Pažangios superkritinės įrangos tendencijos

Dvigubos pasaulinės pramonės pažangios transformacijos ir „dvigubos anglies“ tikslų skatinamos superkritinės technologijos, -išnaudojančios pagrindinius savo pranašumus – didelį efektyvumą ir energijos taupymą-, giliai įsiskverbė į pagrindinius sektorius, pvz., šiluminės energijos, naftos chemijos, biologinės-gavybos ir aukšto lygio- gamybos sektorius. Integruotai taikant tokias technologijas kaip pramoninis internetas, dirbtinis intelektas ir pažangioji kompiuterija, superkritinė įranga vystosi nuo „pagrindinės automatikos“ iki „protingo suvokimo + savarankiško sprendimų priėmimo{6}}ir nuotolinio bendradarbiavimo“. Tarp jų automatinio valdymo „tikslumas + intelektas“ ir „pasaulinis + nuspėjamasis“ nuotolinio stebėjimo pobūdis yra pagrindinės atnaujinimo kryptys, žymiai pagerinančios įrangos veikimo efektyvumą, patikimumą ir eksploatacinės priežiūros (O&M) galimybes.

Dėl aukštų veikimo parametrų (temperatūros, slėgio ir srauto) ir labai susietų veikimo sąlygų superkritinei įrangai (pvz., ultra-superkritinei šiluminės galios blokams, superkritiniams ištraukimo įrenginiams ir superkritinių skysčių formavimo įrangai) kyla sunkumų prisitaikant prie sudėtingų scenarijų. Šiuo metu automatizuotas valdymas pereina nuo „stabilaus veikimo“ prie „veiksmingo optimizavimo“ per tris pagrindinius aspektus: „įgalinimas naudojant pažangius algoritmus, platus-apkrovos pritaikymas ir kelių{3}}sistemų integravimas“.

Išplėstiniai algoritmai, tokie kaip modelio nuspėjamasis valdymas (MPC), aktyvaus trikdžių atmetimo valdymas (ADRC) ir neryškus valdymas sukuria matematinius visų įrangos veikimo sąlygų modelius, įgalinančius koordinuotą kelių kintamų valdymą ir ankstyvą trikdžių kompensavimą, žymiai pagerindami valdymo tikslumą.

(1) Šiluminės energijos sektoriuje taikoma kombinuota „MPC + ADRC“ strategija, skirta anglies kokybės svyravimams ir staigiems apkrovos pokyčiams spręsti, kontroliuoti pagrindinius garo temperatūros svyravimus ± 2 laipsnių tikslumu ir sutrumpinti reguliavimo laiką 30–50 %.

(2) Biologinio ekstrahavimo sektoriuje neryškus valdymas naudojamas slėgiui, temperatūrai ir CO₂ srauto greičiui koordinuoti ekstrahavimo virdulyje, padidinant tikslinio komponento ištraukimo greitį 10–15 %, tuo pačiu sumažinant energijos sąnaudas.

(3) Naftos chemijos sektoriuje modelio nuspėjamoji kontrolė naudojama siekiant optimizuoti reakcijos parametrus hidrinimo įrenginiuose, sumažinant šalutinių produktų susidarymą ir pailginant katalizatoriaus tarnavimo laiką daugiau nei 20%.

Siekdama patenkinti atsinaujinančios energijos tinklų integravimo ir lanksčios gamybos poreikius, valdymo sistema leidžia sutaupyti energijos ir sumažinti sąnaudas dinamiškai pritaikydama greitį, koordinuotai optimizuodama pagalbinę įrangą ir realiuoju laiku{0}}optimizavusi energijos sąnaudas:

(1)Šiluminės jėgos agregatams: sukūrus kelių kintamųjų prisitaikymo strategiją, apkrovos reguliavimo greitis padidintas iki 2,5 % Pe/min, minimali stabilaus degimo apkrova sumažinta iki mažesnės nei 20 % Pe, o vieneto anglies suvartojimas sumažėjo 5–8 g/kWh.

(2) Ištraukimo įrangai: slėgio ir temperatūros derinių optimizavimas realiuoju laiku{1}} sumažina energijos sąnaudas 12–18 %, palyginti su fiksuotų parametrų veikimu.

