Intelligent Dry Burning Early Warning System baseret på termoelement Big Data-analyse
Traditionel tørbrændingsbeskyttelse er afhængig af en enkelt tærskel over-temperaturstrøm-fra, som kun kan realisere post-fejlbeskyttelse og ikke kan forudsige og forhindre tørforbrændingsrisici på forhånd. Det intelligente tidlige varslingssystem for tørbrænding baseret på termoelement-big data-analyse realiserer forud-bedømmelse, tidlig advarsel og aktiv forebyggelse af tørforbrændingsfejl ved at indsamle langtids-temperaturdriftsdata, analysere temperaturændringsregler og identificere unormale arbejdsforholdstendenser. Det ændrer den passive beskyttelsestilstand for traditionelt opvarmningsudstyr og bygger et intelligent anti-tørbrændingssystem i fuld-cyklus.
Kerneprincippet i intelligent tidlig varsling er trendanalyse snarere end enkelt{0}}punktsvurdering. Traditionel beskyttelse bedømmer kun, om den øjeblikkelige temperatur overskrider grænsen; big data-systemet registrerer kontinuerligt termoelementtemperaturkurver, opvarmningshastighed, temperaturforskelle og konstante-temperaturdata under drift af udstyret. Gennem lang-datasammenligning og algoritmeanalyse identificerer den unormale tegn såsom accelereret temperaturstigning, øget lokal temperaturforskel og ustabil konstant-temperatur, som er tidlige forløbere for tør forbrænding.
Multi-dimensionel datamodellering identificerer alle typer af tør brændende skjulte farer. Systemet etablerer algoritmemodeller for henholdsvis vandmangel, tørbrænding, gap-tørbrænding, fordampningsintermitterende tørbrænding, lav-flow-tørbrænding og skalering af kvasi-tørbrænding. Forskellige tørbrændingstyper svarer til unikke temperaturkurveegenskaber. Big data-platformen kan præcist klassificere fejltyper, lokalisere skjulte farepositioner og forudsige fejltid og realisere præcise tidlige advarsler om diversificerede tørbrændingsrisici.
Tidlig advarsel og hierarkisk bortskaffelsesmekanisme i realtid-. Systemet opdeler tørbrændingsrisici i mild tidlig advarsel, medium skjult fare og alvorlig fejl i henhold til dataafvigelsesgrad. Mild tidlig advarsel minder vedligeholdelsespersonalet om daglig inspektion og parameteroptimering; medium skjult fare udløser automatisk parameterjustering og forbedret overvågning; Alvorlig fejl afbryder automatisk varmestrømmen for at undgå tørforbrændingsskader. Graderet bortskaffelse realiserer raffineret risikostyring.
Historisk data iteration optimerer nøjagtigheden af tidlig advarsel. Systemet akkumulerer løbende driftsdata og fejltilfælde, itererer og optimerer algoritmemodeller og tilpasser sig forskellige arbejdsforhold såsom vandopvarmning, olieopvarmning, formopvarmning og rørledningsopvarmning. Det løser problemet med lav nøjagtighed af traditionel beskyttelse med en enkelt tærskel under komplekse arbejdsforhold og reducerer i høj grad fejlprocenten for tørbrænding af industrielt varmeudstyr.
Intelligent forbindelseskontrol realiserer uovervåget anti-tør-drift. Kombineret med væskeniveau, flow og temperatur multi-sensordata justerer systemet automatisk varmeeffekt, starthastighed og driftsparametre i henhold til ændringer i arbejdstilstanden. Det undgår aktivt tørbrændingsrisici forårsaget af udsving i arbejdstilstanden, realiserer fuld-automatisk sikker drift af varmeudstyr og reducerer risikoen for manuel overvågning og fejlbetjening.
Termoelement big data intelligent tidlig advarsel er opgraderingsretningen for industrielt varmeudstyrs sikkerhedsstyring. Det realiserer transformationen fra efter-fejlbeskyttelse til før-tidlig varsling af fejl og overvågning af hele-processen, eliminerer fundamentalt skjulte farer ved tørforbrænding, reducerer omkostninger til udskiftning af udstyr og tab af produktionsnedlukning og giver intelligent og effektiv sikkerhedsgaranti for moderne industrielle varmesystemer.
