人工智能浪潮下，設備智能運維為環(huán)保行業(yè)帶來深刻變革

服務上，提供365天×24小時的看護服務，定期開展月度體檢，及時推送設備狀態(tài)，出具診斷報告，并在檢修后進行評估，全時段守護設備穩(wěn)定運行。

咨詢領域，聚焦頂層規(guī)劃與體系建設，包括智能運維頂層規(guī)劃、流程制度創(chuàng)新以及智能運維人才培養(yǎng)，從規(guī)劃、制度到人才，全方位為設備智能運維提供支持。

具體如何實現?我們配備了具備全球一流數據采集能力的智能溫振傳感器。傳統(tǒng)振動傳感器頻響范圍僅1~2000Hz，僅能用于判斷設備功能是否喪失(通常用于安保跳停)，無法實現狀態(tài)預警與故障判斷;而智能溫振傳感器頻響范圍達0.75~20000Hz，頻率覆蓋足夠捕捉保持架、早中期軸承及齒輪等故障信號，且具備波形分析能力。這是實現設備預測劣化分析和故障診斷的一個重要前提和基礎。

04.依托智能溫振傳感器，我們形成了兩大專屬方案

其一為水上設備無線專屬方案：傳感器通過磁吸或膠粘方式安裝，通常部署在電機與泵的軸承驅動端、自由端，具體位置可根據設備功率靈活調整，安裝與拆卸十分便捷。傳感器采集的溫振數據，經采集站匯總后上傳至云端，再通過模型進行診斷分析。

其二為水下設備專屬方案：水下設備采用有線傳感器，核心原因在于其運行工況更惡劣復雜。為提升水下數據采集準確性、保障數據質量，一方面采用高抗干擾、可實現長距離數據輸送的電路技術，同時通過激光焊接密封、軍用級連接器及316不銹鋼殼體，強化設備抗腐蝕能力;另一方面，借助溫振信號采集，結合專利長波波形技術，實現設備故障的早期預警與診斷。

在軟件領域，已積累礦山、火電、風電、石化等行業(yè)豐富的轉動類設備運維數據。我們將這些行業(yè)形成的知識體系與模型體系，在環(huán)保行業(yè)開展降維應用，目前已擁有300+種設備智能診斷模型及3萬+個故障案例庫，這是診斷工作的核心。其中涵蓋機理模型(含5大類設備故障模型)、基于大數據的預測模型，以及自適應調整的4級報警功能。

每個案例樣本的形成過程都十分復雜。首先進行設備頻譜診斷分析，當檢測出劣化問題或故障后，會先讓現場確認;現場確認完畢后開展檢維修工作，隨后對檢維修結果進行評估;評估完成后，進一步驗證分析故障機理;最后，將分析結論與整個檢維修過程的數據重新導入模型，才算形成一個完整的故障案例。這類數據獲取難度極大，每個案例形成閉環(huán)后，還會進行登記，而登記過程本身也是對模型的又一次訓練。

兩山智聯(lián)云設備智能運維平臺包含信息導覽駕駛艙、智能診斷分析工作臺、數字化分析統(tǒng)計、運維業(yè)務工作臺四大模塊。這些模塊可根據實際需求靈活配置，其中智能診斷分析工作臺為必選模塊——診斷標準庫、故障案例庫、設備分類庫等核心數據資源均集成于此，可供直接使用。

平臺具有信息導航、報警處理、故障處理、體檢管理、算法模型等核心功能。其中算法模型開發(fā)支持基于自身場景編輯新算法，例如環(huán)保行業(yè)水下泵被異物堵塞纏繞這類其他行業(yè)少見的場景。智能報警滿足不同時期的快速決策需求，讓決策可靠、可控。

兩山智聯(lián)易新智維的全棧式運維服務模式已經是成熟插件，包含兩種形式：一是專家“云”看病模式(訂閱式服務)，無需購買硬件、軟件、模型及算法，以服務費形式合作;二是本地構建“設備醫(yī)院”模式(咨詢服務+落地)。

業(yè)務服務模式分為兩部分。其中，基礎服務包括報警處理與故障診斷、設備狀態(tài)推送、故障診斷報告、設備月度檢查報告、檢維修優(yōu)化策略反饋。增值服務包含現場專家診斷、設備狀態(tài)評估、檢修效果評價、診斷專家咨詢、系統(tǒng)應用價值分析報告、故障診斷人才培養(yǎng)。

在應用價值上，可為管理決策與標準優(yōu)化提供科學數據支撐，實現精準檢修、降低運維成本。借助設備故障位置與成因的精準定位，無需拆解設備排查故障，可減少20% 的檢修用時。

05.兩山智聯(lián)易新智維的應用案例

曹斌為大家介紹了兩山智聯(lián)易新智維已經應用過的三個案例。

第一個案例是佛山某自來水公司5#高壓水泵故障定位。佛山某自來水廠5 號高壓水泵，現場反饋設備運行聲音異常。但水廠跟蹤觀察了一段時間，并邀請設備廠家檢查后，均未發(fā)現問題。對此，我們開展了離線檢測。

圖中紅色圈圈處為傳感器安裝位置，因是離線檢測，安裝數量相對較多。經過24 小時數據采集，我們對設備的波形、頻譜及包絡進行分析，最終發(fā)現三個問題：一是電機自由端存在磨損故障(該設備為新設備);二是水泵本體存在問題;三是設備整體支架剛度存在問題。據此，我們找到了故障異響的根源。

佛山某自來水公司5#高壓水泵故障定位

第二個案例是合肥某污水處理廠故障定位。診斷報告里不僅有診斷結論，還包括下一步的檢維護建議。

合肥某污水處理廠故障診斷結論

第三個案例是北京某再生水廠設備預測性維護應用。作為全地埋式應用膜生物反應器(MBR)技術的再生水廠，同時也是北京市重點工程，已接入設備16臺，包括提升泵、產水泵、污泥回流泵、外排水泵等設備。在部署設備智能運維系統(tǒng)后，該項目正申報住建部的智慧水廠獎項。

北京某再生水廠設備預測性維護應用

最后，曹斌指出，在廠網協(xié)同運維領域，未來五年將迎來兩大關鍵發(fā)展方向。一方面，從“設備智能”邁向“系統(tǒng)智能”，廠網設備運維會融入“數字孿生廠網”體系，從而實現“管網-廠站-河道”全系統(tǒng)的設備協(xié)同調控。另一方面，從“效率提升”轉向“碳效優(yōu)化”，智能運維將聯(lián)動管網泵機耗電、廠站曝氣動能等能耗數據，通過優(yōu)化設備工況，降低單位水耗的碳排放。

因此，誰先突破“廠網設備協(xié)同運維能力”，誰就能在“按效付費”機制中占據主動權。

編輯：趙凡