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    實時的預測性維護系統如何“待泵如人”

    Alpha礦業智能化 2018-08-06

    Alpha,專注于礦業智能化的國際服務商


    發現數據的價值所在!


    在一種創新的,略顯黑科技的實時預測性維護方法中,我們處理泵發生的故障問題就像處理可導致死亡的疾病一樣。 我們采用流行病學方法來預測泵故障或任何設備故障,研發了創新的新型故障算法。 FORESTALL算法實時更新,自動通知維護計劃人員即將發生的故障。 這些算法可以使用現有的過程控制系統在數周內部署完畢。


    旋流器、泵和料斗示意圖


    Newcreast公司 MDX 550-渣漿泵


    旋流器入料泵幾乎是任何選礦廠都必需的關鍵部件。而根據以往數據,旋流器入料泵停機費用約為每小時25,000至50,000美元。 在12個月的時間內,旋流器渣漿泵有34小時的意外停機時間,每年耗資85萬美元 - 170萬美元。 目前,預測性維護還并不是采礦業的標準配置,甚至也沒有使用實時數據監測。 為Newcrest公司的泵做故障預測而研發的算法,給實時預測性維護提供了一個階梯式的解決方案。


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    完美的平臺部署



    每個礦山都有一個工廠過程控制系統,包括分布式控制系統(DCS)和可編程邏輯控制(PLC)。 這些DCS和PLC系統為快速部署實時預測性維護提供了完美的平臺。 MIPAC(過程控制專家和PI OSISoftPartners)表示,只需要7-28天來部署算法。并且泵在即將發生故障的分別28天,7天和24小時內,自動向管理員/主管發送信息。

    幾大優點: 

    (1)所有礦山都使用生產控制系統

    (2)算法可輕松編碼到任意數量的現有生產控制系統(霍尼韋爾,日本橫河,施耐德,西門子,ABB等);

    (3)自動向維護計劃人員和工廠經理/主管發送信息


    2
    創新的新方法



    標準工程設備故障預測方法不適用于泵故障數據分析,(例如,威布爾(Weibull)分布適用于數據,只能進行完整的案例研究),而有限的數據組也同樣增加了Newcrest 公司設備的故障判斷難度。


    通過修改和調整現有的流行病學統計方法,我們能夠創建一個工作機器學習算法,該算法使用工廠過程控制數據來提供實時的故障預測。增加用于算法訓練的故障案例數量,可以提高算法的可靠性。例如,下面所示的FORESTALLTM 28天算法是基于17個泵的故障情況案例研究。通過在PI數據庫回顧幾年來產生的數據并進行分析,的可靠性將得到提高。假設每個泵的重建就像在泵的維護時鐘的重置——Newcrest的行業顧問告訴我們,這個假設是合理的。


    圖5-泵故障實時預測性維護算法


    重要的是,我們還可以使用算法來預測自上次泵重建以來發生故障的概率。這意味著管理人員可以選擇風險級別,并自定義設置電子郵件類別,例如:

    (1) 當泵在28天內發生故障的可能性為70%時發出藍色警報信息;

    (2) 當泵在7天內發生故障的概率為80%時發出琥珀色警報;

    (3) 當24小時內出現故障概率為90%時發出紅色警報;



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    用FORESTALL算法預防故障



    障預測算法使維護計劃人員能夠使用實時數據預防故障。 FORESTALL機器學習算法可用于預防所有類型的加工廠設備的故障:

    (1) 及時訂購零備件。

    (2) 最優的停機計劃。

    (3) 最大程度地消除故障。

    (4) 找出根本緣由而改進業務計劃。


    預測性維護在Cadia生產控制室


    安爾法所一直倡導和推廣的預測性維護即是如此的一個行業趨勢,無論是泵或對于設備電機,等選礦廠的各類機器。都可以通過數據的實時監測,接收,通過算法處理,從而達到預測性維護效果。而安爾法的核心算法,正幫助我們服務的選礦廠帶來更為準備實時的故障診斷?,F在到不久的未來,預測性維護才是選礦廠,以及更多其他工廠生產過程中的一劑良藥。


    想獲取更多關于泵等機器的預測性維護系統,請聯系安爾法公司:

    成都安爾法智控科技有限公司
    (中國區全資子公司)

    楊博

    benjamin.yang@alpha-technology.com.au

    微信:yb89yy92


    李生才

    kyle.lee@alpha-technology.com.au

    微信:Kyle977895349

    安爾法智能(Alpha Intelligence)

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