通过使用嵌入专业知识的软件，石化公司预计可节省高达数百万美元的计划外维修费用

业绩

• 避免泵密封件故障，因为此类故障可能导致 800 万美元的计划外人力和材料费用
• 估计可节省 800 个传感器的安装和调试费用，高达 960 万美元。
• 通过自动化数据收集提高安全性并节省人力

应用

炼油厂计量用离心泵。

客户

美国石化公司

挑战

一直以来，这座拥有 450 多台关键离心泵的炼油石化厂都靠手动收集泵振动数据，收集间隔为 90 天。 为提高安全状况并减少泵密封件故障，公司团队努力改进工况监测技术。 目标包括减少泵相关的第一次层容纳失效 (LOPC) 事件，并满足公司的可靠性要求。

解决方案

客户团队认识到，通过自动收集振动数据和增强振动分析功能，他们可以早在故障发生之前预测问题，而且能够在振动对泵密封件造成损害之前解决问题。

来自客户、艾默生和 Puffer Sweiven（艾默生的当地影响力合作伙伴）的团队合力新增 AMS 无线振动变送器，通过自组织无线网状网络提供完整振动数据。 此外，为进行全面的泵相关分析和描述性分析，该团队还引入专业嵌入式软件（PeakVue 技术）和 Plantweb™ Insight 泵应用程序。

PeakVue 技术规定了必要的纠正措施，以维持轴承寿命并确保资产的长期可用性。 Plantweb Insight 应用程序通过基于机器学习的资产模型和分析显示泵实时状态和警报，以提供泵气蚀、齿轮磨损等方面的预警。 将警报发送至可处理关键泵工况的团队。

凭借泵专用的规范性分析获得洞察力，有助于减少第一次层容纳失效 (LOPC) 事件"

I&E 项目经理, 旋转机械

电池供电的无线变送器无需手动干预即可在规定时间收集数据，让团队获取趋势数据并发出问题警报。 如果条件允许，还会立即向操作员或系统发出警报，要求其关闭泵。

为增强分析功能，合作团队将压力、温度和流量测量设备收集的数据整合到振动监测系统。 Plantweb Insight 软件利用数字化转型方面的进展。 收集数据，由专业设计驱动的人工智能分析数据，并适时向相应人员自动分发警报。

完整的解决方案（包括收集数据、存储数据、分析数据并根据信息采取行动）由艾默生专供，其设计整合所有元件，能实现无故障协作。 团队协作，确保成功。

即刻行动

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