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艾默生——數智化工廠自主運營下的自主操控解決方案
  • 點擊數:966     發布時間:2025-01-14 19:27:44
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本方案代表了流程工業自主操控技術的前沿,融合了先進自動化技術、工業AI和數字孿生模型,構建了一個全面、智能、高效的閉環優化系統。通過自主決策、大數據分析和精確控制,它突破了傳統自動化的局限,提供了更加靈活和自適應的生產管理模式。方案的實施不僅能顯著提升生產效率,降低人工成本,還能增強工藝流程的穩定性和安全性,為數字化工廠的未來發展提供堅實的技術支撐。
關鍵詞:

1 方案背景與目標

隨著數字化轉型的不斷推進,流程工業正在經歷從“自動化”到“自主化”的演變。特別是在OT(操作技術)和IT(信息技術)融合加深的背景下,行業和基礎設施的數字化水平日益提高。自動化技術的廣泛應用使得流程工業的管理和控制越來越依賴于數據和智能決策。然而,隨著技術的不斷進步和行業需求的多樣化,單純依靠自動化解決方案已無法滿足工業生產日益復雜的需求,自主運營的模式成為數字化工廠的未來發展趨勢。

為實現這一轉型目標,艾默生通過將先進的自動化技術與艾斯本的工業AI軟件解決方案進行深度融合,提出了基于模型、AI、數據和工藝過程狀態的自主操控解決方案。該方案通過引入基于狀態的控制(SBC)技術、高級批量控制技術(ISA 88)、AI輔助的高保真混合工藝模型優化技術以及其他先進技術,旨在實現全流程工藝過程的自主化操控。

自主操控的核心是通過實時在線的高保真混合工藝模型與操作規程的自動化融合,替代人工的分析決策和響應操作,從而提高生產效率、降低人工成本、減少人為失誤,并確保生產過程的穩定性和安全性。

本方案的目標是實現自主工藝操作和自主過程操作的閉環控制,使工廠能夠在無人干預的情況下,通過智能決策和自動化執行優化生產過程。這一自主操控解決方案將進一步推動數字化工廠向自主運營的目標邁進,為流程工業的未來發展奠定基礎。

 

2 方案詳細介紹

本方案基于艾默生先進的自動化控制技術與艾斯本嵌入工業AI的流程模擬技術,通過深入融合高度自動化與優化模型打造了基于模型,AI、數據和工藝過程狀態的最優自主操控解決方案,依靠第一性原理與AI數據的混合模型代替人的操作分析與決策,依靠基于過程狀態的控制代替人的操作判斷與干預,即在線優化混合工藝模型輸出優化操作參數作為基于狀態的控制的自動化程序下的操作指令(APC等控制策略),從而完成在全流程工藝狀態下的自學習,自適應,自優化,形成感知、決策與執行的閉環。

自主操控的精髓是在全流程工藝過程狀態下實現在線高保真混合工藝模型與操作規程自動化SBC的融合的閉環最優操控。自主操控解決方案主要融合了基于狀態的控制SBC技術(ISA 106 連續過程操作的規程自動化標準定義的一種自動化方式),第一性原理驅動的AI高保真工藝模型優化技術、全流程動態仿真與控制系統虛擬化優化驗證技術、基于狀態的報警SBA技術和先進過程控制APC技術。具體應用到的技術和軟件如下:

-操作規程自動化 - 基于狀態的控制(SBC),適用于連續生產

    SBC是ISA 106連續過程操作的規程自動化標準定義的一種高級自動化程序方式,依據工藝過程狀態將SOP操作規程和最佳操作實踐嵌在DCS控制程序中,實現全場景的自動操作,包括開停車、異常處理、設備切換、牌號切換、負荷調整等過程。SBC 是一種控制程序框架,采用模塊化架構,包含過程知識并能夠執行更復雜的過程操作。SBC是目前過程行業中智能工廠實現自主少人化操作的核心技術。

