KR20230102431A - Oil gas plant equipment failure prediction and diagnosis system based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성을 포함하는 건전성 판정을 통해 플랜트 설비의 고장 예측 및 진단을 수행한다. 실시예를 통해, 실증플랜트 핵심설비 AI 기반 건전성 예측 모델을 구현하고, 가상화 운영 및 플랜트 유지관리 시뮬레이션 시스템 연계를 통해, AI 예측 모델을 최적화한다. 또한, 고장 예측 및 진단을 위한 시뮬레이션과 실제 플랜트 운영 데이터 구축하고 검증하여 시스템 효율과 진단 정확성을 향상시킬 수 있도록 한다. The artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment performs failure prediction and diagnosis of plant equipment through soundness determination including the presence or absence of defects, uniformity, and appropriateness of mechanical properties of the plant equipment. Through the embodiment, an AI-based health prediction model for key facilities in a demonstration plant is implemented, and the AI prediction model is optimized through virtualization operation and linkage with a plant maintenance simulation system. In addition, simulation for failure prediction and diagnosis and actual plant operation data are established and verified to improve system efficiency and diagnosis accuracy.
Description
본 개시는 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단 시스템에 관한 것으로 구체적으로, 가상화 및 인공지능 기술 적용을 통해 가스오일 플랜트의 운영 및 유지관리를 고도화하고, 공정 위험성에 대한 진단평가 모델 구축 및 동적 위험성 평가 모델을 제공하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템에 관한 것이다. This disclosure relates to a system for predicting and diagnosing failures of oil and gas plant facilities. Specifically, through the application of virtualization and artificial intelligence technology, the operation and maintenance of gas oil plants are advanced, and a diagnostic evaluation model for process risk is established and dynamic risk assessment is performed. It is about an artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system that provides a model.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.Unless otherwise indicated herein, material described in this section is not prior art to the claims in this application, and inclusion in this section is not an admission that it is prior art.
최근 오일가스 플랜트 분야는 국제 유가의 상승, 에너지 수요의 증가로 인하여 프로젝트 발주가 증가하고 있으며, 중동지역과 전 세계 지역으로 시장규모가 증대되고 있다. 또한, 인공지능(AI, Artificial Intelligence), ICT 등 최첨단 기술을 플랜트 운용에 도입하여 오일가스 플랜트 운용효율 및 안전성 향상을 도모하고 있다. 특히, 인공지능을 기반으로 데이터 분석 예측모델 개발 및 가상화 플랫폼 기술 개발, AI 기반 공정 효율화, 위험성 진단평가 기술 및 공정 설비 모니터링 포털 개발, AI 기반 설비 안전 및 건전성 예지 진단평가 기술 개발 및 AI 기반 가상화 운영 플랫폼 실증 기술 개발 관련 기술의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. Recently, in the oil and gas plant field, project orders are increasing due to the increase in international oil prices and energy demand, and the market size is increasing in the Middle East and around the world. In addition, cutting-edge technologies such as AI (Artificial Intelligence) and ICT are being introduced into plant operation to improve oil and gas plant operation efficiency and safety. In particular, AI-based data analysis prediction model development and virtualization platform technology development, AI-based process efficiency, risk diagnosis evaluation technology and process facility monitoring portal development, AI-based facility safety and health prediction diagnostic evaluation technology development, and AI-based virtualization operation Research on technologies related to platform demonstration technology development is being actively conducted.
인공지능을 기반으로 데이터 분석 예측모델 개발 및 가상화 플랫폼 기술의 경우, 기존 연구에서 센서 기반 가상 플랜트를 구축한 사례가 있다. 하지만, 현재 상태 진단 정도로 사용 가능했고, 빅데이터를 활용한 AI 기반의 예측모델 및 시뮬레이션 모델을 접목하여 예지 진단에 활용하는 수준까지 이르지는 못하였다.In the case of data analysis prediction model development and virtualization platform technology based on artificial intelligence, there is a case of building a sensor-based virtual plant in previous research. However, it was usable to the extent of diagnosing the current state, and it did not reach the level of being used for prognostic diagnosis by combining AI-based prediction models and simulation models using big data.
