行業(yè)現(xiàn)狀
在故障維修模式上，由于缺少有效的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、分析和壽命預測手段，在關(guān)鍵設備的維護上往往無法在過度維修和被動維修之間取得有效的統(tǒng)一。通過定期的保養(yǎng)，對部件進行及早更換，但帶來的卻是維護成本、備品備件的管理成本居高不下；根據(jù)檢測結(jié)果來優(yōu)化維修策略，但往往只能實現(xiàn)固定場景下的有限的故障預測，無法覆蓋到更廣的范圍。同時，對于在設備運行過程中出現(xiàn)的各種故障，現(xiàn)有的手段只能通過記錄表格的方式進行登記和描述，無法通過數(shù)字化的手段進行精確的描述和保存，以至于無法實現(xiàn)更精準的故障匹配和故障預測。
系統(tǒng)概述
石油鉆井設備預測性維護平臺解決方案提供從采集、處理、存儲、分析到建模全流程的數(shù)據(jù)工作流能力，以及靈活的應用開發(fā)能力，以平臺為基礎，配合物聯(lián)網(wǎng)平臺能力，設計了預測性維修的方案。
系統(tǒng)方案
系統(tǒng)功能
高頻數(shù)據(jù)分析功能
高頻數(shù)據(jù)分析主要為用戶提供數(shù)據(jù)分析工具、用戶可以利用這些工具對振動傳感器、壓力傳感器等采集數(shù)據(jù)進行分析，主要包括趨勢分析法、時域分析法、頻譜分析法、包絡分析法、階次分析法、瀑布圖分析法等工具方法。使用以上方法可以對設備的軸系類故障、齒輪故障、軸承故障、電機故障等做出精準的判斷。例如（風機、離心泵、煤磨、回轉(zhuǎn)窯等等）。
故障診斷功能
設備健康檔案和壽命預測功能
- 為關(guān)鍵子系統(tǒng)構(gòu)建多維度、實時的健康度指標。
- 通過雷達圖的方式，全面反映設備的健康狀態(tài)。
- 支持基于健康狀態(tài)指標的告警和預警。
- 基于維護記錄、設備運行時間、理論MTBF時間等數(shù)據(jù)，精確計算關(guān)鍵部件的RUL。
- 根據(jù)RUL設置告警規(guī)則，產(chǎn)生告警。
- 根據(jù)RUL驅(qū)動備品備件管理和優(yōu)化策略。
結(jié)合仿真模型的數(shù)字孿生功能
系統(tǒng)結(jié)合作伙伴產(chǎn)品的仿真能力，在實際運行過程中實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)和仿真模型的互動分析，提高數(shù)據(jù)判斷精度和規(guī)則配置的有效性。
