| 创科方案 |
空气处理机组 (AHU) 预测性维护的人工智慧 (AI) 模型
(编号: S-1630) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- 异常检测：人工智慧模型应能够识别 AHU 运行中的异常情况，例如振动、温度、湿度、气流和压力。
- 故障预测：人工智慧模型可以预测 AHU 中的潜在故障，例如风扇故障、传输系统问题或感测器故障。
- 效能优化：根据历史数据和当前条件,提供调整风扇速度、更换空气过滤器或优化设定点的建议。
- 即时监控与警报：对AHU运行进行即时监控，及时辨识偏离正常行为。即时警报通知相关人员，快速回应和介入。
- 数据分析与报告：深入数据分析，了解 AHU 系统的效能趋势和模式。为维护团队和管理层提供准确的预测和建议。
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| 试验应用及预期成果 |
- 减少停机时间和意外故障：及早发现潜在问题和故障。 透过主动解决问题，减少停机时间并防止系统意外中断。
- 延长设备寿命：主动维护有助于延长 AHU 的使用寿命。定期监控和及时介入可以减少磨损，延长其整体使用寿命。
- 提高能源效率：根据AI模式调整风扇速度、空气过滤器和设定点参数，系统有效率运行，节省能源降低营运成本。
- 节省维护成本：进行有计划和有针对性的干预，避免紧急维修并减少昂贵的更换需求。实现显着的成本节省。
- 增强营运规划： AHU 性能的全面报告。维护团队更有效地规划维护活动，并就设备升级或更换做出明智的决策。
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| 附加方案资料 |
AI-AHUs.pptx
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| 方案提供者资料 |
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