化工和石化行业

 

MATLAB 和 Simulink 在化工和石化行业的应用

过程工程师使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据、实施控制策略,并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。

MATLAB 和 Simulink 为过程工程师带来如下益处:

  • 针对高速传感器数据应用数值技术来开发预测性维护系统
  • 结合历史数据使用机器学习功能来解决过程问题
  • 使用数据建模功能来改进过程性能 
  • 制定和实施高级预测性控制 (APC) 策略
  • 无需依赖于数据科学家或IT人员,即可将过程数字化

“作为一家制造公司,我们没有专攻机器学习的数据科学家,但 MathWorks 提供的工具和技术诀窍能让我们在几个月的时间里开发出一套生产预防性维护系统。”

Dr. Michael Kohlert, Mondi Gronau

观看示例 

壳牌石油使用MATLAB进行预测性维护,从而探测事件和异常。

胜过过程仿真器

传统过程仿真器一般足以应对稳态条件,但无法处理实际工厂面对的动态输入数据。借助 MATLAB,您可以编写您自己的方程式和算法,实现对整个模型的完全控制。

您还可以将 MATLAB 与流程仿真器进行集成(如 Aspen Plus 和 gPROMS),进而用于自定义单元操作、高级分析、设计控制方案和开发遗传算法等优化例程。 

阅读了解为什么 庄信万丰 选择 MATLAB 而舍弃过程仿真器,对发动机排气后处理系统进行建模。

通过预测性维护和信号处理优化资产

MATLAB 有助于您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义的预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转设备的剩余使用寿命。

您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动监控控制回路的性能、远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度,以及检测管道泄漏的位置和泄漏量。

阅读了解 贝克休斯 如何使用 MATLAB 搭建天然气和石油开采设备的预测性维护平台,并使总体成本降低 30-40%。

机器学习和大数据

Statistics and Machine Learning Toolbox™ 中的交互式应用可帮您应用机器学习技术,而无需成为数据科学专家。MATLAB 还提供了用于处理大数据(无论是结构化还是非结构化数据)的单一、高性能环境。这使您能够更快地执行故障检测和诊断,并更好地监控您的流程。

阅读了解 Ruukki 工程师如何通过集成各种数据库并使用机器学习进行过程优化,将分析时间从几天缩短至一分钟以内。 

图像处理和 PDE

使用 Image Processing Toolbox™ 应用程序自动处理常见流程,比如分割图像数据和批量处理大型图像数据集。您可以在火焰特征描述、设备热成像和塑料薄膜质检等图像处理应用中使用 MATLAB。利用 MATLAB 中的深度学习功能,您可以直接从图像和视频数据中得到特征表述。

使用 Partial Differential Equation Toolbox™ 中的函数,运用有限元分析快速求解传热和传质方程和偏微分方程 (PDE)。该工具箱让您只用几行代码就能求解 PDE,从而加快分析速度。

阅读了解 杜邦 如何通过在 MATLAB 中分析多光谱图像,自动完成霉菌生长和菌落组成的量化分析。 

通过数据建模改进过程

使用 MATLAB 中的多元分析工具确定影响流程性能的独立驱动变量。System Identification Toolbox™ 可让您创建和使用那些第一原理或规范不易建模的动态系统模型。该工具箱还可让您以交互方式执行在线参数和状态估测。 

观看视频了解壳牌如何使用MATLAB (3:35) 开发模型并对一个间歇过程执行实时优化。

制定和实施 APC 策略

您可以使用 MATLAB 控制产品来设计控制方案并执行动态仿真,以更好地分析工厂行为。通过硬件在环测试和快速原型验证您的设计。

控制工程师还可以将流程模型从 Aspen Plus 和 gPROMS 嵌入 Simulink。这样,您就可以重新部署现有模型,从而在自己偏爱的环境中设计控制策略。

阅读了解 Tata Steel 如何通过数字孪生优化控制策略,从而使其工业冷却塔节省 40% 的能耗。

数字化

MathWorks 可以帮助您采用和实施符合公司特定需求的大数据策略。您可以使用预构建的 MATLAB 工具箱和参考架构来简化各种应用程序:从与企业 IT 系统、云和生产数据架构集成,到将计算扩展到集群或将模型部署为应用程序以便与非 MATLAB 用户分享。

了解您如何直接连接 OSIsoft PI 系统并实现实时运营智能。 

观看视频了解壳牌如何迎接数字化 (29:14) 使用 MATLAB Production Server™。壳牌 工程师将这些流程自动化了:整合来自不同来源的数据,构建模型,以及将分析部署到云和企业系统。

简化规划和调度活动

通过离散事件仿真提高生产和调度的效率。使用 SimEvents™,您可以研究批量生产过程中任务定时和资源使用的影响。使用 MATLAB 和 Simulink 产品,您还可对与预测、产能计划和供应链管理相关的决策进行运营研究。

阅读了解 SK Innovation 如何使用 MATLAB 中的优化器为其炼油厂开发出最优原油选择策略。

“在 MATLAB 和 Simulink 中开发我们自己的系统的另一个优势是,我们能够获得 庄信万丰 工程师积累的企业知识和专业知识,而不是依赖其他公司的一刀切解决方案。”

Tim Watling, 庄信万丰

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