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透過這樣的參數權重分析，我們能
表 13、RNN 逆滲透膜預知保養模型－參數權重分析結果 (2018H1) 圖11、泵浦A運轉資訊趨勢圖（上）與綜合指標趨勢圖（下）
夠瞭解到各個參數對逆滲透膜濾材
處理效率的影響，並將影響程度
排名 數據標籤 數據敘述 數據來源 權重重要性*
數量化，如2017年的結果顯示了
Rank 1~5是最重要的參數，其重
1 RO DP RO壓差 SCADA 14462
要性指標都大於其餘25個參數2至
10倍，所以我們能夠認定這五個參 2 PIT_770_PV_1 入口壓力 SCADA 12818
數為逆滲透膜保養的關鍵參數。再 3 FIQT_770_PV 產水出口流量 SCADA 12945
利用2018上半年的資料進行參數
4 去除率 去除率 SCADA 8540
權重分析，也是獲得幾乎相同的結
果 表13 ，雖然排序不太相同，但還 5 PIT_770_PV_2 產水壓力 SCADA 8522
是相同的五個關鍵參數影響著逆滲 *權重重要性：為模型預測時使用到此參數的次數比例，作為參數的重要性指標
透膜的處理效率與是否需要更換保
養。
圖10、離心式泵浦振動量測位置與規範（以功率大於15kW為例）
透過這些機器學習的模型，可以達
到即早期預知系統運轉處理效能，
MOV MIV MIA PIV POV
減少非預期性的維修保養發生。本
Motor (>15kW)
研究的結果能達到提早一週提醒需
Dangerous (>7.1)
要更換逆滲透膜管，並可透過水質 Restricted Condition (4.5~7.1)
Normal (<4.5)
資料權重分析，指出本次造成需要 Unit: mm/s
Pump
更換的原因，協助工程師判斷異常
Dangerous (>7.1)
真因。 Restricted Condition (4.5~7.1)
Normal (<4.5)
Unit: mm/s
MOH MIH PIH POA POH
模型優化─轉動設備模型
本研究另針對水處理系統中轉動設
備－泵浦進行預知保養模型的建 圖12、泵浦B運轉資訊趨勢圖（上）與綜合指標趨勢圖（下）
立，使用的數據為2016至2017年 Index)，研究結果如 圖11、12、13所 立的模型，雖然尚無法達到預知保
兩年間泵浦運轉電流(Amp)、運轉 示。將SCADA蒐集的資訊繪製成趨 養，但在未來加入更多泵浦發生異
時數(R)、運轉頻率(Hz)、變頻器溫 勢圖，並比對模型計算出之綜合指 常的數據與量測數值，將模型可靠
度(Temp)、電壓(DC_VOL)與振動 標趨勢圖，可以發現用綜合指標即 度提升與達到預知保養的目標是可
量測值(MOV/ MIV/ MOH/ MOV… 能夠精準的呈現泵浦運轉的狀態是 預期的。
等共10個，如 圖10)，期望以既有 否正常：在綜合指標的趨勢圖中，
數據找出判定泵浦穩定度之參數。 若數值落在淺藍色塊區間內(Spec.
以目前對於水處理系統20~100HP <6)，則判斷泵浦為正常狀態，綜
泵浦的保養內容，定義振動值若大 合指標若大於6，則表示設備的運
於4.5mm/s則判定振動有異常，但 轉狀態已偏離平常的條件；舉例而 結論
是振動值為半年一筆的量測數據， 言，在2016年1月底時，泵浦A、
屬非連續式的監測數據，若半年間 B與C的綜合指標大都落在6以上，
發生異常工程師無法提前知曉並做 原因是當時泵浦C所掛載之諧波抑 透過本次研究建立出兩種模型，其
預防動作，故本研究希望能找到與 制器內部電容故障進行更換，造成 一能預測水處理濾材逆滲透膜之處
振動值有相關性的SCADA參數或 切換機次數頻繁所致，又如2017 理效能與需要更換的時間點(準確
是能夠重新定義泵浦的預知保養指 年2月中因泵浦B漏水需停機維修， 率達87.5%)，除了可減少非預期性
標，以達到減少泵浦非預期性故障 綜合指標數值也呈現異常 圖12 。 的保養次數以外，透過各項水質參
之風險。 由這兩個事件皆可證明此模型所提 數權重分析，了解到每次發生非預 P-2211B Health Index
經本研究發現，若以現有的量測數 供之綜合指標能夠作為代表泵浦運 期性保養或異常的主要原因，有效
據進行建模與數據分析，因泵浦異 轉穩定度的參數，當泵浦運轉數 的指向真正問題所在，加速工程師
常故障的紀錄與振動量測值較少， 值有些微趨勢性的變化或工程師切 的判斷與異常排除，朝預知保養與
無法建立準確度較高的預知保養模 換機操作，綜合指標的數值都能夠 濾材處理效能最適化的目標，邁出
型，故改以著重於尋找能夠代表 及時反應出異常結果。以目前所建 了大大的一步。其二為找到轉動設
泵浦穩定運轉之綜合指標 (Health 備－泵浦的穩定度綜合指標(Health

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