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TC Energy:基于 AF、ML 和组合学构建的燃料优化平台.pdf

上传人: 山哈 编号:725022 2025-07-04 28页 6MB

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本文主要介绍了TC Energy公司的压缩优化工具(COT),该工具结合了机器学习、性能工程和组合数学理论,以优化公司的压缩机配置,减少排放并提高运营可持续性。关键点如下: 1. COT核心功能:实时推荐最节油的压缩机配置,已实现54,000公吨二氧化碳当量减排,相当于11,800辆汽车一年的排放量。 2. COT工作流程:采用“人机结合”的方式进行初筛,通过实时数据验证和优化策略,每15分钟执行一次,实现近实时监控。 3. 技术架构:COT利用AVEVA PI系统、性能API和CONNECT平台,实现数据可视化、分析和共享。 4. 未来工作:支持多模式站点运营,进行全系统优化,以实现公司环保目标和减排任务。 5. 面临挑战:资产数据上下文化、定制性能API和优化引擎、用户界面设计等,但已取得实质性成果。 综上,COT作为TC Energy实现可持续发展和环保目标的关键工具,已展现出显著效益。
"COT如何减少碳排放?" "TC能源如何实现操作可持续?" "CONNECT平台有哪些优势?"
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