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今天分享的是：AI赋能—石化装备智能化管理实践（17页 PPT）

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AI赋能石化装备智能化管理实践总结

石化行业作为重资产行业，设备性能对生产装置的投资、产能、质量、安全、能耗及成本有着直接影响，设备运行状况关乎装置安全稳定运行。然而，传统设备建模方式存在模型构建复杂、数学模型不完善、诊断滞后等问题，石化行业装备智能化运营管理需求迫切。

AI技术的快速发展为石化装备智能管理带来了契机，且相关企业具备工业大数据、人工智能、设备专家及应用场景等资源，有能力开展相关探索。在此背景下，工业互联网平台成为石化装备AI管理的关键支撑。该平台以全面连接、深度感知、微服务嵌入的特点服务石化应用，借助物联网实现设备接入，凭借大数据处理能力和人工智能算法，通过Modbus、JT/T808、MQTT等多种协议及丰富数据接口，兼容实时和离线数据，满足多种业务需求。

在石化装备AI管理的实现过程中，有着清晰的数据核心流程和多样的功能组件。数据核心流程涵盖数据预处理、特征探索、机器学习建模、模型评估等环节，通过大数据分析获取设备生命曲线，用人工智能方法定位工况和趋势预警，采集机组转速、振动、温度等多类数据。功能组件方面，具备配置接口、拖拽算法模型、自定义诊断规则、灵活数据展示、定制化业务等功能，支持多数据来源、历史数据导入和自定义数据格式，运用海量数据算法进行故障诊断，并提供维修决策、人员和设备管理等服务。

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石化装备AI管理方案具有显著特色，通过大数据分析提供决策依据，将事后补救转变为事前预防，借助前沿技术实现“技防”代替“人防”，有效助力设备监测。在石化领域创新实践应用中，涵盖业务需求咨询、设备原理解析、故障诊断方案设计、端 - 云适配开发、实施部署和智能运营等环节。以泉州石化高温油泵在线智能诊断系统为代表，展示了AI管理在炼厂的成功实践，为石化行业设备管理提供了新的思路和方法，推动行业向智能化方向迈进 。

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发布于：广东省