浙工大上虞研究院教授团队利用“大数据+建模”技术 让化工制造变得“更聪明”

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浙工大上虞研究院教授团队利用“大数据+建模”技术 让化工制造变得“更聪明”

“化工厂需要一双明亮的‘眼睛’。”近日,据浙工大上虞研究院负责人介绍,该院教授祝铃钰利用“大数据+建模”技术,为化工企业解决各种工业装置操作难题,让化工制造变得“更聪明”。

祝铃钰是一名智能制造数据分析师,目前为浙江工业大学化学工程学院教授。她手头正进行一个名为“透明工厂”的项目,“下单顾客”是浙江安诺芳胺化学品有限公司。新冠肺炎疫情发生前,她是对方车间常客。2月初,企业复工后,双方的联络转到了线上。

浙江安诺芳胺化学品有限公司是一家致力于芳胺类产品研发、生产、经营的专业化工企业,其主要化工产品是染料、轮胎等重要原料,市场面向全球。这些年,由于市场需求、原料价格等不断变化,装置能力不断提高,在调整生产过程中,车间“停车率”降不下去。在业内,启动、关停车间生产装置被称作“开停车”,而即使是临时的频繁“开停车”也会导致高能耗、设备故障受损,更易造成安全事故。

“透明工厂”项目正是由此而来。去年6月,了解企业需求后,祝铃钰及其团队研究决定利用大数据为企业搭建一个“透明工厂”。在“透明工厂”中,企业所有生产装置全部转化成数据,可在电脑上模拟运转,并通过不断调控测试产生各种方案,最终实现优化目的。祝铃钰的工作就是和这些数据打交道。

“简单来说,我就好比是这些工业装置的‘新型医生’。”祝铃钰说。化工厂安全风险等级高,化学反应控制尤为困难,特别是气液固三相带循环的反应,影响因素多达几十个,操作人员过去仅凭常规测量仪表发现故障,往往有很大时间滞后。她则是获取影响装置的温度、压力等数据,利用方程式在电脑上建模分析并编程运行,通过变化波动的数据及时“诊断”装置的“健康”情况,一旦出现异常能迅速找到“病灶”,为“急救”留足时间。

在化工厂中,液体输送用泵是最常见的动力设备,其动力消耗非常可观。祝铃钰先前服务过一家化工企业,其一厂区就装有6套泵设备,一年仅这些设备电费就达1300万元。为了降低能耗,祝铃钰和团队使用过程建模的方式,利用工业现场的测量数据进行计算,通过数据对比和数据分析,及时发现泵运行低效或异常情况。去年6月,该企业采纳了祝铃钰等人提出的设备运行调度和整改建议,并专门单独安装了电表。近一年时间,专项电费节省了上百万元。

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