一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，涉及專門用于監(jiān)督目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，包括運(yùn)維顯示模塊、虛擬維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、故障判斷模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊和化工生產(chǎn)模塊，通過氣體數(shù)據(jù)采集單元對(duì)廠區(qū)各位置的大氣中的氣體含量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對(duì)各個(gè)采集單元的有害氣體危險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)利用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)策略對(duì)疑似故障點(diǎn)進(jìn)行快速查找，對(duì)維修人員抵達(dá)疑似故障點(diǎn)的有害氣體的泄露濃度進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算，以提高預(yù)警發(fā)布的準(zhǔn)確性。發(fā)布的準(zhǔn)確性。發(fā)布的準(zhǔn)確性。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)


[0001]本專利技術(shù)涉及專門用于監(jiān)督目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，是一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)。

技術(shù)介紹

[0002]復(fù)雜產(chǎn)品的運(yùn)維和制造理論體系融入了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生、自動(dòng)化等新的信息技術(shù)，使得復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造體系數(shù)字化和智能化程度越來越高。復(fù)雜產(chǎn)品在運(yùn)維與制造過程中產(chǎn)生大量的具有多源、異構(gòu)等特性的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)成為了降低復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維成本，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維與制造完美對(duì)接，保證產(chǎn)品安全可靠運(yùn)行的決策依據(jù)。但是，目前復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造之間存在嚴(yán)重脫節(jié)，造成運(yùn)維與制造信息可重用性低，制造數(shù)據(jù)不能有效的服務(wù)于運(yùn)維，如何將處于同一條產(chǎn)業(yè)鏈上的運(yùn)維與制造環(huán)節(jié)集成，形成有機(jī)的統(tǒng)一體仍值得深入研究；例如在申請(qǐng)公開號(hào)為CN112800668A的中國專利中公開了一種基于數(shù)字孿生的復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造集成總體模型，包括運(yùn)維系統(tǒng)模塊、虛擬維修單元模塊、維修中心模塊、制造廠模塊以及數(shù)據(jù)平臺(tái)模塊。本專利技術(shù)還提供了基于數(shù)字孿生的運(yùn)維與制造集成流程運(yùn)行模式、建模仿真、數(shù)據(jù)融合處理等解決方案，探討了基于數(shù)字孿生的智能診斷、故障預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)綜合感知、知識(shí)庫/實(shí)例庫構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)。本專利技術(shù)使復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造信息深度融合，運(yùn)維與制造數(shù)據(jù)交互反饋，通過數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造虛實(shí)結(jié)合，提供更加實(shí)時(shí)、高效、智能的集成服務(wù)。本專利技術(shù)所提出的基于數(shù)字孿生的復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造模型的運(yùn)行模式，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造過程的深度集成，消除運(yùn)維與制造環(huán)節(jié)產(chǎn)生的信息孤島現(xiàn)象；又如在申請(qǐng)公開號(hào)為CN114924530A的中國專利中公開了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的遠(yuǎn)程工件打磨調(diào)試運(yùn)維系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)包括現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行子系統(tǒng)、與現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行子系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生模型；現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行子系統(tǒng)包括智能感知單元、視覺檢測(cè)單元、智能控制決策單元、工件傳送單元、打磨執(zhí)行單元；數(shù)字孿生模型根據(jù)智能感知單元和視覺檢測(cè)單元發(fā)送的信息對(duì)工件傳送單元和打磨執(zhí)行單元進(jìn)行遠(yuǎn)程控制；智能控制決策單元用于對(duì)接收到的工件是否準(zhǔn)備到位和拍照信息進(jìn)行處理，并控制工件傳送單元將待打磨工件運(yùn)送到打磨區(qū)；工件傳送單元將開始執(zhí)行打磨的信息傳遞給打磨執(zhí)行單元，使其開始進(jìn)行工件打磨。本專利技術(shù)能夠節(jié)省了人力物力，提高了調(diào)試運(yùn)維的效率；上述專利中均存在：目前復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造之間存在脫節(jié)，造成運(yùn)維與制造信息可重用性低，制造數(shù)據(jù)不能有效的服務(wù)于運(yùn)維，如何將處于同一條產(chǎn)業(yè)鏈上的運(yùn)維與制造環(huán)節(jié)集成，形成有機(jī)的統(tǒng)一體仍值得深入研究的技術(shù)問題，本專利技術(shù)是為了解決這一問題，提出一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0003]本專利技術(shù)的主要目的在于提供一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，能
夠有效解決
技術(shù)介紹
中的問題：目前復(fù)雜產(chǎn)品運(yùn)維與制造之間存在嚴(yán)重脫節(jié)，造成運(yùn)維與制造信息可重用性低，制造數(shù)據(jù)不能有效的服務(wù)于運(yùn)維，如何將處于同一條產(chǎn)業(yè)鏈上的運(yùn)維與制造環(huán)節(jié)集成，形成有機(jī)的統(tǒng)一體仍值得深入研究的技術(shù)問題。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采取的技術(shù)方案為：一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，包括運(yùn)維顯示模塊、虛擬維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、故障判斷模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊和化工生產(chǎn)模塊，所述運(yùn)維顯示模塊和虛擬維護(hù)模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的虛擬空間端口，所述數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、故障判斷模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理端口，所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊和化工生產(chǎn)模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口；所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊用于對(duì)化工生產(chǎn)過程提供故障的維護(hù)和檢修，所述化工生產(chǎn)模塊用于提供化工生產(chǎn)，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集化工生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)過程中的數(shù)據(jù)信息，所述數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊用于對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊用于將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)策略中進(jìn)行故障的預(yù)測(cè)和危險(xiǎn)的評(píng)估，所述數(shù)據(jù)融合模塊用于將數(shù)據(jù)采集模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，所述故障判斷模塊用于通過故障判斷策略對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于虛擬空間端口、數(shù)據(jù)處理端口和現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口的數(shù)據(jù)傳輸，所述運(yùn)維顯示模塊用于對(duì)現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口的數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，建立化工生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模型，所述虛擬維護(hù)模塊用于依據(jù)獲取到的現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模型，對(duì)需要維修的設(shè)備仿真建模，生成維護(hù)方案。
[0005]本專利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)在于，所述化工生產(chǎn)模塊包括維修暫停單元、生產(chǎn)計(jì)劃單元和生產(chǎn)控制單元，所述維修暫停單元用于在維修過程中暫停維修位置的化工生產(chǎn)，所述生產(chǎn)計(jì)劃單元用于對(duì)設(shè)備的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行提取采集，所述生產(chǎn)控制單元用于根據(jù)設(shè)備的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)控制生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行。
[0006]本專利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)在于，所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊包括維護(hù)進(jìn)程采集單元和維護(hù)工序提示單元，所述維護(hù)進(jìn)程采集單元用于對(duì)維護(hù)單元的維護(hù)進(jìn)程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，所述維護(hù)工序提示單元用于根據(jù)制定的維修方案進(jìn)行維護(hù)工序的提醒。
[0007]本專利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括氣體數(shù)據(jù)采集單元、設(shè)備數(shù)據(jù)采集單元和人員位置采集單元，所述氣體數(shù)據(jù)采集單元用于采集廠區(qū)大氣中的氣體含量數(shù)據(jù)信息，所述設(shè)備數(shù)據(jù)采集單元用于采集廠區(qū)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述人員位置采集單元用于采集維修人員位置數(shù)據(jù)信息。
[0008]本專利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)策略包括以下具體步驟：S11、氣體數(shù)據(jù)采集單元對(duì)廠區(qū)各位置的大氣中的氣體含量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對(duì)各個(gè)采集單元的有害氣體危險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算：，其中k為采集單元編號(hào)，n為有害氣體種類數(shù)量，為k位置第i種有害氣體的實(shí)際濃度，和為k位置第i種有害氣體的安全濃度值的最大值和最小值，為安全范圍值中最接近的值，對(duì)有害氣體危險(xiǎn)值最大的采集單元位置進(jìn)行采集，位置設(shè)為；S12、以為圓心，以兩個(gè)采集單元之間的距離為半徑畫基準(zhǔn)圓，從數(shù)據(jù)
儲(chǔ)存模塊中找出基準(zhǔn)圓內(nèi)部的若干個(gè)以往故障點(diǎn)，將儲(chǔ)存的以往故障點(diǎn)的有害氣體數(shù)據(jù)與位置的有害氣體采集數(shù)據(jù)導(dǎo)入余弦相似度計(jì)算公式中計(jì)算相似度，在儲(chǔ)存的以往故障點(diǎn)中取相似度最大的點(diǎn)設(shè)為疑似故障點(diǎn)；S13、提取位置為的采集點(diǎn)最近兩次的有害氣體濃度測(cè)量值序列，分別設(shè)為，，其中j為時(shí)刻，m為種類，求m種有害氣體濃度的變化率，，為兩次采集的間隔時(shí)間，查找距離疑似故障點(diǎn)最近的維修人員位置；S14、求維修人員抵達(dá)疑似故障點(diǎn)，第m種有害氣體的濃度，計(jì)算公式為，為維修人員的前往疑似故障點(diǎn)的速度，將第m種有害氣體的濃度與事先設(shè)定的有害氣體濃度預(yù)警表核對(duì)，進(jìn)行預(yù)警級(jí)別的發(fā)布。
