TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN I ĐỀ TÀI Phân tích dữ liệu IoT hỗ trợ xử lý giảm thiểu rủi ro công nghiệp Hà Nội, 122020 Giảng viên hướng dẫn TS.Trong những năm gần đây, thuật ngữ IoT ( hay Internet of Thing ) đã không còn quá xa lạ và được các tổ chức, doanh nghiệp ứng dụng phổ biến. Đúng như tên gọi , đây là một hệ thống các thiết bị công nghệ có liên quan với nhau, mọi vật được kết nối với nhau dựa trên một giao thức chung , đó là Internet . Trong lĩnh vực công nghiệp, việc ứng dụng IoT vào công nghiệp, giúp các doanh nghiệp giảm nguy cơ tiềm ẩn trên hệ thống, khi nhà máy công nghiệp vận hành sẽ xảy ra những rủi ro nhất định do việc hỏng hóc của các thiết bị, gây thiệt hại lớn cho doanh nghiệp
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Giới thiệu chung về hệ thống
Khi nhà máy công nghiệp hoạt động sẽ xảy ra những thiệt hại nhất định về việc hỏng hóc các thiết bị máy móc Với cách thức truyền thống, để giảm thiểu rủi do này ta đưa ra các tiến trình kiểm định theo định kì (vd : 5 năm, 10 năm…) Tại mỗi lần kiểm tra thiết bị nhà máy sẽ phải dừng mọi hoạt động để kiểm tra Tuy nhiên sẽ xảy ra một số vấn đề :
- Rủi do thiết bị không ổn định mà tăng dần theo năm
- Thiết bị có thể bị hỏng hóc trước khi đến kì kiểm định
- Với những thiết bị mới nắp đặt ta cũng phải mất công kiểm tra
- Việc dừng hoạt động của nhà máy để phục kiểm tra sẽ gây thiệt hại lớn cho doanh nghiệp Để khắc phục nhược điểm của việc giám sát, kiểm tra máy móc bằng phương pháp truyền thống, chúng ta đã đưa ra một mô hình tính toán rủi do và hỗ trợ lên kế hoạch kiểm định và tái kiểm định cho từng loại thiết bị có thể bị hỏng hóc Ở đây chúng ta sử dụng tiêu chuẩn đánh giá API 581 của viện dầu khí hoa kỳ để đánh giá mức độ rủi do đó và đưa ra các quy trình kiểm định phù hợp theo thời gian trước khi thiết bị xảy ra hỏng hóc Từ đó không mất chi phí ngừng hoạt động của nhà máy khi trong thời gian kiểm tra thiết bị Việc đánh giá có thể đánh giá đến từng chi tiết của mỗi loại thiết bị từ đó ta có thể đưa ra các đánh giá một cách chính xác nhất.
Giới thiệu chung về IoT
IoT là viết tắt của Internet of Things là mạng lưới vạn vật kết nối Internet Trong đó, các thiết bị kết nối , thiết bị thông minh, được nhúng với các bộ phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cơ cấu chấp hành nhằm mục đích thu thập và truyền tải dữ liệu Một mạng lưới IoT có thể chứa đến 50 đến 100 nghìn tỉ đối tượng được kết nối và mạng lưới này có thể theo dõi sự di chuyển của từng đối tượng
- Tính kết nối liên thông
1.2.2 Yêu cầu của một hệ thống IoT
- Kết nối dựa trên sự nhận diện
- Khả năng cộng tác: hệ thống IoT khả năng tương tác qua lại giữa các network và Things
- Khả năng tự quản của network: Bao gồm tự quản lý, tự cấu hình, tự chữa bệnh, tự tối ưu hóa và tự có cơ chế bảo vệ
- Dịch vụ thoả thuận: dịch vụ này để có thể được cung cấp bằng cách thu thập, giao tiếp và xử lý tự động các dữ liệu giữa các “Things” dựa trên các quy tắc(rules) được thiết lập bởi người vận hành hoặc tùy chỉnh bởi các người dùng
