Промышленная разведка направлена ​​на спасение жизней путем предотвращения бедствий

23 марта 2005 года в Техасе был взорван нефтеперерабатывающий завод BP Plc, в результате которого погибли 15 человек и ранены более 170 человек. Причина взрыва была в том, что сотрудники BP переполнили и перегрели важный компонент нефтеперерабатывающего оборудования, сообщал в то время The Guardian. В конечном итоге BP выделила более 3 миллиардов долларов на оплату штрафов, урегулирование судебных исков и улучшение нефтеперерабатывающего завода, который Marathon Petroleum Corp. купил в начале 2013 года за 2, 5 миллиарда долларов.

Это только один пример из длинного списка бедствий, потому что в энергетическом секторе растения и подобные объекты могут катастрофически взорваться. Это давно стало фактом жизни. Тем не менее, поставщики, внедряющие инфраструктуру промышленного Интернета вещей (IIoT), стремятся помочь предотвратить подобные аварии с помощью автоматизации. Платформы IIoT обеспечивают мониторинг и профилактическое обслуживание в режиме реального времени, что позволяет владельцам и операторам установок быстрее реагировать на чрезвычайные ситуации. Это время реакции еще больше ускоряется за счет виртуализации, которая помогает снизить задержку в приложениях IoT, которые работают на таких объектах, как нефтеперерабатывающие заводы и электростанции. Решения об оборудовании на электростанциях и химических заводах должны приниматься в режиме реального времени, чтобы обеспечить безопасность и защиту окружающего населения.

Hardcore Disaster Recovery

Хотя аварийное восстановление является основной задачей большинства компаний, рассматриваемые здесь ситуации выходят далеко за рамки потери рабочего времени на офисном сайте или неожиданного падения вашего размещенного веб-сайта. Чтобы нефтеперерабатывающие заводы и электростанции могли избежать реальных катастроф, система инструментов безопасности (SIS) от таких компаний, как Schneider Electric, может «отслеживать эти критические переменные, которые могут указывать на экзотермическую реакцию», - сказал Кристофер Лиден, старший вице-президент Президент по стратегии и портфелю в Schneider Electric. «Если они чувствуют, что эти переменные меняются слишком быстро, они предпринимают действия, чтобы фактически остановить процесс».

Lyden имеет прекрасную возможность прокомментировать эти ситуации, потому что Schneider Electric является поставщиком средств автоматизации, который поставляет оборудование для автоматизации специально для электростанций, нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих заводов. Такие поставщики, как Emerson Electric Co., Honeywell International и Rockwell Automation, также предлагают платформы SIS.

По словам Лидена, SIS действует как «тормоз» в работе завода. «По сути, существует SIS, обеспечивающая остановку установки до того, как произойдет катастрофа или критический инцидент», - сказал Лиден. «Он контролирует производительность операции и операционные активы. Если процесс начинает ускоряться или что-то начинает терять контроль, то SIS вступает во владение и останавливает установку».

Система SIS компании Schneider Electric, система безопасности EcoStruxure Triconex, представляет собой комбинацию аппаратного и программного обеспечения контроллера края, которое помогает поддерживать работоспособность оборудования. Система может обеспечить предупреждение о пожарах или других горючих событиях, а также других событиях, таких как утечки токсичных газов, и помочь исправить ситуации. Хотя платформы SIS не подключаются к сетям передачи данных из-за проблем безопасности, они все же играют определенную роль в IIoT, предоставляя данные операторам на заводах и нефтеперерабатывающих заводах, чтобы помочь им принять важные решения.

«Например, операторы могут получать оповещения через панель управления на своем смартфоне, сообщая, что завод или конкретный актив предприятия находятся в опасности. Затем они могут предпринять необходимые действия для предотвращения инцидента», - сказал Лиден. «Мы помогаем им понять их порог безопасности, насколько они могут управлять процессом и своими активами до того, как завод достигнет небезопасного состояния».