[0009]本專利技術(shù)進(jìn)一步的改進(jìn)在于，所述故障判斷策略包括以下具體步驟：S21、維修人員抵達(dá)疑似故障點(diǎn)，對(duì)疑似故障點(diǎn)的傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，同時(shí)對(duì)疑似故障點(diǎn)的各個(gè)組件數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；S22、將疑似故障點(diǎn)的傳輸數(shù)據(jù)和組件數(shù)據(jù)，與其對(duì)應(yīng)的安全范圍對(duì)比，查找疑似故障點(diǎn)的危險(xiǎn)數(shù)據(jù)，然后將危險(xiǎn)數(shù)據(jù)與儲(chǔ)存的以往該故障點(diǎn)故障原因的危險(xiǎn)數(shù)據(jù)代入余弦相似度計(jì)算公式中計(jì)算余弦相似度；S23、將計(jì)算得到的余弦相似度與提前設(shè)定的閾值進(jìn)行對(duì)比，若計(jì)算得到的余弦相似度均小于提前設(shè)定的閾值，則該疑似故障點(diǎn)并非真實(shí)故障點(diǎn)，需要在本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，其特征在于：包括運(yùn)維顯示模塊、虛擬維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、故障判斷模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊和化工生產(chǎn)模塊，所述運(yùn)維顯示模塊和虛擬維護(hù)模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的虛擬空間端口，所述數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、故障判斷模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理端口，所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊和化工生產(chǎn)模塊構(gòu)成智能運(yùn)維系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口；所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊用于對(duì)化工生產(chǎn)過程提供故障的維護(hù)和檢修，所述化工生產(chǎn)模塊用于提供化工生產(chǎn)，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集化工生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)過程中的數(shù)據(jù)信息，所述數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊用于對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊用于將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)策略中進(jìn)行故障的預(yù)測(cè)和危險(xiǎn)的評(píng)估，所述數(shù)據(jù)融合模塊用于將數(shù)據(jù)采集模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，所述故障判斷模塊用于通過故障判斷策略對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于虛擬空間端口、數(shù)據(jù)處理端口和現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口的數(shù)據(jù)傳輸，所述運(yùn)維顯示模塊用于對(duì)現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)端口的數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，建立化工生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模型，所述虛擬維護(hù)模塊用于依據(jù)獲取到的現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模型，對(duì)需要維修的設(shè)備仿真建模，生成維護(hù)方案。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，其特征在于：所述化工生產(chǎn)模塊包括維修暫停單元、生產(chǎn)計(jì)劃單元和生產(chǎn)控制單元，所述維修暫停單元用于在維修過程中暫停維修位置的化工生產(chǎn)，所述生產(chǎn)計(jì)劃單元用于對(duì)設(shè)備的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行提取采集，所述生產(chǎn)控制單元用于根據(jù)設(shè)備的生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)控制生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，其特征在于：所述現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)模塊包括維護(hù)進(jìn)程采集單元和維護(hù)工序提示單元，所述維護(hù)進(jìn)程采集單元用于對(duì)維護(hù)單元的維護(hù)進(jìn)程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，所述維護(hù)工序提示單元用于根據(jù)制定的維修方案進(jìn)行維護(hù)工序的提醒。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊包括氣體數(shù)據(jù)采集單元、設(shè)備數(shù)據(jù)采集單元和人員位置采集單元，所述氣體數(shù)據(jù)采集單元用于采集廠區(qū)大氣中的氣體含量數(shù)據(jù)信息，所述設(shè)備數(shù)據(jù)采集單元用于采集廠區(qū)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述人員位置采集單元用于采集維修人員位置數(shù)據(jù)信息。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的化工廠區(qū)智能運(yùn)維系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)策略包括以下具體步驟：S11、氣體數(shù)據(jù)采集單元對(duì)廠區(qū)各位置的大氣中的氣體含量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對(duì)各個(gè)采集單元的有害氣體危險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算：，其中k為采集單元編號(hào)，n為有害氣體種類數(shù)量，為k位置第i種有害氣體的實(shí)際濃度，和為k位置第i種有害氣體的安全濃度...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：丁宏翔，蘭艷玲，魏曉，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：南京強(qiáng)思數(shù)字科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：