-報警優化與管理 – 報警合理化、基于狀態的報警(SBA)和AgileOps報警管理平臺

依據ISA18.2、GB-T 41261過程工業報警系統管理標準建立企業級報警原則標準,依據報警原則進行報警靜態和動態合理化。提供完整的數字化精益報警管理設計,基于專業的數字化AgileOps報警管理平臺進行高級報警性能分析;搭建廠級報警主數據庫,與DCS系統同步報警參數,修改報警設置,并通過DCS操作畫面實現報警知識CCA(原因、后果及行動)與操作員的交互;依據動態合理化設計實施系統外的高級動態報警管理;支持系統外高級擱置報警管理,安全系統的完整性跟蹤及操作限制(旁路、聯鎖及操作邊界的)跟蹤統計。

-嵌入工業AI的先進控制(DMC3) 和DeltaV嵌入式先進控制PredictPro

    針對性通過APC先進控制解決生產裝置中多變量、非線性、強耦合、大滯后及多約束和多目標控制問題。APC控制方案有明顯技術優勢,對被控對象的整體進行多個變量的控制并實現卡邊優化操作,保障安全平穩運行并實現最大的經濟效益。艾默生可應用最先進的Aspen DMC3 APC技術和嵌入式DeltaV APC技術。Aspen DMC3是當今最先進的APC控制技術,擁有多項技術專利。通過嵌入式 AI 、自適應過程控制等關鍵技術來簡化建模過程,提高模型辨識能力、自動保障模型適配性,進而維持最佳過程性能,實現卓越運營和可持續發展目標。Aspen DMC3提供一站式的用于構建和維護多變量控制器的工程環境,可以基于整個生命周期的需要修改多變量控制器的行為,從而帶來更大的利潤。

-數字化自學習回路性能監測和自整定(DeltaV Insight & Entech)

    控制性能是生產效率和經濟效益提升,企業數字化轉型的基石。通過數字化智能回路性能分析與整定工具DeltaV Insight對DCS系統全部控制回路進行性能監測,通過自學習和高級分析的方式進行PID參數優化。

-工廠動態數字孿生系統 (Aspen HYSYS/DeltaV Mimic/DeltaV Simulate)

    通過技術先進、市場領先及經過豐富驗證的流程模擬軟件和控制系統虛擬化軟件搭建全工藝流程高精度動態數字孿生系統,打造虛擬數字孿生工廠,是實現自主運行的重要測試、驗證和優化迭代的關鍵基礎平臺。工廠數字孿生的核心是工藝流程動態高精度AI混合模型(第一性原理和AI模型) ,Aspen 混合模型是一項突破性的最佳建模技術,將工業人工智能嵌入到領先的流程模擬軟件 Aspen Plus和 Aspen HYSYS 中,通過結合第一性原理、領域專業知識、過程數據和人工智能建立高精度模型,降低建模難度、提升建模效率,并根據不斷變化的工藝過程和檢測數據來校準模型進而匹配工廠實際行為和性能。

-嚴格的穩態工藝流程模擬(Aspen Plus/Aspen HYSYS)

    Aspen HYSYS/Plus通過其強大的建模技術能夠優化各種操作過程中的產量、產品質量和能源使用,結合工業AI技術搭建第一原理驅動的重要設備或單元的混合高精度穩態模型,如反應器,精餾塔、換熱器、壓縮機等,進而幫助工廠優化設計和操作,以提高安全性、效率、設備健康性和盈利能力。通過將模型在線部署,利用實時過程數據自動校準模型,進行性能監測與操作條件指導,與高度自動化SBC技術融合,最終實現模型驅動的閉環優化控制

-第一性原理驅動的AI混合建模(Aspen Hybrid Model)