또한, AI 기반 공정 효율화, 위험성 진단평가 기술 및 공정설비 모니터링 포털 기술은 가상화를 위한 3D 모델 경량화 및 단순화 기술을 활용한 상용 제품은 존재하나 모두 지원하는 범위가 한정적인 상태이다. 특히, AI 기반 설비 안전 및 건전성 예지 진단평가 기술 개발의 경우, 국내 개별 플랜트 업체에서의 스마트 솔루션 개발 노력에도 불구하고, 대부분 기술은 원천 기술 단계이기 때문에, 실증을 통하여 플랜트 운전에서의 보수성을 지속적으로 타파할 필요가 있다. In addition, AI-based process efficiency, risk diagnosis evaluation technology, and process facility monitoring portal technology exist for commercial products using 3D model weight reduction and simplification technology for virtualization, but the range of support for all of them is limited. In particular, in the case of AI-based facility safety and soundness predictive diagnostic evaluation technology development, despite the efforts of individual domestic plant companies to develop smart solutions, since most technologies are at the original technology stage, conservatism in plant operation is continuously maintained through demonstration. need to break through
한편, 동적 위험성 평가 기술은 해외에서도 신기술에 속하는 내용으로, 동적 위험성 평가가 다루어야 할 분야에 대해서도 공정 주기(Life cycle) 동안의 변화에 대한 위험성 평가/작업자의 활동(유지 보수 작업) 추적(Tracking)의 두 가지 유형을 제시하고 있다. 다양한 구조물에서 발생하는 복잡한 데이터가 수집되지만, 사용자가 정보를 효율적으로 활용할 수 있도록 정보를 처리하고 분석하는 방법은 제한적이다. 또한, 진단 및 예지 정확도와 사용자가 받아들이는 만족도에 대해 실증적으로 평가되고 알려지지 않았으며, 다양한 시나리오 상황 별 인공지능의 자동 진단, 예지 방식이 어떻게 이루어 지는지 미리 파악하기 어려워 시뮬레이터가 필요한 실정이다. 아울러, 현재 플랜트 설비의 안정성을 측정하고 비교할 수 있는 정량화된 데이터셋이 존재하지 않으며, 예지 진단과 관련된 데이터셋이 부족하다.On the other hand, dynamic risk assessment technology is a new technology even overseas, and even in areas where dynamic risk assessment should be dealt with, risk assessment for changes during the life cycle / operator's activity (maintenance work) tracking Two types of are presented. Complex data generated from various structures is collected, but methods for processing and analyzing the information are limited so that users can utilize the information efficiently. In addition, the accuracy of diagnosis and prediction and the level of satisfaction received by users have not been empirically evaluated and known, and it is difficult to know in advance how artificial intelligence's automatic diagnosis and prediction methods are performed in various scenario situations, so a simulator is needed. In addition, there is currently no quantified dataset that can measure and compare the stability of plant facilities, and there is a lack of datasets related to prognostic diagnosis.
국내에서는 최근 정유화학업계를 중심으로 스마트 플랜트를 적용하고 있으나 서비스 솔루션은 외국 선진 기업 제품을 사용하고 있고 스마트 핵심기자재 또한 안정성 및 신뢰성이 상대적으로 낮은 수준이다. 기술 확보를 위해서는 실시간 운전 데이터의 공유와 공정 설비 적용이 요구되나 기업비밀, 플랜트의 안정적 운전 등의 이유로 경험을 축적하기 어려운 여건이다. 또한, 국내 엔지니어링 시장 규모가 협소한 가운데 시장을 선점한 외산 설계 및 해석 등 주요 기반 솔루션에의 의존성 심화로 관련 연구개발 성과의 사업화가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. In Korea, smart plants are recently applied mainly to the petrochemical industry, but service solutions are using products from advanced foreign companies, and the stability and reliability of smart core equipment are relatively low. In order to secure technology, sharing of real-time operation data and application of process equipment are required, but it is difficult to accumulate experience due to business secrets and stable plant operation. In addition, while the size of the domestic engineering market is small, commercialization of related R&D achievements has not been achieved due to intensified dependence on major base solutions such as foreign design and analysis that preoccupied the market.
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성을 포함하는 건전성 판정을 통해 플랜트 설비의 고장 예측 및 진단을 수행한다.The artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment performs failure prediction and diagnosis of plant equipment through soundness determination including the presence or absence of defects, uniformity, and appropriateness of mechanical properties of the plant equipment.
실시예를 통해, 실증플랜트 핵심설비 AI 기반 건전성 예측 모델을 구현하고, 가상화 운영 및 플랜트 유지관리 시뮬레이션 시스템 연계를 통해, AI 예측 모델을 최적화한다. 또한, 고장 예측 및 진단을 위한 시뮬레이션과 실제 플랜트 운영 데이터 구축하고 검증하여 시스템 효율과 진단 정확성을 향상시킬 수 있도록 한다. Through the embodiment, an AI-based health prediction model for key facilities in a demonstration plant is implemented, and the AI prediction model is optimized through virtualization operation and linkage with a plant maintenance simulation system. In addition, simulation for failure prediction and diagnosis and actual plant operation data are established and verified to improve system efficiency and diagnosis accuracy.
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 플랜트 핵심설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템을 설계 및 검증하는 시뮬레이션 시스템 구축 모듈; 시뮬레이션 시스템을 활용하여 오일가스 플랜트 설비의 안전성, 건전성 평가를 실행하는 평가모듈; 인공지능에 기반하여 플랜트 통합관제를 수행하는 통합관제 모듈; 인공지능 기반 플랜트 설비 건전성 예측 및 진단을 수행하는 설비 건전성 판단모듈; 및 플랜트 핵심 설비 기자재 및 외부 하중 관련 데이터셋을 구축하는 데이터 구축 모듈; 을 포함한다. An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to an embodiment includes a simulation system construction module for designing and verifying a plant core facility hardware-based simulation system; An evaluation module that uses a simulation system to evaluate the safety and soundness of oil and gas plant facilities; An integrated control module that performs integrated plant control based on artificial intelligence; A facility health judgment module that predicts and diagnoses plant facility health based on artificial intelligence; and a data construction module for constructing data sets related to plant core equipment and external loads; includes
이상에서와 같은 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 상시 모니터링과 운영 관리 중심의 안전한 건전성 점검체계를 구축하여, 플랜트 유지보수 및 점검 분야의 급속한 성장에 따른 관련 인력의 지속적인 위험 노출 가능성을 절감한다. 또한, 진단 모듈과 플랫폼 소프트웨어 구현을 통해 유지보수 및 건전성 평가 플랫폼의 표준화 선점을 가능하게 한다.As described above, the artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system establishes a safe soundness inspection system centered on constant monitoring and operation management, constantly exposing related personnel to risks due to the rapid growth of plant maintenance and inspection fields. reduce the possibility In addition, through the implementation of diagnostic modules and platform software, it enables standardization of maintenance and health evaluation platforms.
