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当今化工厂有哪些新的节能减排措施设备?

来源:深圳市中电电力技术股份有限公司   2025年07月14日 16:53  

在化工行业,高温高压的生产环境、复杂多变的工艺流程与易燃易爆的危险化学品交织成高风险的作业场景,而安全生产是永恒的主题。

传统安全管理模式长期面临三大瓶颈:数据孤岛导致信息割裂,人工巡检效率低下,风险预判滞后导致被动响应。据行业调查,80%的企业因分散的DCS、PLC系统形成信息壁垒,超60%的事故源于预警延迟与应急滞后18。当"人防+物防"的旧模式难以应对现代化工安全挑战。

作为深耕工业智能化领域 30 余年的电能管理及能源管理专家,针对化工行业层出不穷的安全事故,深圳市中电电力技术股份有限公司(以下简称“CET”)推出化学工业智慧安全生产管理系统以“云-管-边-端”层级架构为底座,通过三大技术突破重构安全防线:

技术痛点:通过“云-管-边-端” 架构,统一数据格式和接口标准,打破 DCS、GDS、消防系统等子系统壁垒,实现全厂区设备、环境、工艺数据的实时互通。

管理挑战:AI算法实时分析千、万级监测数据,动态生成风险四色图,替代传统人工经验判断,让隐患排查效率提升 70%。

作业风险:5G+北斗定位实现人员定位精度达亚米级,结合 UWB 电子围栏,实时预警误入高危区域等行为,高危作业安全管控能力提升 90%。

CET的系统绝非单一设备的展示,而是涵盖“综合监控、安全生产、智能运维、跨系统融合”的立体化解决方案:构建矩阵式防护体系:

1、综合监控平台

打破DCS、SCADA、视频监控等系统壁垒,构建“安全生产一张图"。通过数字孪生技术复刻厂区三维模型,集成温度、压力、液位等10万+工艺点秒级数据3。参照智慧化工园区标准,融合安全监管、封闭管理、应急指挥三体系,实现重大危险源监控覆盖率100%2。

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2、主动防控机制

风险四色图动态生成:基于AI学习历史事故路径,如DRM模型智能推荐事故因果链路图,超前预警装置风险;

设备健康预测:通过振动分析、红外测温、漏电流监测实现中低压配电设备寿命预测,故障预警准确率达92%;

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行为智能管控:UWB定位与AI视频联动,自动识别未佩戴安全帽、闯入禁行区等行为,处置效率提升40%;

3、智能运维体系

部署巡检机器人+无人机集群,替代人工进入高危区域。通过高清摄像头与红外热像仪采集电机电流、温度、绝缘参数,建立预测性维护模型。某案例显示,该模块降低非计划停机35%,维护成本下降28%。

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4、敏捷应急响应

整合QRA定量分析模型,事故发生时基于物料储量、气象数据模拟影响范围。结合新智认知聚安网的7x24小时AI值守机制,自动生成人员疏散路线与救援方案,应急效率提高30%。

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在“工业互联网+危化安全生产”政策驱动下,化工安全生产不断智慧化。预防能力升级:从中控技术TPT模型提前72小时预测设备故障;管理范式重构::能碳管理模块助企业降低单位产品能耗。由“人盯人”经验判断转向“数据驱动决策”。正如某化工集团安全总监所言:“以前靠"人盯人“凭经验,现在靠"数据说话“智能决策"。CET的系统让我们真正体会到,智慧化不是锦上添花,而是安全生产的刚需。

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