工業大數據技術在石化設備預警預測中的研究與實踐

作者：賀宗江

摘要：設備的安全穩定運行是石化企業實現安全穩定生產的重要因素。大機組等動設備結構復雜、故障形式多樣,傳統的以設備或測點為對象的監測技術應用難以滿足不斷增長的安全保障要求。特別是單一的參數指標不能全面體現設備故障特征,導致設備故障不能提前預警預測,即便出現異常也不能快速定位,亟需研究新的預警預測診斷技術,實現大機組等動設備異常狀態的預警預測,異常狀態下的快速分析定位。文章結合企業遇到的問題,基于工業大數據分析技術,提出了一種用于大機組等動設備運行狀態預警預測的解決方案。通過采用數據驅動的建模方法建立設備運行狀態特征模型,并通過歷史數據進行學習訓練,實現了基于大數據分析技術的運行狀態的預警預測,并結合應用案例說明了該方案的實施效果。從應用實踐情況看,該技術實施周期短、實用性強,可在一定程度上解決企業大機組等動設備運行管控中存在的難題。

發文機構：中國石油化工集團有限公司煉油事業部

關鍵詞：工業大數據設備預警預測關聯分析industrial big dataequipment early warning and predictioncorrelation analysis

分類號： F42[經濟管理—產業經濟]