Tình báo iot công nghiệp nhằm mục đích cứu người bằng cách ngăn chặn thảm họa

Vào ngày 23 tháng 3 năm 2005, một nhà máy lọc dầu của BP Plc ở Texas đã nổ tung, giết chết 15 người và làm bị thương hơn 170. Nguyên nhân vụ nổ là do nhân viên của BP làm đầy và quá nóng một thiết bị xử lý dầu quan trọng, The Guardian đưa tin vào thời điểm đó. Cuối cùng, BP đã bỏ ra hơn 3 tỷ đô la để trả tiền phạt, giải quyết các vụ kiện và cải thiện nhà máy lọc dầu, mà Marathon Chemicals Corp đã mua vào đầu năm 2013 với giá 2, 5 tỷ đô la.

Đây chỉ là một ví dụ trong một danh sách dài các thảm họa bởi vì, trong lĩnh vực năng lượng, các nhà máy và các cơ sở tương tự có thể phát nổ thảm khốc. Đó là một thực tế của cuộc sống. Tuy nhiên, các nhà cung cấp tiên phong về cơ sở hạ tầng Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) đang tìm cách giúp ngăn ngừa các tai nạn như thế này thông qua tự động hóa. Nền tảng IIoT cung cấp giám sát thời gian thực và bảo trì phòng ngừa, giúp cho chủ sở hữu và nhà điều hành nhà máy phản ứng nhanh hơn với các tình huống khẩn cấp. Thời gian phản ứng này được đẩy mạnh hơn nữa thông qua ảo hóa, giúp giảm độ trễ trong các ứng dụng IoT hoạt động trong các cơ sở như nhà máy lọc dầu và nhà máy điện. Quyết định về thiết bị trong các nhà máy điện và nhà máy hóa chất phải được đưa ra trong thời gian thực để bảo vệ sự an toàn và an ninh của người dân xung quanh.

Phục hồi thảm họa Hardcore

Mặc dù hầu hết các công ty đều khắc phục thảm họa, nhưng các tình huống được giải quyết ở đây vượt xa việc mất thời gian làm việc tại một trang web văn phòng hoặc khiến trang web được lưu trữ của bạn giảm đột ngột. Để các nhà máy lọc dầu và nhà máy điện tránh được thảm họa trong đời thực, một hệ thống thiết bị an toàn (SIS) từ các công ty như Schneider Electric có thể "giám sát các biến số quan trọng này có thể là dấu hiệu của phản ứng tỏa nhiệt", Christopher Lyden, Phó phòng cấp cao nói. Chủ tịch Chiến lược và Danh mục đầu tư tại Schneider Electric. "Nếu họ cảm thấy rằng các biến đó đang thay đổi quá nhanh, thì họ sẽ thực hiện các hành động để thực sự đóng quá trình."

Lyden là một vị trí tuyệt vời để bình luận về những tình huống này bởi vì Schneider Electric là nhà cung cấp tự động hóa cung cấp các thiết bị tự động hóa dành riêng cho các nhà máy điện, nhà máy sản xuất dầu và nhà máy lọc dầu. Các nhà cung cấp như Emerson Electric Co., Honeywell International và Rockwell Automatic cũng cung cấp các nền tảng SIS.

Một SIS hoạt động như một "phanh" trong hoạt động của nhà máy, theo Lyden. "Về cơ bản, một SIS ở đó để đảm bảo nhà máy ngừng hoạt động trước khi thảm họa hoặc sự cố nghiêm trọng có thể xảy ra, " Lyden nói. "Nó giám sát hiệu suất của hoạt động và tài sản vận hành. Nếu quá trình bắt đầu tăng tốc hoặc nếu một cái gì đó bắt đầu mất kiểm soát, thì SIS sẽ tiếp quản và đưa nhà máy xuống."

SIS của Schneider Electric, Hệ thống an toàn EcoStruxure Triconx, là sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm điều khiển cạnh giúp duy trì thời gian hoạt động của các nhà máy. Hệ thống có thể đưa ra cảnh báo về các đám cháy hoặc các sự kiện dễ cháy khác cũng như các sự kiện khác, chẳng hạn như rò rỉ khí độc và giúp khắc phục các tình huống. Mặc dù các nền tảng SIS không kết nối với mạng dữ liệu do lo ngại về bảo mật, chúng vẫn đóng vai trò trong IIoT bằng cách cung cấp dữ liệu cho các nhà khai thác trong các nhà máy và nhà máy lọc dầu để giúp họ đưa ra quyết định quan trọng.

"Ví dụ, các nhà khai thác có thể nhận thông báo qua bảng điều khiển trên điện thoại thông minh của họ, nói với họ rằng nhà máy hoặc một tài sản thực vật cụ thể có nguy cơ. Sau đó, họ có thể thực hiện hành động cần thiết để ngăn chặn sự cố", Lyden nói. "Chúng tôi đang giúp họ hiểu ngưỡng an toàn của họ, họ có thể thúc đẩy quá trình và tài sản của họ bao xa trước khi nhà máy đạt đến trạng thái không an toàn."

