Производство этилена из этана в Чанцине на предприятии Lanzhou Petrochemical Co., Ltd.

Завод по производству полиэтилена полной плотности в рамках проекта Lanzhou Petrochemical Changqing по производству этана в этилен подал тревожное сообщение. Су Фэнцинь, директор группы электроприборов компании Yulin Chemical Co., Ltd., использовал систему управления сигнализацией для помех соответствующим сигналам, что в короткие сроки решило проблему помех сигнализации и обеспечило безопасную и стабильную работу завода.

Система управления сигнализацией является частью проекта строительства интеллектуального химического завода в Чанцине по производству этилена в нефтехимической компании Ланьчжоу. С момента ввода системы в эксплуатацию ежедневно проводился ежедневный анализ тревог, анализировалось количество тревог и причины каждого устройства, а также был рекомендован метод обработки тревог, что сыграло важную роль в снижении производственных рисков, улучшении качества и повышении эффективности.

Проект интеллектуального химического завода по производству этана в этилен в Чанцине органично объединяет автоматическое производство, комплексное применение, точное управление, визуальный мониторинг и рациональное планирование благодаря поддержке автоматического управления, новых датчиков, периферийных вычислений и информационной системы. Общая интеллектуальная зрелость растения в основном достигла уровня 4.

Использование искусственного интеллекта и больших промышленных данных для расчета и анализа состояния работоспособности оборудования в режиме реального времени, интеллектуальной диагностики и раннего предупреждения о неисправностях является отличительной чертой системы интеллектуального оборудования проекта по производству этана в этилен в Чанцине. Благодаря моделированию цифровых двойников оборудования в реальном времени точность раннего предупреждения составляет более 95%. По сравнению с традиционным производственным режимом нефтеперерабатывающих и химических предприятий, интеллектуальная система оборудования заменяет периодическое техническое обслуживание и устранение неисправностей прогнозным обслуживанием, эффективность обнаружения неисправностей повышается с небольших часов до минут, а скорость постепенного выявления неисправностей движущегося оборудования достигает 100%. Надежность оборудования повышена более чем на 20%, а стоимость проверки и обслуживания оборудования снижена на 10%.

Интеллектуальная приборная система проекта по производству этана в этилен в Чанцине реализует раннее предупреждение о неисправностях в режиме реального времени, автоматическую диагностику, автоматическую и дистанционную настройку, что позволяет обслуживающему персоналу переключать свою энергию с ежедневного осмотра, технического обслуживания и ремонта на использование интеллектуальной системы для реализации мониторинга приборов, диагностики неисправностей и дистанционного управления, оптимизации модели и профессионального управления. После ввода интеллектуальной системы приборов в эксплуатацию готовность прибора составляет более 99%. Точное управление сигналами тревоги и данные анализа причин помогают техническим специалистам повысить эффективность обслуживания приборов, а эффективность ежедневного осмотра сотрудников повышается более чем на 90%.

Большие данные и облачные вычисления (платформа paas) используются в производстве с использованием трехмерного цифрового двойника, интеграции OT-систем, таких как мониторинг состояния оборудования, интеллектуальные инструменты и интеллектуальная сеть, а также ИТ-систем, таких как ERP, EAM, управление заданиями, для реализации интеллектуального замкнутого цикла управления визуальным комплексным мониторингом оборудования, координации планирования, планирования проверок и технического обслуживания, комплексной статистики и анализа KPI.

Проект создает корпоративную интеллектуальную рабочую платформу, реализует интеграцию данных и интеграцию OT, IT и ET, формирует корпоративные активы данных и способствует автоматическому потоку данных между проектом и облачной платформой нефтехимической компании Ланьчжоу и группы нефтеперерабатывающей и химической промышленности. В то же время он накопил опыт изучения возможностей цифровой передачи и цифровых двойников новых нефтеперерабатывающих и химических предприятий.