You probably do not come from: Poland.  If necessary, change to: United States
  1. Strona startowa
  2. moneo: platforma IIoT
  3. Przykłady zastosowania

Monitorowanie filtrów wody wobiegach chłodzenia zmoneo RTM

Konserwacja filtrów woparciu ostan wsystemach zwymiennikami ciepła zwykorzystaniem oprogramowania moneoRTM

Mikrofiltry wobiegach chłodzenia wfirmie ifm prover gmbh zapewniają płynne działanie instalacji zwymiennikami ciepła. Filtry chronią wymienniki ciepła wpodłączonych maszynach, usuwając zanieczyszczenia zwody chłodzącej. Ten ważny element filtrujący należy regularnie serwisować iwymieniać. Stałe monitorowanie optymalizuje ten proces igwarantuje ciągłe działanie systemów.

Przypadki zastosowań do monitorowania filtrów wprocesie produkcji:

  • Zapewnienie jakości produktu iprocesu
  • Optymalizacja zużycia energii
  • Organizacja konserwacji
  • Zapewnienie czystości wody przez usuwanie takich zanieczyszczeń jak odłamki, glony itd., które wprzeciwnym razie zatkałyby wymiennik ciepła, co doprowadziłoby do awarii

Sytuacja wyjściowa:

Filtry wody były wymieniane wstałych odstępach czasu (co osiem tygodni), niezależnie od ich stanu. Wtym celu przeprowadzano wzrokową kontrolę stanu filtra. Nie istniało stałe icentralne monitorowanie filtrów. Prowadziło to do dodatkowych kosztów, powodowanych przed zbyt wczesne lub zbyt późne wymiany filtrów, przestojów maszyny wskutek wadliwych lub zatkanych filtrów oraz nieplanowanych przerw wprodukcji wzwiązku zpracami konserwacyjnymi. Te zdarzenia były często nieodpowiednio dokumentowane, co uniemożliwiało późniejsze analizy awarii zpowodu braku danych.

Cel projektu:

Celem było przejście zzapobiegawczej strategii reaktywnej na strategię konserwacji woparciu ostan, aby zoptymalizować wdrażanie personelu, usprawnić proces wymiany filtrów izapewnić spójną dokumentację realizowanych działań. Zdefiniowana grupa odbiorców wiadomości e-mail w dziale konserwacji miała otrzymywać powiadomienia owymianie filtra, asame wymiany miały odbywać się tylko wtedy, gdy było to konieczne ze względu na ich stan. Aby umożliwić określenie dalszych możliwości optymalizacji, celem było zapewnienie użytkownikom możliwości analizowania danych.

Wdrożenie:

Oprogramowanie moneo zainstalowano na centralnym serwerze istniejącej infrastrukturyIT odużej wydajności, amoduł moneo RTM aktywowano przy użyciu klucza licencyjnego (LAC). Wcelu monitorowania mikrofiltra zamontowano dwa czujniki ciśnienia, jeden wykrywający ciśnienie przed filtrem, adrugi wykrywający ciśnienie za filtrem. Na podstawie tych dwóch wartości można określać różnicę ciśnień, co pozwala na uzyskanie informacji ostanie filtra. Pomiar musi być bardzo dokładny. Czujniki ciśnienia są wyposażone winterfejsy IO-Link, umożliwiające przesyłanie danych do mastera IO-Link IoT. Moduł moneo RTM zainstalowany na serwerze co sekundę pobiera dane ciśnienia zmastera.

moneo RTM przetwarza dane iwykorzystuje je do:

  • obliczania różnicy ciśnień,
  • zapisywania danych historycznych,
  • wizualizowania danych,
  • monitorowania wartości progowych.

Na potrzeby monitorowania filtrów zdefiniowano progi ostrzeżeń ialarmów. Te dane pobrano zkarty danych wydanej przez producenta filtra. Na karcie danych wskazano wysokość różnicy ciśnień wprzypadku nowego filtra przy określonym natężeniu przepływu (wnaszym zastosowaniu przy ok.1m³/h = ok. 0,05bar). Wymianę filtra zaleca się przy różnicy ciśnień> 0,5bara. Wnowym stanie do różnicy ciśnień dodano 0,5bara. Wrezultacie filtr wtym przykładzie należy wymienić przy ciśnieniu 0,55bara. Maksymalny błąd pomiaru zastosowanych czujników wynosi ok.0,05bara, próg alarmu ustawiono na 0,5bara. Próg ostrzeżenia musi być osiągany wcześniej izostał ustawiony na 0,45bara, co gwarantuje odpowiednio wczesne ostrzeganie personelu.