- Các khả năng dựa vào vị trí: Thông tin liên lạc và các dịch vụ liên quan đến một cái gì đó sẽ phụ thuộc vào thông tin vị trí của Things và người sử dụng Hệ thống IoT có thể biết và theo dõi vị trí một cách tự động
- Bảo mật: Trong IoT, nhiều “Things” được kết nối với nhau Chình điều này làm tăng mối nguy trong bảo mật, chẳng hạn như bí mật thông tin bị tiết lộ, xác thực sai, hay dữ liệu bị thay đổi hay làm giả
- Bảo vệ tính riêng tư: tất cả các “Things” đều có chủ sở hữu và người sử dụng của nó Dữ liệu thu thập được từ các “Things” có thể chứa thông tin cá nhân liên quan chủ sở hữu hoặc người sử dụng nó Các hệ thống IoT cần bảo vệ sự riêng tư trong quá trình truyền dữ liệu, tập hợp, lưu trữ, khai thác và xử lý
- Plug and play: các Things phải được plug-and-play một cách dễ dàng và tiện dụng
- Khả năng quản lý: Ứng dụng IoT thường làm việc tự động mà không cần sự tham gia người, nhưng toàn bộ quá trình hoạt động của họ nên được quản lý bởi các bên liên quan
1.2.3 Ứng dụng IoT trong ngành công nghiệp
Kết nối các thiết bị công nghiệp và điều khiển thông qua Internet là một vấn đề cực kỳ hấp dẫn với các nhà máy tại Việt Nam chúng ta hiện nay Các thiết bị điều khiển hầu hết được kết nối với PLC, DCS hoặc SCADA điều khiển tự động hoạt bán tự động
Nhưng khi áp dụng IoT vào trong nhà máy, việc quản lý các hệ thống này được thông qua Internet Người quản lý không cần đến nhà máy cũng biết được các thông số của máy móc hoạt động ra sao Và hơn hết chúng ta có thể điều khiển các thiết bị được kết nối ở bất kỳ nơi nào trên thế giới thông qua Internet
Các yếu tố cần thiết để kết nối thiết bị công nghiệp với hệ thống Internet :
1 Các cảm biến trong nhà máy phải kết nối được với truyền thông Modbus
2 Từ truyền thông Modbus phải thông qua bộ chuyển đổi trung gian từ Modbus lên Internet
3 Để truy cập vào hệ thống của nhà máy Chúng ta cần thêm Webserver.
Giới thiệu về RBI (Risk Base Inspection)
Kiểm định dựa trên kỹ thuật phân tích rủi ro (Risk-based Inspection) là một phương pháp giúp lập kế hoạch kiểm tra trang thiết bị dựa trên những phân tích, đánh giá về rủi ro của một sự kiện lỗi Nói cách khác, nó là một kỹ thuật ưu tiên quá trình lập kế hoạch kiểm tra được sử dụng chủ yếu trong ngành dầu khí, hỗ trợ xác định mức độ ưu tiên trong quá trình kiểm tra Trong kỹ thuật kiểm định dựa trên phân tích rủi ro (RBI), chúng ta sẽ kết hợp đánh giá xác suất xảy ra lỗi của thiết bị và thiệt hại nhà máy có thể sẽ phải gánh chịu nếu lỗi này xảy ra
Như ta đã biết, với cách hoạt động truyền thống của nhà máy công nghiệp, các trang thiết bị sẽ được lên kế hoạch kiểm tra theo một chu kỳ nhất định (ví dụ: 5 năm, 10 năm ) Với cách lập kế hoạch bảo trì này sẽ gặp những vấn đề sau:
- Xác suất lỗi của những thiết bị khác nhau là khác nhau, xác suất này phụ thuộc vào điều kiện hoạt động của thiết bị, loại thiết bị, vật liệu…
- Xác suất lỗi của những thiết bị dùng lâu năm khác với những thiết bị mới
