MATLAB und Simulink für den Bergbau

Mit MATLAB® und Simulink® können Metallurgen und Verfahrenstechniker den Durchsatz steigern, Ausfallzeiten minimieren und die Sicherheit erhöhen. Sie analysieren Sensordaten in Echtzeit, modellieren und simulieren den Bergbaubetrieb, implementieren Regelstrategien und nutzen KI-Systeme.

MATLAB und Simulink helfen Bergbauingenieuren bei Folgendem:

  • Entwicklung von Systemen für Predictive Maintenance durch Anwendung numerischer Verfahren auf Hochgeschwindigkeits-Sensordaten
  • Nutzung von Machine Learning mit historischen Daten, um Prozessprobleme zu beheben
  • Nutzen von Anlagen- und Ausrüstungsmodellierung und -simulation, um die Prozessperformance zu verbessern
  • Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und IT-Personal, um die Digitalisierung umzusetzen
  • Nutzen eines digitalen Zwillings, um Anlagen auch dann weiterzubetreiben, wenn die Sensoren nicht funktionieren

„Dank MATLAB konnten wir zuvor unlesbare Daten in ein nutzbares Format überführen, zudem die Filterung, Spektralanalyse und Transformationsschritte für mehrere LKWs und Regionen automatisieren und schlussendlich Machine-Learning-Techniken in Echtzeit anwenden, um den optimalen Zeitpunkt für die Durchführung von Instandhaltungsmaßnahmen zu bestimmen.“

Gulshan Singh, Baker Hughes

Erkundung

Extraktion

Optimieren von Anlagen mit Predictive Maintenance und Signalverarbeitung

MATLAB kann Ihnen helfen, Algorithmen für die prädiktive Instandhaltung zu entwickeln, die speziell an das Betriebs- und Architekturprofil Ihrer Ausrüstung angepasst sind. Mit der Predictive Maintenance Toolbox™ können Sie Zustandsindikatoren entwerfen und die Restlebensdauer Ihres Rotating Equipments schätzen.

Mit der Signal Processing Toolbox™ können Sie die Überwachung der Leistung Ihrer Regelkreise automatisieren, dezentral das Ausmaß an Korrosion oder Pitting in Ihren Rohrleitungen bestimmen und Position und Anzahl von Rohrleitungslecks erfassen.

Lesen Sie, wie Baker Hughes MATLAB nutzte, um eine Predictive-Maintenance-Plattform für Gas- und Ölförderausrüstung zu implementieren und die Gesamtkosten um 30 bis 40 % zu reduzieren.

Verarbeitung

Machine Learning, Deep Learning und Big Data

Mithilfe interaktiver Apps in der Statistics and Machine Learning Toolbox™ können Sie Machine-Learning-Techniken anwenden, ohne Data-Science-Experte zu sein. MATLAB bietet auch eine einheitliche Hochleistungsumgebung für das Arbeiten mit Big Data und die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen. Dadurch können Sie Fehlerdetektion und Diagnosen schneller ausführen und Ihre Prozesse besser überwachen.

Lesen Sie, wie Ingenieure bei Ruukki ihre Analysezeiten reduzieren konnten – von mehreren Tagen auf weniger als eine Minute. Dazu integrierten sie verschiedene Datenbanken und nutzten Machine Learning für die Prozessoptimierung.

Simulation von Ausfalldaten

Üblicherweise optimieren Ingenieure Bergbauanlagen und -prozesse basierend auf den von Sensoren erfassten Daten. Es stehen aber für die vielen möglichen Ausfall- und Fehlermodi in einer Maschine nicht immer Sensordaten zur Verfügung. Stattdessen können Sie Simulationsdaten nutzen, um Fehler darzustellen, indem ein Modell Ihrer Maschine erstellt wird und fehlerhafte Betriebsbedingungen simuliert werden.

