周忠亮

(石化盈科信息技術(shù)有限責(zé)任公司,北京100020)

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,全球已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代,各國(guó)政府高度重視數(shù)字化技術(shù)的突破性變革,并將之提升為驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的國(guó)家戰(zhàn)略【1】。傳統(tǒng)行業(yè)紛紛利用新興技術(shù)與業(yè)務(wù)有機(jī)融合,引領(lǐng)業(yè)務(wù)發(fā)展,推動(dòng)管理變革和生產(chǎn)智能化轉(zhuǎn)變。石化行業(yè)是我國(guó)的戰(zhàn)略資源行業(yè),同時(shí)也是資產(chǎn)密集型行業(yè),設(shè)備數(shù)量龐大、種類(lèi)繁多,管理難度大。保障設(shè)備的安全可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,在石化行業(yè)的組織中具有不可替代的地位。通過(guò)信息技術(shù)創(chuàng)新設(shè)備管理模式,提升設(shè)備智能管理水平,已是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展、切實(shí)助力石化實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求。

國(guó)內(nèi)大型石化公司十分重視信息技術(shù)在設(shè)備管理上的應(yīng)用,應(yīng)用和開(kāi)發(fā)了很多與設(shè)備管理相關(guān)的信息化系統(tǒng),例如設(shè)備綜合管理EM系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、腐蝕在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、設(shè)備點(diǎn)巡檢系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)在提升設(shè)備管理水平、保障設(shè)備安全運(yùn)行方面起到了重要作用。但是,從實(shí)際應(yīng)用情況以及設(shè)備管理的要求來(lái)看,仍存在著如下難題:

1)企業(yè)現(xiàn)有的多個(gè)系統(tǒng)孤立、分散,數(shù)據(jù)信息流轉(zhuǎn)不暢,缺乏統(tǒng)一的設(shè)備管理平臺(tái),無(wú)法對(duì)全廠的設(shè)備信息進(jìn)行整合,造成了大量的“信息孤島”。

2)眾多的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)僅僅采集振動(dòng)、溫度等參數(shù),基于這些參數(shù)進(jìn)行診斷分析,并沒(méi)有將工藝數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、檢修記錄等進(jìn)行綜合分析,容易導(dǎo)致故障診斷出現(xiàn)偏差。

3)企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜,組件精密,自控系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度高。這些設(shè)備的故障機(jī)理需要較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí),但是目前企業(yè)中這樣的人才相對(duì)分散,且面臨流失風(fēng)險(xiǎn),如何通過(guò)有效的途徑儲(chǔ)存專(zhuān)家的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)并加以有效利用也是企業(yè)面臨的一大難題。

1 設(shè)備健康管理系統(tǒng)的定義

設(shè)備健康管理系統(tǒng)是基于故障預(yù)測(cè)與健康管理(Prognosticsand Health Management,簡(jiǎn)稱(chēng)PHM)理論方法,整合現(xiàn)代傳感器技術(shù)、無(wú)線/有線通訊技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算等前沿技術(shù),實(shí)現(xiàn)石化機(jī)械設(shè)備的智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其通過(guò)實(shí)時(shí)采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),并對(duì)機(jī)械設(shè)備故障進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)設(shè)備的早期故障,預(yù)測(cè)性地診斷部件或系統(tǒng)的剩余壽命或正常工作的時(shí)間長(zhǎng)度等【2】。

在國(guó)外,很多技術(shù)服務(wù)公司(如ASPEN、GE Digital、AVEVA等)基于PHM理論和技術(shù),發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品套件,通過(guò)收集和管理設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和信息,同時(shí),結(jié)合實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)設(shè)備性能進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,提高設(shè)備可靠性,提升資產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)績(jī)效。美國(guó)辛辛那提大學(xué)的李杰(Jay Lee)教授及其科研團(tuán)隊(duì)利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析研發(fā)智能預(yù)測(cè)技術(shù),發(fā)布了WatchdogAgent?工具包,用于工業(yè)設(shè)備的健康管理及故障診斷【3】。在國(guó)內(nèi),PHM還是一項(xiàng)新的維修保障理論和技術(shù),大家對(duì)其體系和理論方法研究較多,成熟的產(chǎn)品和系統(tǒng)尚不多見(jiàn)。

