1. История проекта
Национальный зерновой резервный склад обеспечивает долгосрочное хранение и ротацию запасов пшеницы, кукурузы и риса. На складе хранятся 32 вертикальных силоса, в том числе:
| Материал | Диаметр | Высота | Количество |
|---|---|---|---|
| Пшеница | 8 м | 25 м | 20 силосов |
| Кукуруза | 10 м | 30 м | 8 силосов |
| Рис | 12 м | 28 м | 4 силоса |
Общая емкость хранилища составляет 150 000 тонн.
Проблемы, возникающие до модернизации системы
На протяжении многих лет депо полагалось на ручной ввод данных + одноточечные радиолокационные датчики уровня, что привело к целой серии проблем:
- Ежемесячное ручное введение данных по силосам требовали, чтобы операторы забирались внутрь силоса, при этом 1,5 часа на каждый силос, при этом существуют следующие риски:
- Вдыхание пыли
- Падение с высоты
- Одноточечный радар мог измерять только центральную точку, при этом не обнаруживая:
- Сегрегация материала (часто встречается в кукурузных силосах)
- Конденсация и отложения на стенах (хранение риса в условиях высокой влажности)
- Локальные зоны высокого уровня создающие риски, связанные со структурной нагрузкой
- Ошибки в расчёте объёма достигли 8%–12%, что сказывается на планировании севооборота.
- В 2023 году в кукурузном силосе едва не произошло структурная перегрузка из-за незамеченного локального переполнения.
В целях обеспечения безопасного хранения и соблюдения современных стандартов управления зерновыми запасами на складе была внедрена 3D-радарный датчик уровня серии KLD900, 80 ГГц создать полнофункциональную интеллектуальную систему мониторинга.
2. Подбор оборудования и проектирование системы
(A) Выбор устройства — Радарный 3D уровнемер серии KLD900
Модель KLD900 была выбрана, поскольку она полностью соответствует ключевым требованиям высокоточные измерения, 3D-визуализация, контроль рисков и охват силосов большого диаметра.
Основные технические преимущества модели KLD900
(1) 3D-мониторинг в диапазоне 360° на основе технологии фазированной антенной решетки
- Создает полная 3D-модель в виде облака точек поверхности материала
- 16 200 точек измерения за каждое сканирование
- Определяет:
- Взлеты и падения
- Сегрегация
- Наслоение на стене
- Нестандартные формы материалов
(2) Высокая точность и широкий охват
| Технические характеристики | Характеристики KLD900 |
|---|---|
| Точность определения расстояния | ±2 мм |
| Точность измерения объема | 2%–3% (полный бункер) |
| Эффективный радиус | 15 м |
| Подходит для | Силосы диаметром до 12 м |
Один прибор KLD900 способен охватить даже крупнейший рисовый силос, без сшивки изображений с нескольких устройств.
(3) Приспособляемость к условиям окружающей среды
- Ручки концентрация пыли ≤ 30 г/м³ с использованием алгоритмов высокочастотного проникновения
- Рабочая температура от –40 °C до 75 °C
- Степень защиты IP68, устойчивый к дождю, снегу и конденсату
(4) Интерфейсы данных и совместимость
- Поддерживает Ethernet (Profinet / EtherNet/IP), Modbus-TCP и беспроводная связь 4G
- Потоки:
- Данные 3D-облака точек
- Данные об уровне / объеме
- Полностью совместим с существующим оборудованием депо система мониторинга состояния зерна
(датчики температуры, влажности и газа)
(B) Проектирование системы
(1) Развертывание устройств
| Тип силоса | Диаметр | Количество | Модель KLD900 |
|---|---|---|---|
| Силосы для пшеницы | 8 м | 20 | Стандарт KLD900 |
| Силосы для кукурузы | 10 м | 8 | KLD900 с широкоугольным модулем |
| Силосы для риса | 12 м | 4 | KLD900 с широкоугольным модулем |
Способ установки:
- Установка сверху с помощью фланца
- Установлено в центре силоса
- Минимальный Расстояние 4 м от заливного отверстия чтобы избежать ударов зерна
(2) Архитектура системы
A трехслойная интеллектуальная система мониторинга был развернут:
① Уровень восприятия
- 3D-радарные датчики уровня KLD900
- Датчики температуры и влажности
- Датчики давления на стенках силоса
② Уровень передачи данных
- Промышленная локальная сеть Ethernet для 28 близлежащих силосов
- Беспроводная связь 4G для 4 удаленных силоса
③ Прикладной уровень
Интегрированный Платформа интеллектуального мониторинга силосов, в программе:
- 3D-визуализация
- Интеллектуальный расчет объема
- Многоуровневая система предупреждения о безопасности
3. Реализация проекта и ввод в эксплуатацию
| Этап | Основные меры | Резюме |
|---|---|---|
| Установка | Подготовка площадки, проверка фланцев, центрированный верхний монтаж | Установите KLD900 по центру в верхней части силоса; фланец DN150; обеспечьте горизонтальное положение антенны; проложите кабель в защищённом месте |
| Калибровка | Статические и динамические испытания | Пакетная калибровка (50 т/этап); погрешность объёма оптимизирована до 2–3%; стабильное сканирование во время погрузки/разгрузки |
| Системная интеграция | Сигнализация и синхронизация данных | Сигнал тревоги высокого уровня → оповещение диспетчерской → push-уведомление в приложении → автоматическое отключение впускного клапана; 3D-данные, объединенные с данными системы контроля температуры и влажности |
| Результат | Развертывание и стабильность | Все 32 силоса построены; сданы в эксплуатацию за 15 дней; система работает надежно |
Инструкции по выбору подходящего фланца и этапы монтажа см. в руководстве: Радарный уровнемер серии KLD900 3D Руководство пользователя.pdf
4. Результаты и преимущества
- Точность и эффективность: Полный 3D-мониторинг силоса погрешность объёма снижена до ±0,51 TP3T и сократить время мониторинга с От 1,5 часа до 10 секунд на один силос.
- Безопасность: Выявлены случаи сегрегации материала и нарастания стенок, что позволило предотвратить потенциальное повреждение конструкции.
- Управление и затраты: Отслеживание запасов в режиме реального времени; сокращение затрат на рабочую силу и техническое обслуживание; оптимизация севооборота; повышение эффективности работы.
5. Заключение
Применение 3D-радарных датчиков уровня для мониторинга силосов на данном зернохранилище позволило преодолеть ограничения традиционных методов мониторинга, которые сводились к “одноточечному измерению и невозможности контролировать форму”. Была достигнута цель интеллектуального управления, заключающаяся в “визуализации формы зернового слоя, точном измерении и контролируемом риске” в силосах, что обеспечивает практичное решение для безопасного хранения и эффективной эксплуатации в зернохранилищной отрасли. В будущем на зернохранилище планируется дальнейшее расширение функциональных возможностей системы за счет интеграции алгоритмов искусственного интеллекта для анализа тенденций изменения формы зерновых навалов и прогнозирования риска “уплотнения и перегрева” зерна. Одновременно данные 3D-радара будут интегрированы в провинциальную платформу надзора за зерновыми запасами, что обеспечит трёхуровневую связь данных между “складом, городом и провинцией”, способствуя тем самым цифровой трансформации управления зерновыми запасами.
