那没有太多乐动足球彩票Flint Hills Resources'Mike Clasewitz和Deb Preschler不知道安全炼油和生产石油化工。Deb, an operations innovation director, and Mike, an enterprise leak detection and repair (LDAR) execution lead, have together clocked up nearly 60 years at Flint Hills’ Corpus Christi East and West, two of the three Flint Hills Resources refineries that separate oil into jet fuel, low-sulfur gasoline, diesel and the petrochemicals used to manufacture clothing, carpet, tires and much more.
这两位行业退伍军人努力保持这些大规模的工业设施，顺利，安全，环保。乐动足球彩票Flint Hills Resources'Corpus Christi设施可以每天处理34万桶油，相当于澳大利亚所有的日常生产。事实上，炼油设施如此大而明亮，他们在社区中赢得了“翡翠城”的绰号。
迈克和DEB的一多年挑战是监测巨型设施250,000硬件组件的泄漏的过程。可能发生泄漏，这就是为什么检查和泄漏检测是日常运营的重要组成部分。这些潜在的泄漏主要是从泵密封，法兰和阀门逃逸的烃的“逃逸排放”。迈克，DEB和团队正在上升到这一挑战，在弗林特山科斯皮斯推出了一个转型数字监测系统，该系统将增强整个设施的安全性和减少排放，以及提高成本结构和竞争力。“如果科赫工业没有关于技术和终身学习的承诺，我们就不会实现这一目标，”Deb说道。“这让我携带了新的和不同的东西，这一直非常令人兴奋。”
传统的LDAR方法是一项时间密集型和繁琐的任务。技术人员的团队在炼油厂或植物的许多地方进行手动监控。它们围绕着大约40磅的设备，包括运动火焰电离探测器，测量气流含量的仪器的探针。技术人员需要将其结果传递回工厂经理和维护团队，正在监测挑战性工业环境中的泄漏。这包括缩放梯子，持续各种温度并在紧的空间工作。
检测泄漏也喜欢在干草堆中找到针，因为大约98％的时间，这些艰苦的密封和连接检查不会产生进一步的动作。“你做了一大吨的工作，98％的你所做的一切都是在拍摄并查看日历活动，”迈克说。“技术人员的高营业额是我们想要解决的痛点之一，因为继续培训新人并不有效，只是让他们在几个月后离开其他工作，”补充道。
捕获泄漏可能不会听起来不起眼，但这是必不可少的和非常重要的工作。“安全是我们的首要问题，泄漏与那些安全目标截然截然，”Corpus Christi副总裁兼制造经理Brook Vickery解释道。“任何原料，中间或产品的任何泄漏都会带来努力立即减轻的风险，”他补充道。
该设施还努力符合严格的环境标准。自2002年以来，弗林特山在德克萨斯州的炼油厂改造时花了大约9.4亿美元，致力于增加国内原油加工和减少排放量的6亿美元。“来自这辆25万个个别成员的逃逸排放可以加起来，”Koch Industries公司环境领导者的Barry Kelley解释说。“典型炼油厂或化学厂的逃逸排放可以占该网站的总体VOC（挥发性有机化合物）排放量的30-40％。”
当机会以新的方式解决弗林山泄漏探测过程时，迈克及其同事跃行了行动。这一切都开始了Koch Industries获得Molex.是电子连接组件的领先制造商。在加入Koch后的几周内，Molex工程师参观了各种Koch设施，以熟悉最大的商业挑战。当Flint Hills的团队概述他们的手动泄漏检测过程时，他们接受了有希望的反应。“Molex认为他们可以提供帮助，”Deb说。“他们还没有感情的业务，但他们很快决定这是他们想去的一个地区。”
与此同时，Charles Koch是推动公司领袖拥抱技术驱动的转型。“在2017年，他告诉我们，我们会这样做，或者我们将在垃圾箱中最终找到，”记得差点。“这让很多人对探索创新感到兴奋。”
将Molex的技术专长与现有的软件专业知识结合起来，一个新的数字监测系统将创造一个变革机会 - 事物工业互联网的演变（IIOT）。第一代IIT 1.0解决方案重点关注技术，IIT 2.0解决方案更多地关注运营商采用。
“在第一波解决方案中，人们专注于技术方面，如大数据，机器学习，人工智能和数码双胞胎，”莫勒克IIOT解决方案副总裁兼总经理Krishna Uppuluri说。“对于植物的运营商来说，技术方面没有与他们日常检测，根本原因分析和纠正措施的日常担忧的自然联系。”
Flint Hills和Molex团队开始持有定期的头脑风暴会议和数据科学和其他领域的招募专家。2017年6月，他们从事环境保护局（EPA）研究和开发办公室的官员，他可以沿途建议。“这意味着现在有三方在解决方案上工作：技术提供者（Molex），监管机构（EPA）和我们（Flint Hills），他们拥有该网站和申请，”Deb说道。“这给了我们一个三角形的能力来克服障碍。”
TRIO还呼吁Koch Industries提供的各种工具和论坛，旨在为踢球启动创新。这包括广泛的软件平台，会议和研讨会，允许跨越Koch的企业分享知识和专业知识。“我们拥有大家 - 格鲁吉亚 - 太平乐动官网洋，Molex，John Zink Hamworthy燃烧 - 一起工作，”Deb说。
“这一概念演变成了我们的”Koch作为实验室的心理模型的应用“，”她补充道，“她补充说，指的是将Koch主题专家跨越十几个行业的精神模型进行实验。解释迈克，“Koch期望知识分子诚实，所以如果你不知道答案，你可以找到拥有最好的知识的人，例如可以帮助回答问题的主题专家。”
Koch的Ldar专家知道，必须是发现泄漏的更智能的方式。他们吸引了一个可以检测到逃亡排放的数百个固定式传感器的全面网络的计划，有点像烟雾探测器的巨大网格。它们以泄漏检测条作为传感器进行实验，但发现，尽管技术保存在某些鞋皮革上，但它有一个主要缺点：它无法实时检测泄漏。仍然需要技术人员分发，收集和分析成千上万的测试论文。他们需要一个范式转变。
“在开始时，我们认为我们需要下一代颠覆性技术，但是当我们以一种新的方式开始尝试现有技术 - 例如将读数和气象数据与智能算法相结合，以将漏洞三角化返回潜在泄漏location – that’s when we really began busting the paradigms,” Deb explained.
