Технология цифрового двойника на основе системной модели - «Новости - Энергетики» » Экономические новости.
Экономические новости. » Экономические новости » Недвижимость » Технология цифрового двойника на основе системной модели - «Новости - Энергетики»
Технология цифрового двойника на основе системной модели - «Новости - Энергетики»
Как повысить энергоэффективность и улучшить работу оборудования на предприятиях энергетической отрасли с помощью цифрового двойника на основе моделирования, промышленного Интернета вещей и дополненной реальности. Возобновляемая энергетика динамично развивается, став значительно дешевле и доступнее.
Как повысить энергоэффективность и улучшить работу оборудования на предприятиях энергетической отрасли с помощью цифрового двойника на основе моделирования, промышленного Интернета вещей и дополненной реальности.

Возобновляемая энергетика динамично развивается, став значительно дешевле и доступнее. В таких областях, как генерация и распределение, используют новые подходы в области энергоэффективности. Однако оборудование, применяемое в «зеленой» энергетике, требует высокого качества технического обслуживания. Кроме того, для выполнения задач, стоящих сегодня перед отраслью, необходимо внедрение инновационных технологий. Современные средства диагностики позволяют выполнить эти требования. Среди них – технология цифрового двойника на основе системной модели. С ее помощью можно повысить энергоэффективность оборудования и объектов в процессе эксплуатации на всех этапах жизненного цикла изделия.

Цифровой двойник работает непрерывно вместе с изделием и получает данные с объекта, предоставляя дополнительную информацию и характеристики происходящих процессов. В результате оператор получает не только данные с виртуальных датчиков, но и рекомендации по эксплуатационным режимам и информацию о техническом состоянии оборудования. В свою очередь, системная модель, лежащая в основе цифрового двойника, решает много задач.

Так, сегодня на многих предприятиях используется программный продукт Ansys TwinBuilder для создания, валидации и развёртывания цифровых двойников и предиктивного обслуживания производственных активов. В его основе лежат технологии EAM (Enterprise Asset Management), CAE, промышленного Интернета вещей, дополненной реальности и машинного обучения. Решение позволяет контролировать ключевые показатели надежности объекта, которые не определяются датчиками, и своевременно планировать обслуживание.
Технология цифрового двойника на основе системной модели повышает энергоэффективность оборудования и объектов в процессе эксплуатации на всех этапах жизненного цикла изделия.

Например, обслуживание ветрогенератора включает контроль технического состояния электродвигателей поворотной системы ветрогенератора. В условиях реальной эксплуатации эта система испытывает повышенные нагрузки, которые влияют на остаточный ресурс. Цифровой двойник позволяет его спрогнозировать, избежать незапланированных простоев и снизить затраты на обслуживание и ремонт. Технология также дает возможность провести анализ конструкций ветрогенератора, включая их усталостную долговечность, прочность и устойчивость, электромеханические расчеты. Для этого с помощью инструментов моделирования разрабатывается системная модель каждого электродвигателя, работающая в непрерывном режиме. Она включает виртуальный датчик максимальной температуры обмотки электродвигателя и крутящего момента. В результате, используя цифровой двойник, оператор службы эксплуатации может не только получать оперативную информацию в реальном времени об остаточном ресурсе электродвигателей, но и планировать техническое обслуживание и ремонт по фактическому состоянию.
Еще один пример – оптимизация работы при подогреве сетевой воды, в результате которой необходимо было сократить потребление пара и электроэнергии. В цифровой двойник был загружен ряд данных, среди которых – температуры пара из турбины и котла, целевые характеристики сетевых насосов и другие. Цифровой двойник рассчитал оптимальный состав оборудования с учетом его состояния и дал рекомендации по эксплуатации, исходя из данных системы подогрева. Это позволило сократить потребление пара и электроэнергии.
Андрей Крылов, директор центра цифровых технологий АО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс»

{full-story limit="10000"}
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку?
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Мы в
Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментариев еще нет. Вы можете стать первым!
Комментарии для сайта Cackle
Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив


       
Экономические новости
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика