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石油化工行业大数据分析应用

(一)石油化工企业面临挑战

生产工艺过程复杂,设备种类繁多、数量庞大;

石化设备价格昂贵,运维成本高

行业生产具有高危性,对安全要求极为严格

石油的勘探、开发、加工难度日益增大

设备运行状态与故障判断智能化程度不足

信息化管理程度低

能耗及污染问题亟待解决

(二)平台简介

石油化工行业大数据分析应用平台可实现设备的预测维护,基于多种模型和数据库形成石化工业关键设备风险分析模型,实现关键设备的动态健康监测、风险评价、故障诊断、安全评价功能,同时,建立石化工业系统危险源智能识别、风险评估等新技术,形成关键机组故障早期故障预警系统,实现关键压缩机组智能安全联锁系统保护系统与重大事故预防应用,同时加强对生产操作进行实时流式监控和预警,对设备的运行耗能进行优化,并根据废料排放情况对生产物资和工艺进行优化,降低排放量,提高设备生产的安全性与高效性。

(三)平台功能

资产档案管理

采集管理

知识库

设备健康

安全管理

能效管理

智能决策

(四)平台应用价值

1、设备预测性维护:对设备进行预测性维护及动态备件库存,有效降低设备的故障率,降低设备运维投入

2、节能减排:通过设备用能监测、耗能数据分析,优化设备用能,节省电费支出;同时通过物料优化配置和生产工艺提升,减少废弃物的排放,节约资源的同时节省废物处理的支出,为环保做出贡献。

3、安全保障:石化企业有众多的有害化学物质,也极易引起火灾等人为灾害,通过操作流程模型制定和流式数据监测和预警,可以将人工操作风险降到最低,防止事故的发生





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