Simulink und Simscape™ ermöglichen die Erstellung eines Modells Ihrer Maschine, das deren Verhalten hinsichtlich ihrer physischen Komponenten und Dynamik abbilden kann. Sie können unterschiedliche Fehlermodi der Maschine darstellen, indem Sie Parameterwerte modifizieren, Fehler injizieren und die Modelldynamik verändern.

Prozessverbesserung mit Datenmodellerstellung

Nutzen Sie multivariate Analyse-Tools in MATLAB, um die unabhängigen Einflussfaktoren zu ermitteln, die sich auf die Prozessleistung auswirken. Mit der System Identification Toolbox™ können Sie Modelle von dynamischen Systemen erstellen und verwenden, die nur schwer aufgrund physikalischer Grundprinzipien oder Spezifikationen modelliert werden können. Die Toolbox ermöglicht auch die interaktive Durchführung von Online-Parameter- und Zustandsschätzungen.

Sehen Sie, wie Shell MATLAB nutzt (3:35), um Modelle zu entwickeln und einen Batch-Prozess in Echtzeit zu optimieren.

Entwicklung und Implementierung von Prozessregelstrategien

Mithilfe von MATLAB-Regelungstechnikprodukten können Sie Regelschemata entwerfen und dynamische Simulationen ausführen, um die Analyse des Anlagenverhaltens zu verbessern. Validieren Sie Ihren Entwurf mit Hardware-in-the-Loop-Tests und Rapid Prototyping.

Lesen Sie, wie Tata Steel in den industriellen Kühltürmen des Unternehmens 40 % der Energiekosten einsparen konnte, indem die Regelstrategie mithilfe eines digitalen Zwillings optimiert wurde.

Supply-Chain-Logistik

Vereinfachen Sie Planung und Terminierung

Optimieren Sie die Produktion und Terminplanung mithilfe der Simulation diskreter Ereignisse. Mit SimEvents™ können Sie die Auswirkungen des Aufgaben-Timings und der Ressourcennutzung in einem Serienfertigungsprozess untersuchen. Mithilfe von MATLAB- und Simulink-Produkten können Sie auch Operations Research durchführen, um Entscheidungen in Bezug auf Prognose, Kapazitätsplanung und Supply-Chain-Management zu treffen.

Erfahren Sie, wie GE Transportation mithilfe von MATLAB ein Fahrassistenzsystem für Lokomotiven entwickelt hat.

Digitalisierung

Digitalisierung

MathWorks kann Ihnen dabei helfen, Big-Data-Strategien umzusetzen und zu implementieren, die speziell auf die Anforderungen Ihrer Organisation ausgerichtet sind. Sie können vordefinierte MATLAB-Toolboxen und Referenzarchitekturen verwenden, um eine Vielzahl von Anwendungen zu vereinfachen: von der Integration mit Enterprise-IT-Systemen, der Cloud und der Produktionsdaten-Infrastruktur bis zur Skalierung Ihrer Berechnungen in Clustern oder der Bereitstellung Ihrer Modelle als Anwendungen, die Sie mit anderen teilen können, die MATLAB nicht benutzen. Sehen Sie, wie Sie dies in der Cloud bewerkstelligen können.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie auch  direkte Verbindungen mit OSIsoft PI-Systemen herstellen können.

Sehen Sie, wie Shell Digitalisierung nutzt (29:14) mithilfe von MATLAB Production Server™. Shell-Ingenieure automatisierten ihre Prozesse zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, Erstellung von Modellen und Bereitstellung ihrer Analysen in der Cloud und in Enterprise-Systemen.

„Dank MATLAB konnten wir als Geologen unsere Expertise in prädiktiven Frameworks, Analyse und Analog-Matching einsetzen, um für unsere Industrie einzigartige Algorithmen zu implementieren. Mithilfe der MathWorks-Berater stellten wir diese Algorithmen dann unseren Kollegen und Kolleginnen als benutzerfreundliche Anwendung weltweit zur Verfügung.“

Nick Howes, Shell

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