Bajo la ola de la industria 4.0 y la fabricación inteligente, los instrumentos de proceso tradicionales están experimentando cambios profundos desde los "órganos perceptivos" hasta las "terminaciones nerviosas". Los equipos representados por el transmisor de presión diferencial rosemont de Emerson ya no están satisfechos con la medición precisa de la presión, el flujo o el nivel de líquido, sino que permiten la toma de decisiones inteligentes directamente en la fuente donde se generan los datos a través de la integración de la computación de borde y la capacidad de modelado de datos.
Computación de borde: lograr el "refinamiento" y la visión de los datos en la fuente
Los modernos transmisores de presión diferencial rosemont incorporan potentes microprocesadores, lo que sienta las bases para la implementación de cálculos de borde en el lado del dispositivo. Sus aplicaciones básicas se reflejan en:
Preprocesamiento de datos y reducción de ruido: la señal de presión diferencial original es vulnerable al ruido del proceso y al pulso de presión. El transmisor puede ejecutar algoritmos de filtrado en el lado del borde, eliminar fluctuaciones inválidas, exportar directamente valores de proceso estables y confiables y mejorar la estabilidad del sistema de control.
Monitoreo y diagnóstico de Estados clave: el transmisor analiza continuamente sus propias lecturas de sensores y parámetros de funcionamiento, monitoreando en tiempo real si el tubo de presión está bloqueado, si la densidad del medio del proceso cambia y si el diafragma está dañado a través del modelo incorporado. Una vez detectada una anomalía, se activa inmediatamente una alarma local para lograr un mantenimiento predictivo y evitar el estacionamiento no planificado.
Marginación del cálculo del flujo: para la medición del flujo, el transmisor puede completar complejas operaciones de apertura en el borde directamente de acuerdo con el valor de presión diferencial, combinado con parámetros de líquido preestablecidos (como densidad, coeficiente de expansión), exportar directamente valores de flujo de masa o volumen precisos y reducir la carga del sistema de control.
Modelado de datos: un salto de una sola variable a la inteligencia de procesos
Cuando los datos de un solo transmisor se colocan en un modelo de proceso más amplio, su valor se amplifica aún más:
Modelado del rendimiento del equipo: se puede establecer un modelo de degradación del rendimiento del equipo monitoreando continuamente la presión diferencial (o presión) entre la entrada y la salida de la bomba o el compresor. Por ejemplo, monitorear la diferencia de presión de entrada y salida de la bomba, combinada con el flujo, puede calcular su eficiencia en tiempo real. Cuando la eficiencia está por debajo de un umbral específico, el modelo alerta del riesgo de desgaste o erosión del impulsor.
Modelado de optimización de procesos: en la aplicación de intercambiadores de calor, a través del modelado y análisis de los cambios en la diferencia de presión entre el lado del tubo y el lado de la cáscara, se puede calcular el coeficiente de escala en tiempo real, optimizando así el ciclo de limpieza y logrando una mayor eficiencia energética. En el proceso de filtrado, a través del modelo de diferencia de presión, se puede predecir con precisión el bloqueo del filtro, logrando el reemplazo bajo demanda en lugar de reemplazo regular.
Piedra angular de los datos del gemelo digital: los datos estables, de alta calidad y ricos en información de Estado proporcionados por el transmisor son una entrada clave para construir e impulsar el modelo de gemelo digital de toda la fábrica. Estos datos reales permiten que los modelos virtuales reflejen con precisión el Estado de las entidades físicas, lo que permite la simulación de procesos, la optimización y la formación de operadores.
conclusión
El transmisor de presión diferencial rosemont se transformó con éxito de un "proveedor de datos" confiable a un "socio de análisis inteligente" activo mediante la fusión de computación de borde y modelado de datos. Al lograr la transformación de datos a información en el lado marginal de la red, no solo mejora en gran medida la velocidad de respuesta y la fiabilidad del sistema, sino que también proporciona una visión de un nivel superior de gestión de la salud del equipo, optimización de procesos y toma de decisiones digitales, lo que realmente refleja el concepto central de Internet de las cosas industrial de "hacer que los datos creen valor en la fuente".