賽摩博晟智慧生物質(zhì)制氣解決方案,充分考慮生物質(zhì)制氣工藝流程及業(yè)務(wù)特點,針對原料、設(shè)備、生產(chǎn)、安全等重點方面進行強化管控,通過模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)分析,可視化、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用,保障企業(yè)安全、經(jīng)濟、穩(wěn)定生產(chǎn)。
1. 智慧原料
1). 原料智能采購
通過歷史采購數(shù)據(jù),可利用生物質(zhì)種類、體量、置氣率、制氣單位原料成本、生長周期、地理分布、市場存量結(jié)構(gòu),采購競爭對手,天氣影響,大小修計劃等綜合因素約束與建模計算,從而制定科學的采購計劃、采購定價策略,在實際執(zhí)行過程中根據(jù)信息反饋、動態(tài)調(diào)整,實現(xiàn)原料采購總體費用最低、耗用成本最低、采購可靠有保障,降低原料采購成本、保障生產(chǎn)原料供應(yīng)。
2). 原料智能調(diào)度
原料調(diào)度送貨與原料存放、耗用一體聯(lián)動。通過生產(chǎn)計劃、原料耗用計劃、料場存料規(guī)則、機器粉碎能力、原料到廠接卸能力、原料倒運能力等綜合約束線性求解,實現(xiàn)原料綜合調(diào)度、指定供應(yīng)商預(yù)約送貨,包括預(yù)約時間、種類以及送貨量,實現(xiàn)原料送貨可控、可調(diào)度,滿足生產(chǎn)排程,減少二次物流費用的目的。
3). 原料智能存儲
原料存儲與調(diào)運、耗用一體聯(lián)動,設(shè)定變動的合理存儲量及周期;根據(jù)原料耗用計劃、料場結(jié)構(gòu),實現(xiàn)原料存放合理分區(qū);通過與各智能化設(shè)備接口,實時掌控原料進、耗、存信息,減少原料倒運及管理費用、減少原料存儲損耗、降低自然風險、保障生產(chǎn)需要,確保原料管理處于均勻、平衡、安全、智能狀態(tài)。
2. 智慧設(shè)備
1). 設(shè)備可靠性管理
所有與設(shè)備維護相關(guān)的信息(狀態(tài)、缺陷、設(shè)置等)均關(guān)聯(lián)到設(shè)備的各個部件,創(chuàng)建設(shè)備癥狀樹,對應(yīng)設(shè)備可能發(fā)生的所有故障、故障發(fā)生的原因、解決措施,作為設(shè)備缺陷和檢修工作經(jīng)驗庫;自動抽取運行日志、運行操作記錄中的設(shè)備啟停、備用等狀態(tài)變更信息,缺陷統(tǒng)計信息,對設(shè)備進行可靠性評估,并生成報表。
2). 設(shè)備故障預(yù)警
建立設(shè)備典型工況模型,通過歷史數(shù)據(jù)分析,設(shè)定各設(shè)備典型工況下安全閥值,涉及振動、位移、間隙、溫度、流量、壓力和電信號等方面,實時采集設(shè)備運行參數(shù),通過模型預(yù)測設(shè)備參數(shù)運行趨勢,當設(shè)備實際測量數(shù)值有超出預(yù)警閾值趨勢時,自診斷模型觸發(fā)報警,提示設(shè)備管理人員進行故障診斷,通過診斷前移,延長人員反應(yīng)及處理時間,保障決策的最優(yōu)性。
3). 設(shè)備全生命周期管理
以完整的設(shè)備數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ),包含各設(shè)備廠家的設(shè)計數(shù)據(jù)、安裝資料、現(xiàn)場實時運行參數(shù)及歷史巡檢數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù),結(jié)合設(shè)備健康狀態(tài)診斷模型,應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能、專家系統(tǒng)進行設(shè)備壽命預(yù)測;設(shè)備有部件更換后,系統(tǒng)基于診斷模型重新評估壽命,包括設(shè)備壽命預(yù)測時長、已運行時長、剩余壽命,壽命到期自動提醒進行更換。
