zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Sự cần thiết phải xây dựng trung tâm giám sát từ xa các nhà máy điện trực thuộc EVN (RMC)

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Báo xấu

13
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

EVN hiện đang quản lý nhiều nhà máy điện, cùng với các hệ thống giám sát, điều khiển vận hành (hệ thống DCS) đa dạng. Việc can thiệp lấy các dữ liệu từ hệ thống DCS phục vụ các hoạt động sản xuất khác ngoài vận hành như: Lập kế hoạch, sửa chữa bảo dưỡng, đánh giá tình trạng vận hành… gặp khó khăn do hệ thống DCS là hệ thống đóng kín và hạn chế truy cập để đảm bảo an toàn vận hành.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Sự cần thiết phải xây dựng trung tâm giám sát từ xa các nhà máy điện trực thuộc EVN (RMC)

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 SỰ CẦN THIẾT PHẢI XÂY DỰNG TRUNG TÂM GIÁM SÁT TỪ XA CÁC NHÀ MÁY ĐIỆN TRỰC THUỘC EVN (RMC) Phạm Văn Hạnh Trung tâm Dịch vụ sửa chữa EVN, 0968139100, hanhpv.evnpsc@gmail.com Tóm tắt: EVN hiện đang quản lý nhiều nhà máy điện, cùng với các hệ thống giám sát, điều khiển vận hành (hệ thống DCS) đa dạng. Việc can thiệp lấy các dữ liệu từ hệ thống DCS phục vụ các hoạt động sản xuất khác ngoài vận hành như: lập kế hoạch, sửa chữa bảo dưỡng, đánh giá tình trạng vận hành… gặp khó khăn do hệ thống DCS là hệ thống đóng kín và hạn chế truy cập để đảm bảo an toàn vận hành. Ngoài ra, các dữ liệu vận hành cũng là những tài sản rất quan trọng có giá trị cao, do đó yêu cầu xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu, đánh giá trình trạng vận hành từ xa các nhà máy điện là rất cần thiết và phù hợp với xu thế công nghệ ngày nay. Hệ thống được xây dựng bao gồm các trạm trích xuất và truyền dữ liệu, hạ tầng đường truyền, máy chủ datalake, máy chủ mô hình hóa thiết bị … Tạo ra các bản sao hệ thống thiết bị (digital twin) của các nhà máy điện nằm tại cơ quan Tập đoàn phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau bao gồm: - Hỗ trợ ra quyết định trong các công việc lập kế hoạch, sửa chữa, bảo dưỡng, vận hành; - Hiểu hệ thống thiết bị: thu thập các dữ liệu về nhà máy, thiết bị, phát hiện thông tin sâu, dự báo tương lai, tối ưu vận hành thiết bị; - Nâng cao chất lượng nhà máy thiết bị: Xác định các đặc điểm chính của thiết bị, xác định các điểm cần cải tiến. - Nâng cao chất lượng vận hành, sửa chữa: tự động hóa các quy trình, tối ưu các quy 122
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA trình vận hành, sửa chữa, kiểm soát, giám sát quy trình. Tạo datalake để phát triển các mục tiêu khác: đào tạo, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, phát triển các hệ thống cảnh báo sớm, các hệ phân tích AI trong tương lai. Từ khóa: RMC, dữ liệu lớn, tập trung dữ liệu; nhà máy điện, giám sát từ xa. CHỮ VIẾT TẮT EVN Tập đoàn Điện lực Việt Nam DCS Hệ thống điều khiển phân tán GSTT Giám sát trực tuyến NMĐ Nhà máy điện NMTĐ Nhà máy thủy điện NMNĐ Nhà máy nhiệt điện 1. GIỚI THIỆU Với sự phát triển công nghệ số hiện nay, doanh nghiệp nào sở hữu nhiều dữ liệu thì doanh nghiệp đó có tài sản lớn. Google, Facebook là doanh nghiệp số ngay từ khi thành lập (được gọi là digital in native) có giá trị tài sản doanh nghiệp rất lớn và phần lớn giá trị đó nằm ở kho dữ liệu khổng lồ. Tương tự như vậy, EVN quản lý rất nhiều thiết bị công nghệ tại các nhà máy, các thông tin này có ý nghĩa rất khác nhau đối với từng đối tượng sử dụng thông tin, cùng 1 kho dữ liệu đó đối với Nhà quản lý sẽ khác, đối với đơn vị vận hành sẽ khác, đối với nhà sản xuất sẽ khác, đối với nhà khoa học, nhà nghiên cứu sẽ khác nhau. Ví dụ, Thông tin vận hành của bơm nước, Các nhà máy có rất nhiều loại bơm nước, chỉ cần 1 bộ dữ liệu nhiều thông tin về bơm nước: chủng loại bơm, điều kiện vận hành, tần suất vận hành, thời gian sử dụng, các hư hỏng khiểm khuyết, tuổi đời của bơm … sẽ là thông tin vô cùng quý giá, vô dùng đắt tiền đối với nhà sản xuất bơm. Như vậy rõ ràng thông tin là tài sản, và EVN có rất nhiều tài sản vô hình này, đang nằm ở đâu? Đang nằm rải rác ở các hệ thống DCS, hệ thống GSTT tại các nhà máy. Mặt khác, tài sản dữ liệu đang nằm trong hệ sinh thái DCS và GSTT đa dạng từ nhiều hãng sản xuất do khác nhau: Andritz, ABB, Siemens, GE, Bently Nevada, Camlyn, Shinkawa ... hơn nữa, một số hãng phát hành các phiên bản phần mềm DCS ở các thế hệ khác nhau cũng không hoàn toàn tương thích trực tiếp với nhau. => Do đó cần một hệ thống có đủ khả năng lưu trữ lớn, khả năng kết nối rộng mới có thể tập hợp được dữ liệu này. Việc tập hợp các tài sản thông tin về để khai thác, quản lý và sử dụng thì cần một đề án quy mô lớn mới đủ khả năng tập hợp lại và khai thác một cách hiệu quả. Dự án RMC là 123
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 dự án tập trung toàn bộ dữ liệu các nhà máy điện trực thuộc trong EVN để phục vụ các mục đích quản lý điều hành trong sản xuất kinh doanh. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT/PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Các lợi ích của tập trung dữ liệu Hệ thống dữ liệu tập trung cấp Tập đoàn sẽ có các lợi ích như sau: + Dùng cho nhà quản lý theo dõi và quản lý tài sản, theo dõi thời gian thực tình hình vận hành, sản lượng, sự cố trên nền tảng di động, đám mây và trực quan theo Dashboard cá nhân hoặc chức danh. + Dùng cho tập đoàn đánh giá, điều tra sự cố. Trước đây (và hiện nay) mỗi khi sự cố lại phải thành lập đoàn đánh giá đi kiểm tra hiện trường, thu thập thông tin từ người vận hành, người sửa chữa. Mà thực tế hiện trường đôi khi đã bị cháy rụi, thông tin lịch sử điều tra được là rất hạn chế, chủ yếu qua lời khai, bản tường trình. Dữ liệu của RMC là dữ liệu tập trung, đồng bộ giữa các server đặt tại các nhà máy và tại EVN (mô hình BlockChain dùng trong các mạng tiền ảo) nên dữ liệu RMC là hệ thống dữ liệu đáng tin cậy, và không thể bóp méo. + Dùng cho chuyên gia máy phân tích, đánh giá tình trạng tổ máy: Các chuyên gia, người có kinh nghiệm muốn tiếp cận đánh giá 1 tổ máy mới là việc khá khó khăn, phải đến hiện trường dành nhiều ngày để khảo sát, thu thập từ hiện trường đến các hệ thống DCS. Việc có dữ liệu tập trung thì chuyên gia máy hoàn toàn có thể đánh giá tình trạng vận hành máy từ xa. 124
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA + Dùng cho hệ thống tự động chuẩn đoán và cảnh báo sớm: Các hệ thống cảng báo sơm như APM (GE); SmartSignal (Bently Nevada) chỉ có thể hoạt động được trên kho cơ sở dữ liệu lịch sử đã được thu thập. + Dùng cho dự trù VTTB dự phòng tối ưu và các chu kỳ sửa chữa lớn: với việc quan sát được sự biến đổi theo thời gian, vòng đời sửa chữa, có thể dự trù được nhu cầu thay thế một số thiết bị quan trong trước nhiều năm. + Dùng cho nhà sản xuất để tối ưu sản phẩm ở thế hệ mới: Như ví dụ đề cập trên về thông tin vận hành bơm. Đây là những thông tin vô cùng quá giá cho các nhà sản xuất để cải tiến sản phẩm của họ. Đặc biệt nếu các nhà sản xuất đó nằm trong EVN như sản suất máy biến áp, động cơ. + Dùng cho việc nghiên cứu, lựa chọn giải pháp đầu tư xây dựng các công trình mới, nâng cấp thay thế các công trình cũ trong EVN. + Dùng cho lập kế hoạch, thẩm định kế hoạch sản xuất kinh doanh hàng năm. + Dùng cho đánh giá thực hiện nhiệm vụ hàng năm của các đơn vị trực thuộc. 