【壓縮機(jī)網(wǎng)】近日,西安交通大學(xué)的“睿冷方舟”團(tuán)隊(duì)研發(fā)的冷庫(kù)智能檢測(cè)平臺(tái)正式投入使用,該團(tuán)隊(duì)由西安交通大學(xué)的本科生團(tuán)隊(duì)主導(dǎo),主持一項(xiàng)國(guó)自然青年基金、10余項(xiàng)橫向課題,獲廣東省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)的王闖教授為團(tuán)隊(duì)提供指導(dǎo),依托西安交通大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院的強(qiáng)大科研實(shí)力,旨在為新時(shí)代的冷庫(kù)智能化檢測(cè)與響應(yīng)給出更高效、更節(jié)能的新方案。團(tuán)隊(duì)研發(fā)的Re Cool系統(tǒng)通過節(jié)能改造及節(jié)能控制兩個(gè)技術(shù)手段來提高冷庫(kù)能效水平,以技術(shù)輸出為主,旨在為冷庫(kù)用戶提供最全面、最節(jié)能、最有效的冷庫(kù)優(yōu)化手段。
在中國(guó)的食品行業(yè),冷庫(kù)的需求量巨大,市場(chǎng)容量龐大。我國(guó)目前冷庫(kù)保有量達(dá)12000萬(wàn)噸,耗電量達(dá)800億度,年增速高達(dá)15%。冷庫(kù)容量在過去五年里,單是冷庫(kù)行業(yè)就以12.12%的年均速度在高速發(fā)展。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展以及消費(fèi)者消費(fèi)品質(zhì)的日益提高,據(jù)專家預(yù)測(cè),未來10年,我國(guó)的冷藏車數(shù)量年均將增長(zhǎng)28%以上,冷藏庫(kù)容量年均將增長(zhǎng)30%以上。但當(dāng)前冷庫(kù)普遍利用率低,能耗高。雖然冷庫(kù)正在高速平穩(wěn)的發(fā)展,但是其利用效率率低,資源浪費(fèi)嚴(yán)重是冷庫(kù)行業(yè)普遍存在的問題。目前修建的冷庫(kù)普遍存在自動(dòng)化程度低,設(shè)備技術(shù)陳舊,能耗高效率低,隔熱層老化,跑冷嚴(yán)重的問題。多數(shù)冷庫(kù)都沒有能源消耗檢測(cè)儀表,沒有建立能源臺(tái)帳,許多企業(yè)能耗占成本費(fèi)的30%以上。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,未來冷庫(kù)的智能化將是一個(gè)新的趨勢(shì),冷庫(kù)能耗問題也將逐漸得到重視。


圖1 2015-2025中國(guó)冷庫(kù)保有量
“睿冷方舟”團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品由三部分組成:云端平臺(tái)、Re Cool終端和冷庫(kù)設(shè)備。云端平臺(tái)使用Mysql來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),并且包括在線訓(xùn)練模型,這個(gè)模型由數(shù)據(jù)模型、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、機(jī)理模型和優(yōu)化算法組成。Re Cool終端使用負(fù)荷預(yù)測(cè)、節(jié)能控制和故障預(yù)警等方法來實(shí)現(xiàn)在線云端控制和離線自主控制。冷庫(kù)設(shè)備監(jiān)測(cè)和調(diào)控溫度、濕度、壓力、轉(zhuǎn)速、功率和流量等運(yùn)行參數(shù)。團(tuán)隊(duì)的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)有三個(gè):首先,開發(fā)了適應(yīng)性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理方法,它可以自動(dòng)選擇適合不同差異化冷庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的清洗、整合、變換和規(guī)范化方法,從而提高了數(shù)據(jù)處理的適用性;其次,創(chuàng)建了基于樣本庫(kù)的熱物理模型-數(shù)據(jù)模型融合驅(qū)動(dòng)機(jī)制。這個(gè)機(jī)制突破了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)控制方法節(jié)能效果低、單一數(shù)據(jù)模型控制成本高、訓(xùn)練周期長(zhǎng)的問題,能夠在短、中、長(zhǎng)期的全運(yùn)行周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)節(jié)能;最后還創(chuàng)建了獨(dú)立診斷與并行融合機(jī)制,它將熱物理模型、知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)模型結(jié)合在一起,解決了計(jì)算成本高、專家規(guī)則庫(kù)管理難度大、故障數(shù)據(jù)匱乏等問題,從而可以更好地進(jìn)行故障診斷。

圖2云端平臺(tái)