Dự phòng, tự chủ và chuyển đổi dự phòng nhanh

Theo Lyden, để bảo vệ chống lại loại thảm họa xảy ra tại nhà máy lọc dầu BP đã đề cập trước đó, các nhà khai thác nên duy trì chuyển đổi dự phòng nhanh và điều khiển tự động, cũng như xem xét thực hiện dự phòng trên máy ảo (VM). Để thực hiện điều này, Schneider Electric triển khai nền tảng cơ sở hạ tầng đám mây Titanium Control tại chỗ của Wind River. Lyden nói: "Có sự dư thừa trên các máy ảo là rất quan trọng và việc chuyển đổi nhanh này có nghĩa là chúng không bao giờ mất tầm nhìn của nhà máy đủ lâu để khiến chúng lo lắng".

Một hệ thống kiểm soát phân phối từ một công ty như Schneider Electric mang chức năng tự trị cho các nhà máy hóa chất và nhà máy điện. Các bộ điều khiển logic lập trình của Schneider Electric chạy hệ điều hành (HĐH) thời gian thực VxWorks của Wind River cho phép các nhà máy điện tự động điều khiển hoạt động của họ. Các chức năng tự trị của hệ thống kiểm soát phân phối giúp các nhà máy điện và cơ sở dầu khí kiểm soát áp suất, nhiệt độ và dòng năng lượng. Lyden gọi điều này là "kiểm soát nhịp tim." Trên thực tế, Schneider Electric và Wind River đang làm việc trên bộ điều khiển quy trình thế hệ tiếp theo. Loại công nghệ điều khiển này xử lý chuyển đổi dự phòng trong các nhà máy, khi thiết bị dự phòng tiếp quản do lỗi trong cơ sở hạ tầng chính.

An toàn và bảo mật của cơ sở hạ tầng quan trọng

Wind River giúp các khách hàng như Schneider Electric tích hợp các ứng dụng phần cứng và điều khiển đa dạng của các nhà máy công nghiệp trên một nền tảng duy nhất. Các nhà máy cũng có thể tận dụng ảo hóa và các thùng chứa để duy trì tính sẵn sàng tối ưu. Công ty chuyên về các hệ điều hành thời gian thực cũng như các công nghệ ảo hóa cần thiết để đưa trí thông minh vượt trội.

Một thành phần của cơ sở hạ tầng IIoT, các hệ điều hành thời gian thực thường tập trung vào các ứng dụng quan trọng và an toàn. Chúng phản ứng với môi trường của chúng ở quy mô micro-giây và lý tưởng cho các thiết bị và ứng dụng không thể thất bại. "Các hệ điều hành thời gian thực có thể đảm bảo rằng máy tính, bộ nhớ và bộ đệm luôn được phân phối trên cơ sở ưu tiên", Jim Douglas, Chủ tịch và Giám đốc điều hành của Wind River cho biết.

Chạy các hệ điều hành thời gian thực song song với Linux cho phép các công ty áp dụng học máy (ML) ở rìa nơi các nhà máy có "mức độ quan trọng an toàn cao", Douglas nói. Mặc dù các hệ điều hành và Linux thời gian thực có thể được vận hành riêng rẽ, nhưng khi được sử dụng cùng nhau, Linux có thể chạy các phần không quan trọng về an toàn của thiết bị hoặc ứng dụng trong khi HĐH thời gian thực xử lý các chức năng quan trọng. Linux rất hữu ích với các hệ thống nhúng vì yêu cầu hệ thống thấp hơn và khả năng hiệu năng cao hơn, theo Douglas. Do các khả năng hiệu suất cao hơn này, giờ đây bạn có thể tìm thấy các hương vị khác nhau của Linux được sử dụng trên các sàn nhà máy, trong các điều khiển lập trình, trong máy bay và trong các hệ thống điều khiển chuyến bay.

Nhiều tính toán đang xảy ra ở rìa để tránh sự chậm trễ này. "Bạn không thể có độ trễ đó, " Douglas nói. "Nếu có chuyện gì xảy ra, bạn sẽ gặp thảm họa."

Tự động và không người lái

Những công nghệ này đang phát triển đủ nhanh để Lyden dự đoán rằng một số nhà máy khí có thể sớm trở thành không người lái để bảo vệ chống lại thảm họa. "Công nghệ ngày nay không phải là thứ mà mọi người tự tin để làm điều đó. Tuy nhiên, chúng tôi bắt đầu thấy nó ở ngoài khơi", Lyden nói. "Vì vậy, bạn sẽ thấy tất cả các hoạt động trên một nhóm các nền tảng dầu ngoài khơi được vận hành từ một nền tảng mẹ trung tâm với các nền tảng con gái không người lái."

Lyden cũng lưu ý rằng một số nhà máy khí nhỏ hiện đang được quản lý từ xa. "Tôi đang lái xe, tôi nghĩ, đối với khái niệm tự chủ này, có nghĩa là hệ thống điều khiển có mọi thứ trong đó sẽ cho phép kiểm soát, nhưng vẫn cho phép sự an toàn mà không có con người ở đó", Lyden nói.

