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青山热电基于大数据的关键旋转设备轴承早期预警及状态预估系统研究公开招标公告

   日期:2020-09-17     浏览:0    
核心提示:本项目已具备招标条件,现对该项目进行公开招标。本项目采用全电子招投标方式。2.项目概况与招标范围2.1 项目概况:青山热电有限
 本项目已具备招标条件,现对该项目进行公开招标。
    本项目采用全电子招投标方式。
2.项目概况与招标范围
    

2.1 项目概况:

青山热电有限公司(前身为湖北青山热电厂),位于长江之滨,素有九省通衢的江城武汉,毗邻重工业区,是支撑湖北电网的骨干电厂之一,本项目拟建设锅炉为哈尔滨锅炉厂生产HG1125/25.4-YM1型锅炉。

本项目的核心是一种基于工业大数据的数字孪生应用技术,实现电厂旋转设备(包括汽机、风机、泵等)轴承等关键部件早期预警及劣化状态定量评价预估,是应对设备潜在、早期故障,防患于未然、防微杜渐的高效工具。国外风电企业,应用发电机轴承温度数据为设备的维修决策管理提供指导依据的范例。该案例中,维斯塔斯(Vestas)公司通过对比5024台风电机组发电机轴承温度数据,进行轴承温度异常检测,为设备维修决策管理提供指导依据。

国内已有研究团队自2016年8月开始启动预研工作,核心算法经过3年的持续迭代、优化,已经比较成熟,达到可以测试部署的阶段。

关键旋转设备轴承温度、电机轴承温度、电机定子温度,是汽轮机组、风机、泵等电厂核心重要旋转设备的关键监测参数。本项目拟利用大规模的轴承等关键部件运行数据,充分考虑旋转设备轴承等关键部件温度数据动态变化特点,研发旋转设备轴承等关键部件温度时变数据模型异常检测的预警算法。数量可观的低于报警阈值的异常温度,预示各种风险、隐患,往往由于未达报警条件,经常不能被及时发现、侦测、识别,没有得到足够的重视、充分的关注,为设备安全性、经济性造成的潜在损失非常巨大。

结合旋转设备轴承等关键部件温度异常发生、发展的规律,考虑温度异常检测量化参数与状态劣化定量评价预估的一致性,研发关键部件劣化过程定量评价预估算法,为汽机、风机、泵等电厂旋转设备的优化运行及状态维修决策,提供准确、可靠的有效依据。举例说明,电厂风机轴承等关键部件状态劣化评价预估的典型应用场景,风机轴承、电机轴承等关键部件,在一个大修周期(假设10万小时)内,经历一个服役期(假设5万小时)后,根据风机轴承、电机轴承等关键部件个性化状态劣化数据模型(即一机一模型)特性,预估是否还能坚持服役一段时间(例如,再坚持5万小时);或者预估服役阶段(举例,服役2万小时)后是否需要提前检修。

需要解决的关键问题,包括旋转设备(包括汽机、风机、泵等)轴承等关键部件温度早期预警算法、劣化状态评估算法;基于大数据的旋转设备轴承等关键部件早期预警、劣化状态评价软件;完成电厂运行服役旋转设备的关键部件劣化状态评估。

2.2招标范围:

2.2.1研究内容:明确提出该项目需要研究和实施的研究范围和具体研究内容。

2.2.1.1研究目标

基于温度数据,研发面向关键旋转设备轴承等核心部件温度预警算法、以及劣化过程定量评价预估算法。目前,关键旋转设备轴承等核心部件的温度预警技术方法严重滞后,本项目拟通过探索、研究一系列有关技术方法,研发并提供可靠、高效的关键部件温度预警算法;在此基础上,研发关键旋转设备轴承核心部件劣化过程定量评价预测算法,为关键旋转设备运维决策,提供准确、可靠的有效依据。

1)基于异常检测的温度预警算法

面向关键旋转设备的轴承等关键部件的温度数据,研发基于异常检测的温度预警算法;研发的温度预警算法,属于复杂运算,在工程应用中部署实施算法,算法的执行效率必须符合并适应工程应用环境。

2)劣化过程定量评价预估算法

关键旋转设备轴承等核心部件劣化是动态过程,通过定义和设立合理的评价指标以及制定适度灵活的评价预估策略,实现劣化过程定量评价预估保持一致性。

2.2.1.2具体研发内容

1)温度时序多维联合观测方法

在创新研发过程中,数据的观测方式、方法,具有举足轻重的作用。常见传统的统计、数值计算和数据分析等方式方法,已经不能满足观测和创新研发的需要;关键旋转设备轴承温度、电机轴承温度、电机定子温度,是汽轮机组、风机、泵等电厂核心重要旋转设备的关键监测参数、运行参数的变化过程,具有显著的复杂性、多样性、不确定性;因此,迫切需要设计提出针对性较强的温度时序多维联合观测方法。创新的温度时序多维联合观测方法,是深度理解和认识关键旋转设备轴承等关键部件运行参数变化过程的可靠保障。

2)基于异常检测的温度预警方法

探索并研究基于异常检测的温度预警方法;充分考虑关键旋转设备轴承等关键部件温度数据动态变化特点,着重研究基于关键旋转设备轴承等关键部件温度时变数据模型异常检测的预警方法。