- Các thiết bị có thể hỏng hóc trước khi tới ngày tiến hành kiểm tra định kỳ
- Việc kiểm tra này sẽ gây ra thiệt hại về mặt sản xuất cho nhà máy do phải dừng hoạt động của hàng loạt các thiết bị Thêm nữa với việc tiến hành kiểm tra toàn bộ thiết bị thì thời gian nhà máy phải dừng hoạt động sẽ rất dài
Việc ứng dụng kỹ thuật RBI vào nhà máy công nghiệp khi đó sẽ có những tác dụng:
- Đánh giá được xác suất lỗi của từng thiết bị với những điều kiện hoạt động và vật liệu khác nhau
- Đánh giá được xác suất lỗi hiện tại của những thiết bị có thời gian hoạt động khác nhau
- Lên kế hoạch kiểm tra cho từng loại thiết bị độc lập Đảm bảo thiết bị sẽ được kiểm tra trước khi xác suất lỗi của thiết bị tăng cao
- Giảm chi phí và thời gian bảo trì, việc bảo trì thiết bị sẽ được thực hiện riêng rẽ Khi đó nhà máy vẫn sẽ vận hành bình thường, chỉ cần ngắt kết nối thiết bị phải kiểm tra với dây chuyền sản xuất là ta đã có thể tiến hành kiểm tra cho thiết bị Những thiết bị khác trong dây chuyền vẫn sẽ hoạt động bình thường Thời gian bảo trì cũng sẽ ngắn hơn so với phương phảo truyền thống do đó thiệt hại về kinh doanh sẽ được giảm xuống rõ rệt.
Giới thiệu về API RBI Technology
1.4.1 Xác suất hỏng hóc của thiết bị (Probability of Failures)
PoF được tính theo công thức:
- 𝑃 𝑓 (𝑡) được xác định là tích của các hệ số 𝑔𝑓𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 , 𝐷 𝑓 (𝑡) và 𝐹 𝑀𝑆
- 𝐷 𝑓 (𝑡) là hệ số hiệu chỉnh tần suất hư hỏng để tính toán cho cơ chế hư hỏng đang thực hiện trên một thành phần (DF)
- 𝑔𝑓𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 là xác suất lỗi của loại thiết bị (do nhà sản xuất cung cấp)
- 𝐹 𝑀𝑆 là hệ số đánh giá khả năng quản lý rủi ro của nhà máy
Các yếu tố điều chỉnh về tần suất hư hỏng chung phản ánh sự khác biệt giữa các cơ chế hư hỏng và các quy trình quản lý độ tin cậy trong nhà máy DF điều chỉnh tần suất hư hỏng chung dựa trên cơ chế sát thương tích cực mà thành phần phải chịu và xem xét độ nhạy với cơ chế hư hỏng hoặc tốc độ tích lũy thiệt hại DF cũng xem xét dữ liệu lịch sử kiểm định và hiệu quả của các cuộc kiểm định trong quá khứ và tương lai Yếu tố hệ thống quản lý điều chỉnh ảnh hưởng của hệ thống quản lý của cơ sở vật chất đến
8 tính toàn vẹn cơ học của nhà máy DF được áp dụng trên một thành phần và cơ chế thiệt hại cụ thể trong khi yếu tố hệ thống quản lý được áp dụng như nhau cho tất cả các bộ phận trong nhà máy
Các yếu tố điều chỉnh có giá trị lớn hơn 1,0 sẽ làm tăng và những yếu tố có giá trị nhỏ hơn 1,0 sẽ giảm giá trị của PoF Cả hai hệ số điều chỉnh luôn là số dương
Các hệ số gff và F MS phụ thuộc vào loại thiết bị và khả năng quản lý, xử lý của nhà máy trước rủi ro và không phụ thuộc vào thời gian hoạt động của thiết bị Do đó, việc đánh giá xác suất lỗi của thiết bị được đưa về quá trình đánh giá hệ số hiệu chỉnh mức độ lỗi của thiết bị theo thời gian hoạt động D f được chia thành các nhóm tùy theo cơ chế phát sinh hư hại cho thiết bị và được mô tả như sau
