化工和石化行业的MAT金宝appLAB和Simulink
过程工程师使用MATLAB®和仿真软金宝app件®分析实时传感器数据，实施控制策略，建立基于大数据和机器学习的预测性维护系统。
MATLAB和Simu金宝applink帮助过程工程师:
- 将数值技术应用于高速传感器数据，开发预测维修系统
- 使用具有历史数据的机器学习来排除流程问题
- 使用数据建模来提高流程性能
- 开发和实施先进的预测控制(APC)策略
- 在不依赖数据科学家或IT人员的情况下采用数字化
“作为一家制造公司，我们没有具有机器学习专业知识的数据科学家，但MathWorks提供了工具和技术知识，使我们能够在几个月内开发生产预防性维护系统。”
Michael Kohlert博士，Mondi Gronau
看一个例子
除了过程模拟器
传统的过程模拟器对于稳态条件通常是足够的，但它们不能处理真实工厂处理的动态输入的本质。使用MATLAB，您可以编写自己的方程和算法，使您完全控制整个模型。
你也可以将MATLAB与过程模拟器集成如Aspen Plus和gPROMS用于定制单元操作、高级分析、设计控制方案和开发优化例程(如遗传算法)。
阅读为什么Johnson Matthey选择MATLAB而不是过程模拟器来模拟发动机排气后处理系统。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB可以帮助您开发定制的预测性维护算法，以定制于设备的特定操作和架构配置文件。使用预测维护工具箱™设计条件指示灯并估算旋转设备的剩余使用寿命。
您可以使用信号处理工具箱™自动监控控制环路的性能，远程确定管道中的腐蚀程度，并检测管道泄漏的位置和数量。
阅读贝克休斯如何使用MATLAB实施油气开采设备的预测性维护平台，降低总成本30-40%。
学习如何Tupras在他们的炼油厂实施了一个自动控制回路性能评估系统。
机器学习和大数据
交互式应用程序在统计和机器学习工具箱™让您应用机器学习技术，而不必是数据科学专家。MATLAB还提供了一个单一的、高性能的环境来处理大数据——无论是结构化的还是非结构化的。这使您能够更快地执行故障检测和诊断，并更好地监控流程。
阅读方法我2C2研究人员分析了数百万行过程数据，并开发了预测奶粉功能特性的机器学习模型。
深度学习和图像处理
只需几行MATLAB代码，就可以构建深度学习模型，使用流程数据预测异常情况。使用图像处理工具箱™应用程序自动处理常见的过程，如分割图像数据和批量处理大型图像数据集。您可以在图像处理应用程序中使用MATLAB，如火焰表征、设备热成像和塑料薄膜质量检测。通过MATLAB中的深度学习，可以直接从图像和视频数据中学习特征表示。
阅读方法Dexerials公司利用人工智能实时检测胶片的缺陷。
使用数据建模进行流程改进
在MATLAB中使用多变量分析工具来确定影响流程性能的独立驱动变量。系统识别工具箱™允许您创建和使用不易从第一个原则或规格建模的动态系统的型号。工具箱还允许您交互方式执行在线参数和状态估计。
看看Shell是如何使用MATLAB的(35分)开发模型并在批处理过程中执行实时优化。
制定和实施APC战略
您可以使用MATLAB控制产品来设计控制方案和执行动态仿下载188bet金宝搏真，以更好地分析工厂行为。使用模型预测控制工具箱™为您的工厂设计、模拟和部署线性和非线性模型预测控制器。
控制工程师还可以将Aspen Plus和gPROMS的过程模型嵌入到Simulink中。金宝app通过这种方式，您可以重新部署现有模型，以在首选环境中设计控制策略。
阅读塔塔钢铁通过优化数字孪生控制策略，为工业冷却塔节省了40%的能源。
数字化
MathWorks可以帮助您采用并实施特定于组织需求的大数据策略。您可以使用预构建的MATLAB工具箱和参考体系结构来简化各种应用程序：将与企业IT系统，云和生产数据基础架构集成到将计算扩展到集群或将模型部署为与非MATLAB用户共享的应用程序．
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看看壳牌是如何拥抱数字化的(29:14)使用MATLAB生产服务器™。壳牌工程师自动化了从不同来源集成数据、构建模型、将分析部署到云和企业系统的过程。
用DCS部署关闭环路
MATLAB算法可以与具有OPC Toolbox™的各种DCS系统集成。OPC Toolbox可直接从Matlab和Simulink提供对实时和历史OPC数据的访问权限。金宝app您可以从设备（例如DC，监控和数据采集系统）和PLC等设备读取，写和日志OPC数据。OPC Toolbox允许您使用符合OPC DA，HDA和UA标准的直播服务器和数据历史学家的数据。
阅读Genentech如何使用MATLAB和OPC工具箱构建生物反应器监控算法开发平台。
“在MATLAB和Simulink中开发我们自己的系统的另一个优势是，我们可以获取Johnson Matthey工程师积累的金宝app组织知识和专业知识，而不是依赖于另一家公司的通用解决方案。”
蒂姆·沃特林，约翰逊·马修
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