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【冷水机维护】分析数据以改善操作准备

数据的收集和分析对于提高发电厂的运行效率,从而最大程度地提高利润至关重要。发电厂操作员经常将数据记录在日志或圆纸上;许多仪表和控制设备套件都内置有自动数据收集功能。但是,一旦记录下来,该数据将如何处理?尽管数据收集很重要,但对数据的分析甚至更重要。没有某种类型的数据分析,收集到的数据就是毫无意义的随机数集合。

数据分析是检查,清理,转换和建模数据的过程,目的是发现有用的信息,提出结论并支持决策。数据分析具有多个方面和方法,涵盖了不同商业,科学和社会科学领域中各种名称下的多种技术。更简单地说,数据分析是将DATA转换为可用信息的过程。

您如何将数据分析整合到电厂运行中,以提高运行准备水平?这不是一个容易回答的问题。数据分析可能是一个非常详细和复杂的过程。数据分析和数据科学中提供了整个职业领域和高级学位。整个公司都是围绕数据采集和分析而建立的。

与几乎所有过程一样,数据分析过程从定义目标开始。数据分析的结果是您想完成什么?基于此目标,电厂运行数据分析的过程可以细分为以下几个部分:

  1. 必须获得哪些数据?
  2. 如何获得这些数据?
  3. 格式化该数据进行分析的最佳方法是什么?
  4. 如何分析数据并将其转换为信息?
  5. 该信息将如何处理?

发电行业中的正确数据分析对于保持竞争优势至关重要。可以使用数据分析来提高操作准备度的一个领域是预测性维护。通过数据分析获得的信息可用于准确计算资产的使用寿命,以便对资产进行适当的折旧。预测在役设备的未来性能还可以使发电厂的运行能够识别出可能发生故障的模式。这可以使工厂通过在设备出现问题之前预测并修复设备问题来增加操作准备水平(和收入),而不是事后对故障做出反应。这样可以减少计划外的停机,减少库存需求,并可以优化维护人员等资源。