Steigerung der Effizienz gespielt hat.
Das Projekt der intelligenten Ethan-zu-Ethylen-Chemieanlage in Changqing integriert automatische Produktion, integrierte Anwendung, Feinmanagement, visuelle Überwachung und rationelle Planung auf organische Weise durch die Unterstützung von automatischer Steuerung, neuen Sensoren, Edge-Computing und Informationssystemen. Die Gesamtintelligenzreife der Anlage hat grundsätzlich Stufe 4 erreicht.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz und industrieller Big Data zur Echtzeitberechnung und -analyse des Betriebszustands der Anlagen, zur intelligenten Diagnose und Frühwarnung bei Fehlern ist ein Highlight des intelligenten Anlagensystems des Ethan-zu-Ethylen-Projekts in Changqing. Insbesondere durch die Echtzeitsimulation digitaler Anlagenzwillinge liegt die Frühwarngenauigkeit bei über 95 %. Im Vergleich zum traditionellen Produktionsmodus von Raffinerie- und Chemieunternehmen ersetzt das intelligente Ausrüstungssystem die regelmäßige Wartung und Fehlerwartung durch vorausschauende Wartung, die Fehlerlokalisierungseffizienz wird von wenigen Stunden auf Minuten verbessert und die schrittweise Fehlererkennungsrate beweglicher Geräte beträgt bis zu 100 %. Die Zuverlässigkeit der Geräte wurde um mehr als 20 % verbessert und die Kosten für die Inspektion und Wartung der Geräte wurden um 10 % gesenkt.
Das intelligente Instrumentensystem des Ethan-zu-Ethylen-Projekts in Changqing ermöglicht eine Online-Echtzeit-Fehlerfrühwarnung, eine automatische Diagnose sowie eine unbeaufsichtigte und ferngesteuerte Anpassung, wodurch das Wartungspersonal seine Energie von der täglichen Inspektion, Wartung und Instandhaltung auf den Einsatz intelligenter Systeme umstellen kann, um Instrumentenüberwachung, Fehlerdiagnose und Fernsteuerung, Modelloptimierung und professionelle Steuerung zu realisieren. Nach Inbetriebnahme des intelligenten Instrumentensystems beträgt die Verfügbarkeit des Instruments mehr als 99 %. Präzise Alarmmanagement- und Ursachenanalysedaten helfen Technikern, die Effizienz der Instrumentenwartung zu verbessern, und die Effizienz der täglichen Inspektion der Mitarbeiter wird um mehr als 90 % gesteigert.
Big Data und Cloud Computing (Paas-Plattform) werden in der Produktion eingesetzt und basieren auf dreidimensionaler digitaler Zwillingsbildung, wobei OT-Systeme wie Gerätezustandsüberwachung, intelligente Instrumente und Smart Grid sowie IT-Systeme wie ERP, EAM und Auftragsmanagement integriert werden, um ein intelligentes Closed-Loop-Management für die visuelle, umfassende Überwachung von Geräten, die Koordination von Planung, Inspektions- und Wartungsplanung, umfassende Statistiken und KPI-Analysen zu realisieren.
Das Projekt baut eine intelligente Betriebsplattform für Unternehmen auf, realisiert die Datenintegration und Integration von OT, IT und ET, bildet Unternehmensdatenbestände und fördert den automatischen Datenfluss zwischen dem Projekt und der Cloud-Plattform der Lanzhou Petrochemical Company und Group Refining and Chemical Industry. Gleichzeitig wurden Erfahrungen bei der Erforschung des digitalen Transfers und des digitalen Zwillingspfads neu gegründeter Raffinerie- und Chemieunternehmen gesammelt.
