茂名石化：人工智能賦能泵群狀態預警
時間：2024-06-13 17:06
來源：網絡
作者:小編
今年以來，茂名石化持續增強新型數字化能力，深入開展數據模型化建設，加快推進AI賦能泵群狀態預警，助力安全生產。
茂名石化運用“人工智能+行業機理”的雙輪驅動模式，將人工智能與設備運行、工藝模式等行業機理深度融合，實現了泵群狀態的智能監控與精準預警。這一創新舉措使泵群狀態監測由傳統的依賴人工經驗轉變為基于模型的智能化預警，助力企業邁向工業智能化。
為實現這一突破，茂名石化信息中心項目管控室團隊深入現場，安裝了溫度、振動、壓力等7類傳感器，構建了基于多源數據的“新五感”智能感知網絡。這一網絡猶如給企業裝上了智慧“大腦”，使設備狀態數據能夠被全面、實時地捕捉和傳輸。通過對7種重點泵群工況的深入摸排，以及對多種設備故障特征的細致提取，該團隊還成功研發了軸承故障診斷模型、葉輪故障診斷模型等14種AI工業智能模型。這些模型運用先進的大數據分析和機器自學習技術，對現場故障數據進行深入挖掘與分析，使故障預測精準率從80%提升至99.7%，逐步取代傳統“鬧鐘式”報警，實現3055臺機泵、兩萬余個測點全天候、多維度的運行狀態感知，能迅速發現并消除潛在安全風險。
3月11日，茂名石化機動部員工王永貴發現化工分部裂解碳三加氫反應器循環泵P550軸承振動達到C區，馬上登錄泵群狀態監控應用查看智能預警，系統顯示5倍頻的振動幅值占主導，分析為流體激振。他立即組織指導車間根據頻譜分析結果，通過調節入口壓力及開大出口返回線，解決了流體激振問題，使軸承振動值下降到B區，確保了設備安穩運行。
通過深度應用AI賦能泵群狀態預警系統，茂名石化不僅實現了對設備故障的提前預警預測，有效避免了非計劃停機、停工事件，而且實現了設備管理方式的創新，為企業安全生產加了一道“安全門”。
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