宝钢湛江钢铁有限公司能源环保部发电单元，采用Ovation DCS分散控制系统，实现对锅炉、汽机、脱硫脱硝等设备和系统的协调监控。

    针对监控范围广、监管负荷大以及海量历史运行数据分析挖掘和经验传承等难题，艾默生与湛江钢铁发电专家深度合作，定制开发Ovation DCS一体化智能监盘解决方案，帮助客户实现过程监控的智能化升级，有效推动企业新质生产力发展。该项目荣获中国自动化学会评选的中国自动化领域2023年度最具影响力工程项目奖项。

1 解决方案

    Ovation智能监盘解决方案提供基于数据驱动的Ovation一体化智能平台，在DCS系统中部署OAS数据分析及建模工具和OIF智能框架。

    OAS直接连接Ovation历史站提取运行数据，并利用大数据分析与AI算法，完成数据清洗、特征提取、模型训练和验证等工作。

    OIF通过标准接口获取DCS实时数据，驱动诊断模型和专家规则运算，实时进行参数监测、设备监视、状态评估、故障预测等分析，指导操作员工作。

    方案集成3大核心功能模块，实现对系统运行状态的主动识别与预知控制，提升过程监控和设备管理的智能化水平。

    01 参数预警模块： 通过多维数据分析和预测，实现对关键参数的实时监测，当参数异常时，可快速发出预警，避免发生跳闸、跳机等事故。

    02 设备健康度评估模块：综合考虑多项运行指标，利用智能算法评判设备实时状态，提前发现设备潜在故障，指导操作员进行预防性维护。

    03 专家知识库模块：储存过程数据和操作经验知识，帮助新操作员快速获取专业技能，缩短成长周期，确保操作效率和质量。

2 方案亮点

    01 Ovation智能监盘系统基于OIF智能框架，在安全一区与DCS系统一体化部署，确保数据交互可靠性。

    02 创新的人机界面DCS一体化层级展示设计，通过嵌入式DCS画面和光字牌报警联动方式，实现运行预警信息与DCS系统的无缝融合。

    03 智能监盘分析软件支持在线提取高精度DCS历史数据，可视化操作支持训练、验证、调优的全流程机器学习建模，模型参数阈值可自动生成。

    04 采用多状态识别算法，解决设备多参数耦合状态下的异常和故障识别问题，显著提高故障预知能力。

    05 基于设备特性评估设备实时状态，使设备优化控制更加精确有效。

3 收益成果

    01 通过先进的计算机分析和诊断技术，实现对运行系统、设备和过程参数的智能化监测、分析和诊断，并自动生成处理建议，减轻监盘人员工作负荷。

    02 通过对关键设备和过程参数的异常迹象进行预警，助力运维人员进行科学决策，及时人工干预，减少非计划停机故障，降低经济损失。

    03 通过长周期分析设备运行指标的变化趋势，准确评估设备状态，为设备诊断和维护提供依据，降低辅机故障率，减少设备维护成本。

    04 运行监盘人员依托Ovation一体化智能平台，持续研究和优化经济运行工况，实时调整运行参数，实现经济性指标的全面优化。

    05 通过提取专业人员运行经验，将宝贵的生产知识转化为企业核心竞争力，进一步提升工厂整体效益。

    艾默生Ovation DCS一体化智能监盘解决方案在本项目的成功应用，显著提高机组的监控效率，保障系统安全、稳定运行，对推动湛江钢铁数字化转型进程，助力企业打造新质生产力具有重要意义。