मैं एक बोरहोल ड्रिलिंग मशीन की कुशलता और उत्पादकता कैसे गणना कर सकता हूँ?

परिचय

boring उद्योग में सबसे महत्वपूर्ण प्रदर्शन मापों में से एक है बोरहोल को खोदने में लगा समय। यह एक मशीन के प्रदर्शन का प्रतिबिम्ब भी है, और यह कुल boring परियोजनाओं पर लागत और समयरेखा पर प्रभाव डालता है। इन मानों को निर्धारित करके कंपनियां अपनी व्यवसायिक कुशलता को लागत की बचत और अधिक सुरक्षा के नाम पर बढ़ा सकती हैं। यह लेख borehole boring मशीनों की कुशलता और उत्पादकता को समझने और गणना करने के लिए पूर्ण मार्गदर्शन प्रदान करता है।

कुशलता बनाम उत्पादकता समझाया गया

Drilling [कुशलता] = मशीन कितनी कुशलता से काम करती है जिससे कि ऊर्जा और समय का बर्बादी कम हो। दूसरी ओर, उत्पादकता मशीन द्वारा उत्पन्न आउटपुट को संसाधनों (समय, श्रम, सामग्री) के इनपुट के सापेक्ष मापती है। कुशलता की अधिक आवश्यकता होती है, क्योंकि यह समय (लागत) की बचत करती है, पर्यावरण पर नकारात्मक बोझ कम करती है और परियोजना की समयरेखा को चरम स्तर पर सेट करती है।

KPIs (मुख्य प्रदर्शन संकेतक)

KPI का मतलब होता है कुंजी प्रदर्शन संकेत। इसके सरलतम रूप में, KPIs यह मापने के लिए एक यंत्र है कि किसी संचालन को अपने उद्देश्यों तक पहुँचने में कितना सफल है। बोरिंग मशीनों के लिए सामान्य KPIs नहीं हैं

- WOB या लगाए गए वजन: ड्रिल बिट पर लगने वाला बल।

- ROP या प्रवेशन की दर: एक फॉर्मेशन में (ड्रिलिंग) करने की गति– प्रवेशन दर: ड्रिल बिट को फॉर्मेशन में कितनी तेजी से आगे बढ़ाया जाता है।

- उपयोग Z प्रतिशत: मशीन खुदाई कर रही है इस समय का अनुपात जिससे यह इस समय के लिए संचालन में है।

- उपलब्धता कारक: वह भिन्न जिसमें कोई ऑब्जेक्ट काम करने योग्य होता है।

- बंद रहने का समय: यह समय है जब मशीन का उपयोग अब नहीं किया जा सकता है, क्योंकि इसे रखरखाव करना होगा या बहुत सारी अन्य समस्याओं का सामना करना पड़ेगा।

खुदाई दर की गणना

उत्पादकता स्तर को निर्धारित करने वाले मुख्य KPIs में से एक खुदाई दर है। दूसरे शब्दों में, यह एक निर्दिष्ट समय अवधि में खुदाई की गई गहराई है और इसे गणना की जाती है:

PR [फीट प्रति घंटा] = खुदाई गहराई/खुदाई समय

खुदाई दर पर प्रभाव डालने वाले तीन बिंदु हैं, खुदाई बिट का प्रकार और स्थिति, भूगोलीय गठन की कठोरता, और खुदाई तरल की प्रदर्शन. ऐसे कारकों को बेहतर बनाया जा सकता है ताकि इससे खुदाई दर में बढ़ोतरी हो, और इस प्रकार उत्पादकता में।

उपयोग दर की गणना

एक ड्रिलिंग मशीन के काम की दक्षता को मापने का एक महत्वपूर्ण तरीका हमें उपयोग करण दर को कहते हैं। इसे ड्रिल को संचालित करने के कुल समय (वास्तविक ड्रिलिंग) को ड्रिल के वास्तविक रूप से उपलब्ध होने के कुल समय से विभाजित करके निर्धारित किया जाता है। उपयोग करण दर का प्रतिशत सूत्र है

UR=वास्तविक ड्रिलिंग समय⁄(कुल उपलब्ध समय × 2)

उपयोग करण दर को बढ़ाया जा सकता है b हाँ गैर-उत्पादक समय को कम करना, उदाहरण के लिए, सप्लाइज़ पहुंचने का इंतजार करना या छोटी समस्याओं का समाधान करना।  दक्षता को बढ़ाने के लिए निर्वाह योजनाओं का अनुकूलन करके निरोध समय कम करें

उपलब्धता कारक A = IT⁄T, जिसमें It कुल उपलब्ध समय को दर्शाता है और T कुल मशीन कार्य करने का समय है।