또한, 실시예를 통해 플랜트 운용 실증 및 실적 확보를 가능하게 하고, 기술의 성능검증 및 경험 축적뿐만 아니라 정부예산의 절감을 도모할 수 있다. 또한, 외산에 의존하는 예지 진단이 아닌 국내 기술을 이용한 예지 진단 기술 확보하고, 실시간 관제 모니터링과 AI 도입을 통해 플랜트 시장에 최신 기술 적용과 효율적인 플랜트 운영 지원을 가능하게 한다. 또한, 실시예를 통해, 다양한 사고 시나리오에 대해 인명, 환경, 재산의 피해를 최소화하고, 플랜트 안전 분야 신뢰성 확보를 통해 해외수주 확대 등 플랜트 산업 기술경쟁력 확보할 수 있다. 아울러, 예지 진단 원천 기술 확보를 통해 플랜트 전반과 각종 팩토리 고부 가가치화 및 신사업 창출을 가능하게 한다. In addition, through examples, it is possible to demonstrate plant operation and secure performance, and to seek reduction of government budget as well as technology performance verification and experience accumulation. In addition, it secures prognostic diagnosis technology using domestic technology rather than prognostic diagnosis dependent on foreign products, and enables application of the latest technology to the plant market and efficient plant operation support through real-time control monitoring and introduction of AI. In addition, through examples, it is possible to minimize damage to human life, environment, and property in various accident scenarios, and secure technological competitiveness in the plant industry, such as expanding overseas orders, by securing reliability in the field of plant safety. In addition, by securing the source technology for prognosis, it is possible to increase the overall plant and various factories' high added value and create new businesses.
또한, 실시예를 통해 시스템의 운영에서 안전과 비용을 함께 고려하여 시스템의 결함을 조기 감지하고, 발생한 결함의 종류와 심각도를 진단하며, 고장 발생 시점을 사전 예지하는 건전성 예측관리(Prognostics and Health Management, PHM)를 수행함으로써, 설비 결함이 대규모 사고로 이어질 수 있는 가능성을 줄인다. 아울러, 전통적 주기정비 또는 예방정비방식을 탈피하여 필요한 시점에만 정비를 수행하는 상태 기반 정비를 실현함으로써, 경제적으로 많은 이익을 창출할 수 있도록 한다. In addition, through examples, health predictive management (Prognostics and Health Management), which early detects system defects by considering both safety and cost in system operation, diagnoses the type and severity of defects that have occurred, and predicts the time of failure in advance. , PHM) to reduce the possibility that equipment failures can lead to large-scale accidents. In addition, by breaking away from the traditional periodic maintenance or preventive maintenance method and realizing condition-based maintenance that performs maintenance only at the necessary time, it is possible to create many economic benefits.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The effects of the present invention are not limited to the above effects, and should be understood to include all effects that can be inferred from the detailed description of the present invention or the configuration of the invention described in the claims.
도 1은 플랜트 전주기에 따른 운영 및 유지관리 핵심 기술을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템의 데이터 처리 구성을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템 구현 과정을 설명하기 위한 도면
도 4는 데이터 취득을 위한 인공신경망 데이터 시트의 예를 나타낸 도면1 is a diagram showing core technologies for operation and maintenance according to the entire life cycle of a plant
2 is a diagram showing a data processing configuration of an artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to an embodiment.
3 is a diagram for explaining a process of implementing an artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to an embodiment.
4 is a diagram showing an example of an artificial neural network data sheet for data acquisition;
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals designate like elements throughout the specification.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the embodiments of the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 플랜트 전주기에 따른 운영 및 유지관리 핵심 기술을 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing core technologies for operation and maintenance according to the entire life cycle of a plant.
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 플랜트의 안전성, 건전성 진단 기능 및 예측 진단 기능을 제공함으로써, 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성을 포함하는 건전성 판정을 통해 플랜트 설비의 고장 예측 및 진단을 수행한다. 또한, 실시예를 통해 실증플랜트 핵심설비 AI 기반 건전성 예측 모델을 구현하고, 가상화 운영 및 플랜트 유지관리 시뮬레이션 시스템 연계를 통해, AI 예측 모델을 최적화한다. 아울러, 고장 예측 및 진단을 위한 시뮬레이션과 실제 플랜트 운영 데이터 구축하고 검증하여 시스템 효율과 진단 정확성을 향상시킬 수 있도록 한다. The artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment provides a plant safety, soundness diagnosis function and predictive diagnosis function, thereby improving the health of the plant facility, including the presence or absence of defects, uniformity, and appropriateness of mechanical properties. Through judgment, failure prediction and diagnosis of plant facilities are performed. In addition, through examples, an AI-based health prediction model for core facilities of a demonstration plant is implemented, and the AI prediction model is optimized through virtualization operation and linkage with a plant maintenance simulation system. In addition, simulation for failure prediction and diagnosis and actual plant operation data are established and verified to improve system efficiency and diagnosis accuracy.
