Case study: opracowanie modelu predykcyjnego dla turbiny
1 czerwca 2020

Case study: opracowanie modelu predykcyjnego dla turbiny

Projekt: Opracowanie modelu predykcyjnego dla turbiny

Wyzwanie

W instalacji produkcyjnej pojawiało się zjawisko gwałtownych wzrostów wibracji turbiny parowej, o trudnych do identyfikacji przyczynach. Jeśli wibracje przekroczyły pewien konkretny poziom, to niezależnie od pracy operatorów turbina ulegała awarii, co powodowało zatrzymanie instalacji i konieczność ponownego uruchomienia całego procesu. Sytuacja ta powodowała duże straty wywołane wysokim zużyciem paliwa gazowego, co generowało dodatkowe koszty wynikające z przestoju produkcji. Celem projektu było opracowanie modeli predykcyjnych umożliwiających identyfikację przyczyn oraz przewidzenie awarii turbiny.

Rozwiązanie

Konsultanci ReliaSol (Reliability Solutions) opracowali i wdrożyli na platformie PdM RSIMS modele predykcyjne, które na podstawie bieżących parametrów pracy obliczają prawdopodobieństwo awarii.  Rozwiązanie  umożliwia operatorom turbiny podejmowania akcji wystarczająco wcześnie, aby nie doprowadzić do wybicia turbiny, oraz pozwoliło na identyfikację nieznanej do tej pory przyczyny awarii turbiny. 

Wartość predykcji jest aktualizowana w cyklach jedno-minutowych, przy użyciu bieżących wartości czujników. W przypadku osiągnięcia poziomu alarmowego operator systemu jest informowany przez sygnał głosowy oraz powiadomienia e-mail i SMS. Sygnał alarmowy umożliwia operatorowi na zmianę nastaw z odpowiednim wyprzedzeniem w celu uniknięcia awarii.

Korzyści

Opracowany model zwraca informację o pomiarach, które mają najbardziej znaczący wpływ na wynik predykcji oraz zapewnieniu 98% dokładności prognozowania. Model pozwolił też na identyfikację przyczyn problemu. Rozwiązanie umożliwia monitoring pracy turbin w czasie rzeczywistym, zminimalizowanie ich kosztów utrzymania oraz strat na produkcji spowodowanych przestojami. 

  • Zminimalizowanie awaryjności turbiny 
  • Osiągnięto 98% dokładności prognozowania
  • Identyfikacja przyczyny awarii turbiny
  • Stały monitoring i wgląd w pracę turbin
  • Zachowanie wysokiego stopnia automatyzacji procesu produkcji

Wdrożenie nowatorskiego systemu predykcyjnego utrzymania ruchu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, który z dokładnością na poziomie 98% prognozuje nadchodzące awarie, to jeden z kamieni milowych w rozwoju naszej firmy. Rozwiązania RS dają nieograniczone możliwości kontroli nad pracą maszyn, wgląd w ich stan, pozwalają na racjonalne planowanie produkcji, co wpływa na znaczący wzrost efektywności przedsiębiorstwa we wszystkich aspektach jego funkcjonowania. Autorski system RSIMS, w połączeniu z ekspercką wiedzą to gwarancja najwyższej jakości usług oraz profesjonalnej realizacji nawet najbardziej skomplikowanych projektów.

Starszy post
Case study: wdrożenie rozwiązania PdM RSIMS dla układnicy magazynowej