背景和客戶端:芬蘭保持超過16000公裏的區域供熱管道和大約3000公裏的線路在赫爾辛基水和汙水處理,這是需要一個智能數字優化服務。這些網絡的很大一部分是老化和過期,導致水泄漏,更高的成本,為管道網絡客戶和不可靠的服務。低效率的網絡性能和泄漏增加燃料消耗和浪費水,導致業務的損失和環境破壞。以提高性能、可靠性和能源效率的芬蘭的水和集中供熱網絡,筒倉AI啟動一個項目來開發一個智能,數據驅動的資產為城市管道運營商優化服務。
作為最大的私人實驗室人工智能(AI)在北歐國家,筒倉AI開發定製,AI-driven解決方案和產品,使智能監控和預測在城市基礎設施、能源和物流。公司開始試點數字管道優化解決方案公司與赫爾辛基環境服務管理局合作和Suur-Savon Sahko Oy,芬蘭最大的電網運營商之一。目標是使這些係統運營商提供更可持續的能源服務,優化性能的集中供熱資產和消除管道泄漏。稱為筒倉流,係統優化服務將有助於預測網絡故障和優先考慮積極的資產維護,以避免昂貴的維修成本和潛在的網絡關閉,確保高效和可靠的服務,同時盡量減少對環境的影響。
挑戰:係統運營商一直在通過不同的方法來定位泄漏。然而,這些方法隻發生泄漏發生後,需要廣泛的修複和經常導致服務中斷。筒倉AI尋求積極的解決方案來優化管道操作,利用人工智能和數據分析,以確定容易泄漏和優先考慮管道維修翻新。他們想開發一個數字雙模型識別和預測網絡故障前泄漏發生。但是,先前的工作流需要大量的數據源的組合在不同的數據格式,導致網絡的部分和不準確的表示。執行他們的解決方案,筒倉AI需要一個用戶友好的、基於web的接口。他們試圖整合多個管道數據源和執行高級數據分析在數字平台,提供運營商視覺、資產健康的全麵概述,係統地識別和解決泄漏之前發生。
解決方案:預測管道維護需求和優化網絡管理、人工智能開發了智能豎井流預測模型基於賓利iTwin平台。解決方案結合了筒倉艾未未的先進的數據分析和賓利的數字,基於雲計算的接口容易,訪問管線數據的可視化和資產。結合先進的數據科學與先進的可視化,集中供熱水和網絡運營商可以確定資產需要維護前泄漏或資產失敗。筒倉AI用賓利iTwin平台將多源數據集成到一個與現實生活數字雙和對齊數據,傳感器和人工智能沒有任何額外的設備所需的網絡運營商。合並後的解決方案可以鞏固和分析數據到一個可以理解的,有價值的形式促進數據驅動決策。
工作在一個完全可訪問的視覺界麵,操作員可以達到全麵了解資產健康狀況,並分析和預測更好的冷卻可以把儲蓄和更高效的生產力,優化熱平衡在集中供熱水整個網絡流。
可量化的好處:筒倉AI的賓利iTwin平台很容易使用。它允許他們整合數據和可視化的新數據分析功能實現。本特利的應用程序的靈活性和互操作性縮短項目時間,以及任何需要添加容易使數字平台。使用iTwin可視化努力減少了50%,顯著降低數字AI泄漏預測交貨時間和流程優化的解決方案。
一度冷卻改進提供一種提高網絡能效1%到1.5%,係統運營商可以提供更可持續的服務通過管道係統優化和增加ROI,防止泄漏,消除了資源和預算未來維護和網絡投資。結合先進的數據科學與先進的可視化數字雙平台,筒倉AI是網絡運營商簡化決策,使簡單的結論支持可靠的加熱和水接觸的生活質量的關鍵。
學習新思想,建立有價值的關係,完善貴公司的策略即將到來的弧論壇。