도 2는 실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템의 데이터 처리 구성을 나타낸 도면이다.2 is a diagram showing a data processing configuration of an artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 시뮬레이션 시스템 구축 모듈(100), 평가모듈(200), 통합관제모듈(300), 설비 건전성 판단 모듈(400) 및 데이터 구축 모듈(500)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.Referring to FIG. 2, the artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment includes a simulation
시뮬레이션 시스템 구축 모듈(100)은 플랜트 핵심설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템을 설계 및 검증하는 시뮬레이션 시스템을 구축한다. 실시예에서 시뮬레이션 시스템 구축 모듈(100)은 핵심 설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템 운영 시나리오를 설계하고, 시나리오를 통해 시뮬레이션 시스템을 검증할 수 있다.The simulation
평가모듈(200)은 시뮬레이션 시스템을 활용하여 오일가스 플랜트 설비의 안전성, 건전성 평가를 실행한다. 실시예에서 평가모듈(200)은 시뮬레이션 시스템을 통해 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성을 포함하는 건전성 판정을 수행한다. 실시예에서 평가모듈(200)은 플랜트 설비기계의 진동진단 데이터를 안전성, 건전성 평가 안전성 정밀진단에 이용할 수 있다. 실시예에서는 진동진단 데이터를 해석하여 플랜트 안전성 및 건정성을 평가한다. 실시예에서는 진동진단 데이터의 시간영역 해석, 주파수 영역 해서 및 성분 분석을 통해 해석하고, 해석 결과에 따라 안전성, 건전성 평가 결과를 산출한다. The
실시예에서 평가모듈(200)의 시간 영역 해석은 시간파형, 진폭의 확률밀도함수 등을 이용하여 진폭의 크기나 시간적 변동, 파형의 충격성과 대칭성 등을 분석하는 과정을 포함한다. 실시예에서 평가모듈(200)의 주파수영역 해석은 FFT(고속 푸리에 변화) 등을 이용하여 진동에 어떤 주파수 성분(스펙트럼)이 포함되어 있는지를 파악하는 과정을 포함한다. 공간영역 해석은 리사주 도형 등을 이용하여 회전축 중심(진동)이 공간적으로 어떤 궤적을 그리며 운동하는지를 파악하는 것이다. In the embodiment, the time domain analysis of the
또한, 실시예에서 평가모듈(200)은 설비의 성능이나 기능을 나타내는 1차 효과 파라미터를 이용하는 방법과 설비의 가동에 의해 발생하는 2차 효과 파라미터를 이용하여 안전성 및 건전성 평가를 수행할 수 있다. 1차 효과 파라미터는 설비가 본래 목적을 수행할 때 관측되는 상태 파라미터로서, 실시예에서는 1차 효과 파라미터를 이용하여 설비의 상태를 모니터링한다. 실시예에서는 성능모니터링 (Performance monitoring) 및 거동감시(Behavior monitoring)을 수행할 수 있다. In addition, in the embodiment, the
2차 효과 파라미터란 설비의 가동에 의해 변화하는 진동, 음향, 온도 등의 부수적인 상태 파라미터이다. 실시예에는 파라미터 진단을 위한 센서를 통해 파라미터 데이터를 수집하고, 수집된 파라미터 데이터를 분석하여 플랜트 이상의 조기발견 및 이상 원인이나 발생위치를 정확히 확인할 수 있도록 한다. 실시예에서 1차 효과 파라미터는 주로 간이 진단에 이용되고, 2차 효과 파라미터는 간이진단과 정밀진단에 모두 이용할 수 있다. Secondary effect parameters are additional state parameters such as vibration, sound, temperature, etc., which change according to the operation of the facility. In the embodiment, parameter data is collected through a sensor for parameter diagnosis, and the collected parameter data is analyzed to enable early detection of plant anomalies and accurate identification of causes or occurrence locations of anomalies. In the embodiment, the primary effect parameter is mainly used for simple diagnosis, and the secondary effect parameter can be used for both simple diagnosis and precise diagnosis.
통합관제모듈(300)은 인공지능에 기반하여 플랜트 통합관제를 수행한다. 실시예에서 통합관제모듈(300)은 가상화 운영 및 유지보수 플랫폼과 연계하여, 플랜트 설비 데이터를 모니터링 하고, 적응형 기계학습 모델을 통해, 변화하는 모니터링 데이터 특징에 대응한다. 또한, 통합관제모듈(300)은 통합관제 모듈; 은 The
IoT 활용한 관제 및 시뮬레이션 환경을 분석할 수 있다.You can analyze the control and simulation environment using IoT.
