石化產業製程中許多關鍵性之轉動機械或設備若發生異常故障,將造成生產中斷、潛在工安事故或污染等連鎖性的影響。這些重要的製程設備可透過感測器、網路傳輸及數據分析等專業技術,監測轉動設備之運轉狀態並預測健康趨勢,避免危險性跳機,同時減少誤判跳機機率,進而提高生產效益,提升安全管理績效。 本研究針對物聯網及保養的技術進行文獻蒐集與應用分析,透過專家會議的討論,對石化產業關鍵設備診斷方法之流程、技術及研究方法提出建議,藉由石化製程壓縮機運轉之物聯網歷史感測資料,進行關鍵設備之故障預測與健康管理軟體及模組的建置,包括:監測模組、故障診斷模組、狀態預測模組、維修決策模組等,建立製程壓縮機之預知診斷技術,並完成關鍵設備診斷系統之預測模型。 本研究成果可提供作為石化產業關鍵設備健康狀態作前期預判,藉以擬定維護計劃,避免設備不可預期故障造成之衝擊,提升自動檢查績效及強化製程安全管理。
商品資料
語言:繁體中文For input string: ""
裝訂方式:平裝頁數:95頁開數:29.7*21
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