उपलब्धता कारक — यह वह प्रतिशत समय बताता है कि एक रिग कितना समय चल रहा है और ड्रिलिंग के लिए उपलब्ध है। इसे निम्नलिखित समीकरण का उपयोग करके गणना की जा सकती है:

उपलब्धता कारक (AF)= ऑपरेशनल समय/कुल समय

उपलब्धता कारक को समझने और इसे बढ़ाने के आसपास निरोध समय के मूल कारणों की पहचान और उनके समाधान के आसपास घूमता है ताकि लंबे समय तक व्यापक रणनीतियों को सुनिश्चित किया जा सके, जैसे कि रोकथाम योजना या तेजी से मरम्मत की प्रक्रिया।

ऑप्टिमाइज़ किया गया है ट्रैकिंग के दौरान और निरोध समय कम करने के लिए

एक डैम्पर उत्पादकता के संबंध में स्पष्ट है, क्योंकि यह अर्थ है बर्बाद हुई ड्रिलिंग समय। यह इस बात की रिकॉर्डिंग भी शामिल है कि वे कितनी बार डाउनटाइम का अनुभव करते हैं, कितने समय के लिए और क्यों डाउनटाइम हुआ। नियमित रूप से बनाए गए परियोजना रखरखाव लॉग, दैनिक संचालन रिपोर्ट और उपकरणों के वास्तविक समय में पर्यवेक्षण के परिणाम ऐसे डेटा के उदाहरण हैं जिनका उपयोग इस गतिविधि को अनुमानित करने के लिए किया जा सकता है। डाउनटाइम को कम करने के लिए आपको नियमित रखरखाव, गुणवत्तापूर्ण घटकों की खरीदारी, और अपरिहार्य मुद्दों को तेजी से हल करने के लिए एक योजना रखने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

संसाधन उपयोग का मापन

संसाधन उपयोग का अधिकरण: यह सभी ड्रिलिंग संचालनों में सामग्री, ऊर्जा और मजदूरी की खपत के बारे में है। मूल्यांकन संसाधनों के अधिक उपयोग और संगठनात्मक सुधार पर जानकारी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, ड्रिलिंग तरल, ईंधन और बिजली के बर्बादी और खपत पर बेहतर दृश्यता प्राप्त करने से बचाव की संभावना है।

डेटा एनालिटिक्स और पर्यवेक्षण प्रणालियाँ

मेरी अनुभूति से, बोरिंग संचालन डेटा एनालिटिक्स और मॉनिटरिंग प्रणालियों का उपयोग किसी भी अन्य विभाग की तुलना में अधिक करता है। वे मशीन और इसके कार्य के बारे में डेटा प्राप्त करते हैं और उसे प्रसंस्करण करते हैं जिससे झुकाव का पता चलता है, विसंगति का अनुमान लगाया जा सकता है और अन्य प्रकार की अपनी-अपनी अधिकृत प्रदर्शन की सुविधा प्राप्त होती है। ये उपकरण IoT संचालित सेंसर, क्लाउड एनालिटिक्स प्लेटफार्म और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं।

वास्तविक जीवन के उदाहरण और मामलों का अध्ययन

वास्तविक दुनिया से मामलों का अध्ययन यह समझने में मदद करता है कि दक्षता और उत्पादकता की गणना को एक सार्थक आधार पर कैसे की जा सकती है। उदाहरण के लिए, एक बोरिंग कंपनी कोई नया तरीका बोरिंग करने के लिए पेश कर सकती है और यह बदलाव प्रवेश दर/उपयोग दर पर पड़ेगा। वास्तविक उदाहरण अच्छे अभ्यास और बद अभ्यासों को सीखने का एक स्रोत हो सकते हैं जो बोरहोल बोरिंग उपकरणों को बढ़ावा देने में मदद करते हैं।

निष्कर्ष

एक बोरहोल ड्रिलिंग मशीन की कुशलता और उत्पादकता। गणना निम्नलिखित कुछ KPIs इस प्रकार की मशीन के लिए हैं: प्रवेशन दर उपयोग दर उपलब्धता कारक डाउनटाइम कंपनियां इन मेट्रिक्स को ट्रैक करके और डेटा एनालिटिक्स और मॉनिटरिंग सिस्टम सेट करके अपने ड्रिलिंग संचालन में सुधार कर सकती हैं, लागत को कम कर सकती हैं, और परियोजना की अवधि को संक्षिप्त कर सकती हैं। इन गणनाओं को प्रतिस्पर्धी रहने के लिए निरंतर ट्रैक किया जाना चाहिए और उस पर सुधार किया जाना चाहिए।