背景
炼油厂是大型工业综合体，涉及许多不同的处理单元和辅助设施，例如原油蒸馏单元、减压蒸馏单元、热交换器、冷却塔等等。这些设施分散在炼油厂这个大型工业综合体中，其中一些位于危险环境或很难进入的位置，因此维护非常困难。
该项目需要一个预测性维护解决方案，将智能传感器、物联网软件和云平台连接在一起，以帮助提高炼油厂日常运营的效率、安全性和利润。
系统要求
由于炼油厂是大型场所，需要监控的设备很多，将传感器节点物理连接到本地网关的成本太高。并且，场地中有许多金属表面，安装布线比较困难。此外，基于安全要求，所有设备都必须额定用于室外及危险环境。因此，需要一个集成了LoRaWAN专用网络解决方案和数据管理服务的防爆无线振动传感器，以应对日益增多的管理和操作需求，并降低维护成本。
项目实施
● 研华WISE-2410X防爆LoRaWAN智能振动传感器
● ThingPark LPWA物联网平台
● AWS IoT 平台
系统描述
WISE-2410X是一款IP65防护等级的振动温度传感器，通过ATEX2类和IECEx Zone 2及Zone 21防爆认证，可以安装在危险及易爆性环境中，适用于所有轴转动设备监测。它通过将 RMS 速度和特征值进行运算处理后与 ISO 10816-3 标准和振动特性值进行交叉对比，来分析设备运行状态。利用LoRaWAN无线通信传输技术，只需要在现场安装很少的设备，研华设备预测性维护解决方案就可以在传感器和网关之间建立长达15公里的双向通信。
ThingPark LPWA物联网平台提供LoRaWAN专用网络解决方案，管理全球超过35,000个商业网关。它为炼油厂提供并部署安全且专网专用的LoRaWAN网络系统。
AWS IoT 平台提供托管服务，允许在本地采集、整理和分析工业数据，并构建可跨边缘和云无缝连接的混合工业云平台应用服务。
系统示意图
总结
研华设备预测性维护解决方案结合了Actility、AWS和研华的技术优势，帮助炼油企业提高了生产力，降低了劳动力需求，并增加了利润。通过研华预测性维护解决方案，炼油厂现在不但能够远程监控设备运行状态，而且可以随时记录设备利用率数据，并随时随地进行集中管理。