실시예에서 통합관제모듈(300)은 시스템의 운영에서 안전(risk)과 비용(cost)을 함께 고려하여 시스템의 결함(fault)을 조기 감지(early detection)하고, 발생한 결함의 종류와 심각도를 진단(diagnosis)하며, 고장 발생 시점을 사전 예지(prognosis)하는 건전성 예측관리(Prognostics and Health Management, PHM)를 수행한다. 건전성 예측관리를 통해, 대규모 사고로 이어질 수 있는 가능성을 줄이면서 전통적 주기정비 또는 예방정비(Periodic or Preventive Maintenance, PM) 방식을 탈피하여 필요한 시점에만 정비를 수행하는 상태 기반 정비(Condition Based Maintenance, CBM)를 실현한다. 실시예에서 따른 통합관제모듈(300)은 시스템에 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 처리하고(Signal processing), 이로부터 현재 시스템의 건전성을 대변하기 위한 특성 인자를 추출(Feature extraction)하며, 현재의 고장 원인과 그 심각도를 규명하는 고장진단(Fault diagnosis) 및 미래의 고장발생 시점을 예측하는 고장 예지(Failure prognosis)를 수행한다. 실시예에 따른 통합관제모듈(300)의 신호처리 목적은 다양한 다른 신호와 노이즈가 혼재된 신호에 대해 고장 진단에 필요한 정보를 남기고 그 외의 정보를 제거하는 것이다. 이를 위해, 실시예에서는 고장 신호 외의 주기적인 신호를 제거하는 특정신호 분리(discrete signal separation)와 미세한 크기를 가지는 고장 신호를 강화 시키는 신호 강화(signal enhancement)의 과정을 수행한다. 실시예에서는 특정 신호 분리 및 고장신호 강화 처리를 한 데이터를 가지고 특징을 추출하여 보다 쉽게 결함관련 정보를 얻을 수 있도록 한다. 또한 실시예에서는 설명한 두 단계를 거치지 않고 원 신호를 다양한 성분으로 분해하는 신호 분해(signal decomposition) 과정을 통해 결함관련 정보를 추출할 수 있다. In the embodiment, the
실시예에 따라 분해된 성분 중에는 결함신호가 뚜렷하게 식별되는 데이터가 존재하므로, 해당 데이터를 통해 결함특징을 추출할 수 있다. 또한, 실시예에서는 고장 신호와 무관한 신호들을 제거하기 위해, 선형 예측(Linear prediction), 자기 적응형 노이즈 제거(Self-Adaptive Noise Cancellation, SANC), 및 시간 동기 평균화(Time Synchronous Averaging, TSA) 과정을 이용할 수 있다. 선형 예측(Linear prediction)은 과거의 데이터를 이용하여 신호의 결정적인(deterministic) 부분을 선형적으로 모델링하여 미래의 출력 값을 추정하는 방법이다. 자기 적응형 노이즈 제거는 기본 신호(primary signal)와 참조 신호(reference signal)을 사용하는 필터로, 참조신호(reference Signal)을 기본 신호(primary signal)에 내재되어 있는 특정 신호와 유사하도록 최적화시키는 신호처리 방법이다. 실시예에서 기본 입력(primary input)은 노이즈와 설비에 의해 발생하는 신호가 혼재된 원신호이고, 참조 입력(reference input)은 플랜트 설비에 의해서만 발생하는 신호이다. 실시예에서는 최적화 과정을 통해 기본입력 내의 노이즈 신호를 제거한 오차(e)를 얻기 위해 필터 파라미터를 산출하여, 원하는 플랜트 신호만을 선별할 수 있도록 한다. 시간 동기 평균화(Time Synchronous Averaging)는 신호에 내재된 노이즈를 제거하고, 주기적인 특성을 보이는 신호만 남기기 위해 사용하는 방법이다. 실시예에서는 플랜트 설비의 진동 신호를 현재 회전하고 있는 축(shaft)의 회전 주기에 맞추어 리샘플링(resampling)한 후 이들의 평균값을 구하는 산출한다. 이를 통해서 고장신호와 무관한 랜덤 노이즈 성분들은 제거되고, 회전에 따라 주기적 성질을 가지는 신호 성분만 남게 된다. 이를 위해 실시예서는 일반적으로 축의 회전주기를 측정하기 위해 회전 시마다 펄스신호를 발생시키는 타코미터(tachometer)나 축의 각도를 측정하는 광학 엔코더(optical encoder)를 사용할 수 있다. According to the embodiment, among the decomposed components, there is data by which a defect signal is clearly identified, and thus defect characteristics can be extracted through the corresponding data. In addition, in the embodiment, linear prediction, self-adaptive noise cancellation (SANC), and time synchronous averaging (TSA) processes are performed to remove signals unrelated to the faulty signal. is available. Linear prediction is a method of estimating a future output value by linearly modeling a deterministic part of a signal using past data. Self-adaptive noise cancellation is a filter that uses a primary signal and a reference signal, and a signal that optimizes the reference signal to be similar to a specific signal inherent in the primary signal. processing method. In the embodiment, the primary input is an original signal in which noise and signals generated by facilities are mixed, and the reference input is a signal generated only by plant facilities. In the embodiment, filter parameters are calculated to obtain an error (e) obtained by removing noise signals in the basic input through an optimization process, so that only desired plant signals can be selected. Time Synchronous Averaging is a method used to remove noise inherent in signals and leave only signals with periodic characteristics. In the embodiment, the vibration signal of the plant equipment is resampled according to the rotation period of the currently rotating shaft, and then the average value thereof is calculated. Through this, random noise components irrelevant to the fault signal are removed, and only signal components having periodic characteristics according to rotation remain. To this end, the embodiment may generally use a tachometer that generates a pulse signal at every rotation to measure the rotation period of the shaft or an optical encoder that measures the angle of the shaft.
