Dưới làn sóng của Công nghiệp 4.0 và sản xuất thông minh, các thiết bị đo quy trình truyền thống đang trải qua những thay đổi sâu sắc từ "cơ quan cảm nhận" đến "đầu dây thần kinh". Thiết bị được đại diện bởi máy phát áp suất vi sai Rosemont của Emerson không còn hài lòng với việc đo chính xác áp suất, lưu lượng hoặc mức chất lỏng, mà thay vào đó cho phép ra quyết định thông minh trực tiếp tại nguồn tạo dữ liệu bằng cách tích hợp tính toán cạnh và khả năng mô hình hóa dữ liệu.

Edge Computing: Thực hiện "tinh chỉnh" dữ liệu và hiểu biết sâu sắc tại nguồn

Các máy phát áp suất vi sai Rosemont hiện đại được xây dựng với bộ vi xử lý mạnh mẽ, đặt nền tảng cho việc thực hiện tính toán biên ở đầu thiết bị. Ứng dụng cốt lõi của nó thể hiện ở:

Tiền xử lý dữ liệu và giảm tiếng ồn: Tín hiệu chênh lệch áp suất ban đầu dễ bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn quá trình, xung áp suất. Máy phát có thể chạy thuật toán lọc ở bên cạnh, loại bỏ các dao động không hợp lệ, trực tiếp xuất ra giá trị quá trình ổn định và đáng tin cậy, nâng cao sự ổn định của hệ thống điều khiển.

Giám sát và chẩn đoán tình trạng quan trọng: Máy phát liên tục phân tích các thông số đọc và vận hành cảm biến của riêng mình, theo dõi thời gian thực các ống dẫn áp suất bị tắc, mật độ môi trường quá trình thay đổi, màng ngăn bị hư hỏng thông qua mô hình tích hợp. Khi phát hiện bất thường, báo động được kích hoạt cục bộ ngay lập tức để bảo trì dự đoán và tránh đỗ xe không theo kế hoạch.

Edge của tính toán lưu lượng: Đối với đo lưu lượng, máy phát có thể trực tiếp dựa trên giá trị áp suất chênh lệch, kết hợp với các thông số chất lỏng được đặt trước (chẳng hạn như mật độ, hệ số giãn nở), hoàn thành các hoạt động mở phức tạp ở cạnh, trực tiếp xuất khối lượng chính xác hoặc giá trị lưu lượng khối lượng, giảm gánh nặng của hệ thống điều khiển.

Mô hình hóa dữ liệu: Bước nhảy vọt từ một biến đơn đến trí thông minh quy trình

Khi dữ liệu từ một máy phát riêng lẻ được đặt trong một mô hình quy trình rộng hơn, giá trị của nó được khuếch đại hơn nữa:

Mô hình hóa hiệu suất thiết bị: Một mô hình suy giảm hiệu suất thiết bị có thể được thiết lập bằng cách liên tục theo dõi áp suất chênh lệch (hoặc áp suất) từ đầu vào máy bơm hoặc máy nén đến đầu ra. Ví dụ, theo dõi chênh lệch áp suất đầu vào và đầu ra của máy bơm, kết hợp với dòng chảy, hiệu quả của nó có thể được tính toán trong thời gian thực. Mô hình cảnh báo sớm về nguy cơ mòn cánh quạt hoặc cavitation khi hiệu suất thấp hơn một ngưỡng cụ thể.

Mô hình tối ưu hóa quy trình: Trong các ứng dụng trao đổi nhiệt, hệ số quy mô có thể được tính toán trong thời gian thực bằng cách phân tích sự thay đổi chênh lệch áp suất của quy trình ống và quy trình vỏ bằng mô hình, do đó tối ưu hóa chu kỳ làm sạch và đạt được hiệu quả năng lượng lớn. Trong quá trình lọc, thông qua mô hình chênh lệch áp suất có thể dự đoán chính xác tình trạng tắc nghẽn của phần tử lọc, thực hiện thay thế theo yêu cầu, thay vì thay thế định kỳ.

Nền tảng dữ liệu của Digital Twin: Dữ liệu ổn định, chất lượng cao và giàu thông tin trạng thái được cung cấp bởi máy phát, là đầu vào quan trọng để xây dựng và thúc đẩy mô hình Digital Twin trên toàn nhà máy. Dữ liệu thực này cho phép các mô hình ảo phản ánh chính xác trạng thái của các thực thể vật lý, cho phép mô phỏng quy trình, tối ưu hóa và đào tạo người vận hành.

kết luận

Máy phát áp suất vi sai Rosemont đã chuyển đổi thành công từ một "nhà cung cấp dữ liệu" đáng tin cậy thành một "đối tác phân tích thông minh" chủ động bằng cách kết hợp điện toán biên với mô hình dữ liệu. Nó không chỉ nâng cao đáng kể tốc độ phản hồi và độ tin cậy của hệ thống bằng cách thực hiện chuyển đổi dữ liệu sang thông tin ở rìa mạng, mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về quản lý sức khỏe thiết bị, tối ưu hóa quy trình và quyết định số hóa ở cấp cao hơn, thực sự thể hiện triết lý cốt lõi của Internet vạn vật công nghiệp "để dữ liệu tạo ra giá trị tại nguồn".