智能化选厂再升级:数字孪生

原创 HOT矿业 HOT全球矿业资讯 2020-09-30

谁是浩特?请参考下图




HOT智能化选厂项目(smart plant)再升级:从关键设备的实时监测,到全厂选煤系统监测,HOT的方案解决团队和创新团队将选矿厂智能化开发升级至下一阶段。


持续性的远程现场监测

    

    HOT通过在选煤厂内新增的100多个传感器(包括密度、振动和温度传感器),获得的传感器反馈信息比之前选厂内同一位置的信息增加了一倍。 这让我们能以更直观的方式监测选煤流程的运行情况,包括对传统上只定期检查的旋转设备进行连续监测。数据平台可集成多种传感器数据,在云端做综合分析。



实时状态监测

    

    从这些新增的选厂数据中,我们可以将其用于开发单个工艺流程和设备的模型,并在将来用于开发选厂的数字孪生模型,进行复杂的模拟。


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HOT在第1阶段开发的“实时状态”仪表板可以随时随地,在任何支持互联网的设备上快速显示工厂的当前状态;然而,状态监测未能前瞻性地预测机器运转中断和磨损消耗。

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因此,在第2阶段,HOT将系统发展成为“主动”状态监测系统,而不仅仅是“被动”显示的仪表板,即实现故障的提前预警报告。



故障提前预警

    

    HOT与参股公司成都安尔法智控科技有限公司共同开发了选厂预测性维护的PC 及移动端应用程序,运用智能物联网传感器对设备进行监测,将实时采地集设备运行数据,通过数据分析软件,结合大数据,利用智能机器学习算法,对设备的运行数据建立故障模型,提前预测设备故障,提前做出维护。


     此应用程序实现了即时监测与故障预报,支持工程师检测不利的设备或选厂状况,从而防止长时间的选矿效率低下或设备过早失效。


 


自研传感器

    

    HOT参股的安尔法公司开发了拥有自主专利的传感器,包括温度传感器,振动温度一体传感器,以及配套的数据中继器等。HOT和安尔法拥有自己的软件开发团队,系统的集成服务,智能算法,云计算,包括后期的系统运维服务,升级等,由公司团队自主完成。成本可控,以行业最高的性价比。


 

 安尔法各种传感器


基础工作原理

    

    智能化选厂将设备的振动和温度等信息进行实时的采集,以及通过协议转换模块读取电机的电流数据,通过数据对设备的运行状态实时分析,数据储存本地服务器,然后上传云端,大量数据形成数据频谱,利用后台的智能算法建立故障模型,在故障发生前进行预警,提前做出维护措施,对设备内部潜在的机械问题及时预警且处理。



数字孪生

    

可实现最新智能技术,数字孪生,以更直观的3D展示结合数据监测预测性维护。

  • 模型交互功能:3D设备模型能够放大、缩小、旋转、平移查看


  • 监测功能:显示设备监测的点位,以及监测部位的运行状态,点击监测点,能够定位并重点展示监测点的具体位置,并将该监测设备的单点详细信息展示出来,比如温度和振动数值等,能够快速返回查看整体设备情况


  • 预警和报警功能:通过设备传感器反馈的报警信息,来定位设备具体传感器报警的信息,并将该部位模型变色显示,让用户非常清楚设备具体的预警或报警位置以及对应的原因信息展示,方便用户针对性管理解决,也可打开监测曲线展示。


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全球22,000+个传感器已投入使用

机器学习时间每年增长192720000小时

传感器硬件,物联网关到云平台,嵌入智能算法全自主研发

现场预警案例众多,大幅提升现场运维的经济效益

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