石油行业-动设备看护

应用背景：

为抓住新一轮科技革命和产业变革的发展机遇，近年来中国石油行业加大了信息化、数字化、网络化、智能化的投入力度，石油企业数字化转型进展加快。如前文所提，作为典型的流程型行业，石油企业生产过程不可中断，生产核心设备的看护是企业面临的重要问题。

传统设备维护依靠阈值法、人工操作以及低数据量、低复杂度的算法，这种看护模式存在数据单一、分析效率低、人员成本高等诸多弊端。为应对上述痛点，某国有石油公司引入中科时代自主研发的“Instaguard设备智能看护诊断系统”，对油田厂区进行设备远程监视、故障预警与诊断与维修决策支持作业，实现了分析控制一体化的主动智能维护。

场景解决方案框架：

2、振动温度一体化传感器：在设备上部署振动温度一体化传感器，采集设备的加速度、速度、位移等关键参数，同时结合设备本体的流量、电流、电压等工艺数据，为故障诊断提供全面而准确的数据支持。

3、故障神经网络模型：利用故障神经网络模型的自动学习能力，对采集到的数据进行深度分析，实现对设备故障的精准定位。

4、与石油公司A11系统融合：Instaguard系统与石油公司A11系统无缝融合，实现一体化远程看护。通过OPC协议与场站内的DCS进行通讯，完成业务数据的实时获取和传输。

中科时代方案特点：

算控一体

-提升看护效率：客户可以实时通过系统掌握设备的运行状态和故障定位，将原有现场高频次、定周期的人工点巡检转变为远程系统状态变化通知，大大降低了人工巡检成本，有效避免了漏检和状态掌握不及时的问题。

-提早故障定位：系统能够提前10-15天发现设备故障，报警历史准确率可达95%，漏报率为0%。这一优势将原有的事后故障维修转变为提早故障检修，减少了非计划停机风险，避免了不必要的企业损失。

-分析控制一体化：利用工智机完成现场工艺数据采集，结合系统AI智能多维数据诊断分析，实现故障的精确定位。同时，系统能够实时调节设备的转速、阀门开度等参数，达到分析控制一体化的目标。

-减少人员冗余，提升管理效率：通过远程实时监控及预警功能，可以显著减少现场人员数量，提升管理效率。同时，AI智能诊断技术的引入使得企业无需再配置专门的技术专家进行故障分析，进一步降低了人力成本。