“化工廠需要一雙明亮的‘眼睛’。”近日，據浙工大上虞研究院負責人介紹，該院教授祝鈴鈺利用“大數據+建模”技術，為化工企業解決各種工業裝置操作難題，讓化工製造變得“更聰明”。
祝鈴鈺是一名智能製造數據分析師，目前為浙江工業大學化學工程學院教授。她手頭正進行一個名為“透明工廠”的項目，“下單顧客”是浙江安諾芳胺化學品有限公司。新冠肺炎疫情發生前，她是對方車間常客。2月初，企業復工後，雙方的聯絡轉到了線上。
浙江安諾芳胺化學品有限公司是一家致力於芳胺類產品研發、生產、經營的專業化工企業，其主要化工產品是染料、輪胎等重要原料，市場面向全球。這些年，由於市場需求、原料價格等不斷變化，裝置能力不斷提高，在調整生產過程中，車間“停車率”降不下去。在業內，啓動、關停車間生產裝置被稱作“開停車”，而即使是臨時的頻繁“開停車”也會導致高能耗、設備故障受損，更易造成安全事故。
“透明工廠”項目正是由此而來。去年6月，瞭解企業需求後，祝鈴鈺及其團隊研究決定利用大數據為企業搭建一個“透明工廠”。在“透明工廠”中，企業所有生產裝置全部轉化成數據，可在電腦上模擬運轉，並通過不斷調控測試產生各種方案，最終實現優化目的。祝鈴鈺的工作就是和這些數據打交道。
“簡單來説，我就好比是這些工業裝置的‘新型醫生’。”祝鈴鈺説。化工廠安全風險等級高，化學反應控制尤為困難，特別是氣液固三相帶循環的反應，影響因素多達幾十個，操作人員過去僅憑常規測量儀表發現故障，往往有很大時間滯後。她則是獲取影響裝置的温度、壓力等數據，利用方程式在電腦上建模分析並編程運行，通過變化波動的數據及時“診斷”裝置的“健康”情況，一旦出現異常能迅速找到“病灶”，為“急救”留足時間。
在化工廠中，液體輸送用泵是最常見的動力設備，其動力消耗非常可觀。祝鈴鈺先前服務過一家化工企業，其一廠區就裝有6套泵設備，一年僅這些設備電費就達1300萬元。為了降低能耗，祝鈴鈺和團隊使用過程建模的方式，利用工業現場的測量數據進行計算，通過數據對比和數據分析，及時發現泵運行低效或異常情況。去年6月，該企業採納了祝鈴鈺等人提出的設備運行調度和整改建議，並專門單獨安裝了電錶。近一年時間，專項電費節省了上百萬元。
【來源：浙報融媒體】
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