阿拉丁Aladdin

工业诊断

燃气轮机设备故障诊断模型

识别运行工况, 看清燃机状态变化。

面向电厂燃气轮机,结合运行工况、设备测点与历史记录,识别状态异常、分析故障线索,为运行和检修提供依据。

燃气轮机剖面与传感诊断关系的科学示意图
模型能力与应用效果示意

输入与数据

温度与压力转速与负荷运行与告警记录检修与设备资料

MODEL CAPABILITIES

模型能够做什么。

01

运行工况识别

按设备运行阶段与负荷变化识别工况,在相应条件下分析设备状态。

02

多测点异常分析

关联温度、压力、转速等信号,定位异常发生的时间与相关测点。

03

故障原因辅助诊断

将状态变化与故障知识、历史告警和检修记录关联,形成可复核的诊断线索。

04

运行与检修协同

把分析结果接入告警研判、巡检和检修流程,持续跟踪设备状态。

MODEL OUTCOMES

模型如何呈现分析结果。

切换不同能力,查看输入与输出。

能力效果示意

先识别工况,再判断状态。

输入

转速、负荷与运行阶段的连续记录

工业诊断

模型输出

  • 识别运行阶段与负荷相关工况
  • 建立相同工况下的状态对照
  • 关联工况与测点变化

示意展示模型的输入与输出,具体效果结合现场数据验证。

APPLICATIONS

进入真实业务场景。

电厂燃机运行监测

结合机组运行测点,观察不同工况下的状态与异常。

故障与告警研判

关联多点告警与历史事件,辅助判断故障线索。

检修分析与复盘

对照检修前后的状态变化,保留诊断和处理依据。

相关项目实践

AI Factory 设备诊断

阿拉丁方案展示了 IoT、时序数据和设备台账接入,以及设备状态监测、故障原因定位与发展趋势分析。燃气轮机是其中的设备应用方向。

  • 设备数据与知识共同参与分析
  • 关联监测、诊断规则与业务流程
了解相关应用

PERFORMANCE & VALIDATION

围绕应用效果进行评估。

同时关注模型表现与现场使用价值。

工况识别表现

按项目定义的工况类别与状态切换检查识别结果及混淆情况。

故障识别与误报

结合确认事件,比较逐类召回、事件检出和正常运行期间的误报。

诊断提前量

对照异常起点、首次告警与检修时间,评估告警的业务价值。

设备与数据适配

面向国内电厂在役燃气轮机开展数据适配。品牌、机型与诊断范围依据设备测点、数据接口和项目验证确认。

量化效果依据数据集、模型版本与现场验证条件给出。

交流验证需求