Избыточность, автономность и быстрое аварийное переключение

По словам Лидена, для защиты от типа аварии, произошедшей на нефтеперерабатывающем заводе BP, упомянутой ранее, операторы должны поддерживать быстрое аварийное переключение и автоматизированное управление, а также рассмотреть возможность внедрения избыточности на виртуальных машинах (ВМ). Для этого Schneider Electric развертывает локальную платформу облачной инфраструктуры Titanium Control компании Wind River. «Наличие резервных копий на виртуальных машинах очень важно, а быстрое аварийное переключение означает, что они никогда не будут терять вид на установку достаточно долго, чтобы вызывать у них беспокойство», - сказал Лиден.

Система управления распределением от такой компании, как Schneider Electric, обеспечивает автономные функции для химических и электростанций. Программируемые логические контроллеры Schneider Electric, работающие в режиме реального времени (OS) Wind River VxWorks, позволяют электростанциям управлять своими операциями автономно. Автономные функции системы управления распределением помогают электростанциям и нефтяным предприятиям контролировать давление, температуру и поток энергии. Лиден называет это «контролем сердцебиения». Фактически, Schneider Electric и Wind River работают над контроллером процесса следующего поколения. Этот тип технологии управления обрабатывает аварийное переключение на заводах, когда резервное оборудование вступает во владение из-за отказа в основной инфраструктуре.

Безопасность и защита критической инфраструктуры

Wind River помогает таким клиентам, как Schneider Electric, интегрировать разнообразные аппаратные и управляющие приложения промышленных предприятий на одной платформе. Заводы также могут использовать виртуализацию и контейнеры для обеспечения оптимальной доступности. Компания специализируется на операционных системах реального времени, а также технологиях виртуализации, необходимых для развития интеллектуальных возможностей.

Операционные системы реального времени, являющиеся компонентом инфраструктуры IIoT, обычно ориентированы на безопасность и критически важные приложения. Они реагируют на среду в микросекундах и идеально подходят для устройств и приложений, которые не могут выйти из строя. «Операционные системы реального времени могут гарантировать, что вычисления, память и кэш всегда распределяются в приоритетном порядке», - сказал Джим Дуглас, президент и главный исполнительный директор Wind River.

Дуглас сказал, что запуск операционных систем реального времени параллельно с Linux позволяет компаниям применять машинное обучение (ML) на грани, где предприятия имеют «высокую критичность безопасности». Хотя ОС реального времени и Linux могут работать раздельно, при совместном использовании Linux может запускать не связанные с безопасностью части устройства или приложения, тогда как ОС реального времени выполняет критически важные функции. По словам Дугласа, Linux полезен для встраиваемых систем из-за его более низких системных требований и более высокой производительности. Благодаря этим высокопроизводительным возможностям вы теперь можете найти различные разновидности Linux, используемые на производственных площадках, в программируемых элементах управления, в самолетах и ​​в системах управления полетом.

Больше вычислений происходит на краю, чтобы избежать этой задержки. «У вас не может быть такой задержки», - сказал Дуглас. «Если что-то случится, у вас будет катастрофа».

Автоматизированный и беспилотный

Эти технологии развиваются достаточно быстро, поэтому Лиден предсказывает, что некоторые газовые заводы могут вскоре стать беспилотными для защиты от бедствий. «Сегодняшние технологии не таковы, что люди уверены в этом. Однако мы начинаем видеть это в оффшорах», - сказал Лиден. «Таким образом, вы увидите все операции на группе морских нефтяных платформ, управляемых с центральной материнской платформы с беспилотными дочерними платформами».

Лиден также отметил, что ряд небольших газовых электростанций теперь управляется дистанционно. «Я думаю, что мы движемся к этому понятию автономии, то есть в системе управления есть все, что позволяет контролировать, но все же обеспечивает безопасность без людей», - сказал Лиден.