PHM理論和技術(shù)代表了設(shè)備維修理念的轉(zhuǎn)變?；赑HM的設(shè)備健康管理系統(tǒng)能夠提供更為可靠的診斷及預(yù)測(cè)信息,結(jié)合可用維修資源和使用要求,可以對(duì)維修活動(dòng)提前決策,促進(jìn)管理模式向預(yù)測(cè)性維護(hù)轉(zhuǎn)變。

2 設(shè)備健康管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

視情維修的開(kāi)放體系結(jié)構(gòu)(OpenSystem ArchitectureforConditionBased Maintenance,簡(jiǎn)稱(chēng)OSA-CBM)是一個(gè)指導(dǎo)實(shí)現(xiàn)CBM系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)框架,同時(shí)也是設(shè)備健康管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)體系搭建的參考框架【4】。OSA-CBM框架如圖1所示。

圖1 OSA-CBM框架

同時(shí),隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展日趨成熟,石化企業(yè)系統(tǒng)實(shí)施和部署的模式已發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,已從單體應(yīng)用向云應(yīng)用、從傳統(tǒng)IT架構(gòu)向云架構(gòu)、從分散部署向“集中＋分散”兩級(jí)部署轉(zhuǎn)變,推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)資源優(yōu)化配置,促進(jìn)制造體系和服務(wù)體系再造,在現(xiàn)階段的石化工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中發(fā)揮著核心支撐作用【5】。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)如圖2所示。

圖2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)

本文所進(jìn)行的研究將OSA-CBM框架、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)與石化行業(yè)特點(diǎn)及現(xiàn)狀相結(jié)合,形成了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)。石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖3所示。

圖3 石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)總體架構(gòu)

設(shè)備健康管理系統(tǒng)分為邊緣層、IaaS層、PaaS層和SaaS層4層設(shè)計(jì),具體如下:

1)邊緣層使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),將與設(shè)備管理相關(guān)的靜態(tài)數(shù)據(jù)(包括臺(tái)賬、檔案、巡檢記錄、維修記錄等)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)(狀態(tài)數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)、物流數(shù)據(jù)等)采集上來(lái),同時(shí)依托協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的歸一化和邊緣集成,實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理的全面感知。

2)IaaS層通常采取購(gòu)買(mǎi)成熟套裝軟件的方式實(shí)現(xiàn),使用企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施云資源。

3)PaaS層細(xì)分為通用PaaS層和工業(yè)PaaS層。通用PaaS層為技術(shù)服務(wù)層,采用企業(yè)現(xiàn)有云技術(shù)成果,提供統(tǒng)一的資源管理、服務(wù)管理、開(kāi)發(fā)過(guò)程管理和運(yùn)營(yíng)管理,同時(shí)提供接入服務(wù)、實(shí)時(shí)計(jì)算、集中集成、智能分析、可視化等技術(shù)服務(wù)組件,來(lái)支撐上次業(yè)務(wù)服務(wù)組件的運(yùn)行;工業(yè)PaaS層為專(zhuān)業(yè)業(yè)務(wù)服務(wù)層,面向設(shè)備健康管理提供主數(shù)據(jù)、規(guī)則/方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)4類(lèi)組件服務(wù),是整個(gè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)應(yīng)用及服務(wù)的核心。

4)SaaS層基于平臺(tái)數(shù)據(jù)及服務(wù)組件功能,以工業(yè)套件和專(zhuān)家服務(wù)的形式為最終用戶提供服務(wù)。其中,工業(yè)套件包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行管理與預(yù)警、在線運(yùn)行分析、故障診斷與預(yù)測(cè)等。專(zhuān)家服務(wù)包括關(guān)鍵機(jī)組專(zhuān)家服務(wù)、關(guān)鍵機(jī)泵專(zhuān)家服務(wù)和其他設(shè)備專(zhuān)家服務(wù)等。

2.2 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上,基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供的多種成熟技術(shù)組件和基礎(chǔ)服務(wù),以面向?qū)ο蟮乃枷霝樵瓌t,采用組件開(kāi)發(fā)和分層設(shè)計(jì)的技術(shù)路線【6】進(jìn)行技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì),分層框架分為:UI展示層、服務(wù)接口層、服務(wù)層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層。開(kāi)發(fā)框架采用微服務(wù)架構(gòu)體系,前端和java后臺(tái)微服務(wù)分離。石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)如圖4所示。

