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使用实时油品分析和物联网分析进行故障预测

IMC-2019演讲37:29分钟

作者:Randy young, Noble Reliability和Craig Churchman, Capstone Pinto Valley Mine

使用油品分析来预测未来的设备故障已经使用了几十年。它通常被认为是可靠的,但由于油样之间的间隔太长,它被放置在预测失效时间线的很低的位置。通过每5分钟自动进行实时油品采样,并通过物联网云服务器解释数据,大大提高了故障的可预测性。在分析中添加专门的算法和人工智能(AI)还可以确定发生的磨损类型,比如滑动、磨损和粘附。此外,污染物的来源往往可以确定,特别是当外部污染物存在。密封故障可以在几分钟内识别并发出警报。进入油中的水也可以很快被识别出来。还可以更严密地监视机器的整体运行状况。每5分钟进行一次油液分析,可以提供重要的数据,这些数据可以覆盖在上下文数据上,比如正常运行、启动、停止和维护事件。该软件可以从附加的上下文中学习,并在将来类似事件发生时提供早期预警。 Data will be presented from actual field experiences in multiple locations with different types of equipment.