産品功能(néng)

生(shēng)産報(bào)警智能(néng)分(fēn)析與優化(huà)組件(jiàn)：

應用(yòng)先進的(de)生(shēng)産報(bào)警智能(néng)分(fēn)析技(jì)術(shù)，通(tōng)過針對(duì)企業(yè)重點化(huà)工(gōng)裝置的 (de)報(bào)警曆史大(dà)數(shù)據的(de)統計(jì)和(hé)智能(néng)分(fēn)析∏，經過 PDCA 循環實現(xiàn)報(bào)警的(de)動态、持續改進，從(cóng)而減輕操作(zuò)人(rén)員(yuán)的('de)報(bào)警負擔，降低(dī)丢失關鍵報(bào)警的(de)可(kě)能(néng)性；減少(shǎo)空(kōng)報(bào)警（例如(rú)報(bào)警抖動、瞬時(shí∞)報(bào)警或者過時(shí)報(bào)警）和(hé)冗餘報(bào)警；确保報(bào)警優先級正确，響應合理(l ǐ)；提升操作(zuò)人(rén)員(yuán)響應速度，達到(dào)更快(kuài)、更穩定、更有(yǒu)效。

異常工(gōng)況監測預警組件(jiàn)：

根據重點化(huà)工(gōng)裝置運行(xíng)深受關注的(de)問(wèn)題，利用(yòng)裝置運行(xíng)曆史大(dà)數(shù)據，在（例如•(rú)：催化(huà)劑床層壓降監測預警、反應器(qì)徑向分(fēn)布監測預警、關鍵儀表異常監測、換熱(r₹è)器(qì)結垢監測預警、換熱(rè)器(qì)內(nèi)漏監測預警）等方面建立預測模型。

催化(huà)劑性能(néng)智能(néng)評估與分(fēn)析組件(jiàn)：

重點對(duì)固定床加氫裝置催化(huà)劑性能(néng)和(hé)壽命在線進行(xíng)評估，利用(yòng)曆史大÷(dà)數(shù)據建模生(shēng)成“數(shù)字孿生(shēng)體(tǐ)”和(hé)“控制(↔zhì)率模型”，通(tōng)過對(duì)生(shēng)産系統實時(shí)預測、智能(néng)優化(huà)π，使催化(huà)劑全生(shēng)命周期效益最大(dà)化(huà)。

典型效益

系統的(de)投用(yòng)，可(kě)以大(dà)幅提升化(huà)工(gōng)企業(yè)生(shēng)産裝置的(de) DCS 報(bào)警統計(jì)和(hé)智能(né€ng)分(fēn)析，經過 PDCA 循環實現(xiàn)報(bào)警的(de)動态、持續改進，從(cóng)而減輕操作(zuò)人(rén)員(yuán±)的(de)報(bào)警負擔，确保報(bào)警優先級正确，提升操作(zuò)人(rén)員(yuán)響應速度。

并利用(yòng)先進的(de)大(dà)數(shù)據和(hé)人(rén)工(gōng)智能(néng)機(jī)器(qì)學習(xí)等技(jì)術(shù)對(duì)生(shēng) 産裝置的(de)異常工(gōng)況進行(xíng)提前預測預警，從(cóng)而提高(gāo)生(s☆hēng)産及工(gōng)藝管理(lǐ)水(shuǐ)平，通(tōng)過對(duì)生(shēng)γ産系統不(bù)斷重複“狀态感知(zhī)、實時(shí)預測、自(zì)主優化(huà)、精準執行(xíng)”的(de)智能(néng)過程，把正确的(de)信息，以正确的(de)方♦式，在正确的(de)時(shí)間(jiān)，給到(dào)正确的(de)地(dì)點，因此而把事(shì)情做(zuò)對(duì)、做(zuò)優，甚至通(tōng)過機(jī)器(qì)學•習(xí)，一(yī)次比一(yī)次做(zuò)得(de)更好(hǎo)。