설비 건전성 판단모듈(400)은인공지능 기반 플랜트 설비 건전성 예측 및 진단을 수행한다. 실시예에서 건전성은 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성 등을 포함할 수 있다. 실시예에서 설비 건전성 판단모듈(400)은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 과정을 수행한다. 실시예에서 설비 건전성 판단모듈(400)은 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 판단할 수 있다. 실시예에서는 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스(Mahalanobis) 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 실시예에서는 구간별 신호 데이터로부터 추출된 통계적 지표로 구성된 벡터에 대하여 마할라노비스 거리를 측정하여, 해당 구간의 이상상태 여부를 판정하게 된다. 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)는 군집 분석에서 자주 쓰이는 거리 척도로, 다변량 데이터에서 변수 간의 상관관계가 존재할 때 공분산 행렬을 활용한 데이터 표준화를 거쳐서 거리를 측정한다. 또한, 실시예에서 마할라노비스 거리 분류기는 훈련 데이터로부터 마할라노비스 공간을 미리 구성한 후, 임의의 데이터에 대하여 그 공간과의 거리를 측정하여 거리에 따라 훈련 데이터와 동일 클래스 여부를 판정한다. 또한, 실시예에서는 신호 데이터의 전처리 과정을 통해 플랜트 설비 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있다. 실시예에서 전처리과정은 표준화(standardization), 해밍 윈도우(Hamming window), 켑스트럼 분석(cepstrum analysis) 및 통계분석(statistical analysis)과정을 포함할 수 있다.The equipment soundness judgment module 400 predicts and diagnoses the health of plant equipment based on artificial intelligence. In an embodiment, soundness may include defects, uniformity, appropriateness of mechanical properties, and the like of plant equipment. In the embodiment, the facility soundness determination module 400 may detect abnormality by measuring signal data such as vibration or noise, and various signal processing such as frequency analysis performs data preprocessing. In an embodiment, the facility health determination module 400 may determine an abnormal state of the facility by analyzing vibration data. In the embodiment, a method of monitoring the presence or absence of an abnormal state by measuring a Mahalanobis distance based on steady state data is used. In the embodiment, the Mahalanobis distance is measured for a vector composed of statistical indicators extracted from the signal data for each section, and it is determined whether or not the corresponding section is in an abnormal state. The Mahalanobis distance is a distance scale often used in cluster analysis. When there is a correlation between variables in multivariate data, the distance is measured through data standardization using a covariance matrix. In addition, in the embodiment, the Mahalanobis distance classifier constructs a Mahalanobis space in advance from training data, measures a distance to the space for arbitrary data, and determines whether or not it is the same class as the training data according to the distance. In addition, in the embodiment, the performance of detecting abnormal state of plant equipment can be improved through pre-processing of signal data. In an embodiment, the preprocessing process may include standardization, Hamming window, cepstrum analysis, and statistical analysis.
실시예에서는 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. 해밍 윈도우 및 켑스트럼 분석은 연속된 데이터를 임의로 구간화하는 과정에서 발생하는 불연속적인 양, 즉 누설오차(leakage)를 제거하기 위해 수행한다. 실시예에 따른 해밍 윈도우를 적용은 추출된 신호 데이터의 길이가 정확히 신호주기의 정수배인 경우에는 정확한 주파수 도메인인 스펙트럼을 얻을 수 있지만, 그렇지 않을 경우 양 끝단의 불연속으로 인한 오차가 발생한다. 실시예에서는 이를 제거하기 위해 중심에서 양끝으로 갈수록 신호 데이터가 0에 가까운 값으로 변환하는 윈도우 함수를 적용하면, FFT 결과에서 더 정확한 스펙트럼을 얻을 수 있다. 실시예에서는 이러한 데이터 누설효과를 최소화하기 위하여 해밍 윈도우를 수학식 1을 통해 적용한다. 수학식 1에서 N은 윈도우의 길이를 나타낸다. In the embodiment, in the preprocessing step, a Hamming window is applied to eliminate leakage errors generated in the signal data collection process, and a cepstrum is applied to separate formants, which are original signals of signal data. ) to perform the analysis. Hamming window and cepstrum analysis are performed to remove discontinuous quantities, that is, leakage, generated in the process of arbitrarily sectioning continuous data. When the Hamming window according to the embodiment is applied, when the length of the extracted signal data is exactly an integer multiple of the signal period, an accurate frequency domain spectrum can be obtained, but otherwise, an error occurs due to discontinuity at both ends. In the embodiment, in order to remove this, a more accurate spectrum can be obtained from the FFT result by applying a window function that converts the signal data to a value close to 0 from the center to both ends. In the embodiment, a Hamming window is applied through
수학식 1
켑스트럼 분석은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transformation: FFT)을 적용하여 주파수 영역(frequency domain)으로 표시된 신호의 로그 스케일을 푸리에 역변환(Inverse FFT)하는 방법이다. 시간 축 상에서 일반적인 충격 신호에 대한 응답은 입력 신호와 전달함수가 합성(convolution)되어 복잡한 형태의 신호로 나타나는데, 이때 켑스트럼 분석을 적용하면 입력신호의 파형과 응답을 구현하는 전달함수를 분리할 수 있다. 실시예에서는 켑스트럼을 적용함으로써 로그 함수가 두 개의 곱으로 형성된 함수를 합으로 분리하여 나타냄으로써 주파수 영역으로 변환된 신호의 크기와 위상을 분리할 수 있다.Cepstrum analysis is a method of performing inverse FFT on a logarithmic scale of a signal expressed in a frequency domain by applying fast Fourier transformation (FFT). On the time axis, the response to a general shock signal appears as a signal in a complex form by convolution of the input signal and the transfer function. At this time, if cepstrum analysis is applied, the waveform of the input signal and the transfer function that implements the response can be separated. can In an embodiment, by applying a cepstrum, a logarithmic function formed by multiplying two functions is separated into a sum, and thus the magnitude and phase of a signal converted to a frequency domain can be separated.
