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報警管理

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H+ M 預(yù)警預(yù)測技術(shù)
H+ M 預(yù)警預(yù)測技術(shù),遵循于工藝機(jī)理、以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用科學(xué)的數(shù)據(jù)處理方法挖掘有效信息、以智能化混合建模方法對所關(guān)注的、擔(dān)心發(fā)生的異常工況進(jìn)行建模,已經(jīng)在多家企業(yè)取得非常好的預(yù)警預(yù)測效果。
綜合簡介

漢中諾預(yù)警預(yù)測智能分析系統(tǒng) H+ M 是我公司利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)自研的基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺軟件,可以為客戶企業(yè)響應(yīng)國家智能制造新模式戰(zhàn)略,深化兩化融合,提升企業(yè)核心競爭力起到較大的促進(jìn)作用。系統(tǒng)建模工具可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)模型和大數(shù)據(jù)+化工機(jī)理混合模型的建立,并可進(jìn)一步結(jié)合人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對化工企業(yè)生產(chǎn)裝置的異常工況、催化劑壽命等進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警、操作智能優(yōu)化。

優(yōu)勢特性

產(chǎn)品特性

系統(tǒng)具有離線建模、在線實時模型分析等多種運行方式,也可以作為大數(shù)據(jù)智能分析組件嵌入到企業(yè)已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

系統(tǒng)具有大數(shù)據(jù)模型、大數(shù)據(jù)+機(jī)理混合模型的建模功能。

系統(tǒng)可以與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的 BI 等前端展示有機(jī)結(jié)合,深度融合到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中。

系統(tǒng)具有利用 AI 人工智能技術(shù)對運行的模型進(jìn)行持續(xù)自動優(yōu)化。


核心優(yōu)勢

系統(tǒng)采用的建模技術(shù)為我公司自主研發(fā),國產(chǎn)自主可控。

系統(tǒng)具備自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)+機(jī)理混合模型的建模功能。

系統(tǒng)模型利用 AI 人工智能技術(shù)能對已有模型進(jìn)行持續(xù)自動優(yōu)化。

系統(tǒng)可以作為大數(shù)據(jù)智能分析組件形式嵌入到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中,能夠極大地提升原有平臺的分析能力。


功能效益

產(chǎn)品功能

生產(chǎn)報警智能分析與優(yōu)化組件:

應(yīng)用先進(jìn)的生產(chǎn)報警智能分析技術(shù),通過針對企業(yè)重點化工裝置的報警歷史大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和智能分析,經(jīng)過 PDCA 循環(huán)實現(xiàn)報警的動態(tài)、持續(xù)改進(jìn),從而減輕操作人員的報警負(fù)擔(dān),降低丟失關(guān)鍵報警的可能性;減少空報警(例如報警抖動、瞬時報警或者過時報警)和冗余報警;確保報警優(yōu)先級正確,響應(yīng)合理;提升操作人員響應(yīng)速度,達(dá)到更快、更穩(wěn)定、更有效。

異常工況監(jiān)測預(yù)警組件:

根據(jù)重點化工裝置運行深受關(guān)注的問題,利用裝置運行歷史大數(shù)據(jù),在(例如:催化劑床層壓降監(jiān)測預(yù)警、反應(yīng)器徑向分布監(jiān)測預(yù)警、關(guān)鍵儀表異常監(jiān)測、換熱器結(jié)垢監(jiān)測預(yù)警、換熱器內(nèi)漏監(jiān)測預(yù)警)等方面建立預(yù)測模型。

催化劑性能智能評估與分析組件:

重點對固定床加氫裝置催化劑性能和壽命在線進(jìn)行評估,利用歷史大數(shù)據(jù)建模生成“數(shù)字孿生體”和“控制率模型”,通過對生產(chǎn)系統(tǒng)實時預(yù)測、智能優(yōu)化,使催化劑全生命周期效益最大化。


典型效益

系統(tǒng)的投用,可以大幅提升化工企業(yè)生產(chǎn)裝置的 DCS 報警統(tǒng)計和智能分析,經(jīng)過 PDCA 循環(huán)實現(xiàn)報警的動態(tài)、持續(xù)改進(jìn),從而減輕操作人員的報警負(fù)擔(dān),確保報警優(yōu)先級正確,提升操作人員響應(yīng)速度。

并利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對生產(chǎn)裝置的異常工況進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警,從而提高生產(chǎn)及工藝管理水平,通過對生產(chǎn)系統(tǒng)不斷重復(fù)“狀態(tài)感知、實時預(yù)測、自主優(yōu)化、精準(zhǔn)執(zhí)行”的智能過程,把正確的信息,以正確的方式,在正確的時間,給到正確的地點,因此而把事情做對、做優(yōu),甚至通過機(jī)器學(xué)習(xí),一次比一次做得更好。

應(yīng)用案例

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