(3) Skysčio formavimo įrangai: išankstinė-žaliavos charakteristikų diagnozė leidžia iš anksto-koreguoti ekstruzijos parametrus, sutrumpinant reakcijos laiką iki sekundžių, kai keičiasi darbo sąlygos.

Naudodama gilią jutiklių, pavarų ir pažangių algoritmų integraciją, ši sistema suardo tradicinio valdymo „informacijos silosus“:

(1) Realaus laiko suvokimas: pagrindiniai parametrai renkami naudojant infraraudonųjų spindulių temperatūros jutiklius, vibracijos jutiklius, liepsnos vaizdo analizatorius ir kitus įrenginius, kurių atrankos dažnis viršija 100 Hz.

(2) Parametrų koregavimas: remiantis internetiniu anglies kokybės ir terpės sudėties nustatymu, šiluminės galios įrenginiai automatiškai koreguoja oro paskirstymą ir anglies tiekimą, todėl žemos-kokybės anglies maišymo santykis viršija 40%.

(3) Pažangus vykdymas: naudojant išmaniąsias elektrines pavaras, milisekundžių{1}}lygio ryšys pasiekiamas per pramoninį eternetą, o valdymo komandos delsa yra mažesnė nei 50 ms.

Naudojant daiktų internetą (IoT), didelius duomenis, krašto kompiuteriją ir dirbtinio intelekto technologijas, nuotolinis stebėjimas nutraukia „iškvietimo vietoje“ modelį-. Sukūrus duomenų centrą, sujungus O&M nuorodas ir nuspėjamąją sistemą, pasiekiamas visiškas eksploatavimo ciklo optimizavimas, sumažinamos O&M sąnaudos ir sutrumpėja prastovos laikas.

Naudojant „krašto terminalo + pramoninio šliuzo + debesies platformos“ architektūrą pasiekiamas standartizuotas kelių šaltinių duomenų apdorojimas ir vizualinis valdymas:

(1) Duomenų suliejimas: sujungia įrangos veikimo, procesų, aplinkos ir būsenos duomenis, apdorojamus pagal vieningą modelį (pvz., OPC UA protokolą), kai prieigos delsa yra mažesnė nei 200 ms.

(2) Vizualus bendradarbiavimas: Naudodamos WebGIS ir skaitmeninę dvynių technologiją, kad sukurtų 3D virtualų vaizdą, šiluminės energijos įmonės pasiekia kryžminį-įrenginių išteklių planavimą per platformą, apimančią gamyklos, regiono ir grupės lygius.

(3) Atvejo taikymas: „Tantuo Sifang IoT“ platforma prisijungia prie tūkstančių stebėjimo taškų, padidindama gedimų aptikimo efektyvumą 60%.

Pašalinus tinklo apribojimus esant nuotoliniam scenarijui (pvz., vėjo energijai jūroje ir kasybos gavybai), „vietinis atsakas + nuotolinis bendradarbiavimas“ pagerina veiklos lankstumą:

(1) Apdorojimas realiuoju-laiku pakraštyje: įdiekite krašto šliuzus, kad analizuotumėte vibracijos ir temperatūros duomenis, suaktyvindami vietines apsaugos komandas kritiniais atvejais, kai atsako delsa yra mažesnė nei 100 ms.

(2) Mobilusis O&M: duomenų peržiūra ir signalų priėmimas įgalinami naudojant programas mobiliesiems ir planšetinius kompiuterius, kartu su „vaizdo ir AR“ gairėmis priežiūrai, todėl reakcijos laikas sutrumpėja 40–50%.

(3) Scenarijai: esant atviroje jūroje ir nuotoliniam scenarijui, krašto kompiuterija sumažina duomenų perdavimą 90%, sumažina pralaidumo priklausomybę.

Remiantis istoriniais duomenimis ir mašininiu mokymusi, sukurta „numatymo, diagnozės ir optimizavimo“ sistema:

(1) Gedimų numatymas: Naudodami LSTM ir atsitiktinius miško algoritmus vibracijos ir alyvos duomenims analizuoti, mes prognozuojame gedimus, tokius kaip guolių susidėvėjimas, kurių tikslumas viršija 85%. Tai leidžia mums iš anksto įspėti apie rotoriaus problemas garo turbinų blokuose prieš 2–4 savaites.