데이터 구축 모듈(500)은 플랜트 핵심 설비 기자재 및 외부 하중 관련 데이터셋을 구축한다. 실시예에서 데이터 구축 모듈(500)은 적응형 기계학습 모델을 통해 변화하는 데이터 특징에 대응하고, 최종 인공지능 모델 결정 후 시스템 통합 데이터 셋을 구축하고, 오일/가스 플랜트 수요기업 적용을 위한 데이터 셋을 구축한다. 또한, 실시예에서 데이터 구축 모듈(500)은 오일가스 플랜트 설비에서 모니터링 데이터 측정을 통해 소프트웨어 수치와 데이터셋 자료 비교하고, 측정된 데이터 및 기존 데이터 분석을 위한 기초자료를 구축한다. The
도 3은 실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템 구현 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a process of implementing an artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 실시예에서는 핵심설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템, 핵심 설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템 운영 시나리오, IoT 센서를 활용한 설비 통합관제 플랫폼 및 시뮬레이션 시스템 설계한다. 또한, 설비 통합관제 플랫폼 및 안전성 건전성 평가 시뮬레이션 시스템을 구현하고, AI 기반 건전성 예지 진단 기술 개발을 통한 시뮬레이션 시스템 고도화한다. 이를 위해, 플랜트 상태 파악을 위한 센서 데이터 정의 및 수집하고, 실증플랜트 핵심설비 AI 기반 건전성 예측 모형 개발한다. 또한, 예지 진단 점검 데이터 셋을 구축하여, 실증플랜트 핵심설비 하드웨어 기반 시스템 건전성 예지 진단 시스템을 구축한다. Referring to FIG. 3, in the embodiment, a core facility hardware-based simulation system, a core facility hardware-based simulation system operating scenario, a facility integrated control platform and a simulation system using IoT sensors are designed. In addition, an integrated facility control platform and safety health evaluation simulation system will be implemented, and the simulation system will be advanced through the development of AI-based health prediction and diagnosis technology. To this end, sensor data is defined and collected to identify plant conditions, and an AI-based health prediction model for key facilities in demonstration plants is developed. In addition, a prognostic diagnosis inspection data set is established to build a system integrity prognostic diagnosis system based on the hardware of core facilities of the demonstration plant.
아울러, 실증 플랜트 핵심설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템 설계를 위해, 실증 플랜트 핵심 설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템 운영 시나리오 개발하고 IoT 센서 활용한 설비 통합관제 플랫폼 및 시뮬레이션 시스템 설계한다.In addition, for the design of a hardware-based simulation system for core facilities of a demonstration plant, scenarios for operating a simulation system based on hardware for core facilities of a demonstration plant are developed, and an integrated control platform and simulation system for facilities using IoT sensors are designed.
도 4는 데이터 취득을 위한 인공신경망 데이터 시트의 예를 나타낸 도면이다.4 is a diagram showing an example of an artificial neural network data sheet for data acquisition.
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템은 인공신경망(artificial neural networks), 선형판별분석(linear discriminant analysis), 주성분 분석(principal component analysis), 마할라노비스 거리 분류기(Mahalanobis distance classifier), 로지스틱 회귀 분석(logistic regression) 등 다양한 데이터마이닝 분석 기법을 이용해 데이터를 수집 및 분석하여 플랜트 이상을 예측 및 진단할 수 있다. The artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment includes artificial neural networks, linear discriminant analysis, principal component analysis, and Mahalanobis distance classifier. It is possible to predict and diagnose plant abnormalities by collecting and analyzing data using various data mining analysis techniques such as distance classifier) and logistic regression.
실시예에 따른 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템을 통해 기존 가상화 스마트 플랜트 기술을 한 단계 더 발전시켜 예측 및 시뮬레이션 모델, 기존 분산 시스템 들을 모두 통합시키는 플랫폼 구축 기술을 고도화한다. 또한, 인공지능을 통한 이상감지로 개별 플랜트 맞춤형 공정 효율성을 향상시키고, 다양한 공정으로 확장 적용 가능한 프레임웍과 플랫폼을 제공할 수 있다. Through the artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system according to the embodiment, the existing virtualization smart plant technology is developed one step further to advance the platform construction technology that integrates all prediction and simulation models and existing distributed systems. In addition, anomaly detection through artificial intelligence can improve individual plant-customized process efficiency and provide a framework and platform that can be extended to various processes.
