PRANA (system)
PRANA એ રશિયાની પ્રથમ આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ અને દૂરસ્થ દેખરેખ IIoT પ્રણાલી છે. તે એમ. વી. ની દેખરેખ હેઠળ આરઓટીઇસી જેએસસી દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. લાઇફશિટ્ઝ, કંપનીના નિયામક મંડળના અધ્યક્ષ. આ પ્રણાલીનું નામ "પ્રાણ" "પ્રિડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ" શબ્દોના સંયોજનમાંથી ઉદ્ભવ્યું છે. સિસ્ટમ ખામીઓની વહેલી તપાસને કારણે સંભવિત ઘટનાઓની આગાહી કરે છે, એટલે કે. 2-3 મહિના પહેલાં તેઓ સાધનોની કામગીરીને અસર કરે છે. તે રશિયન સોફ્ટવેરના યુનિફાઇડ રજિસ્ટર અને યુએસ કૉપિરાઇટ ઓફિસમાં નોંધાયેલ છે. 2012 માં, ROTEC JSC એ પાવર ગેસ ટર્બાઇન માટે સેવા વિભાગની સ્થાપના કરી હતી. લાંબા ગાળાની સેવાના ક્ષેત્રોમાંનું એક દૂરસ્થ દેખરેખ અને સાધનસામગ્રીની તકનીકી સ્થિતિનું નિયંત્રણ હતું, જેને પછીથી વ્યક્તિગત સેવા તરીકે ઓળખવામાં આવ્યું હતું. સિસ્ટમના વિકાસમાં $55 લાખનું રોકાણ કરવામાં આવ્યું હતું. 2013 માં, ગેસ ટર્બાઇન માટેનો પ્રથમ પ્રોટોટાઇપ બનાવવામાં આવ્યો હતો. 2015 માં, પર્મ સીએચપી-9 ખાતે પાયલોટ પ્રોજેક્ટ શરૂ કરવામાં આવ્યો હતો જ્યાં પ્રથમ ઘટનાને અટકાવવામાં આવી હતી. હજુ પણ 2015 માં, ત્યાંની સુવિધાઓથી આવતા ડેટાના ડિજિટલ આર્કાઇવ્સ બનાવવા માટે સિચ્યુએશનલ સેન્ટરની સ્થાપના કરવામાં આવી હતી. ROTEC નિષ્ણાતો દ્વારા તેમનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું હતું જે પછી ઓપરેટિંગ કર્મચારીઓને યોગ્ય ભલામણો પ્રદાન કરે છે. તે જ વર્ષે, સિસ્ટમ પેટન્ટ કરવામાં આવી હતી, વિકાસ ટીમનું નેતૃત્વ આરઓટીઇસીના બોર્ડ ઓફ ડિરેક્ટર્સના અધ્યક્ષ મિખાઇલ વેલેરીવિચ લાઇફશિટ્ઝ દ્વારા કરવામાં આવ્યું હતું. આ ઉપરાંત, આ સિસ્ટમ યુએસ કૉપિરાઇટ ઓફિસમાં નોંધાયેલી હતી. 2021 સુધીમાં, પ્રાણાની કામગીરીની પદ્ધતિઓ અને પ્રણાલીઓનું વર્ણન કરતી 31 પેટન્ટ રજૂ કરવામાં આવી છે. 2017માં ટેલિકોમ અને માસ કોમ્યુનિકેશન મંત્રાલયે પ્રાણાને રશિયન સોફ્ટવેરના યુનિફાઇડ રજિસ્ટરમાં સામેલ કર્યું હતું. મોઝેનેર્ગો અને ટી પ્લસ જેવી કંપનીઓએ આગાહી વિશ્લેષણ પ્રણાલી લાગુ કરવાનું શરૂ કર્યું. તે જ વર્ષે, ROTEC એ કાઝન CHP-1 ને PRANA સાથે જોડવા માટે ટેટેનર્ગો સાથે કરાર પર હસ્તાક્ષર કર્યા. આ સિસ્ટમ 2019 માં સુવિધા ખાતે કાર્યરત થવા લાગી હતી. 2018 માં, કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને મશીન લર્નિંગના ઘટકો દર્શાવતી પ્રણાલીનું નવું સંસ્કરણ બહાર પાડવામાં આવ્યું હતું. સિસ્ટમ દ્વારા વિશ્લેષણ કરવાના પ્રારંભિક ડેટાના સમૂહને એકોસ્ટિક ઉત્સર્જન પદ્ધતિ લાગુ કરવાને કારણે વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યો છે, જેણે માત્ર ફરતા ઉપકરણોની જ નહીં, પણ સ્થિર