Sự đánh giá DF được cung cấp theo các cơ chế sau:
𝐷 𝑓−𝑔𝑜𝑣 𝑡ℎ𝑖𝑛 = {min[𝐷 𝑓 𝑡ℎ𝑖𝑛 , 𝐷 𝑓 𝑒𝑙𝑖𝑛 ] , có lớp lót bên trong
𝐷 𝑓 𝑡ℎ𝑖𝑛 , không có lớp lót bên trong
Từ đó ta tính được (Total DF) theo công thức:
- Khi hư hại bên ngoài và bên trong không cùng vị trí:
- Khi hư hại bên ngoài và bên trong cùng một vị trí:
1.4.2 Thiệt hại khi thiết bị xảy ra hỏng hóc (Consequence of Failures)
Việc đánh giá rủi ro của thiết bị ngoài đánh giá xác suất lỗi, chúng ta còn phải đánh giá những thiệt hại phải gánh chịu nếu thiết bị xảy ra lỗi
Ta sẽ đi vào đánh giá giá trị CoF theo các bước sau:
• Hệ số xác định giá trị vật liệu cấu thành thiết bị, matcost
• Loại hóa chất thiết bị đang lưu trữ, fluid
• Trạng thái hóa chất lưu trữ: hơi, lỏng,
• Mã thiết bị (theo chuẩn đánh giá RBI API 581)
• Áp suất lưu trữ hóa chất, stored pressure , P s
• Khối lượng hóa chất được lưu trữ
• Tổng khối lượng thiết bị
• Phần trăm chất độc hại
• Thời gian chất độc tồn tại ngoài môi trường trước khi bị xử lý
• Chi phí sản xuất hàng ngày của nhà máy, production cost
• Chi phí bồi thường cho những tai nạn về con người
• Chi phí làm sạch hóa chất ngoài môi trường
• Chi phí sửa chữa thiết bị
• Mật độ người dân quanh thiết bị
• Xác định tốc độ phát tán hóa chất ra ngoài môi trường:
1 c s atm n d v n l l k d c k n n s s trans s k k k d c atm atm n s s trans s s s
• Xác định tỷ lệ phát tán liên tục của hóa chất:
• Xác định diện tích thiết bị bị phá hủy do cháy, nổ:
flam n cmd n flam n cmd total
• Xác định diện tích cháy, nổ có thể ảnh hưởng tởi con người:
flam n inj n flam n inj total
• Xác định diện tích có chứa chất độc hại:
toxic n inj n toxic n inj total
• Xác định phần diện tích bị phá hủy do các chất không cháy không độc gây ra:
leak n inj n nfnt n inj total
• Xác định tổng thiệt hại về diện tích đối với thiết bị: flam nfnt toxic flam cmd cmd cmd cmd cmd
CA =max CA ,CA ,CA /i>
• Xác định tổng diện tích mà có thể gây thương vong cho người:
( flam nfnt toxic ) inj inj inj inj
CA =max CA ,CA ,CA (1.3.2.8)
• Xác định tổng diện tích thiệt hại:
• Chi phí thiệt hại thiết bị do cháy nổ:
FC gff holecost matcost gff
• Chi phí thiệt hại các thiết bị xung quanh: affa cmd
• Chi phí tổn thất về sản xuất:
FC = outage +outage prodcost (1.3.2.12) o outage cmd : thời gian phải dừng sản xuất để sửa thiết bị o outage affa : thời gian dừng sản xuất để sửa các thiết bị xung quanh
• Chi phí đền bù người bị thương vong: inj inj
• Chi phí dọn dẹp hóa chất phát tán ra môi trường:
FC gff vol envcost gff
Trong đó: vol n env là thể tích hóa chất cần phải dọn
• Tổng chi phí thiệt hại phải gánh chịu: inj environ affa prod
FCmd + FC +FC +FC +FC
1.5 Phần mềm phát triển hệ thống
Dự án xây dựng phần mềm …… có quy mô nhỏ/vừa/lớn, áp dụng cho quản lý một cửa hàng/công ty/phòng ban…
13 Ở phần này chúng ta sẽ đi vào cách mở một dự án Django trên máy của nhà phát triển để có thể tiến hành phát triển thêm các chức năng, module
Các bước cài đặt phần mềm:
Bước 1: Tiến hành download python tại địa chỉ: https://www.python.org/ dự án sử dụng python 3 do đó hãy chọn những bản python 3.x.x để tiến hành cài đặt