Rezultat:

Pierwsze wyniki zaobserwowano po kilku tygodniach. Patrząc na wygląd iprzedział czasu, wymiana filtra byłaby już do tej pory konieczna. Jednak dane iwyniki pomiarów uzyskane dzięki stałemu monitorowaniu filtra wykazały, że stopień zatkania filtra wynosił zaledwie20%. Wzwiązku ztym postanowiono pominąć wymianę filtra woparciu oczas. Znacznie wydłużyło to okres eksploatacji filtrów.

Podsumowanie:

Rozwiązanie moneo RTM umożliwiło spełnienie wszystkich celów:

  • Przegląd iszczegółowe informacje dotyczące instalacji prezentowane na kokpicie
  • Rejestrowanie danych wcelu dalszej optymalizacji
  • Możliwość analizy rejestrowania danych
  • Stałe monitorowanie stanu filtra
  • Powiadomienie przez e-mail wprzypadku naruszenia wartości progowej

Struktura systemu

  1. Master IO-Link (AL1350)
  2. Czujnik ciśnienia przed filtrem
  3. Czujnik ciśnienia za filtrem

Kokpit

Odpowiednie informacje z czujników mogą być szybko iindywidualnie wizualizowane za pomocą funkcji kokpitu.

  1. Wykres liniowy pokazuje wahania ciśnienia wzależności od czasu (różnica ciśnień przed iza filtrem)
  2. Bieżące ciśnienie przed filtrem
  3. Bieżąca różnica ciśnień, ze wskazaniem wartości progowej
  4. Bieżące ciśnienie za filtrem
  5. Stan filtra w%
  6. Sygnał sygnalizacji świetlnej wodniesieniu bieżącego stanu filtra

Analiza

Moduł analizy można wykorzystać do wyświetlania dalszych szczegółów. Zrzut ekranu przedstawia wartości ciśnienia zebrane wciągu miesiąca. Jak widać, różnica ciśnień wzrasta wmiarę upływu czasu. Jest to normalne, ponieważ zczasem filtr się zapycha. Zaskoczeniem jest, że ta wartość wzrasta wolniej, niż się spodziewano. Dzięki temu możliwe jest wydłużenie okresu eksploatacji filtra.

  1. Niebieska linia, różnica ciśnień wfiltrze

Zadania i zgłoszenia:

Zarządzanie wartościami progowymi

Ta funkcja woprogramowaniu moneo RTM umożliwia użytkownikom zdefiniowanie indywidualnego progu dla każdej wartości procesowej. Wtym zastosowaniu wartości progowe są ustawione tak, że personel konserwujący będzie odpowiednio wcześnie powiadamiany okonieczności wymiany filtra.

Wtrakcie rozruchu maszyny mogą przez krótki czas występować większe wahania ciśnienia. Można je wyeliminować, ustawiając czas zwłoki. Oznacza to, że krótkotrwałe przekroczenia wartości granicznych nie będą uwzględniane, asystem zareaguje tylko wtedy, gdy różnica ciśnień zostanie przekroczona na czasX.

  1. Górny próg ostrzeżenia
  2. Czas zwłoki progu ostrzeżenia
  3. Górny próg alarmu
  4. Czas zwłoki progu alarmu

Zarządzanie zasadami przetwarzania zgłoszeń

Do zdefiniowania prostych reguł ostrzeżeń ialarmów można wykorzystać kreator reguł przetwarzania zgłoszeń. Wponiższym przykładzie grupa odbiorców wiadomości e-mail wdziale obsługi budynku jest powiadamiana oosiągnięciu progów alarmów iostrzeżeń oraz o zbliżającej się lub pilnej wymianie filtra.

  1. Definicja wartości progowych (5) i źródeł danych (6)
  2. Definiuje, jaka zasada jest stosowana
  3. Definiuje pilność ostrzeżenia lub alarmu
  4. Definiuje odbiorców wiadomości e-mail
  5. Definicja odnośnych wartości progowych
  6. Definicja odnośnych źródeł danych

E-mail generowany przez moneo zawiera już informacje zgłoszenia:

  • Zakłócone źródło danych
  • Wartość przekroczona lub nieosiągnięta
  • Pilność zgłoszenia
  • Znacznik czasowy

Obliczone wartości:

obliczanie różnicy ciśnień

Różnica ciśnieńΔP= ciśnienie przed filtrem – ciśnienie za filtrem

  1. Ciśnienie przed filtrem
  2. Ciśnienie za filtrem
  3. Przesunięcie wartości ciśnienia (opcja)
  4. Odjęcie wartości ciśnienia przed filtrem od wartości ciśnienia za filtrem
  5. Wynik obliczenia różnicy ciśnień wbarach

Obliczenie stanu filtra wprocentach [%]

Stan filtra w% = różnica ciśnień × 100% / maksymalna różnica ciśnień

  1. Różnica ciśnień
  2. Stała 100%
  3. Maksymalna różnica ciśnień przy wymianie filtra
  4. Mnożenie
  5. Dzielenie
  6. Wynik obliczenia stanu filtra wprocentach [%]