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產(chǎn)品中心
Aspen 產(chǎn)品代理
報(bào)警管理
漢中諾預(yù)警預(yù)測智能分析系統(tǒng) H+ M 是我公司利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)自研的基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺軟件，可以為客戶企業(yè)響應(yīng)國家智能制造新模式戰(zhàn)略，深化兩化融合，提升企業(yè)核心競爭力起到較大的促進(jìn)作用。系統(tǒng)建模工具可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)模型和大數(shù)據(jù)+化工機(jī)理混合模型的建立，并可進(jìn)一步結(jié)合人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對化工企業(yè)生產(chǎn)裝置的異常工況、催化劑壽命等進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警、操作智能優(yōu)化。
產(chǎn)品特性
系統(tǒng)具有離線建模、在線實(shí)時(shí)模型分析等多種運(yùn)行方式，也可以作為大數(shù)據(jù)智能分析組件嵌入到企業(yè)已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。
系統(tǒng)具有大數(shù)據(jù)模型、大數(shù)據(jù)+機(jī)理混合模型的建模功能。
系統(tǒng)可以與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的 BI 等前端展示有機(jī)結(jié)合，深度融合到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中。
系統(tǒng)具有利用 AI 人工智能技術(shù)對運(yùn)行的模型進(jìn)行持續(xù)自動優(yōu)化。
核心優(yōu)勢
系統(tǒng)采用的建模技術(shù)為我公司自主研發(fā)，國產(chǎn)自主可控。
系統(tǒng)具備自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)+機(jī)理混合模型的建模功能。
系統(tǒng)模型利用 AI 人工智能技術(shù)能對已有模型進(jìn)行持續(xù)自動優(yōu)化。
系統(tǒng)可以作為大數(shù)據(jù)智能分析組件形式嵌入到企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，能夠極大地提升原有平臺的分析能力。
產(chǎn)品功能
生產(chǎn)報(bào)警智能分析與優(yōu)化組件：
應(yīng)用先進(jìn)的生產(chǎn)報(bào)警智能分析技術(shù)，通過針對企業(yè)重點(diǎn)化工裝置的報(bào)警歷史大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和智能分析，經(jīng)過 PDCA 循環(huán)實(shí)現(xiàn)報(bào)警的動態(tài)、持續(xù)改進(jìn)，從而減輕操作人員的報(bào)警負(fù)擔(dān)，降低丟失關(guān)鍵報(bào)警的可能性；減少空報(bào)警（例如報(bào)警抖動、瞬時(shí)報(bào)警或者過時(shí)報(bào)警）和冗余報(bào)警；確保報(bào)警優(yōu)先級正確，響應(yīng)合理；提升操作人員響應(yīng)速度，達(dá)到更快、更穩(wěn)定、更有效。
異常工況監(jiān)測預(yù)警組件：
根據(jù)重點(diǎn)化工裝置運(yùn)行深受關(guān)注的問題，利用裝置運(yùn)行歷史大數(shù)據(jù)，在（例如：催化劑床層壓降監(jiān)測預(yù)警、反應(yīng)器徑向分布監(jiān)測預(yù)警、關(guān)鍵儀表異常監(jiān)測、換熱器結(jié)垢監(jiān)測預(yù)警、換熱器內(nèi)漏監(jiān)測預(yù)警）等方面建立預(yù)測模型。
催化劑性能智能評估與分析組件：
重點(diǎn)對固定床加氫裝置催化劑性能和壽命在線進(jìn)行評估，利用歷史大數(shù)據(jù)建模生成“數(shù)字孿生體”和“控制率模型”，通過對生產(chǎn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)預(yù)測、智能優(yōu)化，使催化劑全生命周期效益最大化。
典型效益
系統(tǒng)的投用，可以大幅提升化工企業(yè)生產(chǎn)裝置的 DCS 報(bào)警統(tǒng)計(jì)和智能分析，經(jīng)過 PDCA 循環(huán)實(shí)現(xiàn)報(bào)警的動態(tài)、持續(xù)改進(jìn)，從而減輕操作人員的報(bào)警負(fù)擔(dān)，確保報(bào)警優(yōu)先級正確，提升操作人員響應(yīng)速度。
并利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對生產(chǎn)裝置的異常工況進(jìn)行提前預(yù)測預(yù)警，從而提高生產(chǎn)及工藝管理水平，通過對生產(chǎn)系統(tǒng)不斷重復(fù)“狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)預(yù)測、自主優(yōu)化、精準(zhǔn)執(zhí)行”的智能過程，把正確的信息，以正確的方式，在正確的時(shí)間，給到正確的地點(diǎn)，因此而把事情做對、做優(yōu)，甚至通過機(jī)器學(xué)習(xí)，一次比一次做得更好。
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