圖4 石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

2.3 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)

在SaaS層應(yīng)用上,設(shè)備健康管理系統(tǒng)提供工業(yè)套件和專(zhuān)家服務(wù)兩種形式服務(wù)用戶,功能模塊包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行管理與預(yù)警、在線運(yùn)行分析、故障診斷與預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程診斷服務(wù)5個(gè)功能模塊,具體功能架構(gòu)如圖5所示。

圖5 設(shè)備健康管理系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)

2.3.1設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

在尚未安裝狀態(tài)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵機(jī)泵設(shè)備上安裝傳感器,通過(guò)有線/無(wú)線通訊將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和信號(hào)轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控,提升全面感知和實(shí)時(shí)感知能力。

2.3.2運(yùn)行管理與預(yù)警

集成整合企業(yè)已有或新建的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以設(shè)備功能單元為對(duì)象,實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息在統(tǒng)一的工作平臺(tái)上展示、查詢和分析的功能,異常時(shí)能夠自動(dòng)向相關(guān)單位或個(gè)人推送報(bào)警信息,并為設(shè)備的運(yùn)行分析、故障診斷提供數(shù)據(jù)支撐。

2.3.3在線運(yùn)行分析

建立設(shè)備性能模型,對(duì)設(shè)備進(jìn)行參數(shù)分析、性能分析和振動(dòng)分析,核算設(shè)備實(shí)際效率和能耗,并綜合評(píng)估設(shè)備整體健康狀況,給出健康指數(shù)。

2.3.4故障診斷與預(yù)測(cè)

建立診斷模型與專(zhuān)家系統(tǒng),對(duì)異常狀態(tài)開(kāi)展基于規(guī)則的診斷,分析設(shè)備故障部位及原因,形成診斷報(bào)告。診斷報(bào)告推送到企業(yè)資產(chǎn)管理(EAM)系統(tǒng)中,協(xié)助科學(xué)制定檢修計(jì)劃。建立故障案例庫(kù),收集各企業(yè)歷史案例并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,形成知識(shí)庫(kù);運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康評(píng)估和趨勢(shì)預(yù)測(cè),與設(shè)備正常運(yùn)行參數(shù)、故障征兆等信息進(jìn)行對(duì)比分析,提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障隱患。

2.3.5遠(yuǎn)程診斷服務(wù)

搭建設(shè)備專(zhuān)家診斷平臺(tái),連接和監(jiān)控各類(lèi)關(guān)鍵設(shè)備,并通過(guò)平臺(tái)充分整合業(yè)內(nèi)專(zhuān)家資源,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷服務(wù),指導(dǎo)預(yù)知維修決策和維修任務(wù)優(yōu)化。

2.4 業(yè)務(wù)服務(wù)組件設(shè)計(jì)

在平臺(tái)應(yīng)用過(guò)程中,通過(guò)工業(yè)模型沉淀、面向工業(yè)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)管理和分析以及場(chǎng)景化二次開(kāi)發(fā),能夠持續(xù)提升平臺(tái)工業(yè)服務(wù)能力。按照高內(nèi)聚、低耦合、粒度適中的原則,針對(duì)各業(yè)務(wù)場(chǎng)景,沉淀共性需求,設(shè)計(jì)了梳理出4類(lèi)29余項(xiàng)業(yè)務(wù)共享服務(wù)組件,覆蓋設(shè)備健康管理全過(guò)程各個(gè)環(huán)節(jié),既滿足了快速搭建系統(tǒng)應(yīng)用的需求,又具有最大程度的通用性。工業(yè)PaaS層業(yè)務(wù)服務(wù)組件如圖6所示。

