Связаться с нами
Вернуться назад
Энергетика
28.04.20

Как прогнозировать отказы энергетического оборудования

Содержание публикации

Проверка возможности внедрения готового продукта Factory5 в систему управления техническим обслуживанием и ремонтами энергетического оборудования на примере питательного турбонасоса.

Турбонасосная установка предназначена для бесперебойной поставки питательной воды в котельные агрегаты. Питательные турбонасосы (ПТН) работают в тяжелых условиях, поэтому они снабжены множеством датчиков и автоматов безопасности. Работу этого устройства нужно периодически проверять по установленному на предприятии графику.
В современных условиях проверку технического состояния ПТН, предсказание дат поломок и ремонта можно предоставить технологиям. Например, программному обеспечению на основе предиктивной аналитики и интеллектуального анализа данных. Для проверки возможности адаптации таких решений в систему управления предприятия команда Clover реализовала пилотный проект модели «Питательный турбонасос» на базе продуктов Factory5.

Суть работы

Задачей проекта стало определение дат наступления дефектов на работающем оборудовании, неизвестных специалистам Clover. Для этого команде были предоставлены данные за три года с АСУ ТП, которые относились к питательному турбонасосу — 94 млн значений по 45 параметрам. Кроме этого, была использована обучающая выборка в 600 тысяч значений при работе в номинальном режиме работы без дефектов и указаны десять отказов с датами обнаружения. В силу человеческого фактора дата обнаружения не всегда соответствовала дате появления дефекта: поломка произошла сегодня, а в журнал ее могут записать завтра.

Для обработки данных был выбран алгоритм решающих деревьев (Random forest regression). В данном случае он оказался самым эффективным. В результате чего был рассчитан коридор допустимых значений, отклонение от которого считается аномальным наблюдением.

Без названия.png

Результаты

Выявлено 20 групп аномалий с высоким значением ошибки, восемь из десяти представленных отказов и 12 дополнительных «аномальных» периодов (совокупность аномальных всплесков с высоким значением ошибки).

Без названия (1).png

Итоги

Модель показала эффективность в вопросе выявления аномалий, что было подтверждено в результате апробации. Кейс продемонстрировал действенность подобных продуктов для предприятий.



Участие в вебинаре
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Номер телефона
Обязательное поле
Название компании
Обязательное поле
Должность в компании
Обязательное поле
не выбрано
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте свою почту. Это окно закроется автоматически.
Забронировать встречу
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Номер телефона
Обязательное поле
Название компании
Обязательное поле
Должность в компании
Обязательное поле
Выберите отрасль
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Я хочу получать рассылку новостей и предложений на e-mail.
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте свою почту. Это окно закроется автоматически.
Получить материалы
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Выберите отрасль
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте почту. Это окно закроется автоматически.
Получить запись вебинара
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Номер телефона
Обязательное поле
Название компании
Обязательное поле
Должность в компании
Обязательное поле
не выбрано
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Я хочу получать рассылку новостей и предложений на e-mail.
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте свою почту. Это окно закроется автоматически.
Подписаться на рассылку
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Array
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте свою почту. Это окно закроется автоматически.
Связаться с нами
Имя
Обязательное поле
Фамилия
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Номер телефона
Обязательное поле
Название компании
Обязательное поле
Должность в компании
Обязательное поле
Выберите отрасль
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Я хочу получать рассылку новостей и предложений на e-mail.
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Ваше обращение успешно отправлено. Спасибо!
Запрос на доступ к материалам
После успешного заполнения и отправки формы, материалы придут к вам на e-mail.
Имя
Обязательное поле
E-mail
Обязательное поле
Номер телефона
Обязательное поле
Название компании
Обязательное поле
Должность в компании
Обязательное поле
не выбрано
не выбрано
не выбрано
Горнорудная промышленность
Логистика и транспорт
Машиностроение
Нефтегаз
Сельское хозяйство
Энергетика
Другое
Отправляя данную форму, я соглашаюсь на обработку своих персональных данных.
Потяните вправо, доказав что вы не робот
Успешно отравлено! Проверьте свою почту. Это окно закроется автоматически.