Фреймворк прогностического технического обслуживания воздухообрабатывающих установок на основе автоматического обнаружения и диагностики неисправностей с использованием цифрового двойника

Строительная отрасль потребляет наибольшее количество энергии в мире, что делает ее приоритетной областью инициатив по повышению энергоэффективности. Системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) являются ядром зданий. Стабильная работа воздухообрабатывающих установок (AHU) имеет решающее значение для обеспечения высокой эффективности и продления срока службы систем HVAC. В настоящем исследовании предлагается фреймворк прогностического технического обслуживания воздухообрабатывающих установок на основе технологии цифрового двойника для преодоления ограничений систем управления техническим обслуживанием объектов (FMM), применяемых в зданиях в настоящее время. Технология цифрового двойника, находящаяся на начальной стадии внедрения в отрасли управления объектами, использует информационное моделирование зданий (BIM), Интернет вещей (IoT) и семантические технологии для разработки более эффективной стратегии технического обслуживания инженерных систем зданий. Для реализации фреймворка прогностического технического обслуживания разработаны три модуля: обнаружение эксплуатационных неисправностей воздухообрабатывающих установок на основе метода APAR (Air Handling Unit Performance Assessment Rules — правила оценки производительности воздухообрабатывающих установок), прогнозирование состояния с использованием методов машинного обучения и планирование технического обслуживания. Кроме того, предложенный фреймворк был апробирован в реальном исследовании на основе данных, собранных с августа 2019 года по октябрь 2021 года в образовательном здании в Норвегии, для подтверждения осуществимости метода. Сведения об инспекциях и предыдущие записи о техническом обслуживании также были получены через систему управления объектом. Результаты показывают, что непрерывно обновляемые данные в сочетании с алгоритмами APAR и машинного обучения позволяют обнаруживать неисправности и прогнозировать будущее состояние компонентов воздухообрабатывающих установок (AHU), что может способствовать планированию технического обслуживания. Устранение выявленных эксплуатационных неисправностей обеспечило ежегодную экономию энергии на несколько тысяч долларов за счет устранения обнаруженных неисправностей.