圖6 工業(yè)PaaS層業(yè)務(wù)服務(wù)組件

2.4.1主數(shù)據(jù)類(lèi)組件

主數(shù)據(jù)類(lèi)組件指系統(tǒng)功能模塊間共享數(shù)據(jù)(例如,客戶、供應(yīng)商、賬戶和組織部門(mén)相關(guān)數(shù)據(jù))。與記錄業(yè)務(wù)活動(dòng)、波動(dòng)較大的交易數(shù)據(jù)相比,主數(shù)據(jù)(也稱(chēng)基準(zhǔn)數(shù)據(jù))變化緩慢。設(shè)備健康管理系統(tǒng)中涉及的主數(shù)據(jù)包括功能位置、設(shè)備、零部件、組織分解結(jié)構(gòu)、供應(yīng)商信息、裝置工況等組件。

2.4.2規(guī)則/方法類(lèi)組件

規(guī)則/方法類(lèi)組件通常是為求解模型或支撐決策的一些通用的計(jì)算方法、標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)、判定規(guī)則,如測(cè)點(diǎn)參數(shù)設(shè)置規(guī)則、單參數(shù)狀態(tài)判定規(guī)則、多參數(shù)狀態(tài)判定方法、預(yù)警規(guī)則、報(bào)警分級(jí)規(guī)則、失效模式與影響分析(FMEA)等。

2.4.3模型類(lèi)組件

模型類(lèi)組件屬于客觀事件的一個(gè)表征和體現(xiàn),同時(shí)又是客觀事物的抽象和概括,可以反映實(shí)際問(wèn)題本質(zhì)特征和量的規(guī)律,如統(tǒng)計(jì)分析模型、經(jīng)驗(yàn)推理模型、機(jī)理模型、仿真模型等。按照設(shè)備健康管理業(yè)務(wù)類(lèi)型,可分為設(shè)備結(jié)構(gòu)模型、設(shè)備參數(shù)報(bào)警模型、效率計(jì)算模型、健康指數(shù)模型等。

2.4.4知識(shí)類(lèi)組件

知識(shí)類(lèi)組件指既不能用數(shù)據(jù)表示,也不能用模型方法描述的專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),亦即決策專(zhuān)家的決策知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí),此外,還包括一些特定問(wèn)題領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)知識(shí),如設(shè)備/材質(zhì)知識(shí)庫(kù)、故障機(jī)理庫(kù)、故障案例庫(kù)、檢修規(guī)程庫(kù)等。

3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 工業(yè)物聯(lián)接入技術(shù)

石化企業(yè)工業(yè)儀表與傳感器種類(lèi)多、數(shù)量多,工業(yè)協(xié)議多種多樣且相對(duì)封閉。為解決不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景(如室內(nèi)、室外、防爆、非防爆、方便巡檢、不方便巡檢、大區(qū)域、小區(qū)域)、適用于不同感知技術(shù),將繁雜感知類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)融合在一起是技術(shù)關(guān)鍵【7】。針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的終端設(shè)備、傳感器以及IP21、PI、PHD等主流工業(yè)系統(tǒng),通過(guò)工業(yè)協(xié)議適配解析、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)接入、邊緣計(jì)算、邊云協(xié)同以及自組態(tài)物聯(lián)應(yīng)用等一系列功能,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的匯聚和預(yù)處理。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)邊緣層的工業(yè)物聯(lián)接入技術(shù)如圖7所示。

圖7 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)邊緣層工業(yè)物聯(lián)接入

其中,協(xié)議解析支持HTTP、MQTT、WIAPA、OPC-UA、Modbus/TCP等多種常見(jiàn)工業(yè)協(xié)議。規(guī)則引擎用于執(zhí)行基于事件的流式處理框架。設(shè)備模型對(duì)生產(chǎn)設(shè)備設(shè)施進(jìn)行語(yǔ)義模型的描述,并對(duì)描述進(jìn)行web化封裝。結(jié)合從終端到云端的整體安全體系,實(shí)現(xiàn)高效、安全、可靠的數(shù)據(jù)接入與輸出。

3.2 智能故障診斷技術(shù)