પદાર્થોની પણ સ્થિતિનું નિરીક્ષણ કરવાનું શક્ય બનાવ્યું છે, દા. ત. પાયો, પાઈપો, ટાંકીઓ અને તેલ અને ગેસ ઉદ્યોગના અન્ય સાધનો. ઉચ્ચ ક્ષમતાવાળા પાવર ટ્રાન્સફોર્મર્સની સ્થિતિનું નિરીક્ષણ અને વિશ્લેષણ શરૂ કરવામાં આવ્યું છે. તે જ વર્ષે, આલ્ફાસ્ટ્રાહોવાનીએ વીમાકૃત ઘટનાઓની ઘટનાને કારણે બનેલી ઘટનાઓનું પાછલી અસરથી વિશ્લેષણ કરવા માટે પ્રથમ વખત પ્રાણાનો ઉપયોગ કર્યો હતો. 2019 સુધીમાં, PRANA એ રશિયાની એકમાત્ર આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણાત્મક પ્રણાલી હતી જે 5 વર્ષથી વધુ સમયથી વ્યાપારી કામગીરીમાં છે. આ સિસ્ટમ 22 સી. સી. જી. ટી. અને જી. ટી. યુ. પાવર એકમો પર સ્થાપિત કરવામાં આવી છે, જેની કુલ ક્ષમતા 3.2 જી. ડબલ્યુ. (જે રશિયન થર્મલ પાવર ઉદ્યોગનો 2 ટકા હિસ્સો છે) થી વધુ છે. 2019 માં, તે વિદેશમાં સિસ્ટમ સપ્લાય કરવાનું શરૂ કરવામાં આવ્યું હતું. આ સિસ્ટમ કઝાકિસ્તાનની કંપની પાવ્લોડારેનેર્ગો જેએસસી દ્વારા રજૂ કરવામાં આવી હતી. 2020 માં, કંપનીના સિસ્ટમ ઓપરેશનને કારણે ઓછામાં ઓછી ત્રણ ઘટનાઓ અટકાવવામાં આવી હતી. 2020 સુધીમાં, સિસ્ટમ 300 થી વધુ ઘટનાઓને રોકવામાં સફળ રહી છે. 2020 માં, આરઓટીઇસીના જણાવ્યા અનુસાર, રશિયન ઉત્પાદન કરતી કંપનીઓમાંની એકએ દુર્ઘટનાઓની સંખ્યામાં 16.8 ગણો ઘટાડો કર્યો હતો અને પ્રાણાને કારણે તેના નુકસાનમાં 13.6 ગણો ઘટાડો કર્યો હતો. અન્ય ઉત્પાદક કંપનીએ ઘણા વર્ષોમાં તેની ખોટમાં ઘટાડો મેળવ્યોઃ 2017 માં, તેને 10.1 કરોડ ડોલર (આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ પ્રણાલી વિના) નું નુકસાન થયું હતું; 2019 માં, પ્રાણ પ્રણાલી લાગુ કરવાને કારણે આ ખર્ચ ઘટાડીને 18 લાખ ડોલર કરવામાં આવ્યો હતો. 2021 માં, પ્રાણએ યાન્ડેક્ષ ક્લિકહાઉસ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ પર સ્વિચ કર્યું. 2021 સુધીમાં, આ પ્રણાલીએ લગભગ 5 અબજ ડોલરની કુલ કિંમત સાથે 130 થી વધુ અત્યાધુનિક ઔદ્યોગિક સાધનોનું નિરીક્ષણ કર્યું હતું. ઓપરેશનની પદ્ધતિ ઓપરેશનનો સામાન્ય સિદ્ધાંત સિસ્ટમ સતત નિદાન કરે છે, એકમો અને ઘટકોની સેવા જીવનનું મૂલ્યાંકન કરે છે, વિશ્લેષણ કરે છે અને સુવિધાના તકનીકી સ્થિતિમાં ફેરફારોની આગાહી કરે છે. તે કોઈપણ ઔદ્યોગિક એકમ અથવા તેના ઘટક ભાગો દ્વારા રજૂ થઈ શકે છે. આ સિસ્ટમ સિમેન્સ, જીઇ, આલ્સ્ટોમ, અન્સાલ્ડો, એલએમઝેડ, યુટીડબલ્યુ, જેએસસી યુનાઇટેડ એન્જિન કોર્પોરેશન, આરઈપી હોલ્ડિંગ દ્વારા ઉત્પાદિત ઉપકરણો પર લાગુ કરી શકાય છે. પ્રાણમાં બે સ્તરનું માળખું છે. નીચલા સ્તરને સુવિધાના APCS અથવા અન્ય ડેટા રેકોર્ડરમાંથી આવતા ડેટા પ્રાપ્ત થાય છે. ત્યારબાદ, ડેટાને પરિસ્થિતિ કેન્દ્રના દૂરસ્થ ડીસી (ડેટા સેન્ટર) માં ઉપલા સ્તર પર સુરક્ષિત રીતે પ્રસારિત કરવામાં આવે છે જ્યાં તેમને એકત્રિત કરવામાં