Fallstudie Predictive Maintenance
Fernwärmenetz
Bei der Stromerzeugung in Kohle- oder Biomassekraftwerken sowie anderen Prozessen, die auf thermischer Energie beruhen, treten stets große Mengen an Restwärme auf. Dieser Rest entsteht aus physikalischen Gründen. Im Umkreis um diese Standorte gibt es damit die Chance, diese Wärme zum Heizen und zur Warmwasseraufbereitung zu nutzen. Die Restwärme wird dabei über Wasser in Rohrleitung transportiert. Die Länge dieser Netze kann dabei weit über 100 km liegen, sodass zahlreiche Pumpen und ergänzende Wärmequellen notwendig sind.
Vorwarnzeit vor dem Ausfall einer kritischen Pumpe
Der Fall
Um den Wärmefluss in einem Fernwärmenetz zu steuern, befinden sich Pumpstationen an geeigneten Stellen
Diese Pumpstationen sorgen dafür, dass die benötigte Wärmemenge gezielt transportiert wird
Im vorliegenden Fall trat durch ein Leck an der Pumpe Kühlmittel aus
Ein stetiger Verlust bzw. Verbrauch von Kühlmittel ist normal. Sinkt dieser zu schnell, wird die Pumpe jedoch beschädigt
Etwas über zwei Wochen, bevor der Kühlmittelverlust kritisch geworden wäre, wurde das zu beschleunigte Absinken des Kühlmittels erkannt und korrigiert
Highlights
Fernwärmenetze fächern wurzelartig aus, sodass der Transport der Wärme zu unterschiedlichen Gewerbe- und Wohngebieten genau geregelt werden muss
Entsprechend verhalten sich Pumpen und andere Bauteile nach bestimmten Charakteristiken
Die Signaturen, die die einzelnen Bestandteile des Fernwärmenetzes erzeugen, sind somit einzigartig
Die KI der Überwachungsalgorithmen erlernt selbstständig, wie sich verschiedene Bauteile verhalten
Damit lassen sich frühzeitig Probleme beim Betrieb erkennen, in dem die KI Abweichung vom Normalverhalten anzeigt
Das Ergebnis
Anzeichen von Störungen können durch die Lösung von mi solutions zwei Wochen oder mehr vor dem Eintreten einer kritischen Situation erkannt – und damit meist vermieden werden.
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Louis von Beaulieu
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