工程师孵化了一个概念：数百个数字传感器的网络，或者“嗅探器”，可以不断进行测量，将该信息与风速和方向等气象数据相结合，然后通过自动送入实时数据的山脉无线天线帮助确定高概率，泄漏的一般位置和大小。使用技术从Molex的Mpact2wo.业务部门，在整个设施中拥有数以千计的技术人员，将在24/7的基础上转发他们的读物。
这创建了从手动，宽大的监控到自动化，传感器监控的班次。克里希纳解释说：“技术人员目前使用基于经验的方法感受，闻到，扫描问题以解决问题。这种新的传感器自动化系统现在给了他们一种通过数据找到异常的方法，然后从该数据深度钻取以确定根本原因并做出最佳的纠正措施，而不是依赖于他们的感官或本能。“
“即使是五年前，我们也无法将这项技术视为解决方案，但公司对转型的承诺是使这个解决方案提供的，”巴里解释道。
解决方案是一个启示。在早期测试期间，该团队担心传感器将难以检测潮湿或潮湿的天气中的泄漏。但令人担忧被证明是无人物。“我们发现风实际上是一个朋友。这是动力，将分子带到传感器，“Deb说。“随着我们继续进行实验，还有多种其他假设，范式和信仰系统掉落 - 因为我们看到结果超出了我们认为技术可以实现的目标。它真的打开了我们可以用来解决问题的方法的眼睛。“
Deb Cartwright，弗林特山的制造创新经理解释了Koch的工作文化，强调了基于市场的管理®和原则的企业家精神™，被证明是成功的秘诀。“每个人都有自己的偏见，信仰系统和范例，但谦卑的球队在被证明是错误的时候表达 - 然后在实验空间中庆祝这一点 - 非常令人惊叹，”她说。
迈克还记得球队最大的挑战是克服这些偏见。“我们没有让我们以为我们知道关于现有技术，气象条件和样本稀释的思想阻碍了实验过程。”
在现场退出，团队在战略地点安装了传感器，以便在Corpus Christi设施的全面飞行员。他们发现甚至不强有力的飓风可以防止系统成功地检测和中继泄漏。Deb解释这主要是由于其设计，这主要是：拥有许多最佳的传感器，在设施周围最佳地放置，并且不断将数据送入云中允许软件实时三角化读数。这允许工程师获得可靠的信息，即使是快速的空气。
传感器监视器，用于弗林特山庄资源'Corpus Christi设施的泄乐动足球彩票漏。
Corpus Christi的LDAR现在正在进入超高效的系统。当检测到泄漏并三角化时，该软件警告技术人员，谁可以直接向该位置进行评估和解决情况。“因为我们知道究竟在哪里开始寻找，我们可以花更多的时间在维修和预防上，”Deb说。
通过更快地查找泄漏，维护团队可以更快地进行维修。更快修复意味着较低的排放。事实上，新系统有可能将排放量减少多达70吨，可与每年5000多辆车的年排放量相媲美。它对Corpus Christi设施的安全性能的影响同样显着。它已被证明是如此有影响，弗林特山团队正在明尼苏达州的松树弯炼油厂部署技术，使所有配备这项技术的Flint Hills炼油厂。
在此过程中，Deb还对自己和职业道路进行了一些重要的发现。“我不得不学习不同的方式来领导，因为我来自环境健康和安全背景，我有一个更严格的角色，”她解释道。“但是在一个缺乏确定性的世界中建立合适的团队，然后通过改变，是我曾经拥有的最令人满意的经历之一。”添加迈克，“这只是一个伟大的提醒，对团队努力有多强大。”
现在，Deb真的在她的元素中。“我对未来感到兴奋，因为我认为这个应用程序是LDAR和其他潜在环境应用的冰山一角，”她说。她的下一个目标是微调软件，所以它可以预测泄漏，这将涉及实施机器学习技术。因为传感器和它们背后的技术是特定于问题的（在这种情况下，泄漏检测和排放监测）而不是工业特定的机会，以将技术应用于其他操作领域。
“我想挑战现状并继续找到更好的做事方式，”德尔说。“帮助建立这个运作良好的团队，然后能够通过解决问题来实现自我实现，克服障碍在一起给了我鸡皮疙瘩。”