આવે છે અને ગાણિતિક રીતે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. તકનીકી સ્થિતિમાં કોઈ ફેરફારની જાણ થયા પછી, સિસ્ટમ ઇવેન્ટ લોગમાં તેની યોગ્ય ચેતવણી આપે છે. આ માહિતી સુવિધાના સમગ્ર જીવન ચક્ર દરમિયાન સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. આ સિસ્ટમ પ્રતિ સેકન્ડ 30 હજાર પરિમાણોનું વિશ્લેષણ કરવામાં સક્ષમ છે. જ્યારે PRANA દ્વારા પ્રક્રિયા કરાયેલ ડેટા ધરાવતો આર્કાઇવ 50 TB કરતાં વધી ગયો છે. પ્રણાલીનું ગાણિતિક સાધન સમાનતા-આધારિત મોડેલિંગ પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે. સિસ્ટમ સંદર્ભ ડિજિટલ પેટર્ન પેદા કરે છે, એટલે કે. સુવિધાના ગાણિતિક નમૂનાઓનો સમૂહ જે કામગીરીના વિવિધ પ્રકારોમાં સાધનોની ભૂલ-મુક્ત વર્તણૂકનું વર્ણન કરે છે. તેને બનાવવા માટે, હોટલલિંગ T2 કંટ્રોલ ચાર્ટ્સની વિચારધારાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. મોડેલ મૂલ્યની ગણતરી સ્થિતિ મેટ્રિક્સ દ્વારા અને દરેક માપેલા મૂલ્ય માટે સમાનતા સંચાલકનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. અવશેષ અને પ્રમાણભૂત વિચલનની ગણતરી દરેક પરિમાણ માટે સંદર્ભ અને વાસ્તવમાં માપેલા મૂલ્યો વચ્ચેના તફાવતનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. અવશેષો સામાન્ય કરવામાં આવે છે અને તકનીકી સ્થિતિ T2 ના અભિન્ન માપદંડની ગણતરી એકંદર ધોરણે કરવામાં આવે છે. T2 માપદંડનું વિશ્લેષણ કરવાને કારણે, સાધનોની તકનીકી સ્થિતિમાં ફેરફારોની આગાહી કરવામાં આવે છે અને પરિમાણોના તમામ સંભવિત અવલંબનનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે. PRANA દરેક ટેકનોલોજીકલ પરિમાણના યોગદાનને ઓળખે છે અને તેમની ટેકનોલોજીકલ મર્યાદાઓથી આગળ જતા પરિમાણોની આગાહી સાથે ક્રમ આપે છે. જલદી સિસ્ટમ આંકડાઓ એકઠા કરે છે અને તેનું વિશ્લેષણ કરે છે, ખામીયુક્ત એકમો અને ઘટકોની સ્વચાલિત શોધ માટે નિયમો બનાવવાનું શક્ય બને છે. પ્રણાલી કાર્યો પ્રાણમાં નીચેના કાર્યો દર્શાવવામાં આવ્યા છેઃ ઉપકરણની કામગીરીના વિવિધ પ્રકારો માટે સંદર્ભ ગણિતીય નમૂનાઓનું નિર્માણ તેની વ્યક્તિગત લાક્ષણિકતાઓને ધ્યાનમાં રાખીને કરવામાં આવે છે. સંદર્ભ પરિમાણોની સરખામણીમાં મોનિટર કરેલા પરિમાણોમાં કોઈપણ ફેરફારનો સ્વચાલિત સંકેત અને સૂચના (એસ. એમ. એસ., ઈ-મેલ). ફેરફારોના કારણોનું સ્વચાલિત વિશ્લેષણ. સાધનોની નિષ્ફળતા-મુક્ત કામગીરીના સંભવિત સમયગાળાની આગાહી કરવી. સમાન પ્રકારની સુવિધાઓ માટે સાધનોની કામગીરીના વિવિધ પ્રકારોનું તુલનાત્મક વિશ્લેષણ. સાધનસામગ્રીની કામગીરીના જોખમી પ્રકારોની ઓળખ. એકમોના સેવા જીવનની આગાહી કરવી. રીપોઝીટરી ડેટા માટે બેકઅપ સંગ્રહ. વાસ્તવિક સમયના આધારે સાધનસામગ્રીની કામગીરી પરના ડેટાની સુરક્ષિત દૂરસ્થ પહોંચ. = સંદર્ભો વિશ્લેષણ