寶鋼湛江鋼鐵有限公司能源環保部發電單元，采用Ovation DCS分散控制系統，實現對鍋爐、汽機、脫硫脫硝等設備和系統的協調監控。

針對監控范圍廣、監管負荷大以及海量歷史運行數據分析挖掘和經驗傳承等難題，艾默生與湛江鋼鐵發電專家深度合作，定制開發Ovation DCS一體化智能監盤解決方案，幫助客戶實現過程監控的智能化升級，有效推動企業新質生產力發展。該項目榮獲中國自動化學會評選的中國自動化領域2023年度具影響力工程項目獎項。

1 解決方案

Ovation智能監盤解決方案提供基于數據驅動的Ovation一體化智能平臺，在DCS系統中部署OAS數據分析及建模工具和OIF智能框架。

OAS直接連接Ovation歷史站提取運行數據，并利用大數據分析與AI算法，完成數據清洗、特征提取、模型訓練和驗證等工作。

OIF通過標準接口獲取DCS實時數據，驅動診斷模型和專家規則運算，實時進行參數監測、設備監視、狀態評估、故障預測等分析，指導操作員工作。

方案集成3大核心功能模塊，實現對系統運行狀態的主動識別與預知控制，提升過程監控和設備管理的智能化水平。

01 參數預警模塊： 通過多維數據分析和預測，實現對關鍵參數的實時監測，當參數異常時，可快速發出預警，避免發生跳閘、跳機等事故。

02 設備健康度評估模塊：綜合考慮多項運行指標，利用智能算法評判設備實時狀態，提前發現設備潛在故障，指導操作員進行預防性維護。

03 專家知識庫模塊：儲存過程數據和操作經驗知識，幫助新操作員快速獲取專業技能，縮短成長周期，確保操作效率和質量。

2 方案亮點

01 Ovation智能監盤系統基于OIF智能框架，在安全一區與DCS系統一體化部署，確保數據交互可靠性。

02 創新的人機界面DCS一體化層級展示設計，通過嵌入式DCS畫面和光字牌報警聯動方式，實現運行預警信息與DCS系統的無縫融合。

03 智能監盤分析軟件支持在線提取高精度DCS歷史數據，可視化操作支持訓練、驗證、調優的全流程機器學習建模，模型參數閾值可自動生成。

04 采用多狀態識別算法，解決設備多參數耦合狀態下的異常和故障識別問題，顯著提高故障預知能力。

05 基于設備特性評估設備實時狀態，使設備優化控制更加精確有效。

3 收益成果

01 通過*計算機分析和診斷技術，實現對運行系統、設備和過程參數的智能化監測、分析和診斷，并自動生成處理建議，減輕監盤人員工作負荷。

02 通過對關鍵設備和過程參數的異常跡象進行預警，助力運維人員進行科學決策，及時人工干預，減少非計劃停機故障，降低經濟損失。

03 通過長周期分析設備運行指標的變化趨勢，準確評估設備狀態，為設備診斷和維護提供依據，降低輔機故障率，減少設備維護成本。

04 運行監盤人員依托Ovation一體化智能平臺，持續研究和優化經濟運行工況，實時調整運行參數，實現經濟性指標的全面優化。

05 通過提取專業人員運行經驗，將寶貴的生產知識轉化為企業核心競爭力，進一步提升工廠整體效益。

艾默生Ovation DCS一體化智能監盤解決方案在本項目的成功應用，顯著提高機組的監控效率，保障系統安全、穩定運行，對推動湛江鋼鐵數字化轉型進程，助力企業打造新質生產力具有重要意義。

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