"Khái niệm này về các thiết bị cạnh thông minh, tự trị, tự chẩn đoán", ông nói, "không chỉ kiểm soát mà còn có thể bắt đầu làm những việc như quản lý tình trạng của tài sản thực vật. cần thiết để có được tầm nhìn này của các nhà máy không người lái. "

Ngoài ra, tính toán cạnh và IIoT sẽ tạo cơ hội cho con người và máy móc tự trị cùng tồn tại. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo (AI) ở rìa sẽ là trái tim của IIoT, theo Douglas. Làn sóng đầu tiên của IIoT liên quan đến việc kết nối các máy cạnh với mạng doanh nghiệp. Sau đó đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu. "Chúng tôi có thể bắt đầu phân tích bằng phần mềm viết những thứ như các gói trực quan để giúp phát hiện sự bất thường dễ dàng hơn", Douglas nói.

"Làn sóng tiếp theo là, bạn sẽ có những cỗ máy hoàn toàn tự trị hoặc tự trị một phần, nơi chúng thực sự có thể tự mình thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn và bạn có thể khiến mọi người tập trung hơn vào các nhiệm vụ cấp cao hơn và để robot làm các nhiệm vụ cấp thấp hơn, "Douglas tiếp tục. "Đó là một sự thay đổi lớn. Đó là nơi AI xuất hiện, nơi mà khi bạn có đủ sức mạnh tính toán ở rìa, bạn có thể bắt đầu làm cho máy móc này thông minh hơn rất nhiều. Và nó sẽ đảm nhận nhiều loại nhiệm vụ này cần nhiều tương tác của con người. "

Phân tích và Sức khỏe Thiết bị

Hiện nay, các nhà máy sản xuất và nhà máy lọc dầu có nhiều thiết bị giúp kiểm soát quá trình sản xuất, bao gồm máy nén, đồng hồ đo, máy bơm và van. Các cảm biến cho phép các thành phần này trở nên thông minh và chia sẻ thông tin về hiệu suất hoạt động của chúng. Theo Lyden, trong tương lai, các nhà máy hóa chất sẽ có máy bơm tạo ra các phân tích cho nhân viên biết khi nào máy bơm bị thiếu bộ khởi động hoặc sử dụng quá nhiều dòng điện.

Lyden nói: "Bạn có thể mong đợi các máy bơm sẽ được thiết bị theo cách cho bạn biết nếu nó tiêu thụ năng lượng hoặc nếu máy bơm trở nên kém hiệu quả hơn". "Và tất cả những thứ đó sẽ được chạy từ một thiết bị cạnh chung vừa điều khiển hoạt động của máy bơm vừa chẩn đoán máy bơm."

Khi các tổ chức đưa người ra khỏi các nhà máy điện, và giá của các cảm biến và thiết bị đo lường giảm xuống, sẽ cần phải quản lý nhiều hơn các nhà máy thông qua IIoT để tránh sự thất bại của các nhà máy không người lái.

• Khi đám mây bị đầm lầy, đó là tính toán cạnh, AI để giải cứu Khi đám mây bị đầm lầy, đó là tính toán cạnh, AI để giải cứu
• Cách thức IoT mang hàng tỷ thiết bị đến gần cạnh Làm thế nào IoT mang đến hàng tỷ thiết bị gần với cạnh
• 7 điều SMB cần biết về tính toán cạnh 7 điều SMB cần biết về tính toán cạnh

"Đó là những thứ thuộc về bản chất mà tôi nghĩ rằng IoT sẽ kích hoạt, bởi vì chúng ta sẽ thấy quản lý sức khỏe thiết bị nhiều hơn nhiều so với chúng ta thấy ngày nay", Lyden nói. "Bước tiếp theo, khi IIoT đáo hạn, là truyền khả năng kiểm soát thực tế vào các tài sản này. Điều chúng tôi đang nói đến là mỗi tài sản này trở thành một hệ thống vật lý không gian mạng có thể tự kiểm soát." Ngoài ra, trong tương lai, các nhà máy hóa chất sẽ kết nối máy thổi, trao đổi nhiệt, động cơ và máy bơm của họ, theo Lyden.

Bên cạnh các phát triển IIoT vật lý, các phân tích sẽ phát triển và đóng vai trò lớn hơn trong việc quản lý hiệu suất của máy bơm. Sự kết hợp của tăng kết nối, sức mạnh tính toán và phân tích sẽ giúp các nhà máy và nhà máy lọc dầu quản lý sức khỏe của thiết bị xử lý, cải thiện việc ra quyết định và tăng độ tin cậy của cơ sở hạ tầng quan trọng.

Sự cố nói trên tại nhà máy lọc dầu của BP, cũng như sự cố nhà máy lọc dầu Exxon Mobile vào ngày 18 tháng 2 năm 2015, tại California, trong đó việc phát hành hydrocarbon gây ra vụ nổ, cho thấy cần phải có công nghệ IIoT. Trí thông minh mà nó mang lại có thể giúp ngăn ngừa các loại thảm họa này.