共查询到20条相似文献,搜索用时 578 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
大数据、人工智能、边缘计算等先进技术不断进步,在燃气电厂利用基于数据分析的设备故障预警与诊断模型辅助检维修的优势逐步显现。AI设备故障预警与诊断模型依托统一的云平台搭建,覆盖燃气电厂燃机、汽机、锅炉和电气系统等多类主辅机设备,利用大数据分析技术和人工智能算法,主要算法包括分段函数、多元回归、深度神经网络等。模型以燃气电厂各系统设备的实时和历史数据为基础,将业务关联较强的数据与电厂内部专家经验相结合,实现设备参数劣化预警。文章结合燃气电厂AI模型应用实例,对建模过程、输入输出参数设定、训练样本选择、预警信息及故障诊断等进行说明与分析。利用AI设备故障预警与诊断模型可实时监督机组设备运行情况,在设备出现异常或故障的早期阶段进行智能预警和诊断,为机组设备运行安全提供保障。 相似文献
8.
9.
简要介绍了阿姆河第一天然气处理厂自控仪表的应用情况,分析了该厂在生产运行中较为典型的仪表故障原因,介绍了针对性的解决措施,旨在探讨提高处理厂仪表控制效果。 相似文献
10.
11.
3月3日,记者从设在辽阳石化的中国石油设备故障诊断技术中心获悉:经过这个中心的远程故障诊断,大庆石化公司化肥厂3102J机组高压缸自由端振动值超标的故障被及时发现并得以排除,经过20多天在线监测,机组运行平稳。这是这个中心成立半年来第6次成功实施关键机组的远程故障诊断。 相似文献
12.
13.
14.
国内石油化工企业选用的状态监测系统由于不具备故障自动诊断、自动预测功能而成为少数专业人员掌握的技术,机组的安全可靠运转不能摆脱对人的依赖,设备事故不能避免,预知维修水平较低.为了提高企业工程技术人员维修决策水平,提高设备故障诊断与故障预测水平,降低设备故障后果,保证设备运行安全可控,实现以设备状态为依据、主动维修、精确... 相似文献
15.
热电事业部针对上半年设备运行过程中存在的问题,积极寻找对策,采取有效措施,促进生产平稳运行。针对锅炉“三管”故障频率增加,锅炉启停次数增多等问题,事业部结合设备检修,加强对锅炉“三管”的防爆防磨检查。对汽机阀门故障及法兰泄漏导致的机组非计划停机,事业部采取蒸汽尽量保持在管道内流量平稳等措施。对3^#空分装置出现频繁卸载的现象,事业部要求厂商委派技术人员到现场诊断,查找和消除故障;同时,加强设备管理和维护人员的技能培训,加强与运保单位的协调,消除设备隐患。 相似文献
16.
17.
18.
19.
为优化天然气处理厂生产计划,弥补天然气处理厂负荷率预测模型的空缺,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)的天然气处理厂负荷率预测模型。LSTM模型用于捕捉因检修天数和日处理量等因素引起的时间特征,贝叶斯算法用于优化LSTM网络的结构、隐藏层层数、隐藏层神经元个数、初始学习率和正则化系数,弥补参数造成预测波动的缺陷。选取波动型和平稳型天然气处理厂负荷率对不同模型测试,结果表明,LSTM模型较其他传统预测模型的预测精度高。BO-LSTM模型的预测平均绝对误差(MAE)值和均方根误差(RMSE)值均最小,预测精度最高,通用性强,较传统LSTM模型的MAE和RMSE值可提高57.8%和30.1%。天然气处理厂负荷率预测模型可为天然气处理厂的生产运行和决策提供数据支撑,具有稳定的预测精度和适应性。 相似文献