“3号水泵轴承有异常振动,初步诊断为轴承缺油所致,请巡检员下井确认。”国家能源集团包头能源有限责任公司李家壕煤矿副矿长段伟,看着“工业设备综合诊断运维AI大模型”(以下简称“设备诊断大模型”)管理应用平台上的提示发出指令。近日,科技日报记者在这里见到了我国首个集检测、诊断、决策于一体的工业设备诊断大模型,其由国家能源集团数智科技开发(北京)有限公司(以下简称“数智科技公司”)研发而成。

“提升工业设备运维智能化、数字化水平,是我国在全球能源产业竞争中取得主动权的关键一步。”数智科技公司党委委员、副总经理高彦超介绍,设备诊断大模型的成功研发与应用,开启了我国工业设备诊断从“人工诊断”“小模型诊断”向“大模型智能诊断”迈进的新征程,让“数智能源”成为端牢“能源饭碗”的原动力。

智能“把脉”,开启设备运维大模型时代

“煤炭产业的发展高度依赖于各类机械设备,因此稳定、可靠、智能的设备运维系统必不可少。”数智科技公司科技研发中心(人工智能创新中心)产品研发技术经理官锋说,他们在和煤炭一线工人交流时发现,由于设备型号多、种类多、机理结构复杂,日常运维难度大,难以适应数字化转型的现实需求。

2023年,数智科技公司组建了一支包含14名技术人员的研发团队,对国内外工业设备诊断模型产品进行深入调研分析。团队发现,国外成熟的设备诊断模型多为小模型,常常无法“听懂”工业设备“语言”,导致运维成本高、效率低;而国内的设备运维模型尚处于技术创新与研发的初级阶段。相比之下,新兴大模型技术因具备强大的数据学习处理能力,更能有效预测设备状态和故障诊断。

确定技术研发方向后,官锋等人在国家能源集团人工智能底座基础上,将物联网、大数据、数字孪生等技术融合,仅用11个月便研发出了具备137类生产设备诊断能力的设备诊断大模型并上线管理应用平台。

“该大模型就像是工业设备的‘智能医院’,不仅能精确‘把脉’、诊断故障,也能对症‘开方’,输出专业维修决策,真正实现设备运维‘诊断开方’一体化。”段伟说。

设备诊断大模型构建了综合智能知识库,搭载AI专家顾问功能,企业运维人员可根据设备实际故障类别,通过输入文本等方式与大模型进行问答式的故障诊断、维修学习等操作,形成设备监测与故障诊断系统运维闭环,提升设备的整体运维效率和设备管理的数字化水平。

高彦超说,设备诊断大模型已广泛用于煤炭、化工、电力等行业设备运维场景中,不仅解决了设备运维效率低、成本高的发展困境,还推动了企业新旧动能转换。

对症“开方”,助力能源产业转型升级

“在调研中我们还发现,现有设备诊断系统均缺乏输出专业的运维决策功能,也就是能‘看病’但不能‘治病’。”设备诊断大模型研发业务经理孙国栋说,“但大模型技术支持下的运维系统,恰好能破解这一痛点。”

孙国栋举例说,当设备诊断大模型监测到运行中的皮带机存在“机驱动端轴承状态不良”,会立即开启智能报警,提示运维人员加强皮带机巡检,并分别给出轴承异常振动、设备温度过高等不同原因所对应的解决方案,大幅缩减了运维人员定位故障的时间。

据统计,设备诊断大模型可有效减少工业设备10%的运维耗时,提高故障定位准确率30%以上,为工业企业节省30%左右的人力成本。

“未来,我们将持续推动人工智能技术与产业应用结合,推进大模型升级迭代,将更多‘数智能源’转换成我国能源产业全球竞争的绝对实力。”高彦超说。

中央经济工作会议提出,“针对产业转型升级的瓶颈制约、推动新旧动能平稳接续转换”。近年来,数字化、绿色化转型已成为煤炭产业发展主旋律,国家能源集团等传统能源企业与新兴AI科技企业纷纷入局“AI+煤炭”领域,一大批聚焦煤炭产业精准调控、智能应答等应用场景的创新应用落地,为我国煤炭产业全链升级注入了不竭的“绿色动力”,成为稳固煤炭产业“压舱石”、筑牢能源安全的新屏障。