3)劣化过程定量评价预估方法

充分研究核心旋转设备轴承等关键部件,在运行过程中常见的故障类型以及状态劣化过程的特点,并进一步分析研究故障发展及状态劣化过程与温度异常发生、发展的关系及规律。

在上述研究工作基础上,基于温度时序多维联合观测及温度异常检测方法,综合考虑关键旋转设备轴承等关键部件的劣化过程发展特点,开展核心旋转设备轴承等关键部件的劣化过程评价预估方法研究。

2.2.1..3预期目标

1)关键旋转设备(包括汽机、磨煤制粉设备、各类泵、各类风机等)的核心部件(包括轴承、电机定子等)温度早期预警算法、劣化状态评估算法;

2)开发基于大数据的关键旋转设备轴承等核心部件早期预警、劣化状态评价预估软件,早期预警准确率95%,劣化状态评价预估准确率95%;

3)完成国电青山电厂运行服役关键旋转设备(包括汽机、磨煤制粉设备、各类泵、各类风机等)的轴承等核心部件劣化状态评估;

4)申请发明(或实用新型)专利2项;

5)撰写一份科技报告,发表论文2篇,EI检索论文1篇,中文核心期刊论文1篇。

2.2.1.4创新点

1)核心部件的温度预警

传统的设定报警温度阈值的方式,不能有效侦测、识别异常温度,异常温度经常预示设备关键部件的各种风险、隐患;利用温度数据,由数据模型得出的动态阈值,可以实现键旋转设备轴承等核心部件状态的预警,为设备的安全、可靠运行,提供有效依据及支撑手段。

2)基于温度的状态劣化定量评价预估

电厂关键旋转设备轴承等核心部件状态劣化过程是非常复杂的,尚无可靠有效的评价预估方法;利用温度数据,实现关键旋转设备轴承等核心部件状态劣化过程的定量评价预估,为设备的运维决策,提供有效依据及支撑手段。

2.2.2技术要求与性能指标

根据研究内容的要求,该项目最终能达到的目标和主要技术指标等。必须有明确的技术指标,能作为考核和验收的依据。

[技术经济指标]

1)建成电厂旋转设备轴承等关键部件早期预警及状态评价系统软件,软件系统稳定运行时间超过24×365×3小时;

2)软件系统实时10秒内完成旋转设备的关键部件,包括轴承、电机轴承、电机定子的早期预警计算,并显示结果;早期预警准确率95%;

3)软件系统实时10秒内完成旋转设备的关键部件,包括轴承、电机轴承、电机定子,时间跨度在数周~3年内的劣化状态评价预估计算,并显示结果,劣化状态评价预估准确率95%。

2.2.3知识产权归属

本项目形成的专利、技术秘密等知识产权归国家能源集团所有, 项目研究人员发表论文、著作必须得到国家能源集团的许可。

1)电厂旋转设备(包括汽机、风机、泵等)的关键部件(包括轴承、电机轴承、电机定子等)温度早期预警算法、劣化状态评估算法;

2)开发基于大数据的旋转设备轴承等关键部件早期预警、劣化状态评价预估软件,早期预警准确率95%,劣化状态评价预估准确率95%;

3)完成国电青山电厂运行服役旋转设备(包括汽机、风机、泵等)的关键部件(包括轴承、电机轴承、电机定子等)劣化状态评估;

4)申请发明(或实用新型)专利2项;

5)撰写一份科技报告,发表论文2篇,EI检索论文1篇,中文核心期刊论文1篇。

2.3其他:

项目服务地点:湖北省武汉市青山区苏家湾青山热电有限公司

项目服务时间:计划从2020年08月1日至2021年08月30日。

付款方式:工程竣工合格并竣工结算完成并提交工程竣工资料,报价方开具全额专用增值税发票后,招标方三个月内付至结算金额的95%,留5%质保金。

 


3.投标人资格要求
    

3.1资质条件和业绩要求:

【1】投标人是在中华人民共和国境内依法注册的的独立法人或组织;

【2】未被列入国家发展改革委《信用中国》失信黑名单;未被列入市场监管总局《国家企业信用信息公示系统》企业异常名录或严重违法失信企业名单;未被列入最高人民法院《中国执行信息公开网》失信被执行人名单。

注:母子公司资质业绩均不得互相借用。

3.2本项目不接受联合体投标。


4.招标文件的获取
    4.1 凡有意参加投标者,购标前必须完成供应商注册,已注册的投标人请勿重复注册,注册方法详见本公告附件一。
    4.2 购标途径:已完成注册的投标人请登录,在“购标申请”菜单中根据要求上传购标审核资料,审核通过后在线完成招标文件的购买。
    4.3 招标文件购买时间:2020年09月16日 08时30分至2020年09月22日 16时30分。未按本公告要求获取招标文件的潜在投标人不得参加投标


备注:公告查询以电力招标采购网www.dlztb.com为准!本网站为经营性收费网站。您的权限不能浏览详细内容,非正式会员请联系办理会员入网注册事宜,并缴费成为正式会员后方可下载详细的招标公告、报名表格等!为保证您能够顺利投标,具体要求及购买标书操作流程以公告详细内容为准
 
联系人:王 清
 
电话:010-53310586 
 
手机:18810099894  18010029459
 
微信号:清秋 18810099894
 
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