Bước 2: tiến hành cài đặt file cài đặt python vừa được tải về ở bước trên
Lưu ý: nhớ chọn phần add python to path như hình 1.4
Hình 4-2 Chọn add python 3.6 to path
Bước 3: để tiện cho phần quản lý dự án chúng ta cài thêm phần mềm pycharm
Phần mềm được tải về tại đây Nên sử dụng những bản pycharm 2017.3.x trở xuống
Bước 4: tiến hành kích hoạt Pycharm
Bước 5: tiến hành cài đặt hệ quản trị CSDL: ở đây chúng ta sử dụng hai hệ quản trị chính là MySQL và PostgresSQL
Bước 6: tiến hành restored database (ở đây chúng ta sử dụng postgresql) Sử dụng câu lệnh: psql -U user db_name < /directory/archive.sql
PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
Phân tích hệ thống
2.1.1 Mục đích xây dựng hệ thốn
Xây dựng một hệ thống trực tiếp giám sát, phân tích, đánh giá và ước lượng rủi ro của hệ thống thiết bị công nghiệp
Tối ưu hóa quá trình bảo trì bảo dưỡng trong nhà máy, tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và hiệu quả làm việc của nhà máy
Nâng cao hiệu quả trong quá trình quản lý, giám sát, phân tích đánh giá rủi ro cho các thiết bị trong nhà máy
Phân tích, ước lượng đánh giá rủi ro cho các thiết bị trong nhà máy từ những bộ dữ liệu thu được
Tích hợp với hệ thống thu thập dữ liệu tự động dựa trên nền IoT
Trên kết quả kiểm định, kết quả đánh giá rủi ro và đề xuất phương án tái kiểm đ ịnh, kế hoạch thay thế sửa chữa và giám sát các thiết bị
2.1.3 Quá trình vận hành hệ thống
Hình 1: Quy trình vận hành hệ thống IoT dựa trên phương pháp đánh giá RBI
Quá trình lập kế hoạch kiểm định dựa trên cơ sở đánh giá rủi ro được thực hiện như một vòng tuần hoàn :
1 Thu thập dữ liệu IoT đầu vào cho hệ thống ( Thu thập dữ liệu tự động nhờ các cảm biến )
2 Đánh giá rủi ro theo chuẩn API 581
3 Phân loại rủi ro dựa trên các dữ kiện thu thập được
4 Đưa ra phương án kiểm định phù hợp với kế hoạch sản xuất
5 Sau khi thực hiện kiểm định theo kế hoạch đã chọn, dựa vào kết quả của lần kiểm định đấy ta đưa ra các phương thức kiểm soát rủi ro, từ đó rủi ro được giảm thiểu đáng kể
6 Quá trình tái kiểm định và đánh giá lại sau quá trình hệ thống đã được giảm thiểu rủi ro.
Thiết kế hệ thống
2.2.1 Khối thu thập dữ liệu
Hệ thống gồm: 1 module thu thập nhiệt độ, độ ẩm Sau đó gửi dữ liệu về Gateway
-> Data Center thông qua Internet
Hình 2.1: Sơ đồ khối thu thập dữ liệu
Hình 2.2: Thiết bị Gateway Bảng 2.3: Thông số kỹ thuật của thiết bị Gateway Đặc tính Thông số kỹ thuật
CPU Broadcom BCM2837, Quadcore ARM Cortex-A53, 64bit
Network 1x10/100 Ethernet (RJ45 Port), 802.11n wireless LAN (Wifi) and
Display Interface DSI 15 pin / HDMI Out / Composite RCA
2.2.3 Module đo nhiệt độ, độ ẩm
Bảng 2.4: Thông số kỹ thuật của module đo nhiệt độ, độ ẩm Đặc tính Thông số kỹ thuật
16MIX , thuộc họ PIC24F 16 bit
Memmory Flash Program 128Kbyte , Data SRAM 8Kbytes
I/O 64 chân kết nối , 3 chân IO
Giao tiếp ngoại vi UART (4 bộ), SPI (2 bộ), 12C (2 bộ)