2.2. Giải pháp giám sát từ xa của Tập đoàn EDF - Pháp e-Monitoring là Trung tâm giám sát và phân tích đặt tại Paris thuộc Tập đoàn Điện lực Pháp EDF, Trung tâm này hiện đang giám sát và phân tích dữ liệu của 32 NMNĐ trên toàn thế giới với tổng công suất lắp đặt là 9.000MW (trong đó có NMNĐ BOT Phú Mỹ 2.2), tổng số lượng dữ liệu thu thập để phân tích là 200.000 tags. Hiện nay có 14 kỹ sư của EDF đang làm việc tại e-Monitoring. 125
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 Mô hình thu thập dữ liệu tập trung của e-Monitoring (nguồn ESEC) Dữ liệu từ các NMNĐ trên thế giới được thu thập và lưu trữ về e-Monitoring thông qua PI System. Các công cụ khai thác dữ liệu như PI Webparts/PI Vision để cung cấp các dashboard/KPI và giám sát tình trạng thiết bị của các nhà máy điện cho bộ phận quản lý nhiệt điện của EDF. e-Monitoring cung cấp 02 dịch vụ cho các NMNĐ gồm Performance Monitoring (giám sát hiệu suất) và Early Fault Detection (phát hiện sớm hư hỏng):  Performance Monitoring: Sử dụng phần mềm ETApro để phân tích các dữ liệu từ PI Data Archive, qua đó phát hiện và phân tích sự suy giảm hiệu suất của các nhà máy điện.  Early Fault Detection: Sử dụng PI AF/Analytics/Notifications để so sánh dữ liệu thời gian thực với các mô hình vận hành (được xây dựng từ phần mềm PRiSM của EDF) và cảnh báo sớm các hư hỏng khi dữ liệu thời gian thực vượt qua khỏi phạm vi vận hành an toàn. Ngoài ra các chuyên gia cao cấp của EDF cung có thể truy cập và khai thác các dữ liệu từ xa để hỗ trợ phân tích cho e-Monitoring. Mô hình phát hiện sớm hư hỏng của e-Monitoring (Nguồn ESEC) 126
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA NMNĐ BOT Phú Mỹ 2.2 đã triển khai PI System từ năm 2005 để thu thập và khai thác khoảng 3000 tags dữ liệu từ các hệ thống DCS, GSTT. Các dữ liệu này được kết nối về Trung tâm e-Monitoring tại Paris của Tập đoàn Điện lực Pháp EDF để giám sát hiệu suất nhà máy và phát hiện sớm các hư hỏng của thiết bị. EDF định kỳ 02 tuần/lần gửi báo cáo đánh giá tình trạng các thiết bị cho NMNĐ BOT Phú Mỹ 2.2. Ngoài ra tại cấp nhà máy cũng sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu như PI Datalink, PI Webparts, PI Vision để xây dựng các các báo cáo tự động, dashboard/KPI. Cấu trúc kết nối dữ liệu của BOT Phú Mỹ 2.2 (Nguồn BOT Phú Mỹ 2.2) 127
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 - Sử dụng PI System để thu thập và khai thác dữ liệu từ DCS và GSTT bằng các công cụ của PI. - Sử dụng GE Power Smart (Smart Signal) của GE để cảnh báo sớm các hiện tượng bất thường. - Kết nối dữ liệu tới e- Monitoring của EDF để giám sát hiệu suất và phát hiện sớm các hiện tượng bất thường. Báo cáo nhận diện sớm hư hỏng tuabin hơi của EDF và thông tin nhanh về tình trạng nhà máy qua di động 2.3. Trung tâm giám sát, chuẩn đoán dữ liệu của Tập đoàn TNB - Malaysia Tập đoàn TNB Malaysia hiện đang giám sát, chẩn đoán dữ liệu của 44 tổ máy thủy điện và nhiệt điện với tổng công suất lắp đặt 12.221MW, hỗ trợ các nhà máy điện trong công tác vận hành và bảo dưỡng sửa chữa. Dữ liệu từ các nhà máy điện được thu thập về P&D Unit và khai thác qua PI System. Smart Signal của GE được sử dụng để cảnh báo sớm những hiện tượng bất thường của các tổ máy. Một số tổ máy được trang bị hệ thống GSTT của hãng Benley Nevada và kết nối về P&D Unit để các chuyên gia thực hiện phân tích đánh giá rung đảo trực tiếp trên phần mềm System 1 của hãng Benley Nevada. Mô hình hạ tầng kỹ thuật của P&D gồm 04 cấp như sau:  Cấp A – Cơ bản: Dữ liệu nằm tại các nhà máy điện (DCS/ SCADA/ PLC...)  