Làm thế nào cảm biến thông minh IoT có thể làm cho các nhà máy điện hiệu quả hơn
Các nhà nghiên cứu gợi ý rằng bộ não con người bị tấn công dồn dập bởi lượng thông tin hàng ngày — tương đương với 34 gigabyte mỗi ngày hoặc đủ để làm quá tải một máy tính xách tay trung bình trong vòng một tuần. Thu thập khối lượng dữ liệu này là một chuyện, nhưng xử lý và đưa nó vào hoạt động lại là chuyện khác.
Đây là lúc các cảm biến thông minh phát huy tác dụng. Các cảm biến được kết nối từ xa — tạo thành nền tảng của Internet vạn vật (IoT) — ở xung quanh chúng ta, trong đồng hồ thông minh, hệ thống điều chỉnh nhiệt độ hoặc ánh sáng trong các tòa nhà và ngày càng nhiều trong các quy trình công nghiệp và năng lượng cơ sở hạ tầng.
Các nền tảng kỹ thuật số như bộ giải pháp thông minh TOMONI của Tập đoàn Mitsubishi Heavy Industries (MHI) sử dụng cảm biến thông minh IoT để thu thập dữ liệu vận hành từ các nhà máy điện. Họ xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu trong thời gian thực để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của nhà máy, giảm chi phí và giảm thiểu thời gian bảo trì cũng như ngừng hoạt động.
Trung tâm TOMONI khu vực giám sát từ xa và tối ưu hóa hoạt động của nhà máy điện
Một loại 'cảm biến mềm' mới
Mặc dù các nhà máy điện tự động hóa hoàn toàn vẫn còn một số chặng đường mới, nhưng các nền tảng như TOMONI đang hoạt động để tự động hóa nhiều hoạt động và quy trình riêng lẻ giúp nhà máy điện hoạt động hiệu quả.
Khi các cảm biến thông minh của nó đã thu thập dữ liệu tại chỗ của nhà máy điện, chúng sẽ truyền thông tin này tới đám mây TOMONI, nơi các thuật toán máy học mạnh mẽ xử lý dữ liệu để xác định các điều kiện vận hành tối ưu và yêu cầu bảo trì tại mỗi nhà máy điện.
Giám sát từ xa được thực hiện tại một trong bốn HUB TOMONI khu vực, nằm ở Takasago và Nagasaki ở Nhật Bản, Orlando ở Hoa Kỳ và Alabang ở Philippines.
Và công nghệ phát triển nhanh có nghĩa là những cảm biến này có thể sớm làm được nhiều hơn thế. Ví dụ, việc đo lường chất lượng nhiên liệu được sử dụng tại nhà máy điện rất tốn kém và mất thời gian, nhưng một loại 'cảm biến mềm' mới đang được phát triển có thể dự đoán các đặc tính chất lượng từ các phép đo đơn giản hơn như nhiệt độ, áp suất và các dữ liệu khác trong thời gian thực.