    Aspen 混合模型是一項突破性的最佳建模技術,可以為流程工業帶來巨大價值,尤其是在變化激烈的市場中。Aspen 混合模型將工業人工智能嵌入到領先的流程模擬軟件 Aspen Plus? 和 Aspen HYSYS? 中,通過結合第一原理、領域專業知識、過程數據和人工智能建立高精度模型,并根據不斷變化的工藝條件來校準模型來匹配工廠實際行為和性能,以提高設計、運營和維護的安全性、可持續性和盈利能力。

-在線數字孿生工具(Aspen Online)

    通過Aspen OnLine使用與嚴格工藝模型相匹配的實時數據,通過實時運營指導,最大限度地提高運營盈利能力并實現可持續發展目標。Aspen OnLine可以通過OPC接口與各種實時數據庫或工廠DCS協同工作,不僅支持開環實施,還與先進控制緊密集成支持實時閉環實施,并在可視化界面中顯示模型結果,以跟蹤關鍵KPI、當前數據與優化數據等。

-生產實時數據平臺(Aspen IP.21實時數據庫)

     Aspen IP.21是AspenTech DataWorks的一部分,旨在通過強大的數據管理功能,幫助企業實現資產優化和數據驅動的價值創造。Aspen先進的高性能的生產實時數據平臺IP.21主要用于收集和存儲海量工藝過程,能耗,物料,質量,設備狀態等生產數據,實現全流程生產監控,生產過程歷史數據監控與工藝故障分析,基于Web的生產運行可視化展示,生產報表電子化等功能。IP.21原生支持對批次歷史數據進行切片,建立批次數據結構和存儲,進而支持高級批次數據分析,優化批次生產。

在DeltaV系統中通過SBC技術實現全流程操作規程自動化,通過先進專業的AgileOps報警管理平臺實現SBA動態報警管理。通過Aspen Plus/Hybrid建立高保真工藝模型,可以離線對SOP工藝操作參數優化,對于適用在線應用的場景,將通過Aspen OnLine實現在線操作參數指導和運行監測,指導和監測結果通過實時數據庫與DeltaV交互并通過SBC操作面板可視,進而指導SBC操作動作??蛇x擇開環(人工調整或確認)或閉環(SBC自動執行),開環和閉環方式依據模型輸出準確度來決定。

艾默生的自主操控技術路徑實際上是打造了基于工藝過程狀態,應用工業AI和模型的“狀態優化-狀態知識-狀態控制”循環優化的閉環解決方案。整體上建立一個可以不斷自我迭代的開環或閉環有機生態環境,支撐最優自主操作運行,實現少人化工廠,并提升工廠整體運營效益和行業競爭力。


3 代表性及推廣價值

本方案代表了流程工業自主操控技術的前沿,融合了先進自動化技術、工業AI和數字孿生模型,構建了一個全面、智能、高效的閉環優化系統。通過自主決策、大數據分析和精確控制,它突破了傳統自動化的局限,提供了更加靈活和自適應的生產管理模式。方案的實施不僅能顯著提升生產效率,降低人工成本,還能增強工藝流程的穩定性和安全性,為數字化工廠的未來發展提供堅實的技術支撐。

其推廣價值主要體現在以下幾個方面:

(1)廣泛適用性:該方案適用于各類流程工業,尤其是在化工、制藥、能源等對工藝控制精度要求較高的行業。其強大的自適應能力和智能決策體系,可以有效應對復雜的生產需求。

(2)成本效益:通過減少人工干預、優化生產流程、提升設備利用率,該方案能夠幫助企業降低運營成本,提高生產效益,實現長遠的經濟回報。

(3)推動行業創新:該方案代表了自主化控制的未來方向,推動了流程工業從自動化到自主化的轉型。其應用將推動行業技術升級,提升企業的核心競爭力。

(4)數字化轉型引領者:在工業4.0和智能制造的背景下,本方案為工廠實現全面數字化和智能化運營提供了示范效應,具有重要的行業引領作用,能夠幫助更多企業順利實現數字化轉型。

 

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