一、行業(yè)背景

在工業(yè)生產(chǎn)體系中，空壓機(jī)堪稱“動(dòng)力心臟”，廣泛應(yīng)用于制造、礦山、化工等諸多行業(yè)。空壓機(jī)運(yùn)行時(shí)，電能大量轉(zhuǎn)化為機(jī)械能驅(qū)動(dòng)空氣壓縮，然而，其中大量的能量會(huì)以熱能形式散失，這部分余熱若能有效回收利用，將成為工業(yè)節(jié)能的重要突破口。隨著全球?qū)?jié)能減排的重視以及企業(yè)降本增效需求的日益迫切，空壓機(jī)余熱回收技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并迅速發(fā)展，逐漸納入物聯(lián)網(wǎng)管理體系建設(shè)中。

二、行業(yè)痛點(diǎn)

1.余熱回收效率低：傳統(tǒng)的空壓機(jī)余熱回收裝置缺乏精準(zhǔn)調(diào)控，難以根據(jù)空壓機(jī)實(shí)際運(yùn)行工況實(shí)時(shí)調(diào)整回收策略，導(dǎo)致部分余熱得不到充足利用。

2.設(shè)備故障難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)場缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測手段，設(shè)備故障往往在發(fā)展到嚴(yán)重階段才被發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。

3.運(yùn)維成本高：由于設(shè)備分布廣泛，人工巡檢周期長且效率低。同時(shí)，缺乏數(shù)據(jù)支撐，難以制定科學(xué)合理的維護(hù)計(jì)劃，常出現(xiàn)過度維護(hù)或維護(hù)不足的情況，增加了運(yùn)維成本。

三、解決方案

以熱水機(jī)組為例，通過接入余熱回收設(shè)備控制器PLC，數(shù)之能設(shè)備運(yùn)維管理平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與監(jiān)測參數(shù)的數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)監(jiān)控，獲取設(shè)備開關(guān)機(jī)狀態(tài)、運(yùn)行時(shí)間、出入水流量、出入水水壓、出入水水溫等數(shù)據(jù)并及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常告警，通過數(shù)據(jù)分析你手段進(jìn)一步分析設(shè)備規(guī)律，助力企業(yè)節(jié)能降耗。

四、實(shí)現(xiàn)功能

1.實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測：通過監(jiān)控系統(tǒng)，管理人員可實(shí)時(shí)查看空壓機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)，如排氣壓力、溫度、轉(zhuǎn)速，以及余熱回收設(shè)備的熱交換效率、熱水溫度等，以圖形化、數(shù)字化形式呈現(xiàn)，便于快速掌握設(shè)備運(yùn)行全貌。

2.智能故障預(yù)警與診斷：系統(tǒng)基于歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立故障預(yù)測模型。一旦設(shè)備運(yùn)行參數(shù)偏離正常范圍，系統(tǒng)立即發(fā)出預(yù)警，并通過故障診斷算法，分析可能的故障原因，為維修人員提供精準(zhǔn)的維修指導(dǎo)。

3.余熱回收優(yōu)化調(diào)控：根據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，智能調(diào)整余熱回收設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，如熱交換器的閥門開度、水泵轉(zhuǎn)速等，實(shí)現(xiàn)余熱回收效率的最大化。經(jīng)實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證，該功能可將余熱回收利用率提升至70%以上。

4.遠(yuǎn)程運(yùn)維管理：運(yùn)維人員無需親臨現(xiàn)場，通過手機(jī)APP、電腦端等遠(yuǎn)程接入監(jiān)控系統(tǒng)，即可對(duì)設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程操作與維護(hù)，如遠(yuǎn)程啟停設(shè)備、調(diào)整運(yùn)行參數(shù)等。同時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)生成詳細(xì)的運(yùn)維記錄，方便追溯與管理。

5.能耗分析與節(jié)能報(bào)告：對(duì)空壓機(jī)及余熱回收設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，生成能耗報(bào)表與節(jié)能報(bào)告。幫助企業(yè)清晰掌握能源消耗情況，制定針對(duì)性的節(jié)能策略，實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。

審核編輯 黃宇