Sous la vague de l'industrie 4.0 et de la fabrication intelligente, l'instrumentation de processus traditionnelle subit une transformation profonde, des « organes de perception» aux « terminaisons nerveuses». L'appareil, représenté par le transmetteur de pression différentielle rosemont d'Emerson, ne se contente plus de mesurer avec précision la pression, le débit ou le niveau de liquide, mais facilite directement la prise de décision intelligente à la source de la production de données en intégrant des capacités de calcul de bord et de modélisation des données.
Edge Computing: permettre le « raffinage » des données et les Insights à la source
Les transmetteurs de pression différentielle rosemont modernes sont équipés d'un microprocesseur puissant intégré, ce qui pose les bases de la mise en œuvre du Edge Computing du côté de l'appareil. Ses applications principales se reflètent dans:
Pré - traitement des données et réduction du bruit: le signal de pression différentielle d'origine est sensible au bruit du processus, aux pulsations de pression. L'émetteur peut exécuter l'algorithme de filtrage sur le bord, éliminer les fluctuations invalides, produire directement des valeurs de processus stables et fiables, améliorer la stabilité du système de contrôle.
Surveillance et diagnostic de l'état critique: le transmetteur analyse en permanence les lectures de ses propres capteurs et les paramètres de fonctionnement, en surveillant en temps réel, via un modèle intégré, si le tube de pression est bouché, si la densité du milieu de traitement change et si le diaphragme est endommagé. Dès qu'une anomalie est détectée, une alarme est immédiatement déclenchée localement, permettant une maintenance prédictive et évitant les arrêts non planifiés.
Marginalité du calcul du débit: pour la mesure du débit, le transmetteur peut effectuer des opérations complexes sur le bord en fonction de la valeur de la pression différentielle directement, en combinaison avec des paramètres de fluide prédéfinis (tels que la densité, le coefficient de dilatation), en produisant directement des valeurs de Débit massique ou volumique précises et en allégeant la charge du système de contrôle.
Modélisation des données: du passage d’une seule variable à l’intelligence des processus
Sa valeur est encore amplifiée lorsque les données d'un seul émetteur sont placées dans un modèle de processus plus large:
Modélisation des performances de l'équipement: un modèle de dégradation des performances de l'équipement peut être établi en surveillant en permanence la pression différentielle (ou pression) à l'entrée et à la sortie de la pompe ou du compresseur. Par exemple, la surveillance de la différence de pression entre l'entrée et l'exportation d'une pompe, combinée au débit, permet de calculer son efficacité en temps réel. Lorsque l'efficacité tombe en dessous d'un certain seuil, le modèle prévient l'usure de la roue ou le risque de cavitation.
Modélisation de l'optimisation des processus: dans les applications d'échangeurs de chaleur, l'analyse des variations de pression différentielle dans les processus de conduite et de coquille par modélisation permet d'extrapoler les coefficients d'incrustation en temps réel, ce qui permet d'optimiser les cycles de nettoyage et d'optimiser l'efficacité énergétique. Dans le processus de filtration, le blocage de la cartouche peut être prédit avec précision par un modèle de pression différentielle, permettant un remplacement à la demande plutôt qu'un remplacement régulier.
La pierre angulaire des données pour les jumeaux numériques: les données stables, de haute qualité et riches en informations d'état fournies par les transmetteurs constituent une entrée clé dans la construction et la conduite de jumeaux numériques à travers l'usine. Ces données réelles permettent au modèle virtuel de refléter avec précision l'état de l'entité physique, ce qui permet la simulation du processus, l'optimisation et la formation des opérateurs.
conclusion
Les transmetteurs de pression différentielle rosemont ont réussi à passer d’un « fournisseur de données » fiable à un « partenaire analytique intelligent » proactif en fusionnant Edge Computing et modélisation des données. En permettant la transformation des données en informations à la périphérie du réseau, il améliore non seulement la vitesse de réponse et la fiabilité des systèmes, mais fournit également des informations sur la gestion de la santé des appareils, l'optimisation des processus et la prise de décision numérique à un niveau supérieur, incarnant véritablement la philosophie de base de L'IOT industriel qui consiste à « laisser les données créer de la valeur à la source».