Использование данных датчиков для улучшения мониторинга машин и планирования технического обслуживания. Уникальный проект по модернизации систем мониторинга состояния активов для ведущей индийской горнодобывающей компании. Цель состояла в том, чтобы настроить решения для четырех разных болевых точек, каждая из которых добавляла преимущества для операций клиента.

Добыча полезных ископаемых под землей обеспечивает сырьем для большинства других отраслей промышленности. На самом деле, большинство внутренних частей бытовой электроники также получают сырье из-под земли; медь для схем, литий для аккумуляторов и многое другое. Однако на горнодобывающую промышленность также приходится 10 процентов мирового потребления энергии.

Наш клиент — крупнейший горнодобывающий конгломерат в Индии, занимающийся добычей меди, цинка, железной руды и т. д. по всей стране. Таким образом, они понимают, сколько энергии ежедневно потребляют их машины и процессы.

Болевые точки

Но со всем потреблением энергии, которое идет на переработку руды, выделяется много тепла и, следовательно, большой износ. Вот почему клиент искал способ оптимизировать свои системы мониторинга на своем железорудном заводе в Гоа. Они стремились снизить энергопотребление, упредить время простоя и провести ремонт максимально плавно и безопасно.

Однако здесь есть одна вопиющая проблема, которая помешает попыткам контролировать любую машину на заводе. Хотя у компании было немало датчиков на земле, все они были подключены к локальной проводной системе DCS. Это означало, что данные отслеживались только на базовом уровне, и никакие из них не распространялись между операциями.

Решения

Первое, что сделала компания Ecolibrium, — установила сенсорные шлюзы на основе SmartSense IoT и интегрировала их в существующую сенсорную сеть на заводе. Затем шлюзы были настроены для направления всех собранных данных в Central Historian, откуда они отправляются в облако и обрабатываются аналитической платформой SmartSense. После этого возникла проблема настройки решений для четырех основных болевых точек.

Турбина

Было установлено, что тепловая мощность турбины намного выше, чем она была изначально рассчитана. Тепловая мощность здесь измеряется как комбинация факторов, которые, будучи достаточно высокими, могут препятствовать нормальной работе турбины. В этом случае Ecolibrium остановился на оценке теплового потока в режиме реального времени с помощью двух разных методов, чему способствовали данные, постоянно поступающие от датчиков, которые измеряли 2915 ккал/кВтч против расчетного 2498 ккал/кВтч.

Затем мы использовали эти данные, чтобы точно определить, какие компоненты внесли наибольший вклад в повышение скорости нагрева. Это сделало бы исправления и замены намного проще, и даже ежедневные ручные настройки были бы намного более точными. Как оказалось, не менее 360 ккал/кВтч избыточного тепловыделения создавалось за счет противодавления, в основном из-за обратной промывки воздухом и грязных подающих труб, что было бы гораздо проще исправить, чем предполагалось.

Конвейер

Конвейерную ленту также необходимо было проверить на структурные недостатки, чтобы ее можно было исправить и увеличить возможные нагрузки. Для этого мы измерили процент нагрузки, движущейся по конвейеру, а также собрали данные о вибрации и шуме, а также информацию о том, насколько быстро он может ускоряться и двигаться.

Предоставление техническому обслуживанию возможности планировать время простоя и выполнять ремонт позволяет конвейеру работать с максимальной производительностью, при этом пропускная способность увеличивается на 3,5 процента. Это означает увеличение производства примерно на 9000 миллионов тонн в год, а также сокращение потребления воды конвейером, прямо пропорциональное сокращению времени разгрузки.

Головной электрофильтр (HESP)

Учитывая характер своего функционирования, HESP в некоторой степени подвержен пожарам, которые как временно прекращают работу, так и могут быть потенциально смертельными для рабочих. Клиент сообщил о двух таких инцидентах только в 2020 году. Чтобы предотвратить эти инциденты, Ecolibrium начал проводить оценку температуры, уровня кислорода, концентрации пыли и других факторов в режиме реального времени.

С помощью SmartSense это позволит компании понять, когда факторы риска пожара высоки, и дать им критические предупреждения в случае инцидента. Это не только помогло бы обеспечить безопасность рабочих и избежать производственных потерь, но также помогло бы поддерживать оборудование в хорошем состоянии.

Топ без раструба (BLT)

Наш клиент также стремился сократить время простоя своего Bell Less Top и иметь возможность отслеживать его состояние. Для этого мы использовали SmartSense для проверки аномалий на различных этапах процесса, а также для измерения силы тока и вибрации на двигателе. В процессе это фактически выявило значительное увеличение вибрации на одном двигателе, что в конечном итоге привело бы к отказу оборудования и, следовательно, к простою для его устранения. Но благодаря нашему алгоритму недостаток был обнаружен заблаговременно, что значительно упростило его устранение.

Заключение

Это был уникальный проект для Ecolibrium по двум причинам. Во-первых, каждая проблема, которую здесь решает SmartSense, связана с новым алгоритмом, который мы создали специально для этого. Двигаясь вперед, конечно, мы можем применить их к любому количеству вариантов использования.

Во-вторых, мы поставили гарантию на экономию, которую принесем нашему клиенту с нашими исправлениями:

● 23 миллиона долларов США в год от оптимизации теплопроизводительности турбины.

● 2,8 млн долларов США в год за счет повышения производительности конвейера.

● Приблизительно 51 000 долларов США за счет предотвращения среднего количества пожаров на HESP.

● Приблизительно 2000 долларов США за счет предотвращения поломок BLT.

По сути, мы ставим нашу репутацию на то, чтобы наш клиент экономил около 26 миллионов долларов в год. Вот насколько мы уверены в эффективности наших комплексных решений.