Chế độ hoạt động Chế độ thức và chế độ ngủ (chế độ này nhằm mục đích tiết kiệm năng lượng) Thiết bị thu phát sóng vô tuyến chuẩn Zigbee
MRF24J40MB sử dụng tần số 2.4Ghz với tốc độ 250kbps
Module đo nhiệt độ, độ ẩm SHT1x Điện áp hoạt động 2,4 - 5,5V, dải đo độ ẩm 0 - 100 % với sai số ±3 Dải nhiệt độ đo được -40 – 123,8 o C với sai số ±0,4
Phần mềm quản lý, tính toán và lưu trữ dữ liệu
Hình 2.3: Khối giao diện người dùng Khối giao diện người dùng gồm:
- Giao diện đăng kí/đăng nhập tài khoản
- Giao diện thu thập dữ liệu đầu vào cần tính toán
- Giao diện hiển thị kết quả
4.1.2 Khối tính toán, lưu trữ dữ liệu
Trong đề tài này chúng em xây dựng khối tính toán sử dụng ngôn ngữ lập trình python 3.6 chạy trên Cloud
Hình 2.6: Khối tính toán và lưu trữ dữ liệu Khối tính toán gồm PoF và CA:
- PoF : khi có dữ liệu đầu vào, ta sẽ phân tích dữ liệu thành từng nhóm tác nhân Sau đó tính toán ra DF tổng để suy ra xác xuất rủi ro
- CA: xác định các đại lượng liên quan đến thiết bị, tính chất của các chất
Sau đó tính toán thiệt hại của nhiều yếu tố: ảnh hưởng đến môi trường, đến con người, thiệt hại khi thiết bị bị hư hỏng, thiệt hại của nhà máy khi dừng hoạt động cho sửa chữa thiết bị
Toàn bộ dữ liệu sẽ được lưu trong database sử sụng MySQL Workbench
PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM
Bước 1 : Kết nối cảm biến với module Arduino Uno Kết nối module LoRa phát với module Arduino Uno (truyền thông UART)
Bước 2: Kết nối mudole LoRa thu với Raspberry PI 3
Giao thức không dây LoRaWAN (Mạng không dây tầm xa)
Bước 3: Gửi dữ liệu từ IoT Gateway lên IoT platform (Thingsboard)
Bước 4: Server (cortekrbi.com) lấy dữ liệu định kỳ, kiểm tra , xác thực sự thay đổi dữ liệu của bản ghi mới cập nhật
Xác thực dữ liệu Thingsboard
Kiểm tra so sánh kết quả với dữ liệu hiển thị trên giao diện người dùng
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Sửa lỗi luồng nhà máy và cơ quan quản lý
Mô tả lỗi Tên người sửa
Lỗi không đồng bộ ngôn ngữ
Lỗi định dạng email, không gửi được email khi tạo tài khoản hay gửi thông báo
Lỗi khi tạo tài khoản: độ dài password, name, retype password
Lỗi xóa được các files ở hệ thống (system files)
Các lỗi chức đăng nhập, đăng ký tài khoản
Lỗi tìm kiếm trong list of proposal, component, equipment, factory
Các đường dẫn liên kết trang Đếm số facility, equipment và component có trong nhà máy
Xây dựng chức năng tìm kiếm nhà máy, Thiết bị, Component
Tiếp nhận bàn giao
Tên công việc Người tiếp nhận
Công thức tính Thinning + Linning trong module PoF
Làm chủ các tính năng của sản phẩm như tính toán mỗ i đại lượng, trợ giúp người dùng/chuyên gia, truyền thông, tra cứu Đếm các đại lượng (trong mã nguồn)
Cơ sở dữ liệu và giao diện 2 ngôn ngữ EN, VN
Công thức Stress Corrosion Cracking
Cài đặt, cấu hình, kết nối, tổ chức dữ liệu, báo cáo trong Thingsboard
Cài đặt, kết nối, quản trị MySQL server (chạy cùng machine với Cortek RBI trên A2Hosting)
Cài đặt, cấu hình, kết nối Pi 3 - based gateway
Tài khoản đăng nhập: A2Hosting, SQL server, Thingsboard, RapidSCADA
