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力控安全生產(chǎn)預警診斷平臺，通過人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以“基于歷史服務(wù)現(xiàn)在及未來”為目標，智能挖掘潛在的異常生產(chǎn)過程，實現(xiàn)企業(yè)安全生產(chǎn)過程風險的在線實時監(jiān)測、多維分析、智能預警與診斷等功能，提高異常事件的處置能力，幫助客戶有效控制風險。

該平臺還可以結(jié)合生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)、相關(guān)工藝工況數(shù)據(jù)，為整個工廠的運行狀態(tài)提供預測性診斷分析，進行安全生產(chǎn)全要素的綜合預警，全流程AI管控，為石油、化工、冶金、能源等行業(yè)客戶定制專業(yè)化、智能化、自動化、不間斷的實時預警與診斷服務(wù)。

應用架構(gòu)與特點

力控安全生產(chǎn)預警診斷平臺廣泛支持各類行業(yè)儀表、傳感器、產(chǎn)線裝置、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等全要素數(shù)據(jù)的采集接入，基于企業(yè)級實時歷史數(shù)據(jù)庫pSpace及一體化管控平臺FinforWorx構(gòu)建，通過現(xiàn)場級驗證確保算法在實際環(huán)境中的有效性和穩(wěn)定性。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的積累和算法的不斷迭代，針對多個工業(yè)場景逐步進行AI算法優(yōu)化，提升精度和實用性。

在智能化處理方面，工業(yè)領(lǐng)域的有效樣本普遍有限，數(shù)據(jù)打標依賴行業(yè)專家，成本高昂。力控研發(fā)團隊將前沿智能算法與傳統(tǒng)貝葉斯方法相結(jié)合，把工業(yè)領(lǐng)域的先驗知識及行業(yè)Know-How融入模型，減少對樣本數(shù)據(jù)量的依賴，開展基于小樣本數(shù)據(jù)的有效學習。

與此同時，團隊還通過主動學習技術(shù)來降低數(shù)據(jù)打標的成本，先基于算法篩選出有用的未標記樣本，再交由專家進行標記，只需要和專家進行少量交互即可高效完成模型訓練。

實時狀態(tài)風險預警預測，更早的提示風險，有備無患

歷史數(shù)據(jù)案例化，為生產(chǎn)提供借鑒與指導，用戶可根據(jù)生產(chǎn)時間狀況，對典型異常生產(chǎn)工況進行構(gòu)建

通過分析歷史數(shù)據(jù)特征，找出更多的關(guān)聯(lián)測點，以輔助多維度綜合分析

使用多種工況下的裝置運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能化AI模型、可視化交互建模

一鍵生成智能診斷報告，高效滿足業(yè)務(wù)需求

工廠全要素整體健康狀況評估，風險更低、產(chǎn)能更高

與其他系統(tǒng)無縫銜接，輕松實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過程的預測預警

應用案例

西南某天然氣凈化廠預警診斷

項目背景

西南某天然氣凈化廠通過專業(yè)的技術(shù)和設(shè)備脫除原料天然氣中的硫化氫、有機硫、二氧化碳和水等有害物質(zhì)，并生產(chǎn)潔凈、優(yōu)質(zhì)的天然氣產(chǎn)品。廠區(qū)已有報警系統(tǒng)雖然發(fā)揮了重要的作用，但往往在出現(xiàn)實際問題或異常時才觸發(fā)報警，在管理和安全性方面存在較大的局限性和不足。

解決方案

力控安全生產(chǎn)預警診斷平臺旨在監(jiān)控和管理生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)，確保操作的安全性和效率，能夠及時識別潛在的問題或異常。通過廠級全要素預警，平臺可以將詳細數(shù)據(jù)分析及時通知到操作人員，幫助其快速采取必要措施以避免生產(chǎn)中斷或設(shè)備損壞。

應用價值

平臺能識別潛在的安全風險和生產(chǎn)異常，根據(jù)現(xiàn)場實際情況，一般可將事故率降低5%至15%。精準預警功能幫助用戶優(yōu)化生產(chǎn)流程，根據(jù)實際工藝情況，通?？蓪崿F(xiàn)生產(chǎn)效率提升3%至10%。直觀的數(shù)據(jù)可視化和詳盡的報告支持科學管理決策，顯著提升管理決策效果，賦能企業(yè)高效管控安全風險、降本增效。