關(guān)聯(lián)物資系統(tǒng)和財務(wù)系統(tǒng),動態(tài)追蹤設(shè)備的維修費用、維修歷史和故障歷史,并按照設(shè)備層次結(jié)構(gòu)來匯總維修費用。包括單次檢修本和生命周期內(nèi)累計檢修的耗用備品備件成本、人力使用成本。
3. 智慧生產(chǎn)
1). 生產(chǎn)總覽一張圖
以廠區(qū)三維模型為基礎(chǔ),實現(xiàn)管理與全廠人員、設(shè)備、環(huán)境、地理信息的緊密結(jié)合,相互關(guān)聯(lián)穿透,人員,設(shè)備,作業(yè)信息,視頻、門禁監(jiān)控點,環(huán)保、消防、危險源等環(huán)境信息在廠區(qū)三維中一一映射,通過可視化的方式進行展現(xiàn),形成直觀的指導,解決傳統(tǒng)模式下管理與管理對象分離的問題;同時作為廠內(nèi)生產(chǎn)管理總領(lǐng)和管控入口,以工單形式實現(xiàn)作業(yè)任務(wù)分派和閉環(huán)監(jiān)控,實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一來源、數(shù)據(jù)集中管理和有效利用,達到設(shè)備臺賬歸集、成本績效歸集以及數(shù)據(jù)綜合統(tǒng)計分析的目的。
2). 生產(chǎn)過程監(jiān)控可視化
基于生物質(zhì)制氣生產(chǎn)流程、工藝,重構(gòu)基于二維矢量圖形的主要系統(tǒng)監(jiān)控畫面,進行測點關(guān)聯(lián),實現(xiàn)對工藝各個測點實時在線監(jiān)控、趨勢對比、超限報警、歷史回放。
3). 監(jiān)控預(yù)警
通過歷史數(shù)據(jù)的積累以及系統(tǒng)建模自學習,形成不同工況下的優(yōu)化參數(shù)經(jīng)驗庫,實時采集監(jiān)控測點數(shù)據(jù),系統(tǒng)自動對比分析,趨勢預(yù)警。通過系統(tǒng)自監(jiān)控、自診斷機制,改風險事件被動查找為主動預(yù)警、事故事后處理為事前防范,避免安全事故和工藝質(zhì)量事故的發(fā)生,減少人員傷亡和經(jīng)濟財產(chǎn)損失,保障企業(yè)安全生產(chǎn)。
4). 運行優(yōu)化
基于大量運行數(shù)據(jù)的積累,建立發(fā)酵罐各影響因子動態(tài)平衡模型,通過工業(yè)大數(shù)據(jù)算法挖掘,追溯產(chǎn)氣量、產(chǎn)氣速率與原料進出周期、液位、PH值、溫度、H2S濃度、CH4濃度、壓力、C/N等各影響因子的內(nèi)在聯(lián)系,計算不同工況下各因子的最佳參數(shù)作為調(diào)節(jié)參照。根據(jù)罐內(nèi)反應(yīng)情況對各影響因子參數(shù)進行調(diào)控,確保罐內(nèi)反應(yīng)條件與調(diào)節(jié)參照參數(shù)一致,實現(xiàn)產(chǎn)氣量、產(chǎn)氣速率最大化。
3. 智慧安全
1). 安全風險等級可視化
多維度采集人員、設(shè)備、環(huán)境、作業(yè)、危險源和管理方面數(shù)據(jù),通過搭建安全風險分析模型,自動評估廠內(nèi)整體安全狀況、進行打分評級,形成全廠安全風險“紅、橙、黃、藍”區(qū)域分布的動態(tài)預(yù)警,各區(qū)域安全風險狀態(tài)直觀展示。區(qū)域安全風險狀態(tài)(顏色)根據(jù)區(qū)域的作業(yè)情況實時、自動動態(tài)調(diào)整。
2). 安全工作指標可視化
系統(tǒng)內(nèi)關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息抽取,現(xiàn)場各級安全風險、高風險作業(yè)、安全檢查、隱患、未遂事件等各類安全工作重要指標直觀展示,實時掌控全廠整體安全情況。
3). 安全風險主動防控
通過與人員定位、視頻監(jiān)控、門禁等智能物聯(lián),危險源信息采集,視覺識別技術(shù)應(yīng)用,對廠區(qū)重點區(qū)域、高風險作業(yè)現(xiàn)場等遠程實時監(jiān)控,包括人員熱區(qū)分布,人員非授權(quán)闖入預(yù)警,危險區(qū)域靠近主動提醒,人員擅自離崗預(yù)警,跑冒滴漏、火焰、超溫識別預(yù)警,與管控中心實現(xiàn)聯(lián)動,主動防范風險,避免不安全事件的發(fā)生。