(2) Žinių palaikymas: kaupiant gedimų atvejus ir įtraukus NLP technologiją, galima išmaniai gauti informaciją, pagrįstą „gedimų aprašymo ir sprendimo suderinimu“, o priežiūros efektyvumas 30 % pagerinamas.

(3) Visas{1}} gyvavimo ciklo optimizavimas: įvertiname likusį įrangos eksploatavimo laiką ir kuriame asmeninius priežiūros planus. Ištraukimo įrenginyje perėjome prie tirpiklio siurblio būklės-pakeitimo, todėl atsarginių dalių sąnaudos sumažėjo 25 %.

Spartesnis intelektualios superkritinės įrangos tobulinimas priklauso nuo trijų pagrindinių veiksnių suderintos paramos:

(1) Technologinė iteracija. Pramoninis internetas, dirbtinis intelektas ir pažangioji kompiuterija panaikina kliūtis; 5G įgalina didelės- spartos ryšį; o skaitmeniniai dvyniai teikia optimizavimo įrankius.

(2) Politikos gairės: „Pagaminta Kinijoje 2025 m.“ ir 14-asis penkerių metų planas skatina išmaniosios įrangos atnaujinimą, o energijos ir aplinkos apsaugos politika reikalauja didesnio skutimosi- lankstumo ir išmetamųjų teršalų mažinimo galimybių.

(3) Rinkos paklausa: tradicinės pramonės šakos siekia sumažinti sąnaudas ir padidinti efektyvumą, o besikuriantys sektoriai siekia didelio-tikslumo procesų. Darbo jėgos trūkumas spartina nuotolinio O&M diegimą.

Techninės kliūtys: aukščiausios klasės{0}}daviklių, valdymo lustų ir pramoninės programinės įrangos vidaus gamybos lygis yra mažesnis nei 30 %, todėl kyla kliūčių rizika.

(1) Standartų trūkumas: duomenų sąsajos ir ryšio protokolai nėra standartizuoti, todėl įrangos sąveikos išlaidos yra didelės.

(2) Talentų atotrūkis: tarpdisciplininių specialistų, turinčių žinių apie procesus ir skaitmenines technologijas, trūkumas.

(3) Rizika saugumui: nuotoliniam stebėjimui kyla kibernetinių atakų ir duomenų nutekėjimo rizika.

„AI + Control“ integracija: generatyvus AI automatiškai generuoja valdymo logiką, o dideli pramoniniai modeliai skatina suderintą kelių įrenginių optimizavimą.

(1) Visuotinis skaitmeninis dvynys: sukurkite trijų lygių modelį, apimantį „įranga – dirbtuvės – gamykla“, kad įgalintumėte visą -procesų modeliavimą ir derinimą.

(2) Pagreitintas lokalizavimas: pagrindinės programinės ir techninės įrangos, pvz., DCS ir PLC, lokalizavimo greitis padidės iki daugiau nei 50%.

(3) Ekologiškas protingas bendradarbiavimas: dirbtinis intelektas optimizuoja degimą ir anglies surinkimą, kad būtų pasiektas tikslas „didelis efektyvumas ir mažai anglies dioksido“.

Superkritinės įrangos intelektualizavimas yra neišvengiama pramonės modernizavimo tendencija. Tiksliai pritaikius automatizuotą valdymą ir nuspėjamą nuotolinio stebėjimo bendradarbiavimą, jis peržengia tradicinio veikimo ir priežiūros apribojimus. Ateityje, toliau skatinant technologijas, politiką ir rinkas, superkritinė įranga taps pagrindine „protingos gamybos + ekologiškos plėtros“ nešėja. Įmonės turi pasinaudoti „platformacijos, judrumo ir intelekto“ tendencijomis ir paspartinti technologijų atnaujinimą bei talentų ugdymą, kad galėtų pasinaudoti iniciatyva šioje pramonės transformacijoje.