Thông tin tài liệu:
Bảo trì tiên đoán giúp tối đa hóa thời gian vận hành của thiết bị thông qua việc ước tính tuổi thọ hữu ích của thiết bị hay thời điểm có thể xảy ra hỏng hóc. Bài viết trình bày việc đánh giá tình trạng và dự báo tuổi thọ hữu ích còn lại của bộ trao đổi nhiệt dạng tấm thông qua dự báo ngắn hạn giá trị chênh áp dòng nước biển.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đánh giá tình trạng và dự báo tuổi thọ hữu ích còn lại của bộ trao đổi nhiệt dạng tấm thông qua dự báo ngắn hạn giá trị chênh áp dòng nước biểnDẦU KHÍ - KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO ISSN 3030-4075ĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG VÀ DỰ BÁO TUỔI THỌ HỮU ÍCH CÒN LẠICỦA BỘ TRAO ĐỔI NHIỆT DẠNG TẤM THÔNG QUA DỰ BÁO NGẮN HẠNGIÁ TRỊ CHÊNH ÁP DÒNG NƯỚC BIỂNTrần Ngọc Trung, Nguyễn Thành Trung, Nguyễn Duy Minh, Đào Quang Khoa, Trần Vũ Tùng, Trần Đức ThắngCông ty Điều hành Dầu khí Biển ĐôngEmail: trungtn@biendongpoc.vnhttps://doi.org/10.47800/PVSI.2024.01-09Tóm tắt Bảo trì tiên đoán giúp tối đa hóa thời gian vận hành của thiết bị thông qua việc ước tính tuổi thọ hữu ích của thiết bị hay thời điểmcó thể xảy ra hỏng hóc. Nhóm tác giả đã thực hiện dự báo ngắn hạn giá trị chênh áp dòng nước biển tại bộ trao đổi nhiệt dạng tấm bằngmạng bộ nhớ dài - ngắn hạn (long short-term memory, LSTM) và qua đó dự báo tuổi thọ hữu ích còn lại (remaining useful life, RUL) bằngmô hình hồi quy phi tuyến (nonlinear regression). Mô hình đề xuất đã đạt được độ chính xác cao bằng cách liên tục phát hiện các điểmlưu (checkpoint) và dự báo giá trị RUL liên tục mỗi 24 giờ. Các điểm lưu được phát hiện thông qua phát hiện giá trị chênh áp bất thườngtại bộ trao đổi nhiệt dạng tấm trong quá trình hoạt động. Qua đó giúp cập nhật giá trị tuổi thọ hữu ích còn lại ngay khi có các biến độngkhông lường trước được trong quá trình vận hành thiết bị.Từ khóa: Tuổi thọ hữu ích còn lại, bộ trao đổi nhiệt dạng tấm.1. Giới thiệu trao đổi nhiệt dạng tấm chứa dữ liệu thô về thông số vận hành của bộ trao đổi nhiệt dạng tấm chưa phân chu kỳ Bộ trao đổi nhiệt dạng tấm (plate type heat exchanger) cho năm 2020 và 2021, với các thuộc tính như nhiệt độlà thiết bị trao đổi nhiệt sử dụng các tấm kim loại để truyền cửa vào/ra dòng nước biển, cảm biến nhiệt độ cửa ra dòngnhiệt giữa 2 chất lỏng. Chất lỏng tiếp xúc với diện tích bề nước làm mát máy nén, cảm biến lưu lượng cửa vào dòngmặt lớn hơn nhiều so với các thiết bị trao đổi nhiệt thông nước biển, cảm biến chênh áp cửa vào/ra dòng nước biểnthường vì được trải rộng trên các tấm, giúp tăng đáng kể với tần suất lấy mẫu 1 lần/giờ.tốc độ trao đổi nhiệt. Nghiên cứu của Chen đề xuất khung học sâu dự Nhóm tác giả đặt ra 2 nhiệm vụ bao gồm đánh giá báo RUL của thiết bị tiến hành trên 2 bộ dữ liệu thực [1].tình trạng của bộ trao đổi nhiệt dạng tấm thông qua dự Mô hình mạng bộ nhớ dài - ngắn hạn (long short-termbáo ngắn hạn giá trị chênh áp dòng nước biển và dự báo memory, LSTM) được sử dụng để tìm hiểu các tính năngtuổi thọ hữu ích còn lại. Việc dự báo dài hạn tạo điều kiện tuần tự từ dữ liệu thô kết hợp đánh giá tầm quan trọngxây dựng kế hoạch, phân phối và điều động nhân công của các đặc trưng nhằm tối ưu quá trình gán trọng số.phù hợp nhằm đảm bảo luôn biết trước thời điểm xảy rasự cố. Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động của thiết bị, Zuozhou Pan nghiên cứu phương pháp dự báo 2nhiều yếu tố bất ngờ xảy ra có thể gây sai số lớn cho giá giai đoạn dựa trên học máy để dự báo nhanh thời giantrị dự báo dài hạn. Vì vậy, nhiệm vụ dự báo ngắn hạn đóng sử dụng hữu ích còn lại của ổ trục [2]. Phương pháp nàyvai trò bổ trợ giúp đảm bảo tính chính xác của mô hình dự sử dụng giá trị bình phương căn bậc 2 tương đối (relativebáo dài hạn và tạo điều kiện cho nhân sự vận hành chủ root mean square, RRMS) để chia giai đoạn hoạt độngđộng cập nhật tình trạng của thiết bị. Bộ dữ liệu thiết bị của ổ ...