核电站大数据应用前景广阔

当标准清晰度电视被高清电视所取代时，它被视为电视清晰度的重大飞跃——直到4K屏幕出现。数据分析的最新进展也为核工业的资产管理计划带来了类似的飞跃。

1、数据分析飞跃发展

数据分析的不断发展表明，它有能力提供运营情报，以改变核电站的效率和可用性，尤其是在竞争压力比以往任何时候都大的时候，进一步提高效益。

劳斯莱斯(Rolls-Royce)的数据分析是由其数字服务客户和工厂控制和监控系统促成的，这些系统从全球约195个反应堆收集性能数据。

劳斯莱斯一直在与客户合作，展示其数据科学，这是运营商分析清晰和准确度的一个进步。现在，它计划实现“4K电视类型”的飞跃。

在更长的项目上的合作——安大略省的布鲁斯核电站，PSEG的塞勒姆(Salem)核电站与霍普河(Hope Creek)核电站——是这些服务的未来发展方向，并且正在计划向欧洲市场扩张。

在合作过程中，进行数据收集和分析，以诊断需要改进的领域，并跟踪站点服务，以快速进行改进，以便尽快获得良好效果。

2、核电应用

利用算法和人类核操作专业知识，数据科学为核电站操作带来了新的清晰度、见解和智能。具有更好的决策、效率和可用性。

孤立的大数据在很大程度上是没有意义的，但分析给出了更清晰的图景。

劳斯莱斯的数据科学使核运营商能够更清楚地了解其设备的运行情况。

他们还可以在更大程度上预测该绩效将如何持续，因此可以在适当的时间安排现场支持服务，从而优化资产和服务的管理。

劳斯莱斯即将为全球核电站资产管理带来的方法，是建立在喷气发动机售后服务30年经验的基础之上。

全世界约有13,000台劳斯莱斯喷气式发动机搭载监控系统，监控系统不断向控制中心发送数据，控制中心随后对数据进行分析，并利用数据预测最佳维护时间。

维护不可避免地会导致非收入停机时间，因此最好将任务分组，以便将停机时间降至最低。

如果过早进行维护，则会产生不必要的成本;如果维护过晚，则意味着计划外停机。

劳斯莱斯相信，其数据分析技术能够以比以往任何时候保持更高的准确度预测设备退化和维护活动，因此维护及时高效，计划外停机更少。

这提高了成本效益，并带来了大量节省。

而且，由于一直从许多相同的组件收集大量数据，预测的质量不断提高，分析背后的技术也不断提高。

这种信息储存库被称为数据湖，劳斯莱斯将同样的原理应用于核电站。

劳斯莱斯拥有自己的核数据湖，这是一个安全的存储世界各地核电站安装设备和库存数据的库。

在过去十年中，从其工厂陈旧过时管理系统(POMS)定期传输的常规数据流中收集了该数据。劳斯莱斯使用这些数据来帮助预测核电站部件的性能。

它现在的目标是将这些现有数据与来自客户的新数据相结合，并提供获取新数据的数字系统，以便进行实时分析，从而为客户提供实时报告和预测。

劳斯莱斯的目标是为客户提供已知高价值的五个领域：

• 提高设备可靠性;

• 在线资产监控;

• 预防性维护减少;

• 库存优化;

• 降低运营成本。

3、维护计划的改进

作为电站项目中最具预见性和最昂贵的部分之一，维护窗口一直是运营商寻找改进和效率的首选。

核电领域与劳斯莱斯接洽，进行试运行维护优化分析、大修规划，以及如何使用更多实时分析来提高可用性和效率。

劳斯莱斯利用其数据湖预测了针对计划维护部件的退化率，并确定了更换或维修的最佳机会。

这意味着在计划的停机时间内安排维护，调整后的预防性维护策略节省了60,000工时。

另一位客户在对所谓的T-104分析进行试验后发现，42%的预防性维护活动可能不太频繁，客户接受90%的输出。

劳斯莱斯现在与该客户建立了一个嵌入式团队，利用其需求驱动预测来减少总体预防性维护，提高设备可靠性并减少材料消耗。

4、备件库存存储和采购

未使用的部件和备件是一笔巨大的前期成本，如果操作员更清楚何时可能需要这些部件和备件，则可以对其进行优化。

数据分析提供的更深入见解增加了库存、过时管理和采购等方面的确定性。

劳斯莱斯团队利用大数据帮助客户分析现场和市场上的备件库存和可用性，从而使其库存大幅减少，从而为其他项目腾出了存储空间。

有些客户，劳斯莱斯被要求分析和预测库存水平，确定可能的节约，并提出管理未来库存来源的策略。

我们调查了沟通的信息质量以及采购和库存做法，然后分析了客户的数据，并将其与现有数据进行了比较，以通过使用运营和行业数据，根据预测的活动水平确定多余的材料。

该团队使用了一种数据算法，该算法使用了特定材料和组件的历史和预测使用情况，考虑了滞留材料、关键性和材料重建账单，以提出建议。

其结果是，通过更优化地购买、找到清算现有不必要库存的方法以及改变重新订购规则，库存成本减半。

同一个客户利用这些改进来实现目标采购：全球零部件市场能提供什么;需要什么以及什么时候;在需要进一步维护或更换之前，该部件可能可使用多长时间。然后商定了采购策略，以降低关键备件的成本。

5、降低运营成本

一位公用事业客户要求劳斯莱斯改进维护计划，将其置于严格的资源和监管范围内。

特别注意调整预防性维护战略，利用其他领域的最佳实践经验，针对方案浪费和确定非增值任务。

节省了1100万美元，提高了整个电厂的设备可靠性。

虽然“数据转化为智能”在航空领域得到了尝试和测试，但在核电站领域还不成熟，但潜力巨大。

劳斯莱斯创建了一个名为R2数据实验室的子品牌。它坚信数据无处不在，了解它可以改善一切。

R2数据实验室是一个中心，所有新的数据科学思想都通过该中心孵化、开发并部署到其航空航天、国防和电力系统业务部门，作为客户主张，以提高效率、可用性和合规性。

这显然符合核运营商的要求，但需要改变文化和流程。

一开始，从实际角度来看，这似乎不是一个太大的飞跃，因为使用数字监控系统获取实时运行数据纯粹是一项后勤工作。

你怎么处理这些数据呢?它推动业务系统和流程的设置方式发生变化，以响应分析提供的智能。

这反过来需要一支将数据科学视为增强而非威胁其活动的员工队伍。

在不久的将来，机器学习、人工智能和自动化将被用于标准化任务，可穿戴数字技术将开始模糊人类与周围系统之间的界限。

不过人类将永远负责，他们的角色将是控制者，处理技术本身无法交付的细微活动。

劳斯莱斯计划一个无缝的端到端流程，在该流程中安全地将数据发送到区域中心进行分析。

这些中心的核电站运营专家为整个客户群提供24小时支持，当确定维护或补救活动时，他们将自动获得资源，并由现场服务团队进行交付——“及时”交付，提高效率和可用性。