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制造
MANUFACTURE
數(shù)字化智造從頂層設(shè)計到落地實施

基于TempoAI建設(shè)的中核某下屬公司企業(yè)算法管理平臺

2022-02-23 14:54:30
一、項目背景
中核某企業(yè)為確保核電廠運(yùn)行狀態(tài)滿足相關(guān)技術(shù)要求,需要對機(jī)組運(yùn)行的20000多個參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)測,但是面對海量數(shù)據(jù)時,單靠人力檢測極難準(zhǔn)確識別其中存在的尚未有明顯可視特征的異常信息,易導(dǎo)致漏判;另外面對數(shù)量龐大的監(jiān)測參數(shù)時,即使存在明顯可視阿德異常信息,也容易發(fā)生人因失誤,而未能及時予以識別;并且,在監(jiān)測出機(jī)組的異常狀態(tài)信息后,需盡早評估相關(guān)異??赡軐C(jī)組安全性和經(jīng)濟(jì)型的影響,并依據(jù)影響情況擬定運(yùn)行策略。然而,由于核電廠的系統(tǒng)規(guī)模龐大,運(yùn)行工況復(fù)雜,運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)眾多,使得人的知識、經(jīng)驗和可靠性,難以滿足機(jī)組對于異常發(fā)展趨勢的準(zhǔn)確性和實時性要求。
二、問題與挑戰(zhàn)
1.如何在海量數(shù)據(jù)下,擺脫依靠人力檢測異常信息的方式
2.如何通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化,對機(jī)組健康狀態(tài)進(jìn)行實時評估和預(yù)測,實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)

三、解決方案
針對企業(yè)目前存在的難題,優(yōu)化核電廠的異常監(jiān)測方法,實現(xiàn)全功率內(nèi)的系統(tǒng)級狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測等功能?;赥empoAI大數(shù)據(jù)分析平臺,建立了人工智能算法庫,算法模型類型包括:數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測算法模型共計超過100個相關(guān)算子。
通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化,對機(jī)組健康狀態(tài)進(jìn)行實時評估和預(yù)測,實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)。

算法庫管理
四、項目兩點(diǎn)
利用TempoAI進(jìn)行挖掘模型的構(gòu)建,以及將所有模型在模型庫中統(tǒng)一管理與應(yīng)用,沉淀企業(yè)知識,算法成果復(fù)用。
五、項目價值
 
結(jié)合核電廠的技術(shù)要求,通過挖掘建模來解決人工檢測工作量大以及漏判誤判的問題,除此之外,將內(nèi)部已有歷史算法成果集成到平臺,統(tǒng)一管理及維護(hù),進(jìn)行算法成果沉淀,形成內(nèi)容資產(chǎn),也可以共享知識成果,在平臺形成封裝好的算法,業(yè)務(wù)人員可查看并直接拖拽使用,資源復(fù)用,提升分析效率,避免內(nèi)部知識資源浪費(fèi),為企業(yè)將本增效!
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