«ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез» внедряет систему предиктивной аналитики технологического оборудования

Поделиться
ПНОС

  ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез»

«ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез» активно внедряет систему предиктивной аналитики технологического оборудования. На российских НПЗ это первый такой проект, зато за рубежом подобные цифровые продукты себя уже зарекомендовали положительно, сообщает пресс-служба предприятия.

Благодаря алгоритмам машинного обучения появилась возможность с помощью информационных систем анализировать большие объёмы данных и строить достоверный прогноз состояния технологического оборудования.

Внедрённая на предприятии система предиктивной аналитики проходит первоначальное «обучение» на основе имеющихся исторических данных по работе оборудования, а после включения в режим мониторинга объектов продолжает совершенствовать внутренние алгоритмы работы и выстраивать новые взаимосвязи различных параметров. На заводе очень высокий уровень автоматизации, поэтому дополнительных датчиков для работы новой системы не потребовалось. Для анализа данных, поступающих из распределённой системы управления технологическими объектами предприятия, было установлено программное обеспечение Mtell производства американской компании Aspen Technology, специализирующейся на разработке программного обеспечения в сфере нефтепереработки и нефтехимии.

лукойл -пнос

  Сергей Королёв

Для внедрения системы предиктивной аналитики группа заводских инженеров-механиков прошла соответствующее обучение, они стали первыми в России обладателями сертификатов Aspen. На первом этапе специалисты зарубежной компании настроили и подключили к системе пять единиц оборудования. Сегодня в предиктивной аналитике участвуют данные более 60 единиц технологического оборудования предприятия, а до конца текущего года их количество планируется довести до 100.

пнос

  Сергей Королёв

В первую очередь система обеспечивает повышение механической готовности технологического оборудования за счёт снижения количества незапланированных остановов. С её помощью можно предсказать выход из строя как минимум за 50 дней и принять своевременные меры по планированию ремонта или переходу на резервное оборудование. Одним словом, система даёт время для принятия взвешенных и оптимальных решений.

На правах рекламы

Подпишитесь на наш Telegram-канал и будьте в курсе главных новостей.

Поделиться