石化企業(yè)設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜,開(kāi)展故障診斷對(duì)操作員能力要求較高,在進(jìn)行深層次故障診斷時(shí),操作員往往感到力不從心。傳統(tǒng)的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)采用基于規(guī)則的推理(RBR)和基于案例的推理(CBR)兩種方法。RBR是在專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)及學(xué)術(shù)研究的基礎(chǔ)上建立故障因果規(guī)則鏈,根據(jù)當(dāng)前問(wèn)題特征匹配相應(yīng)規(guī)則對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行自動(dòng)診斷。CBR是利用案例庫(kù)的索引機(jī)制,根據(jù)案例相似性度量的方法,從案例庫(kù)中找到當(dāng)前求解問(wèn)題最相似的案例。兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)【8】,因規(guī)則庫(kù)和案例庫(kù)數(shù)據(jù)不全,常常導(dǎo)致診斷結(jié)果不理想。借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的互聯(lián)互通,采用案例匹配→規(guī)則推理→專(zhuān)家診斷串行的方式進(jìn)行推理,可實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的智能診斷。首先通過(guò)征兆提取,采用案例匹配方式尋求診斷結(jié)果,在匹配度不滿足要求時(shí)轉(zhuǎn)入通用性規(guī)則推理,規(guī)則推理不適用的情況下再引入專(zhuān)家遠(yuǎn)程診斷,并將診斷結(jié)果和評(píng)估結(jié)果反饋給案例庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化,這樣既符合實(shí)際,診斷速度又快。智能故障診斷流程如圖8所示。

圖8 智能故障診斷流程

3.3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

石化企業(yè)設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控的運(yùn)行參數(shù)多、數(shù)據(jù)處理量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣。傳統(tǒng)監(jiān)控是在運(yùn)行參數(shù)超出閾值時(shí)系統(tǒng)報(bào)警。實(shí)際上,當(dāng)運(yùn)行參數(shù)變化趨勢(shì)明顯異常、但還未超過(guò)閾值時(shí),也應(yīng)該報(bào)警提醒。這時(shí),可利用進(jìn)行處理圖9所示的設(shè)備健康評(píng)估的大數(shù)據(jù)分析流程進(jìn)行處理。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歸檔數(shù)據(jù)上傳到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)后,通過(guò)HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))、Spark(一種專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎)、Kafka(一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息服務(wù))等技術(shù)服務(wù)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和預(yù)處理后,調(diào)用預(yù)警模型進(jìn)行運(yùn)算和處理,向應(yīng)用輸出計(jì)算結(jié)果。根據(jù)設(shè)備及采集的數(shù)據(jù)特點(diǎn),可以選擇合適的大數(shù)據(jù)分析算法建立預(yù)警模型。例如,利用馬爾科夫鏈計(jì)算壓縮機(jī)組運(yùn)行參數(shù)的變化趨勢(shì),再利用模糊綜合評(píng)估算法,綜合計(jì)算評(píng)估指標(biāo)權(quán)重,實(shí)現(xiàn)對(duì)壓縮機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警,為日常點(diǎn)巡檢、設(shè)備運(yùn)行管理及維修決策提供有效的支撐【9】。

圖9 設(shè)備健康評(píng)估大數(shù)據(jù)分析

4 應(yīng)用成效

設(shè)備健康管理系統(tǒng)已在多個(gè)大型石化企業(yè)上線,促進(jìn)了企業(yè)設(shè)備管理集成化、自動(dòng)化、模型化和智能化的提升,增強(qiáng)了設(shè)備可用性和可維護(hù)性,得到了各級(jí)用戶的高度認(rèn)可。其系統(tǒng)界面如圖10所示。

圖10 設(shè)備健康管理系統(tǒng)界面

4.1 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的集中監(jiān)控

企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多,設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分散,設(shè)備管理人員需登錄不同系統(tǒng)進(jìn)行查看、分析,這會(huì)造成工作效率低且不方便等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,該系統(tǒng)借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),以設(shè)備為對(duì)象,以設(shè)備專(zhuān)業(yè)管理需求為導(dǎo)向?qū)顟B(tài)進(jìn)行集中監(jiān)控。以某石化企業(yè)關(guān)鍵機(jī)組管理為例,系統(tǒng)覆蓋了企業(yè)79臺(tái)關(guān)鍵機(jī)組,收集配置工藝數(shù)據(jù)5652點(diǎn)、S8000/SG8000點(diǎn)431點(diǎn)、LIMS化 驗(yàn)分析點(diǎn)1050項(xiàng),同時(shí)還集成了S8000/SG8000頻譜分析、操作管理交接班日志及EM系統(tǒng)特性值、維修記錄等信息,輔助判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。