«Это понятие интеллектуальных, автономных, периферийных устройств, которые самодиагностируются, - продолжил он, - которые не только осуществляют контроль, но и могут затем начать выполнять такие вещи, как управление состоянием материальных активов предприятия. Необходимо, чтобы добраться до этого видения беспилотных растений ".

Кроме того, современные вычисления и IIoT создадут возможности для людей и автономных машин сосуществовать. Фактически, согласно Дугласу, искусственный интеллект (ИИ) на грани будет в основе IIoT. Первая волна IIoT включала подключение периферийных машин к корпоративным сетям. Затем появилась аналитика и визуализация данных. «Мы могли бы начать делать аналитику, используя такие программные средства, как пакеты визуализации, чтобы упростить обнаружение аномалий», - сказал Дуглас.

«Следующая волна заключается в том, что у вас будут полностью автономные или частично автономные машины, на которых они могут фактически начать выполнять более сложные задачи самостоятельно, и вы можете заставить людей быть более сосредоточенными на задачах более высокого уровня и позволить роботы выполняют задачи более низкого уровня, - продолжил Дуглас. «Это большая трансформация. И тут приходит ИИ, когда, когда у вас достаточно вычислительной мощности на грани, вы можете начать делать этот механизм намного умнее. И пусть он возьмет на себя больше задач такого типа, которые отнимают много времени». человеческое взаимодействие."

Аналитика и оборудование Здоровье

В настоящее время производственные и нефтеперерабатывающие заводы оснащены разнообразным оборудованием, которое помогает контролировать производственный процесс, включая компрессоры, манометры, насосы и клапаны. Датчики позволяют этим компонентам стать интеллектуальными и обмениваться информацией об их эксплуатационных характеристиках. По словам Лидена, в будущем химические заводы будут иметь насосы, генерирующие аналитику, которая сообщает персоналу, когда насосы замыкают пускатели или используют слишком большой ток.

«Можно ожидать, что насосы будут оснащены таким способом, который сообщит вам, потребляет ли он мощность или насос становится менее эффективным», - сказал Лиден. «И все эти вещи будут запускаться из общего периферийного устройства, которое одновременно контролирует работу насоса и диагностирует насос».

Поскольку организации выводят людей с электростанций, а цены на датчики и измерительные устройства снижаются, необходимо будет больше управлять установками через IIoT, чтобы избежать выхода из строя беспилотных установок.

• Когда облако затоплено, это краевые вычисления, AI для спасения Когда облако затоплено, это краевые вычисления, AI для спасения
• Как IoT приближает миллиарды устройств ближе к краю Как IoT приближает миллиарды устройств ближе к краю
• 7 вещей, которые нужно знать SMB о граничных вычислениях 7 вещей, которые нужно знать SMB о граничных вычислениях

«Это вещи такого рода, которые, я думаю, позволит IoT, потому что мы увидим гораздо больше средств управления оборудованием, чем мы видим сегодня», - сказал Лиден. «Следующим шагом, по мере развития IIoT, является передача фактических возможностей управления этим активам. Мы говорим о том, что каждый из этих активов превращается в кибер-физическую систему, способную самостоятельно контролировать себя». Кроме того, в будущем химические заводы подключат свои воздуходувки, теплообменники, двигатели и насосы, по словам Лидена.

Наряду с физическими разработками IIoT аналитика будет развиваться и играть более важную роль в управлении производительностью насосов. Сочетание расширенных возможностей подключения, вычислительной мощности и аналитики поможет предприятиям и нефтеперерабатывающим заводам управлять состоянием технологического оборудования, улучшить процесс принятия решений и повысить надежность критически важной инфраструктуры.

Вышеупомянутый инцидент на нефтеперерабатывающем заводе BP, а также инцидент на заводе Exxon Mobile в Калифорнии 18 февраля 2015 года, когда выброс углеводородов вызвал взрыв, свидетельствуют о необходимости применения технологии IIoT. Интеллект, который он приносит, может помочь предотвратить подобные бедствия.