油田港の走行ワイヤロープ巻き取りロープ警報システム

クレーン天車ワイヤロープ伝送乱ロープ警報システム、港巻き揚ワイヤロープ乱ロープ識別警報システム、建設現場ワイヤロープ伝送乱ロープ検出警報カメラ、油田ロープ伝送ロープ監視カメラ、人工知能視覚画像分析装置の開発メーカー。

油田港湾などの重工業作業環境において、クレーンは核心クレーンとして、そのワイヤロープ巻き上げシステムの安全運行は生産効率と人員安全に直接関係している。しかし、伝統的な人工検査方式には効率が低く、誤差率が高く、リアルタイム性が悪いなどの問題があり、特に複雑な状況の下では、ワイヤロープはロープの乱れ、転職、摩耗などの隠れた危険性が現れやすく、深刻な場合にはロープ切断事故を引き起こす可能性がある。この業界の痛い点に対して、モノのインターネットと人工知能技術に基づく広州科締欧の「ワイヤロープ巻揚乱ロープ監視警報システム」は高空作業の安全を保障する重要な解決策になりつつある。

一、システム概要

ワイヤドラムはワイヤロープを伝送する際にロープの乱れ現象が発生することがあり、一旦ロープの乱れ現象が発生すると、ワイヤロープの老化を加速させ、システムの安全性と安定性を低下させる、乱縄現象の処理には大量の時間がかかり、工期に深刻な影響を与える。現在、工事者がフィードバックを観察してロープが乱れているかどうかを判断するだけで、能動的な検出と警報機能は備えていない。

ワイヤロープ伝送の際、この方式は施工者に極めて大きな労働強度をもたらした。操作手は作業時にワイヤロープ周辺の状況を観察する必要があるだけでなく、ワイヤロープ伝送にも注目しなければならず、安全事故が発生しやすく、労働強度を大幅に強化し、作業効率を低下させたからである。

二、システム紹介

広州科締欧油田港の走行ワイヤロープ巻き取りロープ警報システム先端にAIスマートカメラを用いてAIスマート分析識別アルゴリズムを組み込み、ワイヤロープの乱れ検出をサポートし、リアルタイムでワイヤロープの巻き上げ作業状況を監視測定し、巻き上げワイヤロープの乱れ状況を監視測定した時、システム設備は直ちに音声警報を出し、警報情報を監視制御センタープラットフォームに送り、施工者に停止操作を注意し、事故の発生を効果的に回避し、作業効率を提供することができる。

三、製品の特徴

油田港の走行ワイヤロープ巻き上げ乱ロープ警報システムの知能化の程度はそのもう一つのハイライトである。内蔵されたAIマイクロプロセッサとAIアルゴリズムを通じて、システムは異なる運転状況におけるワイヤロープの正常な運転特徴を学習し、動的な基準モデルを構築することができる。異常を検出すると、システムは直ちにリアルタイムデータを基準モデルと比較し、ミリ秒レベルの時間で判断する。ロープの乱れが発生したことを確認すると、システムは直ちに音響光学警報装置を起動し、操作者に適時に処理するよう注意する。同時に、システムは無線ネットワークを通じて警報情報を遠隔監視センターに送信し、多段連動応答を実現することもできる。このインテリジェントな処理方法は、応答速度を向上させるだけでなく、予防的なメンテナンスにもデータサポートを提供します。
従来の検査方法と比較して、科締欧システムは明らかな優位性を持っている。人工検査は通常、生産性に影響を与え、人員経験の影響を大きく受けるためにダウンタイムを必要とする。一方、科締欧システムはオンラインリアルタイムモニタリングを実現し、停止することなく検査を完了でき、設備利用率を大幅に向上させた。同時に、システムが採用した量子化検査基準は人為的要素による不確実性を解消し、検査結果はより客観的で正確である。さらに重要なことに、システムは突発的な乱縄現象を捉えることができ、これは人工的な検出では実現できない。

四、運用シーン

渤海のある海上掘削プラットフォームで、台風によるロープの乱れ事故を警報するシステムに成功した。当時の風速は14級に達し、システムはワイヤロープの揺動スペクトルの異常を分析することにより、17分前に警報をトリガし、230万元相当の掘削具の墜落事故を回避した。ある港の鉱石埠頭では、システムは夜間作業中にドラム端板の変形による隠れた乱縄を識別し、この隠れた危険性の人工巡検は3回連続で漏れた。

業界応用の面では、システム設備はすでに油田、港湾荷役、鉄鋼製錬、建築施工、石化工場、鉱山採掘など多くの分野に広く応用されている。これらの安全性に対する要求が高い業界では、システムの信頼性が広く認められています。