Cấp B – Giám sát: Dữ liệu được thu thập tập trung, được giám sát qua các công cụ của PI System.  Cấp C – Độ tin cậy và hiệu năng: Sử dụng các công cụ của PI System, GE Smart Signal, GE Gatecycle, System1 của Benley Nevada... để giám sát, chẩn đoán, dự 128
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA báo thông minh các hư hỏng của thiết bị, giám sát hiệu suất của các nhà máy. Hiện nay P&D Unit đã cài đặt GE Smart Signal cho 44 tổ máy và System1 của Benley Nevada cho 38 tổ máy.  Cấp D – Tối ưu: Tối ưu hóa nhà máy, thiết bị và các quy trình chẩn đoán. Phòng P&D có 18 nhân viên (trong tổng số 34 nhân viên của Ban vận hành thiết bị), gồm 01 quản lý và 17 kỹ sư chia làm 06 nhóm chuyên môn: - Nhóm tuổi thọ và tích hợp nhà máy: Giám sát từ xa, chẩn đoán, dự báo thông minh; nhận dạng và chẩn đoán các hiện tượng bất thường. - Nhóm hiệu suất thủy điện: Hỗ trợ các nhà máy thủy điện, giám sát hiệu suất nhà máy thủy điện. - Nhóm hiệu suất nhà máy: Giám sát hiệu quả và hiệu suất nhà máy; kiểm tra sản lượng điện; kiểm tra hiệu suất. - Nhóm giám sát tình trạng: Giám sát tình trạng; giám sát rung; đánh giá RCM. - Nhóm Điện – C&I: Phụ trách phần điện, C&I của các nhà máy điện. - Nhóm hóa: Giám sát nước hóa chất các nhà máy; giám sát thực hiện quy định về môi trường. Phòng hiệu suất và chuẩn đoán (Performance & Diagnositic Unit - P&D Unit) - Tập đoàn TNB 129
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 Mô hình hạ tầng kỹ thuật 04 cấp của P&D 2.4. Giải pháp của hãng ABB ABB đề xuất giải pháp Trung tâm điều khiển thông minh (Smart OCC – Smart Operation Control Center) các nhà máy điện sử dụng nền tảng ABB Ability Symphony Plus. Đây là giải pháp On-Premise với mô hình như sau: Mô hình Smart OCC của ABB (Nguồn ABB Việt Nam)  Dữ liệu DCS của các nhà máy điện sử dụng của hãng ABB, cũng như các dữ liệu DCS và dữ liệu rung đảo của các nhà máy điện sử dụng bên thứ 3 được kết nối về Smart OCC thông qua mạng truyền dẫn SDH, cách lý qua vùng DMZ (vùng mạng trung lập giữa nhà máy và Smart OCC ra bên ngoài) và sử dụng bảo mật mạng riêng ảo VPN Tunnel. Dữ liệu từ các nhà máy bên thứ 3 được chuyển đổi sang giao thức chuẩn ABB OPC qua máy chủ đầu cuối ABB Symphony Plus Front- 130
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA End Server. Toàn bộ các dữ liệu của các nhà máy điện sẽ được lưu trữ tập trung tại Smart OCC qua máy chủ ABB Symphony Server để phục vụ giám sát từ xa, điều khiển từ xa, xây dựng các Dashboard/KPI cấp doanh nghiệp và cấp nhà máy. Ngoài ra một số giải pháp phần mềm bảo mật như ABB Ability CSWP (Cyber Security Workplace Protect) Server, phần mềm truy nhập từ xa ABB Ability Remote Access Platform cũng được cài đặt cho phép các kỹ sư có thể truy cập từ xa từ Smart OCC đến các hệ thống điều khiển của ABB tại các nhà máy để cập nhật, hiệu chỉnh.  Ngoài những ứng dụng cơ bản của nền tảng ABB Ability Symphony Plus, ABB cung cấp một số các ứng dụng nâng cao để khai thác dữ liệu như: - ABB AbilityTM Performance Monitoring: Giám sát hiệu suất nhà máy. - ABB AbilityTM Asset Health: Đánh giá sức khỏe các thiết bị quan trọng của nhà máy và đề xuất các hành đồng sửa chữa bảo dưỡng. Giao diện ứng dụng Performance Monitoring & Asset Health (Nguồn ABB Việt Nam) - Dữ liệu tập trung tại Smart OCC cũng có thể kết nối đến ABB Collaborative Operations Center để sử dụng các dịch vụ hỗ trợ của ABB như giám sát điều khiển, tối ưu hóa hiệu suất, hỗ trợ hiện trường từ xa online. ABB Collaborative Operations Center (Nguồn ABB Việt Nam) 131
