De kracht van machine learning bij het verbeteren van de kwaliteit van het productieproces wordt steeds meer erkend. AI en machine learning zijn populaire tools geworden voor fabrikanten om de doorvoer te verbeteren en het energieverbruik te optimaliseren. Het door de EU gefinancierde FUDIPO-project boekt grote vooruitgang bij het op grote schaal integreren van AI in verschillende kritieke procesindustrieën om radicale verbeteringen in energie- en hulpbronnenefficiëntie te bereiken.

Een nieuwsbericht over de digitale publicatie 'Open Access Government' vat samen hoe verschillende industrieën zoals olieraffinaderijen en afvalwaterzuivering AI-systemen kunnen gebruiken. Daarin staat dat "FUDIPO (in vijf casestudies) geavanceerde dynamische fysieke (aangevuld met zachte sensoren) ontwikkelt en test ) en statistische modellen, zoals Bayesiaanse netwerken en machine learning-modellen, geavanceerde diagnostiek te vormen, beslissingsondersteuning, optimalisatie en voorspellende besturing van het model."

Casestudy's

Erik Dahlquist van projectcoördinator Mälardalen University legt uit hoe het ontwikkelde systeem wordt geïmplementeerd in vijf grootschalige casestudies. Deze omvatten een olieraffinaderij, een grote warmte- en elektriciteitscentrale, een pulp- en papierfabriek, een afvalwaterzuiveringsinstallatie, en een micro-warmte- en krachtturbine. De olieraffinaderij Türkiye Petrol Rafinerileri A.Ş. (Tüpraş) koopt verschillende kwaliteiten ruwe olie in en zet deze om in bruikbare eindproducten. FUDIPO streeft ernaar de productieplanning te optimaliseren om de beschikbare olie zo goed mogelijk te gebruiken. Dit zal helpen om in de behoeften van de Europese consument te voorzien. Om productkwaliteiten in te schatten, fysieke en statistische modellen worden gebruikt in combinatie met "een diagnostisch systeem om fouten van temperatuursensoren te detecteren en NIR [nabij infrarood]-modellen voor voedingseigenschappen. FUDIPO-verbeteringen kunnen 120-200 TWh/y aan energie besparen in EU-olieraffinaderijen."

Mälarenergi, die een grote warmtekrachtkoppelingscentrale exploiteert in Zweden, richt zich op het beheersen van emissies. "Deze controle is verbeterd met FUDIPO, waardoor de uitvaltijd wordt verminderd, schommelingen, corrosie, vervuiling en agglomeratie." Een fysiek model wordt gebruikt "samen met gemeten gegevens om mogelijke proces- en sensorfouten te diagnosticeren met behulp van een Bayesiaans net voor waarschijnlijkheidsberekeningen. Dit wordt ook gecombineerd met MPC [model predictive control] voor het regelen van vocht in de brandstof die naar de ketel gaat, waar on-line metingen van de afvalbrandstof worden gedaan om het gehalte aan plastic en vocht te bepalen."

Wat de afvalwaterzuiveringsinstallatie van ABB betreft, "FUDIPO brengt de ontwikkeling van besturingsalgoritmen voor betere prestaties, het meten van de kwaliteit van binnenkomend afval, en zo de vraag naar beluchting te verlagen om energie te besparen, " volgens Dahlquist. "Er is een fysiek model ontwikkeld dat is getest met offline gegevens, evenals een python-model om sensorfouten te detecteren, en een model voorspellende controle."

In het geval van de pulp- en papierfabriek van BillerudKorsnäs, die drie vezellijnen met verschillende pulpkwaliteiten heeft, het project "leidt tot een stabieler proces en foutdiagnose door betere controle van het Kappa-nummer, " zoals vermeld in hetzelfde nieuwsbericht. Kappa-nummer is een parameter die de hoeveelheid lignine meet die in de pulp achterblijft na de vergister. Omdat dit moeilijk te controleren is, "een fysiek model wordt uitgevoerd als een digitale tweeling en NIR-spectra worden gemeten op alle binnenkomende houtsnippers naar de vergister. Dit voorspelt het ligninegehalte en de reactiviteit."

Eindelijk, in Nederland, voor de warmte- en krachtturbine van Micro Turbine Technology, "FUDIPO verhoogt de efficiëntie door klanten te ondersteunen met geplande en voorspellende onderhoudsondersteuning en planning."

Het FUDIPO-project (Future Directions of Production Planning and Optimized Energy- and Process Industries) loopt in september 2020 af.