產(chǎn)品特性

系統具有離線(xiàn)建模、在線(xiàn)實(shí)時(shí)模型分析等多種運行方式，也可以作為大數據智能分析組件嵌入到企業(yè)已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

系統具有大數據模型、大數據+機理混合模型的建模功能。

系統可以與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的 BI 等前端展示有機結合，深度融合到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中。

系統具有利用 AI 人工智能技術(shù)對運行的模型進(jìn)行持續自動(dòng)優(yōu)化。

核心優(yōu)勢

系統采用的建模技術(shù)為我公司自主研發(fā)，國產(chǎn)自主可控。

系統具備自主研發(fā)的大數據+機理混合模型的建模功能。

系統模型利用 AI 人工智能技術(shù)能對已有模型進(jìn)行持續自動(dòng)優(yōu)化。

系統可以作為大數據智能分析組件形式嵌入到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，能夠極大地提升原有平臺的分析能力。

產(chǎn)品功能

生產(chǎn)報警智能分析與優(yōu)化組件：

應用先進(jìn)的生產(chǎn)報警智能分析技術(shù)，通過(guò)針對企業(yè)重點(diǎn)化工裝置的報警歷史大數據的統計和智能分析，經(jīng)過(guò) PDCA 循環(huán)實(shí)現報警的動(dòng)態(tài)、持續改進(jìn)，從而減輕操作人員的報警負擔，降低丟失關(guān)鍵報警的可能性；減少空報警（例如報警抖動(dòng)、瞬時(shí)報警或者過(guò)時(shí)報警）和冗余報警；確保報警優(yōu)先級正確，響應合理；提升操作人員響應速度，達到更快、更穩定、更有效。

異常工況監測預警組件：

根據重點(diǎn)化工裝置運行深受關(guān)注的問(wèn)題，利用裝置運行歷史大數據，在（例如：催化劑床層壓降監測預警、反應器徑向分布監測預警、關(guān)鍵儀表異常監測、換熱器結垢監測預警、換熱器內漏監測預警）等方面建立預測模型。

催化劑性能智能評估與分析組件：

重點(diǎn)對固定床加氫裝置催化劑性能和壽命在線(xiàn)進(jìn)行評估，利用歷史大數據建模生成“數字孿生體”和“控制率模型”，通過(guò)對生產(chǎn)系統實(shí)時(shí)預測、智能優(yōu)化，使催化劑全生命周期效益最大化。

典型效益

系統的投用，可以大幅提升化工企業(yè)生產(chǎn)裝置的 DCS 報警統計和智能分析，經(jīng)過(guò) PDCA 循環(huán)實(shí)現報警的動(dòng)態(tài)、持續改進(jìn)，從而減輕操作人員的報警負擔，確保報警優(yōu)先級正確，提升操作人員響應速度。

并利用先進(jìn)的大數據和人工智能機器學(xué)習等技術(shù)對生產(chǎn)裝置的異常工況進(jìn)行提前預測預警，從而提高生產(chǎn)及工藝管理水平，通過(guò)對生產(chǎn)系統不斷重復“狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)預測、自主優(yōu)化、精準執行”的智能過(guò)程，把正確的信息，以正確的方式，在正確的時(shí)間，給到正確的地點(diǎn)，因此而把事情做對、做優(yōu)，甚至通過(guò)機器學(xué)習，一次比一次做得更好。

中海油惠州煉化

大連恒力石化