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核电站怎样利用大数据 ? (中) | |
日期:2014/7/1 访问: | |
核电站怎样利用大数据 ? (中)
译自:2014 年 5 月 21 日【美国】http://www.neimagazine.com
软件是如何工作的 FW-PHM 软件套装是建立在四个核心模块基础上的: ● 诊断顾问通过使用运行数据比较设备故障特征来确定即将发生的故障; ● 设备故障特征数据库从跨行业的每一项资产类型中搜集和组织设备故障特征; ● 剩余寿命顾问提供关于一个老化或故障设备能提供多长时间的可靠服务的风险告知估计; ● 剩余使用寿命(RUL)数据库组织跨产业搜集的设备剩余寿命特征。 软件集成了来自在线监测、趋势和其他核电站过程数据的不同信息,包括先进模式识别(APR)。这项技术是由美国能源部(DOE)和美国航空航天局(NASA)在上世纪 90 年代开发的。商业化的先进模式识别产品在航空、电力、信息技术及其他行业得到了广泛应用。该技术适用于对组件和对设备性能敏感的核电站参数的持续监测。 先进模式识别系统学习代表系统或设备健康状态的行为模式。当偏离正常模式时,系统作为潜在下降指标报告异常。这些异常必须加以分析,以诊断特殊问题。 EPRI 的 FW-PHM 工具包含一个诊断顾问,它使用异常触发器,依据代表设备特别故障模式的故障特征数据库来自动匹配被监测设备的条件。诊断顾问提供一个匹配当前条件的可能故障模式的排名顺序,同时,建议能够改善诊断的额外信息。
EPRI 将保持提供搜集和检索产业数据的一个通用格式的两个数据库模块,这样故障特征和剩余寿命模式就能够在能源产业中被跨行业使用了。这一点很关键,因为这不像是一个单独的核电站或设备,在设备的寿命期内将经历故障频发和趋于老化的过程。用户可以实时访问设备健康管理的广泛的行业经验而无需消耗自己的资源。 FW-PHM 特征数据库被用来记录资产故障特征和剩余寿命特征。用户(最终使用者)安装的特征数据库包含两个模式。一个模式包含由 EPRI 创建的保留主记录的主表。另一个模式包含保留用户创建的记录的用户表。这个构架使得 EPRI 能为终端用户提供定期更新的主数据库。
FW-PHM 软件套装是一个基于互联网的企业级工具,特别为与电力设施信息技术和业务流程相兼容和集成而设计。软件设计易于适应每个核电站间不同的设备命名习惯,信息来源和管理流程,但可以被整合到一个授权用户的综合的、全方位的视角下。 当新设备故障条件和运行寿命信息被用户发现和记录时,软件也设计为一个随着时间推移而提高的学习应用程序。数据库模块组织新信息并允许其被恢复和使用。
(未完待续)
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