Как использовать промышленные данные для непрерывной эксплуатации оборудования
Мероприятия
2 Марта 2020

Хранить нельзя, анализировать

Оборудование нефтегазоперерабатывающих предприятий ежедневно генерирует гигантские объемы данных. Согласно результатам исследования аналитического агентства Statista, только 50% полученных данных от всех объектов нефтегазового комплекса используются для предупреждения аварийных ситуаций и решения бизнес-задач производства. Между тем, компаниям нужно поддерживать высокий уровень производительности и общую эффективность предприятия. По данным исследованиям, те объекты в отрасли, которые применяют технологии Big Data, в три раза чаще реализуют свои планы.

Задача отдельного предприятия — задача целой отрасли

В погоне за высокой производительностью может возникать соблазн использовать оборудование на предельных мощностях. Работа агрегатов на износ часто приводит к незапланированным остановам, которые несут экономические потери. По статистике Ростехнадзора средний ущерб от аварии в 2019 год составил 111,1 млн рублей, в 2018 году эта цифра была 91, млн рублей. То есть, средний ущерб от аварий на производствах увеличился в 2,5 раза. Поэтому предприятия заинтересованы в мерах, которые помогут предотвращать аварии и помогать настраивать оптимальные режимы эксплуатации оборудования.

Есть и другая сторона. В промышленности, как и большинстве секторах экономики проявляется ситуация, когда мощности недозагружены или текущий производственный процесс недостаточно рентабелен. В этих условиях предприятия заинтересованы работать на снижение себестоимости, и все технологии, которые на это направлены, приоритетны.

Кроме того, государство диктует всеобщую цифровизацию промышленности, описанную в ведомственном проекте «Цифровая энергетика». Активно поддерживается идея внедрения в нефтегазовом комплексе пилотных проектов на базе цифровых технологий и отраслевых платформенных решений.

Отношение к цифре в нефтегазовой отрасли

Согласно исследованию Accenture, в 2018 году около половины НПЗ в разных странах оценивали свой уровень внедрения цифровых технологий как высокий или средний. 41% участников опроса подтвердили, что ощущают финансовые выгоды от внедрения инструментов Индустрии 4.0. Те же, кто еще не занимаются цифровизацией напрямую, включили ее в число своих приоритетных целей и осуществляют те или иные проекты на своих НПЗ. В топе самых распространенных технологий: интеллектуальные системы мониторинга состояния предприятия, позволяющие сокращать время ремонтов и простоев, уменьшать операционные затраты.

Как мы определяли перерасход топлива ГТУ

Мы в Clover Group создаем ПО на базе технологий предиктивного анализа. Решения компании помогают контролировать деградацию оборудования, применять предупреждающие меры за счет прогнозирования отказов оборудования и продлевать срок службы оборудования, корректировать программу ремонтов. В нашем проектном портфеле есть кейсы для энергетической компании, в ходе которых мы разработали модели оценки технического состояния узлов газотурбинной установки и модель перерасхода топлива. Перед нами стояла задача с помощью исторических данных определить предотказные состояния на основе математических моделей с использованием методов машинного обучения. Также нам было необходимо оценить энергоэффективность агрегата на основе степени деградации конструктивных элементов оборудования. По итогу проекта, созданные модели выявляли величину перерасхода топлива на газотурбинной установке по причине износа конструктивных элементов. Эксперты компании смогли добиться ранжирования конструктивных элементов газотурбинной установки по степени влияния на перерасход топлива и снижения аварийности за счет своевременного реагирования на развивающиеся дефекты в деталях. 


Читайте также
Присоединяйтесь

Узнайте, как интеллектуальная аналитика и предиктивный анализ помогут вашему бизнесу

* Поля обязательны для заполнения
Спасибо!
Специалист Clover Group свяжется с вами в рабочее время.
Мы используем файлы cookie для вашего удобства работы с веб-сайтом.
Переход по ссылке на веб-сайт или работа на веб-сайте подразумевают согласие со сбором данных посредством файлов cookie.
Узнайте больше о нашем использовании файлов cookie и об изменении своих настроек.