2012年5月28日 星期一

冷卻水趨近溫度管理範例


上圖是某台冰水主機冷凝器的全年(嚴格來講只有10個月)趨近溫度曲線圖, 縱軸的單位為攝氏度C,橫軸的單位為時間,紀錄的時間間隔為1個月.

同樣的一張圖,但是假設把這台主機的最佳趨近溫度定為1度C,拉一條綠線出來,高過這條線,代表必須多耗電,低於這條線,有可能是主機並未滿載,可能是主機處於部分負載的狀況.


還是同樣的一張圖,但是拉一條2度C的線出來,代表現在市場上廠商承諾必須做到的趨近溫度.
把它定在2度C.

把綠軸跟藍軸都放上去,兩者相差1度C,低於綠軸代表最佳化(也可能是主機輕載),藍軸代表即使到這個點,代表數據還是OK的,廠商沒有責任,但是還是比最佳化差.

把高於容忍線的區域標記出來,本來嚴謹的講,應該是用數學的微積分方法把面積算出來再抓出高於容忍度的平均值,但是因為只是舉例,就簡單的抓在這段最長的時間裏面,趨近溫度比最佳值高3度,而高一度C的趨近溫度假設它會造成主機多耗2.5度C的電好了,假設這台機器的負載是
1000RT,那麼兩個月的時間,主機因為趨近溫度飆高多耗的電會多花207360元的電.

其他在藍綠軸區間的區域也代表多耗電,但是因為時間很短而且只是舉例,故而略過不做計算.

這個圖表是用自動記錄系統記錄下來的數據,因為取樣的時間間隔很短,所以都是一直線,代表了這台紀錄系統對主機的詳細監測及記錄.其中有冷卻水進出水溫度及飽和冷凝溫度,進而有冷卻水進出水溫差及趨近溫度的差值紀錄.

上面的圖是舉例說一個系統的冷凝器趨近溫度是如何的變化及可能的LOSS及機會,對一個系統來講,只要機器在動,它的運轉數據幾乎會一直在變化,而現在水處理廠商競爭的的1度C溫差,在現有的市場競爭之下,是很難做到全面一致的溫度控制.

舉例來講,巡檢的頻率是兩禮拜,那麼沒有連續取樣代表如果冷卻水系統有問題,最少要2禮拜才有人發現,或是說即使操作機器的人每天盯著這個數據看,可是有時候趨近溫度的上升是因為冷卻泵變頻或主機漏,或是水塔給排水出了問題,也有的是公司給的水處理的價錢根本太差,每年都在換廠商,前一個廠商沒做好被換掉,留下一個爛攤子,所以趨近溫度接手的時候就很爛.

而規範是接手的時候趨近溫度加一度,總不能說假設以上面的圖來看,最佳化要一度,結果接手的時候是4度C,而系統假設是5000RT,一年才幾十萬的處理費,一接手馬上就要把客戶的冷凝器都洗一遍,還沒做就注定要虧,哪個廠商要做.

所以大部分的情況是只能盡力的在微薄的利潤之下去維持對客戶的承諾,因為是這樣,所以問題就來了,設備只要不跳機,有的客戶知道這中間的利害關係,也會同情廠商的立場,因為基本上是一年一約,所以就算真的超出最佳化及容忍線一大截,還是保持互相容忍及體諒的立場,拖到做年保的時候再來洗冷凝器,所以才會跑出上面的曲線.

以上圖那個2個月的時間來講,假設主機是1000RT,多了3度跑下來,2個月大概就要多搞掉20萬的電費,而處理費一年才幾十萬,這樣的情形對大部分的客戶跟廠商都是雙輸.簡單講,我去拿你的水處理一年才幾十萬,以客戶跟廠商的對價情形來講,你省的的錢超過我跟你收的你就已經賺到了,而我又是最低價得標,大家就互相體諒一下吧.

其實我一直覺得人對於從事枯燥及重複的工作都是不可靠的,一個設備在那邊轉啊轉,根本不可能負載一直一樣,而定檢或現場抄表的頻率越高,代表廠商或是客戶自己的成本就越高,所以最好是有一個自動記錄及分析的系統來做這件事情.

而趨近溫度既然這麼重要,當然就是用自動的來弄,而這個就是自動清管系統加記錄分析系統的威力,不要講說可以讓趨近溫度一直維持在最佳值,自動記錄分析系統也免了客戶自己去抄表的成本,一段時間去把記錄拉出來,簡簡單單就把事情做完了,幹嘛要去做這種沒效率的事情.

管理者都會要求數據以做為精進管理的憑據,然後按照數據來做判斷,但是要知道數據的取得絕對是需要成本的,一堆設備上的重要數據有時候根本就沒有資料輸出的功能,只能靠人抄,而人不可能整天盯在那邊看,假設數據的變化又很慢,人在那邊看根本沒意義,而取得的數據假設又沒有自動整合跟分析的功能,就是丟到檔案夾裏面,出事的時候再來看,談什麼精進管理都是假的.

就像說有些所謂的定期保養,一個月或幾個月才來搞一次,中間的聯繫跟管理都是斷的,因為來個一下子又走了,要完全控制這種能源的浪費,水處理的定檢頻率這麼密都不見得能把這件事情做好,更何況一個月或三個月一次的.

談能源管理當然不是只有冷凝器趨近溫度控制這件事情,但是起碼這是在保養面很重要的一件事,前一陣子去測了一台800RT的主機一個月,這台機器中間還停了幾天沒走,而一個月當中,主機也不是全處於滿載的狀況之下,一個月下來累計的消耗電力是多少?答案是差不多21萬度電,以即將漲價的電費一度3.2元去算,一個月就搞掉60幾萬的電,可見用電量之嚇人.而這還是中間有停個幾天,而負荷又沒滿載的情況下跑出來的.假設整天跑又滿載,那麼用電量更大.

我要強調的是談節能其實有時候是很空泛的口號,假設背後沒有科學的長期數據及正確的方法做支持,是很難做到最佳化的,管你是誰來做.所以說建立一個長期的觀察數據非常重要,而不是只是一時之間的數據.一時的數據只是當下,對於一直變動的值來講,那還是不夠的.

所以說當國家公司個人上下,大家都在談節能的時候,找到正確的方法來做很重要,導入自動化來管理很重要,而上面的範例就是趨近溫度控制的一個實例跟數據計算,給大家參考參考.