基于MATLAB和Si万博1manbetxmulink的采矿

冶金学家和工艺工程师使用MATLAB®和模拟万博1manbetx®优化产量,减少停机时间,提高安全性。他们分析实时传感器数据,建模和模拟采矿操作,实施控制策略,并利用人工智能系统。

MATLAB和Simu万博1manbetxlink帮助采矿工程师:

  • 将数值技术应用于高速传感器数据,开发预测维修系统
  • 使用具有历史数据的机器学习来排除流程问题
  • 使用工厂和设备建模和模拟来提高工艺性能
  • 与数据科学家和IT人员合作,采用数字化技术
  • 当传感器倒闭时,使用数字双胞胎继续植物操作

“MATLAB使我们能够将以前无法读取的数据转换成可用的格式;自动过滤、光谱分析和变换步骤的多卡车和地区;最后,实时应用机器学习技术来预测进行维护的理想时间。”

Gulshan Singh,Baker Hughes

提取

通过预测性维护和信号处理优化资产

MATLAB可以帮助您开发自定义的预测性维护算法,以特定的操作和架构配置您的设备。使用预测性维护工具箱™设计条件指标,并估计您的旋转设备的剩余使用寿命。

您可以使用信号处理工具箱™自动监控控制回路的性能,远程确定管道腐蚀或点蚀的程度,并检测管道泄漏的位置和数量。

阅读Baker Hughes如何使用Matlab实施油气开采设备的预测性维护平台,降低总成本30-40%。

预见性维修报警系统

处理

机器学习、深度学习和大数据

交互式应用程序在统计和机器学习工具箱™让您应用机器学习技术,而不必是数据科学专家。MATLAB还为处理大数据和开发深度学习模型提供了一个单一的、高性能的环境。这使您能够更快地执行故障检测和诊断,并更好地监控流程。

阅读Ruukki的工程师如何简化他们的分析通过集成各种数据库和使用机器学习进行流程优化,时间从几天到不到一分钟。

整合不同的数据源

模拟故障数据

传统上,工程师根据从传感器收集的数据优化采矿工厂和流程。然而,传感器数据并不总是适用于机器中的多种可能的故障模式。相反,您可以通过创建机器模型并模拟错误的操作条件,使用模拟数据来表示故障。

万博1manbetxSimulink和Simscape™使您可以构建机器的型号,可以在其物理组件和动态方面描述其行为。您可以通过修改参数值,注入故障和更改模型动态来代表机器的不同故障模式。

模拟故障数据

使用数据建模进行流程改进

利用MATLAB中的多元分析工具,确定影响工艺性能的独立驱动变量。System Identification Toolbox™允许您创建和使用不容易根据第一原则或规范建模的动态系统模型。工具箱还允许您交互式地执行在线参数和状态估计。

看看Shell是如何使用MATLAB的(35分)开发模型并对批处理过程进行实时优化。

流程改进

开发和部署过程控制算法与虚拟调试

您可以使用MATLAB和Simulink产品设万博1manbetx计可靠的算法,并执s manbetx 845行动态仿真,以达到预期的结果。MATLAB和Simu万博1manbetxlink让您通过虚拟调试验证您的设计,自动生成算法代码,并通过软件在环、硬件在环和快速原型方法测试它。

了解更多关于如何自动为生产系统生成代码直接与第三方平台

看(第1部分第2部分)在帮助您节省时间和提高系统性能的同时,虚拟调试如何帮助降低昂贵的停机风险。

阅读塔塔钢铁通过优化数字孪生控制策略,为工业冷却塔节省了40%的能源。

制定和实施APC策略

供应链物流

简化计划和安排活动

通过离散事件模拟提高生产和调度效率。使用SimEvents™,您可以研究批生产过程中任务时间和资源使用的影响。使用MATLAB和Simulink万博1manbetx产品,您还可以进行s manbetx 845与预测、容量规划和供应链管理相关的决策的操作研究。

了解通用电气运输公司利用MATLAB开发了机车辅助驱动系统。

铁矿石火车

数字转换

数字化

MathWorks可以帮助您采用和实现特定于组织需求的大数据策略。您可以使用预构建的MATLAB工具箱和参考架构来简化广泛的应用程序:从集成企业IT系统、云和生产数据基础设施到将计算扩展到集群或将模型部署为应用程序与MATLAB之外的用户共享。看看如何在云上实现这一点

了解有关您的更多信息直接与OSIsoft PI连接系统。

看看壳牌是如何拥抱数字化的(29:14)使用MATLAB生产服务器™。壳牌工程师自动化了从不同来源集成数据、构建模型、将分析部署到云和企业系统的过程。

数字转换

“作为地质学家,MATLAB使我们能够利用我们在预测框架、分析和模拟匹配方面的专业知识,实现行业内独一无二的算法。在MathWorks顾问的帮助下,我们将这些算法作为一个易于使用的应用程序部署到世界各地的同事中。”

尼克·豪斯,壳牌
试验

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