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 3. GIẢI PHÁP, MÔ HÌNH RMC Giải pháp kết nối dữ liệu tập trung về EVN được đề xuất theo 2 giải pháp: a) Giải pháp máy chủ tập trung đặt tại EVN Tại EVN:  Trang bị 02 máy dủ dữ liệu, hai máy chủ đượng đồng bộ dữ liệu và lưu trữ dài hạn CSDL đảm bảo cơ chế HA.  Trang bị 02 máy chủ để mô hình hóa, số hóa dữ liệu thu thập được và xây dựng ứng dụng, giám sát, tính toán nâng cao.  Trang bị các máy trạm và thiết bị mạng cần thiết khác Ưu điểm: Chi phí đầu thư thấp, không phải đầu tư thêm nhiều license, cấu hình mạng tương tự hệ thống SCADA – Gateway. Nhược điểm: Yêu cầu kênh truyền riêng từ nhà máy về trung tâm. Dữ liệu chưa được nén trước khi gửi đi, yêu cầu băng thông cao cấp 2 so với giải pháp xử lý có nén dữ liệu. Độ ổn định và bảo mật chưa cáo, phù hợp áp dụng ở quy mô nhỏ. Các nhà máy điện khai thác dữ liệu và ứng dụng (Báo cáo sản xuất tự động, tính toán hiệu suất, tình trạng thiết bị …) bị động, phụ thuộc vào đường truyền và CSDL của trung tâm đặt tại EVN. 132
CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ VẬN HÀNH HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA b) Giải pháp máy chủ phân tán đặt tại EVN và các nhà máy điện Tại NMĐ:  Trang bị OPC server để chia sẽ dữ liệu tới Data Diode;  Trang bị 01 máy chủ dữ liệu, lưu trữ và đồng bộ dữ liệu từ DCS, GSTT  Trang bị 01 máy chủ số hóa dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu phục vụ xâu dựng các ứng dung, giám sát, tính toán, báo cáo sản xuất phục vụ nhu cầu nhà máy.  Trang bị các máy trạm và các thiết bị CNTT cần thiết khác. Tại EVN:  Trang bị 02 máy dủ dữ liệu, hai máy chủ đượng đồng bộ dữ liệu và lưu trữ dài hạn CSDL đảm bảo cơ chế HA.  Trang bị 02 máy chủ để mô hình hóa, số hóa dữ liệu thu thập được và xây dựng ứng dụng, giám sát, tính toán nâng cao.  Trang bị các máy trạm và thiết bị mạng cần thiết khác Ưu điểm:  Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu, được kết nối liên tục và được dự phòng khi đường truyền bị gián đoạn. 133
KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022  Dữ liệu được nén, giúp giảm băng thông đường truyền, tiết kiệm tài nguyên hạ tầng CNTT;  Giảm khối lượng xử lý dữ liệu tại Trung tâm EVN;  Tính bảo mật cao do hệ thống đã nén dữ liệu và dùng giao thức nội bộ;  Phù hợp với hệ thống CNTT quy mô lớn, dữ liệu lớn;  Các NMĐ chủ động trong việc khai thác, xây dựng ứng dụng, giám sát, tính toán hiệu suất, báo cáo tự động. Nhược điểm: Chi phí đầu tư cao, việc khai thác dữ liệu cần nhân sự từ nhà máy tham gia và quản lý. c) Lựa chọn giải pháp Trên cơ sở các ưu, nhược điểm, giải pháp đặt máy chủ phân tán tại EVN và các NMĐ là phù hợp với quy mô, chu cầu và cơ cấu tổ chức của EVN 4. KẾT LUẬN Giải pháp RMC là giải pháp công nghệ thông tin phù hợp với nhu cầu của Tập đoàn và quá trình phát triển, hội nhập công nghệ 4.0 hiện nay. Hệ thống cũng đáp ứng quy mô cấp 3 của tiêu chuẩn ISA-95 về tham chiếu, mô tả các cấp độ phân cấp logic đối với các hệ thống CNTT trong điều hành và kiểm soát sản xuất 134

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2428 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.