4.2 設(shè)備異常信息的分級(jí)推送

人員現(xiàn)場(chǎng)工作繁忙,沒(méi)有大量時(shí)間實(shí)時(shí)查看系統(tǒng)。該系統(tǒng)可通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行消息推送,及時(shí)反映設(shè)備異常狀態(tài),提高了設(shè)備管理人員響應(yīng)速率和工作效率。監(jiān)控設(shè)備發(fā)生報(bào)警后,將報(bào)警信息按照?qǐng)?bào)警級(jí)別(連鎖、報(bào)警、預(yù)警)和專(zhuān)業(yè)管理職責(zé)權(quán)限進(jìn)行劃分,并推送給相應(yīng)的設(shè)備管理人員。

4.3 狀態(tài)分析工具的靈活調(diào)用

不同崗位設(shè)備管理人員需定期/不定期對(duì)設(shè)備狀態(tài)信息進(jìn)行匯總,制作相應(yīng)的分析報(bào)告。該系統(tǒng)通過(guò)各種分析工具自動(dòng)匯總數(shù)據(jù),提供設(shè)備運(yùn)行參數(shù)趨勢(shì)分析、概率統(tǒng)計(jì)分析、異常工況統(tǒng)計(jì)分析(含閾值超限、超時(shí)長(zhǎng)、頻繁波動(dòng)、參數(shù)突變等情況)、圖譜分析等手段輔助設(shè)備管理人員進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析,形成分析報(bào)告;另外,集成大數(shù)據(jù)分析技術(shù),分析影響參數(shù)變化的相關(guān)因素,輔助設(shè)備管理人員找出狀態(tài)異常的關(guān)鍵影響參數(shù)。

4.4 故障智能診斷與知識(shí)積累

故障診斷需要經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家和技術(shù)管理人員,而目前專(zhuān)家資源分散,是企業(yè)面臨的難題。通過(guò)該系統(tǒng)建設(shè),可不斷完善知識(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù),探索故障智能診斷,提高診斷準(zhǔn)確率。目前,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備類(lèi)型搭建標(biāo)準(zhǔn)化診斷模型12個(gè),匯總故障類(lèi)型69個(gè)、故障征兆算法167個(gè)、征兆提取規(guī)則291個(gè)、措施建議111條;故障案例庫(kù)積累案例70余項(xiàng)。同時(shí),利用集團(tuán)公司某裝備研究所,整合業(yè)內(nèi)專(zhuān)家資源,搭建設(shè)備專(zhuān)家診斷平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)上巡檢和遠(yuǎn)程診斷專(zhuān)家服務(wù),有效降低了維修成本,提高了設(shè)備可用性。

5 結(jié)語(yǔ)

設(shè)備管理作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的重要組成部分,其應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)當(dāng)緊跟時(shí)代的步伐。針對(duì)傳統(tǒng)石化企業(yè)設(shè)備管理系統(tǒng)孤立、分析診斷困難、專(zhuān)業(yè)人才分散的現(xiàn)狀,基于OSA-CBM業(yè)務(wù)框架和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu),設(shè)計(jì)了石化企業(yè)設(shè)備健康管理系統(tǒng)。通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)的技術(shù)和平臺(tái),從工業(yè)物聯(lián)、工業(yè)引擎、工業(yè)服務(wù)3個(gè)層面進(jìn)行“工業(yè)賦能”,逐步提升企業(yè)的設(shè)備管理水平。同時(shí),結(jié)合石化企業(yè)特點(diǎn)及現(xiàn)狀,利用工業(yè)物聯(lián)接入、智能故障診斷、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析和自適應(yīng)的、動(dòng)態(tài)的“數(shù)據(jù)-信息”轉(zhuǎn)換,從海量信息中進(jìn)行多層挖掘和層次化聚類(lèi)調(diào)用,實(shí)現(xiàn)評(píng)估和預(yù)測(cè),最終實(shí)現(xiàn)決策方式的轉(zhuǎn)變,并推進(jìn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)模式的實(shí)現(xiàn)。隨著信息化和工業(yè)化在石化行業(yè)的深度融合,設(shè)備健康管理系統(tǒng)也將獲得更多的發(fā)展和深化應(yīng)用。