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YOKOGAWA橫河電機 | 對生產中存在的危險信號的解決方案

日期:2025-04-26 22:40
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摘要:YOKOGAWA橫河電機 | 對生產中存在的危險信號的解決方案 YOKOGAWA橫河電機 | 對生產中存在的危險信號的解決方案
 近幾個月,化工企業**事故頻發,給社會帶來了嚴重的“恐化”情緒。公眾眼中,化工無疑是一個極其不安分的高危行業。而在橫河電機(中國)有限公司副總經理張英光眼中,化工生產中存在的危險元素,完全可采用技術手段加以管控。通過自動化技術與新型的信息化技術的上乘融合, 化工行業的**保障能力將大大提升。融合了DCS、SIS、報警管理等系統以及大數據、人工智能等新型信息化技術的**整體解決方案,就像一個能力超強保護神,不僅動作靈敏,而且擁有超強的智慧大腦,可以讓化工生產遠離風險,進而實現綠色、可持續和高質量發展。 重生產輕**隱患多
對于化工工業而言,“安穩長滿優”是每一個企業*樸素,同時也是*奢華的追求,一家化工企業如果能做到真正意義上的“安穩長滿優”,就算的上是一家優良的企業。
“化工行業之所以把'**'排在首位,足見其對于化工生產的重要性。我們在企業考察時發現,雖然墻上的大標語醒目地寫著'****',但實際感受到的卻是生產**,**被放在了**位,**重要性并未得到足夠重視。特別是一些中小化工企業的領導**意識淡薄,與**方面的投入相比,他們更愿意投資上項目、擴大生產、追求更多利潤,而在**方面卻抱有僥幸心理和應付心理,不愿多投錢,導致在**系統和監控系統及設備投入不足,沒有配套必要的**儀表系統、報警管理系統、旁路管理系統等。”張英光表示,“**意識淡薄、缺少**投入造成的直接結果就是,企業生產裝置的自動化程度低下,技術落后,**隱患多,事故多發。”
他還提到,由于企業一味追求速度和效益,必要的**培訓也常常被忽略,一線員工不能充分掌握裝置的流程特點,不按標準流程操作,存在主觀操作的情況,導致裝置運行失控,使風險發生的幾率增加。“化工生產不是玩兒游戲,game over了,可以重新再來。在生產現場,一旦操作失誤,就可能造成嚴重的**事故。在以往的眾多化工**事故中,許多就是人為操作失誤所致。”
平穩運行才能**張英光認為,“****”絕不應該僅僅是個理念和口號,一定要落地生根,要有實實在在的抓手。精準的儀器儀表和靈敏的傳感器、快速響應的DCS、可靠的SIS,都屬于化工生產中必不可少的**保障技術手段。無論是過去、現在還是未來,石化行業**運行都離不開這些系統。
 “1975年世界**套DCS誕生,幾十年的生產實踐證明,DCS在操控的準確性和效率方面遠遠高于人工,不僅提高了生產效率,而且更重要的是降低了人為因素導致的**生產事故。作為監控裝置的核心,DCS是保證化工裝置**的基礎,既能通過精準的儀器儀表“看到”裝置的一舉一動,又能通過可靠的執行機構穩定生產運行,DCS系統可以對**事故發出預警、并消除故障,當相關參數超過設定值而產生報警后,可啟動相應的措施將生產裝置拉回到穩態保證生產**。從這個意義上。DCS系統是算得上是保障**的**道屏障,平穩就是**。”張英光表示。事實上,生產裝置的自控率、平穩率、連鎖率直接反映一家化工企業的**水平。張英光介紹,通常情況下,國際上先進的化工公司生產裝置的自控率一般都能達到了95%以上,生產一旦出現異常情況,裝置除了可以及時通知相關人員外,還可以根據預先設定的邏輯進行自動關停。國內很多化工企業的自控率和平穩率與國外先進水平的差距還很大。
"在DCS之上的先進性控制系統APC,就像是一個經驗豐富、且紀律性和執行力極強的*佳操作員,可以讓裝置始終處于平穩的運行狀態,盡可能地減少波動和異常。”張英光表示。

超強大腦提升安保能力DCS和SIS等作為基本的生產操作系統和**保護系統,在現代化工生產中是必選項,而不是可有可無的擺設。
“但僅停留在這個水平還遠遠不夠。特別是隨著技術的進步,生產裝置越來越復雜、外部環境越來越苛刻、**環保標準越來越嚴格,在DCS之上還需要更多的上位系統,來增強**保障能力如APC、報警管理、旁路管理、移動巡檢、設備監測與維護系統等。”張英光強調。
他表示,在第四次工業**風起云涌的今天,石化行業的數字化轉型如火如荼,信息化為化工生產**提供了更多的選項和更廣闊的空間。大數據、機器學習、人工智能等信息化技術在石化行業的應用越來越普及,裝置運行狀況監測、設備故障診斷與預測性維修將**保障能力提高到****的新高度,助力石化行業數字化、智能化轉型,讓“安穩長滿優”成為化工生產的常態。
張英光認為,這些新技術賦予了化工行業更多智慧元素,隨著這些新技術應用不斷深入,化工**保障系統將擁有一個超強的“智慧大腦”,推動石化行業的**保障工作更上一層樓。
“橫河推崇的**理念是,通過精準的儀器儀表、自動化控制系統和先進性解決方案,降低風險的發生;通過完善的機器學習、大數據和預測分析,實現風險預估和預警,防患于未然。 
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