또한, 기존 플랜트 안전훈련 교육시스템의 실용성을 향상시키고, 대형 플랜트 시설의 안전교육 방법에 대한 새로운 응용기술 확보로 선진사 대비 기술경쟁력 확보할 수 있다. 아울러, 플랜트에 특화된 유지 보수 및 예지 진단 기법 개발로 인하여 개별 센서-데이터 센터-플랜트 관리로 이어지는 기술 개발 체계를 확립할 수 있다. 특히, 플랜트 설비 안전성·건전성 예지 진단 평가 기술을 통해 외산에 의존하는 예지 진단이 아닌 국내 기술을 이용한 예지 진단 기술 확보하고, 실시간 관제 모니터링과 AI 도입을 통해 플랜트 시장에 최신 기술 적용과 효율적인 플랜트 운영 지원이 가능하다. 또한, 실시예를 통해, 다양한 사고 시나리오에 대해 인명, 환경, 재산의 피해를 최소화하고, 플랜트 안전 분야 신뢰성 확보를 통해 해외수주 확대 등 플랜트 산업 기술경쟁력 확보할 수 있다. 아울러, 안전성 및 건전성 예지 진단 기술을 통한 예지 진단 원천 기술 확보를 통해 플랜트 전반과 각종 팩토리 고부 가가치화 및 신사업 창출을 가능하게 한다. In addition, it is possible to secure technological competitiveness compared to advanced companies by improving the practicality of the existing plant safety training education system and securing new application technology for safety training methods for large plant facilities. In addition, it is possible to establish a technology development system leading to individual sensor-data center-plant management due to the development of plant-specific maintenance and predictive diagnosis techniques. In particular, secure prognostic diagnosis technology using domestic technology rather than prognostic diagnosis dependent on foreign products through plant facility safety and health prognosis diagnosis and evaluation technology, and apply the latest technology to the plant market and support efficient plant operation through real-time control monitoring and AI introduction this is possible In addition, through examples, it is possible to minimize damage to human life, environment, and property in various accident scenarios, and secure technological competitiveness in the plant industry, such as expanding overseas orders, by securing reliability in the field of plant safety. In addition, by securing the original technology for prognostic diagnosis through safety and soundness prognostic diagnosis technology, it is possible to create high added value and new business in the overall plant and various factories.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.The disclosed content is only an example, and can be variously modified and implemented by those skilled in the art without departing from the subject matter of the claim claimed in the claims, so the protection scope of the disclosed content is limited to the specific It is not limited to the examples.
Claims (7)
플랜트 핵심설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템을 설계 및 검증하는 시뮬레이션 시스템 구축 모듈;
상기 시뮬레이션 시스템을 활용하여 오일가스 플랜트 설비의 안전성, 건전성 평가를 실행하는 평가모듈;
인공지능에 기반하여 플랜트 설비의 통합관제를 수행하는 통합관제 모듈;
인공지능 기반 플랜트 설비 건전성 예측 및 진단을 수행하는 설비 건전성 판단모듈; 및
플랜트 핵심 설비 기자재 및 외부 하중 관련 데이터셋을 구축하는 데이터 구축 모듈; 을 포함하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
In the AI-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system,
A simulation system construction module that designs and verifies a plant core facility hardware-based simulation system;
An evaluation module that executes safety and health evaluation of oil and gas plant facilities using the simulation system;
An integrated control module that performs integrated control of plant facilities based on artificial intelligence;
A facility health judgment module that predicts and diagnoses plant facility health based on artificial intelligence; and
A data building module that builds data sets related to plant core equipment and external loads; Artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system including
핵심 설비 하드웨어 기반 시뮬레이션 시스템 운영 시나리오를 설계하고, 상기 시나리오를 통해 시뮬레이션 시스템을 검증하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
According to claim 1, The simulation system construction module; silver
An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system, characterized by designing core facility hardware-based simulation system operation scenarios and verifying the simulation system through the scenarios.
시뮬레이션 시스템을 통해 플랜트 설비의 결함 유무, 균일성, 기계적 성질의 적절성을 포함하는 건전성 판정을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
According to claim 1, wherein the evaluation module; silver
An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system characterized by performing soundness judgments including the presence of defects, uniformity, and appropriateness of mechanical properties of plant facilities through a simulation system.
가상화 운영 및 유지보수 플랫폼과 연계하여, 플랜트 설비 데이터를 모니터링 하고, 적응형 기계학습 모델을 통해, 변화하는 모니터링 데이터 특징에 대응하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
According to claim 1, The integrated control module; silver
An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system characterized by monitoring plant facility data in conjunction with a virtualization operation and maintenance platform and responding to changing monitoring data characteristics through an adaptive machine learning model. .
IoT를 활용한 관제 및 시뮬레이션 환경을 분석하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
According to claim 4, The integrated control module; silver
An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system characterized by analyzing control and simulation environments using IoT.
적응형 기계학습 모델을 통해 변화하는 데이터 특징에 대응하고, 최종 인공지능 모델 결정 후 시스템 통합 데이터 셋을 구축하고, 플랜트 수요기업 적용을 위한 데이터 셋을 구축하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
The method of claim 1, wherein the data building module; silver
AI-based oil and gas that responds to changing data characteristics through an adaptive machine learning model, builds a system integration data set after determining the final artificial intelligence model, and builds a data set for application to plant demand companies Plant facility failure prediction and diagnosis system.
오일가스 플랜트 설비에서 모니터링된 데이터 수치와 데이터셋 자료를 비교하여, 모니터링된 데이터 및 기존 데이터 분석을 위한 기초자료를 구축하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템.
The method of claim 6, wherein the data building module; silver
An artificial intelligence-based oil and gas plant facility failure prediction and diagnosis system, characterized in that it compares data values and data set data monitored in oil and gas plant facilities and establishes basic data for analyzing monitored data and existing data.
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