建筑行业是全球能源消耗最多的行业,因此成为能源效率举措的优先事项。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑物的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架,以克服目前在建筑物中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业中仍处于起步阶段,它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术为建筑设施制定更好的维护策略。实施预测性维护框架需要三个模块:基于 APAR(空气处理机组性能评估规则)方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术的状态预测以及维护计划。此外,在挪威一栋教育建筑的真实案例研究中,对所提出的框架进行了测试,使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据,以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取了检查信息和以前的维护记录。结果表明,不断更新的数据结合 APAR 和机器学习算法可以检测故障并预测空气处理系统的未来状态
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一,这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性,纠正性,预定,基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是,随着物联网(物联网)传感器和算法的出现,以及最先进的技术,许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外,采用下一代AI(人工智能)技术,可以提前估算操作机器的寿命。
建筑行业是全球能源消耗最多的行业,因此成为节能举措的重点。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架,以克服目前在建筑中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业仍处于起步阶段,它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术来为建筑设施制定更好的维护策略。实施三个模块来执行预测性维护框架:基于 APAR(空气处理单元性能评估规则)方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术进行状态预测和维护计划。此外,在挪威一栋教育建筑中使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据对所提出的框架进行了实际案例研究,以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取检查信息和以前的维护记录。结果表明,不断更新的数据与 APAR 和机器学习算法相结合可以检测故障并预测空气处理单元 (AHU) 组件的未来状态,这可能有助于维护计划。消除检测到的操作故障可每年节省数千美元的能源,因为消除了已识别的操作故障。� 2022 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊,3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12? 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
行政总结随着美国的风能的增长,经济机会也出现了,这是由风能劳动力的发展所支持的,特别是在运营和维护(O&M)阶段。,美国几乎所有的风力涡轮机都位于农村地区(美国风能协会,2018年)。这些农村地区的社区可以预期风能产生一定程度的经济影响。但是,这些社区中的各种利益相关者,例如当地企业和政府官员,并不总是充分了解运营期间风电厂造成的劳动力影响(Stefek等人。2019)。尽管一些研究重点是劳动力和陆基风能设施的经济影响(例如,Tegen等人2014;布朗等人。2012; Halvatzis and Keyser 2013),这些研究的重点是工人的数量,而不是与当地社区(例如工人通勤和支出模式)的O&M劳动力互动。本报告旨在为利益相关者和社区决策者提供定性和定量信息,以实现明智的决策,以支持围绕新风能部署的劳动力计划。
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