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智能運維如何重塑供水設備管理邏輯??

時間:2025-11-04 09:03

來源:中國水網

作者:趙利偉

評論(

  設備是保障供水系統安全、穩定、高效運行的基礎,但設備磨損和老化問題不可避免。過去我們依靠人力、備用設備來應對,隨著業務場景不斷變化,傳統運維模式已難以滿足發展需求。

  在“2025(第十屆)供水高峰論壇”上,E20環境平臺高級合伙人、博士、教授級高工曹斌以“兩山智聯?設備智能運維——卓越可信賴的設備智能管家”為題演講。他指出,保供既是供水集團的最低綱領,也是供水集團的最高綱領,在設備故障引發斷供、維修成本居高不下、設備故障難發現、人員管理難落地等現實問題面前,引入智能化手段已成為破解難題、實現高質量發展的必然選擇。

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曹斌

  一、傳統設備運維模式面臨痛點

  為什么會出現上述問題?首先是傳統模式下設備狀態不受控,無法精細獲取設備實時運行狀態數據;二是運維成本不受控,設備維修、備件采購等業務缺乏實際運行數據支撐;三是設備數據低質低效,各項數據未能有效聯動及應用;四是過度依賴人工經驗。

  歸結起來,當前設備管理的兩大核心問題在于:行業所依賴的手段仍以人和SCADA系統為主,只能在故障發生后被動響應,難以提前發現設備潛在隱患;其次這些手段所能發現的故障類型有限,無法更全面地識別多種設備故障。

  二、人工智能,正在為設備管理帶來一場變革

  設備智能運維是基于預測性維護的人工智能應用,推動設備管理從依賴感官和經驗的傳統模式,轉向以數據為基礎、以智能化為內核、以平臺為載體的新型設備運維模式。目前,環境行業已可以實現從人工“點檢定修”到“智能運維”的跨越,相關應用也已在實踐中落地并取得成效。

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  設備智能運維主要帶來三方面價值:一是通過“治未病”式預警,發現設備早期異常,有效降低故障率,保障設備安全;二是通過精準預判故障位置和優化維護周期,降低備件庫存,減少檢維修費用,延長設備使用壽命;三是提升管理效率,替代人工點巡檢,實現集中管控,推動設備管理向標準化、專業化邁進。

  三、兩山智聯?設備智能運維如何做到為實施效果負責?

  不同于當前許多設備智能運維商僅提供傳感器、系統軟件或算法,卻難以保障實際運維成效。兩山智聯?設備智能運維通過整合技術與服務,確保智能運維不僅落地可用,更能切實解決問題,為實施效果負責。

  兩山智聯?設備智能運維解決了以下幾個關鍵問題:

  首先提升數據精度問題,這是實現精準故障預測的核心。就像車輛行駛在路面,大坑容易察覺,但細微的坑洼難以感知。通過高精度傳感器,系統能夠捕捉設備運行中微小的異常變化,從而提前發現潛在故障。

  二是解決數據采集能力,實現多元場景的數據采集。在多臺設備同時運行的復雜場景中,如何消除相互干擾、確保數據質量是一大挑戰。智能化數據采集技術,可以實現邊端的數據清洗和初步分析,并具備多場景適應能力,不僅能監測水上設備,更在國內率先實現了水下設備的預測性維護。

  三是實現精準報警問題,通過算法根據設備實時工況動態調整預警閾值,使報警更準確、更智能。這不僅解決誤報、漏報問題,更優化了報警與人工巡檢的協同關系,實現報警問題的分級精細化管理。

  四是實現故障精確診斷,系統采用“機理模型+數理模型”相結合的方式,內置308個故障診斷模型,能夠將采集到的振動信號、速度信號和溫度信號解析為多種特征值,通過特征值精準判斷故障部位、故障類型及成因。

  最后,系統還能基于診斷結果提供精細決策,并給出檢維修建議。后臺根據診斷報告,由70多位具備國際診斷分析師資質的遠程運維工程師進行復核,確保診斷報告準確率超過95%。同時,專家團隊提供后續檢維修方案支持。當現場驗證故障與診斷一致時,損壞部件會被送回實驗室進行故障特征分析,并將新數據反饋至模型,持續優化訓練。這四個環節形成閉環,實現全天候、365天×24小時的可靠設備看護。

  兩山智聯之所以能為結果負責,不僅在于技術,更在于配套的看護服務。我們每月為設備提供體檢報告,故障發生時出具診斷報告,檢維修后還會評估維修效果,形成全流程服務閉環。同時,我們愿意幫助水務集團建立專業化、標準化的設備管理團隊,培養診斷人才,真正將技術能力轉化為客戶的長期運維實力。

  在技術能力方面,硬件部分采用全球一流數采能力的智能溫振傳感器,振動采集頻率范圍(0.75~20000Hz),遠超傳統傳感器,足以覆蓋保持架、早中期軸承與齒輪等故障,且具備波形分析能力。

  在模型方面,已積累308個智能診斷模型,累計生成超340萬份設備體檢報告。這些模型不僅應用于水務行業,還廣泛覆蓋石化、焦化、煤炭、火電等多個領域的各類通用設備(如泵、風機),這300多個模型是基于23年在多個行業實際應用中不斷積累和優化形成的,具有豐富的跨行業實踐經驗支撐。

  算法方面,設備故障案例樣本積累超34000個,這是除模型之外更為重要的數據資產。每個案例都經過“模型報警—現場復核—檢維修—部件返廠檢測”閉環流程形成完整檔案。這一案例庫不僅能持續優化模型,還可賦能集團快速建立自己的故障診斷能力,顯著提升設備管理水平。

  平臺中樞采用模塊化設計,診斷平臺為必選核心模塊,其余三個模塊可根據用戶實際需求靈活選擇。無論客戶已有系統還是需要新增功能,都能實現兼容或嵌入。

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編輯:趙利偉

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