圖3 Re Cool冷庫(kù)智能監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
相信在未來“睿冷方舟”研究團(tuán)隊(duì)一定能帶著自己的智能化冷庫(kù)方案走向世界,為解決世界日益突出的環(huán)境問題貢獻(xiàn)他們的力量與智慧。
【壓縮機(jī)網(wǎng)】近日,西安交通大學(xué)的“睿冷方舟”團(tuán)隊(duì)研發(fā)的冷庫(kù)智能檢測(cè)平臺(tái)正式投入使用,該團(tuán)隊(duì)由西安交通大學(xué)的本科生團(tuán)隊(duì)主導(dǎo),主持一項(xiàng)國(guó)自然青年基金、10余項(xiàng)橫向課題,獲廣東省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)的王闖教授為團(tuán)隊(duì)提供指導(dǎo),依托西安交通大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院的強(qiáng)大科研實(shí)力,旨在為新時(shí)代的冷庫(kù)智能化檢測(cè)與響應(yīng)給出更高效、更節(jié)能的新方案。團(tuán)隊(duì)研發(fā)的Re Cool系統(tǒng)通過節(jié)能改造及節(jié)能控制兩個(gè)技術(shù)手段來提高冷庫(kù)能效水平,以技術(shù)輸出為主,旨在為冷庫(kù)用戶提供最全面、最節(jié)能、最有效的冷庫(kù)優(yōu)化手段。
在中國(guó)的食品行業(yè),冷庫(kù)的需求量巨大,市場(chǎng)容量龐大。我國(guó)目前冷庫(kù)保有量達(dá)12000萬(wàn)噸,耗電量達(dá)800億度,年增速高達(dá)15%。冷庫(kù)容量在過去五年里,單是冷庫(kù)行業(yè)就以12.12%的年均速度在高速發(fā)展。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展以及消費(fèi)者消費(fèi)品質(zhì)的日益提高,據(jù)專家預(yù)測(cè),未來10年,我國(guó)的冷藏車數(shù)量年均將增長(zhǎng)28%以上,冷藏庫(kù)容量年均將增長(zhǎng)30%以上。但當(dāng)前冷庫(kù)普遍利用率低,能耗高。雖然冷庫(kù)正在高速平穩(wěn)的發(fā)展,但是其利用效率率低,資源浪費(fèi)嚴(yán)重是冷庫(kù)行業(yè)普遍存在的問題。目前修建的冷庫(kù)普遍存在自動(dòng)化程度低,設(shè)備技術(shù)陳舊,能耗高效率低,隔熱層老化,跑冷嚴(yán)重的問題。多數(shù)冷庫(kù)都沒有能源消耗檢測(cè)儀表,沒有建立能源臺(tái)帳,許多企業(yè)能耗占成本費(fèi)的30%以上。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,未來冷庫(kù)的智能化將是一個(gè)新的趨勢(shì),冷庫(kù)能耗問題也將逐漸得到重視。


圖1 2015-2025中國(guó)冷庫(kù)保有量
“睿冷方舟”團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品由三部分組成:云端平臺(tái)、Re Cool終端和冷庫(kù)設(shè)備。云端平臺(tái)使用Mysql來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),并且包括在線訓(xùn)練模型,這個(gè)模型由數(shù)據(jù)模型、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、機(jī)理模型和優(yōu)化算法組成。Re Cool終端使用負(fù)荷預(yù)測(cè)、節(jié)能控制和故障預(yù)警等方法來實(shí)現(xiàn)在線云端控制和離線自主控制。冷庫(kù)設(shè)備監(jiān)測(cè)和調(diào)控溫度、濕度、壓力、轉(zhuǎn)速、功率和流量等運(yùn)行參數(shù)。團(tuán)隊(duì)的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)有三個(gè):首先,開發(fā)了適應(yīng)性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理方法,它可以自動(dòng)選擇適合不同差異化冷庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的清洗、整合、變換和規(guī)范化方法,從而提高了數(shù)據(jù)處理的適用性;其次,創(chuàng)建了基于樣本庫(kù)的熱物理模型-數(shù)據(jù)模型融合驅(qū)動(dòng)機(jī)制。這個(gè)機(jī)制突破了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)控制方法節(jié)能效果低、單一數(shù)據(jù)模型控制成本高、訓(xùn)練周期長(zhǎng)的問題,能夠在短、中、長(zhǎng)期的全運(yùn)行周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)節(jié)能;最后還創(chuàng)建了獨(dú)立診斷與并行融合機(jī)制,它將熱物理模型、知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)模型結(jié)合在一起,解決了計(jì)算成本高、專家規(guī)則庫(kù)管理難度大、故障數(shù)據(jù)匱乏等問題,從而可以更好地進(jìn)行故障診斷。

圖2云端平臺(tái)

圖3 Re Cool冷庫(kù)智能監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
相信在未來“睿冷方舟”研究團(tuán)隊(duì)一定能帶著自己的智能化冷庫(kù)方案走向世界,為解決世界日益突出的環(huán)境問題貢獻(xiàn)他們的力量與智慧。


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